همانطور که صنعت فین‌تک تا سال 2024 پیش می‌رود، خود را در قلب یک انقلاب تکنولوژیکی می‌بیند که هوش مصنوعی (AI) شروع به برجسته شدن به عنوان یکی از محرک‌ها می‌کند. این دوره از نوآوری در حال ترسیم مجدد خطوط خدمات مالی، کارآمدتر کردن عملیات، افزایش اقدامات امنیتی و شخصی سازی تجربیات مشتری است. نقش هوش مصنوعی در این تحول بسیار مهم است و نگاهی اجمالی به آینده ای ارائه می دهد که در آن خدمات مالی در دسترس تر، ایمن تر و متناسب با نیازهای یک جمعیت دیجیتالی است.
این موج تغییر با چندین روند کلیدی پشتیبانی می‌شود: تمرکز بیشتر بر امنیت سایبری برای مبارزه با تلاش‌های پیچیده کلاهبرداری. با استفاده از هوش مصنوعی عاملی برای موسسات مالی و مجرمان سایبری به طور یکسان - و گسترش امور مالی و بانکداری به عنوان یک سرویس تعبیه شده، که توسط APIهای بانکداری باز و یک مدل مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی در حال توسعه تسهیل می شود، در حالی که چشم انداز نظارتی برای همگام شدن با این نوآوری های جدید تکامل می یابد. این تغییرات در پس زمینه تقاضای فزاینده مصرف‌کننده برای راه‌حل‌های مالی دیجیتال اتفاق می‌افتد، روندی که با فشار همه‌گیری جهانی به سمت خدمات آنلاین به طور قابل‌توجهی تسریع شده است.
روایت آینده فین‌تک در حوزه‌های مختلفی می‌پیچد که توسعه‌دهندگان برای ایجاد خدمات مالی جذاب‌تر و کارآمدتر تلاش می‌کنند.
نقش محوری هوش مصنوعی در فین‌تک
هوش مصنوعی بخش فین‌تک را به‌طور چشمگیری متحول می‌کند و عصر خدمات مالی هوشمندتر و کارآمدتر را نوید می‌دهد. این دگرگونی فقط در مورد پیشرفت تکنولوژی نیست، بلکه تغییر رویکردها در جوهر تعاملات و عملیات مالی است.
تصمیم گیری استراتژیک و آگاهانه: هوش مصنوعی مولد سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا از دریاچه‌های داده بزرگ عبور کنند تا بینش‌های پاکی داشته باشند و هم نوآوری و هم استراتژی‌های درآمدی هوشمندانه‌تر را تقویت کنند. ظرفیت هوش مصنوعی برای پردازش و تجزیه و تحلیل این مجموعه داده های گسترده، شرکت ها را قادر می سازد تا تصمیم گیری کنند که نه تنها به موقع، بلکه مبتنی بر درک عمیق پویایی بازار و نیازهای مشتری هستند.
راهنمای مالی شخصی: فراتر از توصیه های عمومی، هوش مصنوعی در حال حاضر می تواند راه حل های مدیریت و برنامه ریزی مالی مناسب ارائه دهد. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان فردی، توصیه‌های شخصی‌سازی می‌کند و با اهداف و موقعیت‌های مالی شخصی همسو می‌شود و در نتیجه تعامل مشتری را افزایش می‌دهد.
تشخیص سریع و دقیق تقلب: در نبرد با کلاهبرداری مالی، هوش مصنوعی یک متحد ارزشمند است. توانایی آن در تجزیه و تحلیل سریع الگوهای تراکنش، تشخیص زودهنگام تقلب را امکان پذیر می کند و از آسیب احتمالی مالی و اعتباری محافظت می کند.
ارزیابی ریسک برای ثبات: مهارت هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و شناسایی الگوها نقش مهمی در ارزیابی ریسک ایفا می کند. این امر عملیات مالی پایدارتر و ایمن تر را تضمین می کند و مؤسسات را برای مدیریت فعالانه ریسک های احتمالی آماده می کند.
کاربردهای گسترده در فین تک: از بهینه سازی امتیازدهی اعتباری و مدیریت دارایی تا اطمینان از انطباق با مقررات، کاربردهای هوش مصنوعی در فین تک گسترده و متنوع است. نکته قابل توجه، هوش مصنوعی دقت ارزیابی های اعتباری را افزایش می دهد، مدیریت دارایی را از طریق الگوریتم های هوشمند ساده می کند، و پایبندی به الزامات پیچیده نظارتی را ساده می کند.
هوش مصنوعی مولد با فعال کردن استراتژی‌های معاملاتی خودکار و مبتنی بر داده و بهبود پروتکل‌های امنیت مالی در برابر تقلب، حوزه‌هایی مانند تجارت الگوریتمی و امنیت را متحول می‌کند.
خدمات مالی و بانکداری تعبیه شده (BaaS)
ادغام هوش مصنوعی (AI) با امور مالی و بانکداری به عنوان سرویس (BaaS) خدمات مالی را به عصر جدیدی سوق می دهد. این همگرایی فقط در مورد ادغام یکپارچه خدمات بانکی در طیف وسیعی از پلتفرم ها نیست. با مهارت هوش مصنوعی در خدمات خیاطی، افزایش امنیت و پردازش مجموعه داده های گسترده برای تصمیم گیری روشنگرانه، عمیقاً غنی شده است.
Embedded Finance خدمات مالی را با اجازه دادن به بازیگران مالی غیر سنتی برای ارائه راه حل ها به طور مستقیم به مشتریان خود دموکراتیزه می کند. هوش مصنوعی با استفاده از تجزیه و تحلیل عمیق داده ها برای ارائه خدمات مالی فوق شخصی این امر را افزایش می دهد. با تجزیه و تحلیل تاریخچه تراکنش ها، پلتفرم ها می توانند نیازهای مالی را پیش بینی کنند و توصیه های محصول مالی مناسب را به طور یکپارچه در برنامه های خود ارائه دهند.
BaaS - که با ارائه محصولات و خدمات بانکی از طریق توزیع کنندگان شخص ثالث، زنجیره ارزش بانکی را دوباره تعریف می کند - کسب و کارهای غیر بانکی را قادر می سازد تا زیرساخت های مالی تنظیم شده را در پیشنهادات خود ادغام کنند و پیشنهادات مالی جدید و تخصصی را ارائه دهند، و هوش مصنوعی به این پیشنهادها قدرت می‌دهد، به‌ویژه در زمینه پیچیده انطباق با مقررات که اکثر غیر FI آمادگی مقابله با آن را ندارند..
چالش ها و نوآوری های امنیت سایبری
چشم انداز فین تک در سال 2024 به شدت بر افزایش اقدامات امنیت سایبری متمرکز است، زیرا تهدیدها و اتکای فزاینده به خدمات مالی دیجیتال منجر به افزایش پیچیدگی در حملات مجرمان سایبری می شود.
متخصصان امور مالی نشان دهنده تغییر قابل توجهی به سمت اولویت دادن به امنیت سایبری و مدیریت فناوری اطلاعات هستند. مطالعه اخیر گارتنر به نکات برجسته ای اشاره کرده است ۷۲ درصد از کسب‌وکارهای مالی قصد دارند هزینه‌های نرم‌افزاری خود را در سال ۲۰۲۴ در مقایسه با سال ۲۰۲۳ افزایش دهند و تمرکز زیادی بر ارتقای امنیت سایبری داشته باشند. همین مطالعه به چالش‌هایی اشاره می‌کند که خریداران نرم‌افزارهای مالی برای یافتن راه‌حل‌هایی که هم امنیت قوی و هم یکپارچه‌سازی یکپارچه با سیستم‌های موجودشان را ارائه می‌دهند، با آن مواجه هستند. این نشان‌دهنده بازاری است که در مورد رسیدگی به نگرانی‌های امنیت سایبری آگاه و فعال است و بر نقش حیاتی امنیت در تصمیم‌گیری‌های خرید نرم‌افزار مالی تاکید می‌کند.
علاوه بر این، بخش بانکداری دیجیتال با تمرکز شدید بر امنیت سایبری در حال آماده شدن برای ادامه تحول است. انتظار می‌رود روش‌های پرداخت دیجیتال مانند کیف پول موبایل و کارت‌های بدون تماس بیشتر مورد توجه قرار گیرند. این امر مستلزم افزایش موازی سرمایه گذاری در اقدامات امنیت سایبری برای محافظت از این روش های رو به رشد تراکنش دیجیتال است. انتظار می‌رود بانک‌ها سرمایه‌گذاری زیادی در یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و افزایش کنترل‌های احراز هویت برای اطمینان از ایمنی داده‌ها و تراکنش‌ها انجام دهند.
پیش بینی های گارتنر برای سال 2024 نیز راهبردهای آینده امنیت سایبری را روشن می کند. آنها پیشنهاد می‌کنند که تعداد قابل توجهی از سازمان‌ها بر اجرای برنامه‌های بدون اعتماد تمرکز خواهند کرد که نشان‌دهنده تغییر به سمت چارچوب‌های جامع‌تر و بالغ‌تر امنیت سایبری است. هدف این رویکرد، یکپارچه سازی و پیکربندی چندین مؤلفه، کاهش اصطکاک عملیاتی امنیت سایبری و افزایش پذیرش کنترل است.
هوش مصنوعی مولد به عنوان یک ابزار اصلی در آن زرادخانه در حال ظهور است که قادر به خودکارسازی وظایف، کاهش خطای انسانی و تسریع در شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری است. این راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، از اطلاعات پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی حملات استفاده می‌کنند، و اجازه می‌دهند تا تعادلی بین اقدامات امنیتی و تجربه کاربر ایجاد شود و در عین حال خطرات کلاهبرداری را به حداقل می‌رساند.
هوش مصنوعی همچنین چالش‌های مرتبط با بخش خاصی را به وجود می‌آورد. همانطور که همان هوش پیش بینی کننده یک شمشیر دولبه است که می تواند توسط مجرمان سایبری علیه مؤسسات مالی نیز بچرخد. این مسابقه تسلیحاتی بین متخصصان امنیتی و مهاجمان - داستانی به قدمت اینترنت - منجر به روش‌های پیچیده‌تر حملات سایبری می‌شود که نیازمند به‌روزرسانی‌ها و انطباق‌های مداوم در استراتژی‌های امنیت سایبری است.
تغییرات نظارتی در افق
با پیشرفت بخش فین‌تک، چشم‌انداز نظارتی پیرامون ادغام هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود. ماهیت پویای توسعه هوش مصنوعی و تأثیر عمیق آن در خدمات مالی نیازمند یک رویکرد نظارتی آینده‌نگر و سازگار است. امسال شاهد بودیم که اقتصادهای جهانی، از اتحادیه اروپا گرفته تا چین و فراتر از آن، سیاست‌هایی را برای کنترل هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و بین ضرورت تقویت نوآوری و نیاز به کاهش ریسک‌های مرتبط تعادل برقرار کرده‌اند.
بیان یک برنامه عملیاتی 5 ماده ای توسط صندوق بین المللی پول برای حکمرانی هوش مصنوعی به ویژه آموزنده است.ارائه چارچوبی که هدف آن نه تنها محافظت در برابر جنبه های منفی هوش مصنوعی، بلکه پرورش پتانسیل آن برای افزایش فراگیری مالی، امنیت و کارایی است.
استفاده از هوش مصنوعی در هر دو طرف جرایم مالی همچنین بر نیاز مبرم به چارچوب‌های نظارتی تأکید می‌کند که می‌توانند همگام با پیشرفت‌های فناوری تکامل یابند و از دفاعی قوی در برابر کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنند و در عین حال محیطی را ایجاد کنند که در آن نوآوری رشد کند.
همانطور که شرکت‌های فین‌تک و موسسات مالی در این محیط پیچیده نظارتی حرکت می‌کنند، استراتژی‌های آنها باید منعکس‌کننده درک دقیقی از مزایا و چالش‌های هوش مصنوعی باشد. تاکید بر شفافیت، توضیح پذیری و آموزش مشتری در رابطه با نقش هوش مصنوعی در خدمات مالی کلید حفظ اعتماد و انطباق خواهد بود. مهمتر از آن، با ادامه پیشرفت قابلیت‌های هوش مصنوعی، همکاری بین نهادهای نظارتی، بخش خصوصی و شرکای بین‌المللی در شکل‌دهی یک رویکرد منسجم جهانی به حکمرانی هوش مصنوعی در فین‌تک حیاتی خواهد بود.
آینده مدیریت ریسک
ادغام هوش مصنوعی به طور قابل توجهی شیوه های مدیریت ریسک را متحول می کند. هوش مصنوعی با قابلیت‌های یادگیری ماشینی (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) و Computer Vision، نحوه رویکرد موسسات مالی به امتیازدهی اعتباری، تشخیص تقلب، انطباق با مقررات و مالی شخصی‌سازی شده را دوباره تعریف می‌کند. خدمات.
نوآوری های کلیدی در مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی:
- امتیازدهی اعتباری پیشرفته و شمول مالی:
- الگوریتم‌های هوش مصنوعی اعتبار اعتباری را با استفاده از منابع داده سنتی و جایگزین ارزیابی می‌کنند.
- با فراهم کردن دسترسی به اعتبار برای کسانی که دارای سابقه اعتباری محدود هستند، شمول مالی را ترویج می کند.
- تشخیص کلاهبرداری پیشرفته:
- سازگاری ساده با مقررات:
- نظارت بر انطباق و پایبندی به مقررات مالی را خودکار می کند.
- خطر جریمه ها را کاهش می دهد و حکمرانی را از طریق اتوماسیون هوش مصنوعی افزایش می دهد.
- نوآوری در فناوری بیمه (InsurTech) و DeFi:
- هوش مصنوعی در بیمه برای پردازش سریعتر خسارت و ارزیابی ریسک.
- قراردادهای هوشمند و کارایی را در پلتفرم های مالی غیرمتمرکز (DeFi) تسهیل می کند.
چالش ها و ملاحظات:
- اعتبارسنجی و حاکمیت مدل:
- تعامل فعال با تنظیم کننده ها در مورد تحولات و استراتژی های احتیاطی.
- روی حل و فصل، استراتژی های بازیابی و مدیریت ریسک موثر تمرکز کنید.
- استفاده از هوش مصنوعی اخلاقی، منصفانه و شفاف:
- کیفیت داده ها و قابلیت حسابرسی:
- اتخاذ چارچوب های موثر حاکمیت داده برای اطمینان از کیفیت و ارتباط داده ها.
- اجرای گزارش های حسابرسی کافی برای بررسی ها و انطباق.
- نظارت مستمر و مدیریت فروشنده شخص ثالث:
- انجام بررسی‌های دوره‌ای، نظارت مستمر، و اعتبارسنجی مجدد مدل‌های هوش مصنوعی.
- بررسی مناسب در مورد فروشندگان شخص ثالث که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را توسعه می دهند.
معاملات الگوریتمی و پیش بینی بازار مالی
تجارت الگوریتمی و پیش‌بینی‌های بازار در خط مقدم تأثیر تحول‌آفرین هوش مصنوعی در بخش فین‌تک قرار دارند. توانایی‌های هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده گسترده، شناسایی الگوها و اجرای معاملات با سرعتی بی‌نظیر نه تنها نقدینگی و کارایی بازار را افزایش می‌دهد، بلکه استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و ارزیابی ریسک را نیز تغییر می‌دهد.
تجارت الگوریتمی پیشرفته
نقش هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی در حال گسترش است، از یادگیری ماشینی (ML) و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای تجزیه و تحلیل داده های بازار، شناسایی الگوها و اجرای معاملات با کارایی و سرعت بالا استفاده می کند. این رویکرد نه تنها نقدینگی بازار را افزایش می‌دهد، بلکه با به حداقل رساندن هزینه‌های مبادله و به حداکثر رساندن فرصت‌های تجاری، مزیت رقابتی را برای موسسات مالی فراهم می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی نشان دهنده تغییر به سمت بازارهای مالی مبتنی بر داده و خودکار است که در آن تصمیم گیری به طور قابل توجهی تسریع می شود.است.
حرکات پیش بینی بازار
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده که توسط هوش مصنوعی ارائه می‌شود، موسسات مالی را قادر می‌سازد تا روند بازار، رفتار مشتریان و ریسک‌های اعتباری را با دقت بی‌سابقه‌ای پیش‌بینی کنند. با پردازش مقادیر زیادی از داده های تاریخی و به کارگیری الگوریتم های آماری، تجزیه و تحلیل پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی بینش های ارزشمندی را ارائه می دهد که از تصمیم گیری استراتژیک و مدیریت ریسک پشتیبانی می کند. این قابلیت به ویژه در بازارهای پرنوسان که درک حرکات آتی می تواند به طور قابل توجهی بر استراتژی های تجارت و سرمایه گذاری تأثیر بگذارد مفید است.
پیشرفت در محصولات و خدمات مالی
کاربرد هوش مصنوعی فراتر از تجارت و افزایش کلی خدمات مالی و محصولات است. از امتیازدهی اعتباری تقویت‌شده با هوش مصنوعی که شمول مالی را ترویج می‌کند تا توصیه‌های مالی شخصی‌شده متناسب با نیازهای فردی، هوش مصنوعی چشم‌انداز خدمات مالی سفارشی‌تر و کارآمدتر را امکان‌پذیر می‌کند. این شخصی‌سازی نه تنها رضایت و وفاداری مشتری را بهبود می‌بخشد، بلکه جریان‌های درآمد جدیدی را برای ارائه‌دهندگان خدمات مالی باز می‌کند.
آینده مالی هوش مصنوعی
ادغام فزاینده هوش مصنوعی در فین‌تک نشان‌دهنده گذار محوری به سمت یک اکوسیستم مالی هوشمندتر، کارآمدتر و فراگیرتر است. تاثیر عمیق هوش مصنوعی، از تحول در تجارت الگوریتمی گرفته تا افزایش تشخیص تقلب و مدیریت ریسک، نشان دهنده آینده ای است که در آن امور مالی نه تنها امن تر است، بلکه در دسترس تر و متناسب با نیازهای فردی است.
همگرایی هوش مصنوعی با فناوری های نوظهور و چارچوب های نظارتی، زمینه را برای چشم انداز مالی فراهم می کند که در آن نوآوری در ستون فقرات خدمات ایمن، شفاف و مشتری محور رشد می کند. نقش هوش مصنوعی در دموکراتیک کردن امور مالی، از طریق ابتکاراتی مانند بهبود امتیازدهی اعتباری و مشاوره مالی شخصی، به عصر فراگیری مالی اشاره دارد.
علاوه بر این، چابکی هوش مصنوعی در جهت‌یابی محیط پیچیده نظارتی، تضمین می‌کند که تکامل فین‌تک هم مسئول و هم مطابق با استانداردهای جهانی است. همانطور که به جلو نگاه می کنیم، هم افزایی بین هوش مصنوعی و فین تک عمیق تر می شود و تغییرات دگرگون کننده ای ایجاد می کند که نحوه ارائه و تجربه خدمات مالی را دوباره تعریف می کند.
- جسیکا پردی
- 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://fintechrising.co/ai-unleashed-remapping-fintechs-future/
