هوش مصنوعی قادر است انواع مختلفی از داده‌ها از جمله داده‌های مالی، اخبار، داده‌های اجتماعی و حتی داده‌های غیرساخت‌یافته مانند متون اخبار و گزارش‌های تحلیل‌گران را پردازش کند. همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌های بازار شناسایی کنند که برای انسان‌ها قابل تشخیص نیست. این الگوها می‌توانند به پیش‌بینی روندهای آتی بازار کمک کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با دقت بالایی نوسانات بازار را پیش‌بینی و به سرمایه‌گذاران کمک کند تا از فرصت‌های کوتاه‌مدت بهره‌برداری کنند.
ربات‌های معامله‌گر از ابزارهایی هستند که می‌توانند به کار بیایند. این ربات‌ها با سرعت بسیار بالایی به خرید و فروش اوراق بهادار می‌پردازند و از کوچک‌ترین تغییرات قیمت بهره می‌برند. الگوریتم‌های این ربات‌ها قادرند با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، تصمیمات معاملاتی را در کسری از ثانیه اتخاذ کنند. همچنین با حذف عامل انسانی از فرایند معامله، ریسک خطای انسانی کاهش می‌یابد.
پورتفولیوهای خودکار هم از ابزارهای مالی هوشمندی هستند که در آینده بسیار به کار ما می‌آیند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل پروفایل ریسک و اهداف مالی هر سرمایه‌گذار، پرتفولیوی سرمایه‌گذاری متناسب با او را طراحی کند. پورتفولیوهای خودکار به طور مداوم با توجه به تغییرات بازار بهینه می‌شوند. با حذف هزینه‌های مشاوره مالی، هزینه‌های سرمایه‌گذاری کاهش می‌یابد.
اما سرمایه‌گذاری خودکار ریسک‌هایی نیز به‌همراه دارد. یکی از آن‌ها ریسک مدل است. اگر مدل‌های هوش مصنوعی به‌درستی آموزش داده نشوند، ممکن است تصمیمات اشتباهی اتخاذ کنند. ریسک بازار ریسک دیگری است که درباره آن باید گفت حتی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی نیز نمی‌توانند تمام ریسک‌های بازار را پیش‌بینی کنند. افزون بر این، سرمایه‌گذاران به فناوری وابسته می‌شوند و در صورت بروز اختلال در سیستم، ممکن است با مشکل مواجه شوند.
با رشد روزافزون هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری در شرکت‌های فعال در این حوزه می‌تواند بازدهی بالایی داشته باشد. سرمایه‌گذاری در صندوق‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی از موارد دیگری در این زمینه است. این صندوق‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای انتخاب سهام و اوراق بهادار استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل بازار ارزهای دیجیتال و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری در این بازار نوظهور نقش مهمی ایفا کند.
درباره‌ی آینده بانکداری
با ورود هوش مصنوعی به عرصه بانکداری، شاهد تحولات شگرفی در نحوه ارائه خدمات مالی خواهیم بود. بانک‌های سنتی در حال گذار به سمت بانکداری دیجیتال هستند و هوش مصنوعی نقش کلیدی در این تحول ایفا می‌کند.
با استفاده از اپلیکیشن‌های موبایلی و پلتفرم‌های آنلاین، بانک‌های دیجیتال خدمات متنوعی از جمله افتتاح حساب، انتقال وجه، پرداخت قبوض و سرمایه‌گذاری را بدون نیاز به مراجعه به شعبه ارائه می‌دهند. هوش مصنوعی به بانک‌ها کمک می‌کند تا با تحلیل رفتار و ترجیحات مشتریان، خدمات و محصولات مالی را به صورت شخصی‌سازی‌شده به آن‌ها ارائه دهند. خودکارسازی فرایندهای بانکی با استفاده از هوش مصنوعی، به کاهش هزینه‌های عملیاتی بانک‌ها و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.
شخصی‌سازی محصولات بانکی می‌تواند منجر به تغییراتی شود، از جمله اینکه هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مشتریان، می‌تواند محصولات و خدماتی را به آن‌ها پیشنهاد دهد که با نیازها و اهداف مالی آن‌ها مطابقت دارد. با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی، هوش مصنوعی می‌تواند توانایی بازپرداخت مشتریان را ارزیابی و تصمیمات بهتری در مورد اعطای اعتبار اتخاذ کند. هوش مصنوعی می‌تواند به مشتریان در مدیریت دارایی‌های خود و دستیابی به اهداف مالی‌شان کمک کند.
استفاده از فناوری‌های مالی باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی نیز خواهد شد. بسیاری از فرایندهای بانکی مانند پردازش تراکنش‌ها، تشخیص تقلب و پاسخ‌گویی به سؤالات مشتریان، می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی به صورت خودکار انجام شوند. با توجه به افزایش استفاده از خدمات بانکی آنلاین، بانک‌ها می‌توانند تعداد شعب خود و هزینه‌های اجاره و نگهداری را کاهش دهند.
بهبود تجربه مشتری در فناوری‌های مالی کاملاً مشهود است. چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سؤالات مشتریان در هر زمان از شبانه‌روز پاسخ دهند و مشکلات آن‌ها را حل کنند. اپلیکیشن‌های موبایلی با استفاده از هوش مصنوعی، امکانات متنوعی مانند پرداخت‌های موبایلی، انتقال وجه بین‌المللی و مدیریت بودجه را در اختیار مشتریان قرار می‌دهند. مشتریان می‌توانند در هر زمان از روز به خدمات بانکی دسترسی داشته باشند.
چالش‌های رقابت با فین‌تک‌ها را در آینده تجربه خواهیم کرد. فین‌تک‌ها با سرعت بیشتری نسبت به بانک‌های سنتی به نوآوری می‌پردازند و محصولات و خدمات جدیدی را ارائه می‌دهند. فین‌تک‌ها اغلب ساختار سازمانی ساده‌تری دارند و می‌توانند سریع‌تر به تغییرات بازار واکنش نشان دهند. این فناوری‌ها معمولاً تجربه کاربری بهتری را برای مشتریان فراهم می‌کنند.
تحولاتی عظیم در راه‌اند
فناوری تحولی عظیم در صنعت بانکداری ایجاد خواهد کرد. بانک‌هایی که بتوانند از هوش مصنوعی به بهترین نحو استفاده کنند، می‌توانند در رقابت با فین‌تک‌ها موفق‌تر باشند و تجربه مشتریان خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشند. با این حال، برای بهره‌برداری کامل از مزایای هوش مصنوعی، بانک‌ها باید به چالش‌هایی مانند حفظ امنیت داده‌ها، ایجاد اعتماد مشتریان و تطبیق با مقررات جدید توجه داشته باشند.
با وجود تمام مزایای هوش مصنوعی، این فناوری با چالش‌هایی نیز همراه است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، حفاظت از داده‌های شخصی است. با توجه به اینکه هوش مصنوعی برای ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده نیاز به دسترسی به حجم عظیمی از داده‌های شخصی دارد، نگرانی‌هایی در مورد سوءاستفاده از این داده‌ها وجود دارد. همچنین، اتکا به هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مالی می‌تواند منجر به کاهش توانایی انسان در تحلیل و تصمیم‌گیری مستقل شود. از سوی دیگر، هوش مصنوعی فرصت‌های شغلی جدیدی را نیز ایجاد می‌کند. با ورود هوش مصنوعی به عرصه فین‌تک، نیاز به متخصصان داده، مهندسان نرم‌افزار و تحلیل‌گران مالی افزایش خواهد یافت.
هوش مصنوعی مولد تحولی عظیم در صنعت فین‌تک نیز ایجاد خواهد کرد. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده‌تر، دقیق‌تر و کارآمدتری را ارائه داد. با این حال، برای بهره‌برداری کامل از مزایای این فناوری، باید به چالش‌هایی مانند حفاظت از داده‌ها و ایجاد فرصت‌های شغلی جدید نیز توجه کرد. آینده‌ای که در آن الگوریتم‌ها جایگزین مشاوران مالی می‌شوند، آینده‌ای است که در آن تصمیم‌گیری‌های مالی هوشمندانه‌تر و کارآمدتر خواهند شد.