هوش مصنوعی(AI) بیش از پنج سال است که در اطراف “فین تک” است. در حالی که در مورد محبوبیت صحبت می‌کنیم، اما هنوز بازدهی برای خیلی از مردم مساله‌ی مهمی است. بیایید نگاهی دقیق به پویایی راه‌حل‌های (AI) در صنعت بیندازیم و نحوه‌ی برخورد با این نوآوری را تحلیل کنیم.

1. راه‌حل‌های مستقل هوش مصنوعی پیشرفت چشم گیری نداشته و تاکنون انتظارات را برآورده نکرده‌اند. با این حال، این را نمی توان برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مساله‌ی کوچکی دانست. راه‌حل‌های بانکی موفقیت آمیز از (AI)،  برای تکنیک‌های مدل سازی و مدیریت تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند.
2. هوش مصنوعی دارای بسیاری از پتانسیل های کشف نشده است که باعث جذب مداوم سرمایه گذاران می‌شود. هنوز فضای خالی زیادی برای نوآوری‌های انجام نشده وجود دارد.
3. هوش مصنوعی در “فین‌تک” با ترکیب داده‌های بزرگ و راه‌حل‌های مدیریتی بهترین عمل کرد را دارد. هوش مصنوعی عمل کرد یک موسسه‌ی مالی را تجزیه و تحلیل می‌کند، بینشی ایجاد می‌کند و فرایندهای اساسی سازمانی (مدیریت تیم، اسناد، ارتباطات مشتری) را خودکار می‌کند. یک مثال عالی از کاربرد هوش مصنوعی در بخش مالی، ماتریس پیش بینی هوش مصنوعی “آلپاکا” است، یک راه حل پیش بینی قیمت که توسط “بلومبرگ” تهیه شده است. این نرم افزار قادر به پردازش میلیون ها رکورد معامله، ثبت حرکات تقاضا، تعریف الگوها و پیش بینی تغییرات قیمت در آینده است.

یادگیری ماشین (ML)، یکی از مو لفه های کلیدی هوش مصنوعی، در زمینه‌های بانکی به طور گسترده است، که در زمینه‌های زیر استفاده می‌شود.

1. پیش گیری از تقلب: ابزارهای (ML) موارد کلاه برداری را تجزیه و تحلیل می‌کنند، الگوهای متداول را تشخیص می‌دهند و ارزیابی می کنند که آیا یک تجارت خاص رفتار مشابهی را نشان می‌دهد یا نمی‌دهد. این  برنامه به ما امکان می‌دهد تقلب‌های احتمالی را پیش بینی کرده و موسسات مالی مشکوک را کشف کنیم.
2. مدیریت ریسک: این نرم افزار عمل کرد شرکت را تجزیه و تحلیل می کند و یک شناسایی کننده ی تهدید بالقوه است.
3. پیش بینی توسعه صندوق: با اسکن سوابق سرمایه گذاری، یک ابزار دارای (ML) می‌تواند محتمل ترین تحولات آینده را تعریف کند.
4. خدمات مشتری: این پلتفرم داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کند و یک صفحه‌ی مشخصات مشتری هوشمند ایجاد می‌کند.

اینترنت اشیا (IOT) سرعت فرآیندهای مالی را هم در داخل(مدیریت و سازماندهی تیمی) و هم در خارج (مدیریت مشتری و ارتباطات) افزایش می‌دهد. با استفاده از یک شبکه اینترنت اشیا، اتصال تلفن‌های هوشمند به پایگاه داده‌های مالی و ارسال مستقیم داده ها از یک دستگاه به دستگاه دیگر امکان پذیر است.

بانکداری خرده فروشی، شاخه‌ای است که پیشرفت (IOT) را به وضوح نشان می‌دهد. یک مثال عالی از چنین نوآوری‌هایی، “سیتی بانک” و راه حل‌های  مبتنی بر چراغ راهنمای آن برای باز کردن قفل ورودی (ATM) با تلفن‌های هوشمند، در زمان کم کاری است.