مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی

مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی به استفاده از فناوری‌های هوشمند و دیجیتال برای اداره امور جریان‌های درآمدری و هزینه‌ای سازمان، اشاره دارد. در عصر تحول دیجیتال و در نتیجه بکارگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سازمان، مدیریت مالی نیز متحول شده‌است.

از آنجاییکه دنیای بیزنس در حال تغییر است، نقش امور مالی نیز در حال تحول است. در طول نیم قرن اخیر، در مسئولیت مدیران مالی تحولات گسترده‌ای از جمله تعریف استراتژی‌های تجاری، مدیریت ریسک و چگونگی عملکرد‌ فناوری اطلاعات در مدیریت مالی رخ داده‌است. در نتیجه می‌توان به این نکته اشاره کرد که نقش امور مالی بر تمام حوزه‌های کسب‌وکار سایه افکنده‌است.

از این رو فعالان عرصه‌های مالی جهت مدیریت و رویارویی با چالش‌های جدید، به استفاده از هوش مصنوعی روی آوردند. هوش مصنوعی، مدیران مالی و سازمان‌ها را قادر می‌سازد در دنیای رقابتی تجارت به موفقیت دست یابند. در این نوشتار کوشش بر آن است تا مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی مفهوم‌سازی و تعریف شود.

کاربردهای مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی

امروزه بسیاری از امور مالی با استفاده از هوش مصنوعی صورت میگیرد در حالیکه ممکن است آنچنان مورد توجه ما واقع نشود. علیرغم وجود سخت افزارها و نرم افزارهایی که برای بهبود امور مالی ارائه میشوند، هوش مصنوعی همچنان به پیشرفت تکنولوژی‌های موجود در صنعت مالی و هم چنین ارائه راه حل‌های نوین در مواجه با چالش‌های کسب و کار کمک کرده است.

هوش مصنوعی در حال تحول سریع فرآیندهای بانکی برای کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کردن آن‌هاست. با بررسی مجموعه داده‌های عظیم، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به خودکارسازی کارهای دستی هستند و کارکنان را برای تمرکز بر کار با ارزش‌تر آزاد می‌کنند.

به عنوان مثال، چت‌ بات‌های هوش مصنوعی اکنون بسیاری از سوالات معمول خدمات مشتری در مورد مانده حساب، پرداخت‌ها و غیره را مدیریت می‌کنند. این امر زمان پاسخگویی را به میزان قابل توجهی بهبود می‌بخشد و کارکنان مرکز تماس را آزاد می‌کند.

هوش مصنوعی همچنین در حال افزایش تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری است. با استفاده از داده‌ها در امور مالی، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند میلیون‌ها تراکنش را برای تشخیص کوچک‌ترین الگوهای کلاهبرداری را سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها تجزیه و تحلیل کنند. بانک‌ها از این تجزیه و تحلیل‌ها برای شناسایی تراکنش‌های کلاهبرداری در زمان واقعی استفاده می‌کنند و ضررهای کلاهبرداری را کاهش می‌دهند.

در این زمینه، هویت دیجیتال می‌تواند با ارائه یک لایه تأیید اضافی، تضمین کند که فقط کاربران قانونی به تراکنش‌ها و خدمات مالی دسترسی دارند، به کاهش کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کند. در ادامه به برخی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در بهینه سازی ارائه خدمات مالی اشاره خواهد شد:

ارائه خدمات بهتر به مشتریان

شیوه ارتباط مشتریان با سازمان‌های امروز بیشتر از طریق تلفن یا چت آنلاین می‌باشد. اپراتورهایی که پاسخگوی سوالات مشتریان هستند ممکن است راهکار اشتباه ارایه دهند و یا حتی در پاسخگویی دچار مشکل شوند، همچنین اپراتورها ممکن است در زمان هایی از روز احساس خستگی و ناراحتی کنند و در ارایه سرویس چندان کارآمد نباشند. این در حالیست که گزینه استفاده از هوش مصنوعی در نرم افزارهای مالی می‌تواند نحوه ارایه خدمات به مشتریان را بسیار بهبود بخشد.

Chatbot و Robo-Advisor دو تکنولوژی بر پایه هوش مصنوعی می‌باشند که در جهت تغییر این موقعیت ارائه شدند. که کاربران میتوانند از طریق متن یا سیستم شنیداری با آن ارتباط برقرار کنند. مزایایی که این برنامه برای کاربران فراهم می‌آورد:

• قابلیت مطلع کردن کاربران از همه تغییرات.
• مدیریت حساب کاربران بنا بر در خواست آنها.
• رسیدگی به شکایات کاربران.
• فراهم آوردن اطلاعات مفید برای کاربران.
• ارائه راهکار مناسب.

Chatbot :این بدان معنی ست که اگر شما یک نرم افزار مالی دارید، بهتر است در مورد تلفیق آن با چت بات مبتنی بر هوش مصنوعی فکر کنید. از آنجاییکه ارایه این سرویس اطلاعات بیشتری را در مورد محصولات در اختیار مشتریان قرار میدهد و آن‌ها را در مورد درصد قابل اطمینان بودن سرویس‌های ارائه شده مطمئن میسازد، در نتیجه میتوان گفت که استفاده از هوش مصنوعی در نرم افزارهای مالی باعث افزایش سود و رقابت در بازار میشود.

Robo-advisor : یک نوع از چت بات‌ها هستند ولی به طور اختصاصی برای فیلدهای مالی خلق شده اند برخلاف چت بات‌ها که میتوانند در فعالیت‌های دیگر نیز استفاده شوند.

Robo-advisor نرم افزاری ست که جایگزین مدیریت کارها می‌شود و تمایلات سرمایه گذاران به ریسک، انتخاب استراتژی، سرمایه گذاری و حتی خرید و فروش مطابق با نرخ انتخابی را ارزیابی میکند.

برقراری امنیت و جلوگیری از تقلب مالی

هوش مصنوعی هزاران مورد تقلب احتمالی را در حافظه خود جای می‌دهد که حتی می‌تواند روش‌های پنهان تقلب هم تشخیص دهد. سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی بیست و چهار ساعته فعال می‌باشند و به صورت اتوماتیک تقلب‌ها را تشخیص می‌دهد. این سیستم‌ها رفتارهای کاربران را تحلیل کرده و زمانیکه عملی از سوی کاربران با رفتار همیشگی آن‌ها تطابق نداشته باشد میتواند احتمال وقوع تقلب را پیش بینی کند.

در نتیجه بهتر است نرم افزارهای مالی جهت افزایش امنیت مشتریان خود از هوش مصنوعی بهره ببرند. وقتی مشتریان هنگام استفاده از نرم افزار احساس امنیت کنند، اعتماد بیشتری به محصول پیدا کرده و این به معنای موفقیت یک کسب و کار است. به همین خاطر یک کاربرد مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی در حسابداری خزانه و تامین مالی است.

قابلیت ارزیابی ریسک مالی با هوش مصنوعی

قابلیت ارزیابی ریسک از الگوریتمی مشابه با پیش بینی تقلب استفاده میکند. با استفاده از هوش مصنوعی در نرم افزارهای مالی، شرکت ها، بانک‌ها و سازمان هایی که در اعطای وام فعال هستند می‌توانند اطلاعات جامعی راجع به مشتریان به دست آورند و از این اطلاعات در جهت ارزیابی ریسک احتمالی در اعطای وام به آن‌ها استفاده کنند.

یکی از تازه ترین متد‌های اعطای وام در صنعت مالی استفاده از سرویس‌های آنلاین وام دهی معروف به p۲p(peer-to-peer) می‌باشد که افراد را قادر می‌سازد بدون طی کردن روند‌های اداری در موسسات به صندوق‌های اعطای وام و سرمایه گذاران و بیزنس‌های فعال در این زمینه مرتبط شوند.

قابلیت تشخیص و تایید هویت بصری

تشخیص هویت بصری (visual identification and verification) با استفاده از شبکه‌های عصبی انجام می‌شود که به صاحبان بیزنس‌های اعطای وام و p۲p در سیستم بانک‌ها کمک می‌کند جهت اعطای وام به اشخاص درخواست کننده، هویت مشتریان را تشخیص دهند و مدارک آن‌ها را تائید کنند. در واقع استفاده از هوش مصنوعی ارائه این گونه سرویس‌های مالی را قابل دسترس تر، سریعتر و مطمعن تر خواهد کرد.

مزایای مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال متحول کردن عملیات و بهبود تجربه مشتری در سراسر صنعت خدمات مالی و حسابداری است.

از نظر عملیاتی، هوش مصنوعی فرآیندها را ساده‌سازی کرده و هزینه‌ها را از طریق خودکارسازی کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، خودکارسازی فرآیندهای رباتیک از ربات‌های نرم افزاری برای رسیدگی به وظایف پر حجم و تکراری مانند پردازش وام و مدیریت مطالبات استفاده می‌کند. این نه تنها این فرآیندها را سرعت می‌بخشد بلکه خطای انسانی را نیز کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی همچنین حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را برای کشف بینش‌هایی که برای انسان‌ها غیرقابل تشخیص است، تجزیه و تحلیل می‌کند. بانک‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سریع داده‌های بازار و اخبار و همچنین استفاده از رسانه‌های اجتماعی برای هدایت تصمیمات سرمایه‌گذاری و استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌کنند. همچنین، شرکت‌های بیمه از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بهتر ریسک، تشخیص زودهنگام تقلب و تعیین حق بیمه دقیق‌تر استفاده می‌کنند.

چالش‌‌های مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی

استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی با موانع قابل توجهی همراه است. به دلیل مقررات سختگیرانه این صنعت، موسسات مالی در اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی با چالش‌های لجستیکی و انطباقی متعددی روبرو هستند. برای تضمین کیفیت داده‌ها، امنیت اطلاعات و رعایت قوانین، مدیریت دقیق این پروژه‌ها ضروری است.

یکی از مهم‌ترین موانع، دسترسی به داده‌های تمیز و معتبر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. از آنجا که کیفیت مدل‌ها به طور مستقیم به کیفیت داده‌های آموزشی وابسته است، موسسات مالی باید سیستم‌های جامعی برای مدیریت داده‌ها پیاده‌سازی کنند. با این حال، بسیاری از بانک‌ها با ساختار پیچیده و پراکنده داده‌ها مواجه هستند که شامل سیستم‌های قدیمی نیز می‌شود. آماده‌سازی این داده‌ها برای استفاده در هوش مصنوعی نیازمند تلاش قابل توجهی است. همچنین، حفاظت از اطلاعات حساس مشتریان در این فرآیند از اهمیت بالایی برخوردار است.

علاوه بر چالش‌های مربوط به داده، سیستم‌های هوش مصنوعی باید با قوانین و مقررات مالی تطابق داشته باشند. این قوانین شامل حوزه‌های مختلفی از جمله تصمیم‌گیری اعتباری و نظارت بر معاملات می‌شوند. الزامات مربوط به نگهداری سوابق و مستندسازی مدل‌ها برای اثبات انطباق با قوانین، بار سنگینی بر موسسات مالی تحمیل می‌کند.

موسسات مالی همچنین باید سیستم‌های مدیریت ریسک را پیاده‌سازی کنند تا عملکرد سیستم هوش مصنوعی را تحت نظر داشته باشند، سوگیری‌های احتمالی را شناسایی کنند و نتایج ناخواسته را مدیریت کنند.

ملاحظات اخلاقی مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی

ادغام هوش مصنوعی در امور مالی، ملاحظات اخلاقی قابل توجهی را به همراه دارد، به ویژه در زمینه سوگیری و عدالت. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور ناخواسته سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را تقویت یا حتی تشدید کنند. به عنوان مثال، اگر داده‌های تاریخی وام‌دهی نشان‌دهنده سوگیری علیه گروه‌های جمعیتی خاصی باشد، یک مدل هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر اساس این داده‌ها ممکن است به تبعیض علیه این گروه‌ها را ادامه دهد.

برای رسیدگی به این مسائل، موسسات مالی در حال اجرای تکنیک‌های یادگیری ماشین آگاه از عدالت هستند. این روش‌ها با هدف اطمینان از اینکه تصمیمات هوش مصنوعی تأثیر نامتناسبی بر هیچ گروه خاصی ندارد، اتخاذ شده‌اند. علاوه بر این، سازمان‌ها در حال ایجاد کمیته‌های اخلاق و اتخاذ اقدامات شفافیت برای قابل فهم‌تر و پاسخگوتر کردن فرآیندهای تصمیم‌گیری مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند.

آینده مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی

پیش‌بینی می‌شود هوش مصنوعی در سال‌های آینده به تحول صنعت مالی ادامه دهد و در روش‌های پیچیده‌ای برای تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها و بینش‌ها، خودکارسازی فرآیندها و ارائه توصیه‌های مختلف استفاده شود.

در حوزه سرمایه‌گذاری و تجارت، هوش مصنوعی ممکن است به اندازه‌ای پیشرفت کند که بتواند پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی از بازار انجام دهد و استراتژی‌های معاملاتی پیچیده‌ای را اجرا کند. این امر می‌تواند به شرکت‌ها امکان دهد سرمایه‌گذاری‌ها و بازدهی خود را بهینه کنند. با این حال، نظارت مناسب با توجه به افزایش نقش هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مالی ضروری خواهد بود.

برای بانک‌ها، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها به درک بهتر مشتریان کمک خواهد کرد و امکان ارائه خدمات شخصی‌سازی شده را فراهم می‌کند. چت‌بات‌ها و مشاوران رباتیک در حال حاضر برای خدمات مشتری و برنامه‌ریزی مالی استفاده می‌شوند، اما این فناوری پیشرفته‌تر و انسان‌گونه‌تر خواهد شد. علاوه بر این، می‌توانیم انتظار پیشرفت‌های قابل توجهی مانند ادغام راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در کیف پول‌های دیجیتال بانک‌ها را داشته باشیم.

بسیاری از فرآیندهای دستی مانند ارزیابی درخواست وام و تشخیص کلاهبرداری با استفاده از سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی خودکار خواهند شد. با این حال، نظارت و مدیریت انسانی همچنان از اهمیت بالایی برخوردار خواهد بود.

هوش مصنوعی همچنین در ارزیابی ریسک مالی و مقررات‌گذاری متحول می‌شود. یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های جایگزین را تحلیل کرده و ریسک‌ها یا رویدادهایی را شناسایی کند که انسان‌ها ممکن است از دست بدهند. به این ترتیب، هوش مصنوعی می‌تواند در نظارت به تنظیم‌گران کمک کند، اما توضیح و شفافیت سیستم‌های هوش مصنوعی برای پاسخگویی بسیار مهم خواهد بود.

پایان سخن

مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی رویکرد آینده اداره امور مالی و حسابداری است. از این رو آمادگی جهت همگام شدن با این تغییرات از اهمیت بالایی برخوردار است. بسیاری از فعالان صنعت مالی به استفاده از نرم افزارها و تکنولوژی‌های جدید روی آورده اند چرا که این نرم افزارها مزایای زیادی از جمله صرفه اقتصادی بهتر، صرفه جویی در زمان، نیاز کمتر به نیروی کار و رقابت بیشتر را فراهم می‌آورد. در این مقاله کاربردهای هوش مصنوعی در ارایه سرویس‌های بهتر به مشتریان، رفتارشناسی کاربران، ارزیابی ریسک در صنعت و تشخیص هویت مورد بحث قرار گرفته است و استفاده از نوآوری‌های جدید مالی در رشد بیت کوین و APIها را مورد بررسی قرارداده است.

مدیریت مالی مبتنی بر هوش مصنوعی با هدف اتوماسیون کردن فعالیت‌های تجاری مدیران و صاحبان کسب و کارها فعالیت خود در بخش صنعت را اغاز کرده است و کسب کارهای سنتی را مجبور به استفاده از نوآوری‌های جدید مالی جهت رقابت با بازار جهانی کرده است.