فرصتها و چالش های هوش مصنوعی در بانکداری

ویژگی های منحصر به فرد مدل های هوش مصنوعی ، همراه با گسترش قدرت محاسباتی ، منابع جدید اطلاعات (داده های بزرگ )را برای ارزیابی اعتبار در دسترس قرار می دهد. هدف اولیه این مقاله شناسایی ،ارزیابی و ترکیب شواهد موجود در موردفرصت هاو چالش های مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در بخش بانکداری بود. مشهود است که هوش مصنوعی فرصت های متعددی برای این بخش دارد. بسیاری از استارت آپ های فناوری فین وجود دارند که راه حل های هوش مصنوعی بانکی را ارائه می دهند، و تنظیم کننده های بانکی از طریق قانون گذاری و همکاری ، پذیرش هوش مصنوعی را تقویت می کنند. سایر فرصت ها شامل موارد زیر است : خدمات شخصی سازی شده، کیف پول های هوشمند، تصمیم گیری و حل مشکل ، رضایت و وفاداری مشتری ، اتوماسیون فرآیند (به ویژه هدف قرار دادن وظایف تکراری )، امنیت تراکنش ها و بهبود امنیت سایبری ، و ارتقای گنجاندن مالی دیجیتال است . با این وجود، سهامداران کلیدی صنعت بانکداری باید استراتژی های مناسبی را با هدف غلبه بر چالش های هوش مصنوعی موجود و بالقوه تدوین کنند. در میان چالش های هوش مصنوعی که باید در اولویت قرار گیرند، عبارتند از : نگرانی های ازدست دادن شغل و پذیرش کاربر، نقض حریم خصوصی ، ازدست دادن خلاقیت و سازگاری ، اجرای محدود و الزامات عملیاتی ، شکاف دیجیتال، در دسترس بودن داده های با کیفیت گسترده، همسویی استراتژی هوش مصنوعی و کسب وکار است . با این حال، فرآیندهای تحلیل اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی به دلیل سوگیری های بالقوه و مشکلات اخلاقی ، قانونی و مقرراتی نگرانی های پایداری را ایجاد می کند. این محدودیت ها مستلزم ایجاد نسل جدیدی از مقررات مالی است که گواهی الگوریتم های هوش مصنوعی و داده های مورد استفاده بانک ها را معرفی می کند.