يعتبر القطاع المصرفي من أهم الصناعات ويعتمد بشكل كبير على التكنولوجيا لتلبية احتياجات العملاء ، وبناء ولاء العملاء ، وزيادة رضا العملاء. سيناريو خدمة العملاء في القطاع المصرفي يتحول من مجرد خدمة العملاء إلى الخدمات المصرفية كخدمة (BaaS).
يستخدم مقدمو الحلول المصرفية الذكاء الاصطناعي لإعادة كتابة العمليات التي مضى عليها عقود وتقديم حلول مصرفية قوية ومربحة.
تمر الصناعة المصرفية في خضم تحول رقمي لتلبية توقعات العملاء. يحدث الاضطراب في القطاع المصرفي على مستويات متعددة. تستثمر البنوك بكثافة في تعزيز القدرات الرقمية لأعمالها.
في هذه المقالة ، سنتحدث عن الذكاء الاصطناعي في حالات الاستخدام المصرفي لفهم كيف تستفيد الصناعة المصرفية من الذكاء الاصطناعي لتعزيز قدراتها.
أفضل 6 حالات استخدام للذكاء الاصطناعي في البنوك
1. AI Chatbots
بدأ القطاع المصرفي في استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (التعلم الآلي) بشكل كبير ، مع كون روبوتات المحادثة من أكثر التطبيقات شيوعًا. يمكن أن توفر Chatbots ، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، دعم العملاء ، والتعامل مع استفسارات العملاء ، وحتى معالجة المعاملات. تستخدم البنوك روبوتات المحادثة لتوفير تجربة أفضل للعملاء وتقليل التكاليف.
يمكن لروبوتات الدردشة المزودة بالذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية والاستجابة بشكل طبيعي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). هذا يجعلها مثالية لتطبيقات دعم العملاء. يمكن لروبوتات الدردشة التعامل مع الاستعلامات البسيطة مثل أرصدة الحسابات وتاريخ المعاملات. يمكنهم أيضًا تقديم معلومات أكثر تعقيدًا مثل الأهلية للقرض وأسعار الفائدة.
من ناحية أخرى ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة الذي يعمل كمساعد شخصي في إدخال البيانات دون الحاجة إلى كتابة كل شيء يدويًا. ومع ذلك ، لا يزال يتعلم نظرًا لوجود العديد من التحديات المتعلقة ببيانات الكلام وجودة البيانات التي تستخدمها للتحسين.
2. التحليلات التنبؤية
يعد القطاع المصرفي من أكثر الصناعات ثراءً بالبيانات في العالم ، وبالتالي فهو مرشح مثالي للتحليلات التنبؤية. التحليل التنبئي هو نوع من تحليل البيانات يستخدم لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية. غالبًا ما يستخدم هذا النوع من التحليل في الأعمال التجارية لاتخاذ قرارات بشأن التسويق وتطوير المنتجات والقرارات الإستراتيجية الأخرى.
من خلال تسخير قوة الذكاء الاصطناعي (AI) ، يمكن للبنوك اكتساب فهم أعمق لقاعدة عملائها واستخدام هذه المعرفة لاتخاذ قرارات أفضل بشأن المنتجات والخدمات والتسويق.
يمكن للتحليلات التنبؤية تحديد الاتجاهات والأنماط في سلوك العملاء والتنبؤ بالطلب المستقبلي على المنتجات والخدمات. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين تجارب العملاء من خلال العروض المخصصة والتسويق المستهدف.
3. الأمن السيبراني وكشف الاحتيال
تتعرض البنوك لضغوط مستمرة للحفاظ على أعلى مستويات الأمان الممكنة. هذا هو المكان الذي يمكن أن يكون فيه AI و ML مفيدًا للغاية. يمكن أن تساعد حلول الأمن السيبراني المدعومة بالذكاء الاصطناعي البنوك في اكتشاف ومنع الاحتيال وحماية بيانات العملاء.
في الماضي ، اعتمدت البنوك على العمليات اليدوية للكشف عن الاحتيال ومنعه. ومع ذلك ، غالبًا ما تستغرق هذه العمليات وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كثيفًا ، ولا يمكنها دائمًا مواكبة المشهد المتغير باستمرار للتهديدات السيبرانية. يمكن لأنظمة الكشف عن الاحتيال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تساعد البنوك في مواكبة أحدث التهديدات ، ويمكنها القيام بذلك بدقة.
علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد AI / ML البنوك على حماية بيانات العملاء. تعد انتهاكات البيانات مصدر قلق كبير للبنوك ، ويمكن أن يساعدها الذكاء الاصطناعي في اكتشافها ومنعها. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك أيضًا في تشفير بيانات العملاء ، مما يجعل الوصول إليها أكثر صعوبة على المتسللين.
4. قرارات الإقراض والائتمان
تعتبر قرارات القروض والائتمان من بين أهم المسؤوليات المنوطة بالمصرفي. كما أنها من بين الأصعب لأنها تنطوي على تقييم مخاطر التخلف عن سداد القرض. يمكن أن يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي المصرفيين في اتخاذ هذه القرارات من خلال توفير الوصول إلى كميات هائلة من مجموعات البيانات واستخدام خوارزميات معقدة لتحديد الأنماط والعلاقات.
على سبيل المثال ، قد يستخدم المصرفي الذي يفكر في الحصول على قرض لشركة صغيرة الذكاء الاصطناعي للوصول إلى البيانات المتعلقة بالتاريخ المالي للشركة والصناعة والاقتصاد المحلي. يمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك تحليل بيانات التدريب هذه لتحديد مخاطر التخلف عن سداد القرض والتوصية بمسار للعمل.
تستخدم بعض البنوك بالفعل الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لاتخاذ قرارات القروض والائتمان ، ومن المرجح أن ينمو استخدامها. وذلك لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين دقة هذه القرارات وجعلها أسرع وأسهل لتقديم القروض وبطاقات الائتمان.
5. إدارة المخاطر
تتعامل البنوك مع الكثير من البيانات الحساسة يوميًا ، وتحتاج إلى تحديد وإدارة المخاطر بشكل فعال لحماية عملائها ومصالحهم. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك في أتمتة عملية إدارة المخاطر ، مما يجعلها أكثر كفاءة ودقة.
باستخدام تحليلات البيانات ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة البنوك:
6. جمع وتحليل البيانات
تستخدم البنوك بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لجمع البيانات وتحليلها لتحسين عملياتها. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، تقوم البنوك بجمع وتحليل البيانات من مصادر مختلفة ، بما في ذلك معاملات العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي والخدمات المالية.
تُستخدم البيانات التي تم جمعها لمساعدة البنوك على اتخاذ قرارات أفضل بشأن المنتجات والخدمات واستراتيجيات التسويق. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لتطوير تطبيقات خدمة العملاء الجديدة وأتمتة مهام المكتب الخلفي مثل الكشف عن الاحتيال والامتثال.
على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط في سلوك العملاء ، بما في ذلك أنماط الإنفاق وتاريخ الدفع. يمكن أن تساعد هذه المعلومات البنوك في اتخاذ قرارات أفضل بشأن الإقراض والائتمان والمنتجات والخدمات المالية الأخرى.
في الختام ، ستتمتع البنوك بتجربة إيجابية عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي. طالما تم إنشاء الضمانات لضمان سلامة بيانات العملاء والمعايير الأخلاقية التي يمكن تنظيمها تلقائيًا ، يجب على البنوك تطبيق الذكاء الاصطناعي في أنظمتها.