هوش مصنوعی مولد (GenAI) دیگر فقط یک کلمه پر سر و صدا نیست. به عنوان یک نیروی دگرگون کننده که جهان را تغییر شکل می دهد در حال تکامل است. سال 2023 برای استارت‌آپ‌های GenAI یک سال آغازین بوده است، با سرمایه‌گذاری سهام به بالای 21.8 میلیارد دلار، که 4 برابر در مقایسه با
2022.

صنعت بانکداری و خدمات مالی همیشه در خط مقدم تطبیق فناوری های مخرب و توسعه موارد استفاده بوده است. GenAI در حوزه بانکداری اهمیت بسیار زیادی دارد و عصر جدیدی از کارایی، دقت و نوآوری را آغاز می کند.
به گفته مک کینزی، این فناوری می تواند ارزشی معادل 200 تا 340 میلیارد دلار اضافی در سال در صنعت بانکداری ارائه دهد.

در حالی که توجه اغلب به برنامه‌های رو به رو مشتری مانند هوش مصنوعی مکالمه، ربات‌های چت، ربات‌های صوتی و غیره می‌تابد، مشرف به دفتر پشتیبان بانکی یک فرصت از دست رفته خواهد بود. در صنعتی که داده سنگ بنای آن است، توانایی GenAI برای پردازش گسترده است
حجم اطلاعات، درک زمینه، شناخت الگوهای پیچیده، و ایجاد بینش های معنادار می تواند واقعاً آینده دفتر پشتیبان را شکل دهد.

در حالی که امکانات فراوانی با Gen AI وجود دارد، در این وبلاگ، ما به 4 مورد استفاده منتخب از دفتر پشتیبان بانکی که پتانسیل ایجاد تأثیر معنادار را دارند عمیقاً بررسی خواهیم کرد: 

1-      ارزیابی ریسک اعتباری و پذیره نویسی:

بانک ها حجم زیادی از داده ها را در مورد متقاضیان جمع آوری می کنند، از جمله امتیازات اعتباری، تاریخچه مالی، جزئیات درآمد و هزینه و غیره. فرآیندهای پذیره نویسی سنتی شامل وارد کردن و تجزیه و تحلیل دستی داده ها است که منجر به تاخیر و خطاهای احتمالی می شود. GenAI
با جمع‌آوری، پاکسازی و آماده‌سازی خودکار داده‌ها از منابع مختلف و اطمینان از دقت و سازگاری، وارد عمل می‌شود.

هنگامی که داده های با کیفیت بالا در دسترس هستند، GenAI از الگوریتم های پیشرفته برای استخراج ویژگی های مرتبط از داده ها استفاده می کند. این الگوها، همبستگی ها و روندهایی را که ممکن است از طریق تحلیل دستی آشکار نباشند، شناسایی می کند. این به کشف روابط پیچیده کمک می کند
که می تواند بر ریسک اعتباری تأثیر بگذارد. GenAI از یادگیری عمیق استفاده می‌کند و مدل‌های ریسک بسیار پیچیده‌ای را ایجاد می‌کند که فراتر از سیستم‌های امتیازدهی اعتباری سنتی است و داده‌های پویا و بلادرنگ را ترکیب می‌کند.

GenAI سناریوهای مصنوعی ایجاد می کند که شرایط مختلف اقتصادی، روند بازار و رفتارهای وام گیرنده را شبیه سازی می کند. این سناریوها به ارزیابی تأثیر بالقوه عوامل خارجی بر بازپرداخت وام کمک می کند و می تواند به بانک ها در بهبود دقت ریسک کمک کند.
پیش بینی ها همچنین می‌تواند با تجزیه و تحلیل الگوهای تراکنش، عادات هزینه‌کردن و سایر نقاط داده، علائم هشدار اولیه مشکلات مالی یا پیش‌فرض‌ها را علامت‌گذاری کند.

این نه تنها زمان اعتبار تصمیم‌گیری را کاهش می‌دهد، بلکه تضمین می‌کند که تصمیم‌ها بر اساس بینش‌های داده‌محور است تا قضاوت‌های ذهنی و مغرضانه. 

2-      پردازش دستورالعمل ها و درخواست های مشتری:

حتی پس از تغییرات انقلابی و ارتقا در قابلیت‌های سلف‌سرویس، بانک‌ها مملو از دستورالعمل‌ها و درخواست‌های مشتریان هستند که باید به صورت دستی در دفاتر میانی و پشتی پردازش شوند.

GenAI مجهز به قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی است که آن را قادر می‌سازد بدون توجه به عبارت یا زبان مورد استفاده، درخواست‌های مشتری را درک و تفسیر کند. این شامل تشخیص کلمات کلیدی، مقاصد و تجزیه و تحلیل احساسات برای درک است
نیازهای مشتری دقیق هنگامی که درخواست مشتری تفسیر شد، GenAI می تواند داده های مربوطه را از سیستم سوابق بانک بازیابی کند. این شامل اطلاعات حساب، تاریخچه تراکنش و سایر جزئیات مربوط به مشتری است
درخواست. بر اساس دستورالعمل مشتری و داده های موجود، GenAI تصمیمات خودکار را در پارامترهای از پیش تعریف شده اتخاذ می کند.

به عنوان مثال، اگر مشتری درخواست تغییر چرخه صورت‌حساب یک کارت اعتباری را داشته باشد، GenAI می‌تواند جزئیات مشتری را دریافت کند، خط‌مشی بانک را ارجاع دهد، درخواست‌های مشابه را تجزیه و تحلیل کند، تصمیم بگیرد و درخواست را در سیستم کارت اعتباری بدون دخالت دستی پردازش کند.
در مواردی که درخواست‌های مشتری مستلزم هرگونه استثنا باشد، GenAI می‌تواند وضعیت را تجزیه و تحلیل کند و پاسخ‌های مناسب و شخصی‌سازی شده را ایجاد کند. همچنین می تواند راه حل های بالقوه ای را بر اساس الگوهای تاریخی یا زمینه پیشنهاد کند. 

3-      کشف، پیشگیری و بررسی تقلب:

کلاهبرداران دائماً در حال تکامل و تغییر تاکتیک ها هستند. از این رو، سیستم های مدیریت تقلب باید مبتنی بر استراتژی های تطبیقی ​​باشد. GenAI یک ابزار قوی برای مقابله موثر با کلاهبرداری است. GenAI بر قوانین ثابت تکیه نمی کند. از استراتژی های انطباقی و زمینه ای استفاده می کند.
اگر کلاهبرداران تاکتیک ها را تغییر دهند، برای شناسایی الگوها و ناهنجاری های جدید و نوظهور تکامل می یابد.

GenAI داده‌ها را از منابع مختلف از جمله تراکنش‌ها، کانال‌ها، رفتار کاربر، الگوهای دستگاه، آدرس‌های IP، داده‌های موقعیت جغرافیایی، پایگاه‌های اطلاعاتی شخص ثالث، موارد تقلب تاریخی، شاخص‌های ریسک خارجی جمع‌آوری می‌کند و این داده‌های متنوع را ایجاد می‌کند.
نگاهی جامع و جامع به اکوسیستم بانکی الگوها، ناهنجاری‌ها و همبستگی‌هایی را که نشان‌دهنده فعالیت‌های بالقوه متقلبانه هستند، شناسایی می‌کند.

GenAI داده های مصنوعی تولید می کند که رفتارهای تراکنش عادی و متقلبانه را شبیه سازی می کند. این داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های تشخیص تقلب استفاده می‌شود و آنها را قوی‌تر و سازگارتر با تاکتیک‌های جدید مورد استفاده کلاهبرداران می‌کند. هنگامی که یک کلاهبردار بالقوه را علامت گذاری می کند
معامله یا رفتار، هشداری را برای تحلیلگران انسانی یا سیستم های خودکار برای بررسی بیشتر ایجاد می کند. برای تراکنش‌های پرچم‌دار، GenAI بینش و زمینه‌ای را در اختیار تحلیلگران انسانی قرار می‌دهد و به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا به سرعت تصمیم‌گیری آگاهانه داشته باشند. حتی می تواند به طور خودکار
تراکنش های کم ریسک را تایید می کند، زمان چرخه را کاهش می دهد و بهره وری را افزایش می دهد. تصمیمات و بازخوردهای تحلیلگران انسانی در فرآیند یادگیری GenAI گنجانده شده است تا عملکرد را تقویت کرده و آن را با آخرین استراتژی های کشف تقلب هماهنگ نگه دارد. 

4-      تسریع اتوماسیون پشتیبان به هایپر اتوماسیون:

GenAI می‌تواند نقش مهمی در افزایش قابلیت‌های ابزارهای اتوماسیون مانند اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) و تشخیص کاراکتر نوری (OCR) ایفا کند. این می‌تواند به رفع استثناها و شکست‌هایی که روبات‌های RPA با آن‌ها مواجه می‌شوند کمک کند و نیاز به دستی را کاهش دهد
مداخله و بهبود کارایی کلی فرآیندهای خودکار. ربات های RPA از قوانین از پیش تعریف شده پیروی می کنند، اما اغلب با استثناهایی مواجه می شوند که خارج از این قوانین قرار می گیرند. GenAI می تواند برای تجزیه و تحلیل این استثناها، درک زمینه و تولید استفاده شود
پاسخ ها یا راه حل های مناسب برای استثناهای پیچیده، GenAI می‌تواند داده‌های خرابی را تجزیه و تحلیل کند و توضیحات قابل خواندن برای انسان تولید کند، و به تیم‌های فناوری اطلاعات یا کاربران تجاری کمک کند تا دلیل وقوع استثنا را درک کنند. به طور مشابه، GenAI می تواند OCR را تجزیه و تحلیل و تصحیح کند
خطاهای مقایسه متن استخراج شده با الگوهای شناخته شده، داده های تاریخی و اطلاعات زمینه ای.

GenAI می تواند به طور مداوم از استثناها و شکست ها در طول زمان درس بگیرد. همانطور که با موارد بیشتری روبرو می شود، در شناسایی الگوها و پیش بینی استثناهای بالقوه بهتر می شود. این یادگیری بی‌درنگ GenAI را قادر می‌سازد تا استثنائات پیچیده‌تری را مدیریت کند
با زمان.

با ترکیب GenAI با RPA و OCR، بانک ها می توانند به سطح بالاتری از بلوغ اتوماسیون دست یابند. این هم افزایی، اتوماسیون فوق العاده را ممکن می کند، مداخله دستی را کاهش می دهد و کارایی و دقت فرآیندها را افزایش می دهد و در نهایت منجر به بهبود مشتری می شود.
تجارب و تعالی عملیاتی

ادغام GenAI در عملیات پشتیبان بانکی نشان دهنده جهش قابل توجهی در سفر تحول دیجیتال این صنعت است. بانک ها از افزایش تصمیم گیری و بهبود کارایی عملیاتی سود قابل توجهی خواهند برد.
برای تقویت تدابیر امنیتی و هموار کردن راه برای ابر اتوماسیون. از آنجایی که چشم‌انداز مالی به تکامل خود ادامه می‌دهد، پذیرش فناوری‌های GenAI برای بانک‌ها برای ماندن در رقابت، چابکی و انعطاف‌پذیری در یک محیط بازار همیشه در حال تغییر، بسیار مهم خواهد بود. 

منابع:

پتانسیل اقتصادی هوش مصنوعی مولد | مک کینزی

CB Insights وضعیت هوش مصنوعی مولد را گزارش می کند

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs