چالش ها و فرصت های خدمات مالی با هوش مصنوعی :
چالش های خدمات مالی
- تأخیر داده ها و پردازش بلادرنگ. با افزایش معاملات با فرکانس بالا و سیستم های پرداخت فوری، مؤسسات مالی باید تأخیر بسیار کمی را در تراکنش های مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین کنند.
- انطباق با مقررات. زیرساخت هوش مصنوعی باید برای مطابقت با مقررات مالی در حال تحول ساخته شود و شفافیت و پاسخگویی را در خدمات مالی مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین کند.
- امنیت سایبری. تهدیدات امنیت سایبری پیچیده تر هستند و نیاز دارند که سیستم های هوش مصنوعی مالی در برابر نقض ها، به ویژه در تشخیص تقلب و ادغام بلاکچین، تقویت شوند.
- مقیاس پذیری. رشد نمایی داده های مالی، زیرساخت هوش مصنوعی را می طلبد که بتواند به سرعت مقیاس پذیر شود تا حجم و پیچیدگی فزاینده داده ها را مدیریت کند.
فرصت ها
- محاسبات با کارایی بالا (HPC). استفاده از HPC در زیرساخت هوش مصنوعی برای پشتیبانی از مدل سازی مالی پیشرفته، ارزیابی ریسک و الگوریتم های معاملاتی.
- پلتفرم های بانکداری شناختی. توسعه پلتفرم های شناختی مبتنی بر هوش مصنوعی که تجربیات بانکی شخصی سازی شده، افزایش رضایت و وفا داری مشتری و همچنین سیستم های هوش مصنوعی محاوره ای را ارائه می دهند.
- تشخیص کلاهبر داری مبتنی بر هوش مصنوعی. پیاده سازی زیرساخت هوش مصنوعی برای پشتیبانی از تشخیص کلاهبر داری مبتنی بر هوش مصنوعی به صورت بلادرنگ، جرایم مالی را کاهش داده و امنیت را افزایش می دهد.
- ادغام امور مالی غیر متمرکز. ایجاد زیرساختی که سیستم های مالی سنتی را با پلتفرم های مالی غیر متمرکز نوظهور پیوند می دهد و نوآوری امن و مطابق با قوانین را امکان پذیر می سازد.
مثال ها
- نرم افزار COIN جی پی مورگان چیس، قراردادهای وام تجاری را در عرض چند ثانیه بررسی می کند، در حالی که قبلاً وکلا به ۳۶۰،۰۰۰ ساعت زمان نیاز داشتند.
- تحلیلگر تحقیقات خودکار گلدمن ساکس، گزارش های اولیه سهام را تولید می کند و بهره وری را ۳۴ درصد افزایش می دهد و در عین حال دقت را ۱۲ درصد بهبود می بخشد.
منبع: IDC