هوش مصنوعی (AI) در سال‌های اخیر به یکی از برجسته‌ترین محرک‌های تحول در صنعت فین‌تک تبدیل شده است.
از تسهیل خدمات بانکی و ارتقاء تجربه کاربری تا کشف تقلب مالی و ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری، این فناوری همه چیز را تحت تأثیر قرار داده.
گزارش پیشرو با استناد به منابع بین‌المللی و داده‌های معتبر، تصویری جامع از کاربردها، دستاوردها و چالش‌های AI در فین‌تک ارائه می‌دهد.
تسریع روندها با هوش مصنوعی در فین‌تک‌ها
گزارش‌ها نشان می‌دهد استفاده از هوش مصنوعی مولد در بانکداری می‌تواند تا ۴۶ درصد افزایش کارایی به همراه داشته باشد، به‌ویژه در بهبود خدمات مشتری، مبارزه با تقلب و تسهیل تطابق قانونی. بازار جهانی هوش مصنوعی در فین‌تک در سال ۲۰۲۳ بالغ بر ۲۲.۵ میلیارد دلار بوده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ۷۹.۴ میلیارد دلار برسد، با نرخ رشد سالانه نزدیک به ۲۰ درصد.
موارد استفاده پیشتاز در فین‌تک
یکی از اصلی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه، تشخیص تقلب مالی است. استارتاپ‌هایی با سرمایه‌های چند ده میلیون دلاری توانسته‌اند با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، تقلب‌های پیچیده مالی را شناسایی کنند. شرکت‌هایی مانند Feedzai نیز ابزارهایی برای تحلیل تراکنش‌ها و شناسایی رفتارهای مشکوک طراحی کرده‌اند.
کاربرد دیگر، امتیازدهی اعتباری و تحلیل ریسک است. شرکت‌های فعال در این بخش با کمک الگوریتم‌های پیشرفته، اعتبار مشتریان را سریع‌تر و دقیق‌تر ارزیابی می‌کنند. همچنین مؤسسات بزرگی همچون BlackRock و UBS از هوش مصنوعی برای تحلیل احساس بازار و ارائه پیشنهادهای سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند.
در حوزه مشاوره مالی شخصی، اپلیکیشن‌هایی مانند Cleo با تحلیل رفتار هزینه‌کرد کاربران، توصیه‌های کاربردی در زمینه بودجه‌بندی و پس‌انداز ارائه می‌دهند. هرچند نگرانی‌هایی درباره دقت و امنیت این ابزارها همچنان مطرح است.
گسترش و تمرکز بر روی AI در فین‌تک‌ها
بررسی‌ها نشان می‌دهد بیش از ۹۰ درصد مؤسسات مالی و وام‌دهنده در کشورهای پیشرفته، هوش مصنوعی را به‌عنوان محرک اصلی نوآوری می‌دانند. پیش‌بینی شده بازار هوش مصنوعی در فین‌تک تنها در هند تا سال ۲۰۲۹ به بیش از ۴۲۰ میلیارد دلار برسد.
در اروپا نیز موج ادغام و سرمایه‌گذاری بر پایه AI شدت گرفته است. بانک‌های سرمایه‌گذاری و مؤسسات مالی به دنبال توسعه زیرساخت‌ها برای استفاده گسترده‌تر از این فناوری هستند. نمونه موفق آن شرکت Abound در لندن است که با به‌کارگیری هوش مصنوعی در سیستم وام‌دهی، سود خود را از چند صد هزار پوند به بیش از ۷ میلیون پوند افزایش داده است.
چالش‌ها و سازوکارهای موفقیت
با وجود فرصت‌های بزرگ، بسیاری از فین‌تک‌ها برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی با چالش‌هایی مانند ضعف ساختار داده، موانع قانونی و کمبود نیروی متخصص مواجه‌اند. کارشناسان معتقدند موفقیت در این مسیر نیازمند نظارت انسانی، شاخص‌های کلیدی عملکرد روشن و ایجاد فرهنگ سازمانی مناسب است.
شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را به‌طور استراتژیک و شفاف پیاده‌سازی کرده‌اند، توانسته‌اند بازگشت سرمایه قابل‌توجهی در زمینه تصمیم‌گیری سریع‌تر، کاهش هزینه‌ها و ارتقای تجربه مشتری به دست آورند.
نوآوری مسئولانه و قانون‌پذیر
کارشناسان تأکید می‌کنند که آینده هوش مصنوعی در فین‌تک وابسته به توسعه چارچوب‌های مسئولانه است. شفافیت، حفاظت از داده‌ها و پاسخ‌گویی از مهم‌ترین الزامات این مسیر به شمار می‌روند. همچنین نهادهای بین‌المللی به ضرورت سیاست‌گذاری تطبیقی برای جلوگیری از سوگیری الگوریتمی و تقویت اعتماد عمومی اشاره می‌کنند.
در کنار این الزامات، موضوع اخلاق و عدالت در به‌کارگیری هوش مصنوعی نقشی حیاتی دارد. تنها در صورت ایجاد توازن میان نوآوری و قانون‌پذیری است که صنعت فین‌تک می‌تواند از ظرفیت‌های کامل این فناوری بهره‌مند شود.
هوش مصنوعی در فین‌تک از تشخیص تقلب تا ارائه خدمات مالی هوشمند، دگرگونی عمیقی ایجاد کرده است. رشد بازار میلیاردی آن نشان‌دهنده اعتماد مصرف‌کنندگان و سرمایه‌گذاران به این فناوری است. با این حال، پایداری این روند در گرو ایجاد ساختارهای نظارتی قوی، فرهنگ سازمانی پیشرو و سیاست‌گذاری‌های شفاف خواهد بود.
