امروزه کمتر صنعتی را سراغ داریم که دست فناوری تحول آفرین هوش مصنوعی از دهه گذشته به آن نرسیده باشد. خدمات مالی نیز از این قاعده مستثنی نیستند. ویژگی سیستم فناوری مالی این است که برای به حداکثر رساندن سود، هر مزیت ممکنی را جست‌وجو کند. بنابراین، استقبال سیستم‌های مالی از هوش مصنوعی و بهره برداری از مزیت‌های یادگیری ماشینی هیچ تعجبی ندارد.
در دوران کنونی از قابلیت‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی استفاده‌های زیادی می‌شود. به عنوان مثال، تشخیص کلاه‌برداری، سنجش ریسک، بهبود رضایت مشتری، ارتقای اتوماسیون حسابداری و معاملاتی، معاملات الگوریتمی و… از جمله مواردی هستند که در آنها از هوش مصنوعی در مدیریت مالی و بانکداری نوین استفاده می‌شود.
چشم‌انداز تأثیر هوش مصنوعی بر سیستم مالی
خدمات مالی که به طور سنتی یک صنعتِ «نیروی انسانی محور» با انبوهی از تحلیلگران و مدیران مالی بوده، اکنون دارد به آرامی به یک صنعت «فناوری محور» ناب تبدیل می‌شود. در نتیجه، سیستم مالی امروزی به دنبال تقویت هوش انسانی با استفاده از هوش مصنوعی است. زیرا به خوبی دریافته که این عامل، منجر به کارایی بیشتر، کاهش هزینه‌ها برای مؤسسات مالی و بانک‌ها، و پیشنهادات جدید به مصرف‌کنندگان خواهد شد. پیش‌بینی می‌شود که سرمایه‌گذاری جهانی در هوش مصنوعی از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۴ دو برابر شود و در طی چهار سال از ۵۰ میلیارد دلار به بیش از ۱۱۰ میلیارد دلار افزایش یابد.
به عنوان یک مثال واقعی، هند از طریق تلاش‌های گسترده برای تبدیل شدن به یک بازیگر برجسته در عرصه‌ی مالی جهانی در دهه گذشته و افزایش دیجیتالی شدن اقتصاد، داده‌های فوق‌العاده غنی در اختیار دارد. اطلاعاتی که در سال‌های آینده از آنها در جهت تعیین چشم‌اندازهایی برای ارائه خدمات و محصولات هدفمند به مصرف‌کنندگان استفاده خواهد شد. علاوه بر این، تعداد فزاینده شرکت‌های فینتک در هند، شمول مالی هر شهروند این کشور را برای دسترسی به سرمایه و خدمات با سرعت و راحتی باورنکردنی تضمین می‌کند.
در بازارهای سرمایه، هوش مصنوعی در حال تصاحب بخش قابل توجهی از فرایندهای اجرایی تجاری-مالی است. معاملات الگوریتمی روندی بود که در دهه ۱۹۸۰ آغاز شد. معامله‌گران و صندوق‌های تأمین شروع به استفاده از الگوریتم‌های بسیار پیچیده و دستورات نرم افزاری برای اجرای معاملات کردند. در سیستم‌های مالی امروزی، معاملات الگوریتمی بر پایه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد و عمده کارکرد آن سنجش ایده‌های تجاری و اجرای معاملات است. صنعت و تجارتِ به سرعت رو به رشد امروز به شدت به اجرای معاملات خودکار ارائه شده توسط مدل‌های یادگیری ماشینی وابسته شده است. فرایندی که با استفاده از تکنیک‌هایی مانند بازگشت میانگین، تشخیص ناهنجاری و تکنیک‌های مختلف یادگیری عمیق، برای ثبت الگوهای زیربنایی پیچیده، انجام می‌شود.
بر اساس یک مطالعه توسط جی. پی. مورگان در سال ۲۰۲۰، بیش از ۶۰ درصد از معاملاتِ بالای ۱۰ میلیون دلار، با استفاده از الگوریتم‌ها انجام شده‌اند. علاوه بر این، انتظار می‌رود بازار معاملات الگوریتمی تا سال ۲۰۲۴ به میزان ۴ میلیارد دلار رشد کند و حجم کل آن به ۱۹ میلیارد دلار برسد.
چالش‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی
با وجود کاربردهای بسیار زیاد هوش مصنوعی در مدیریت مالی و بانکداری نوین، هنوز چالش‌های متعددی در مسیر استفاده از فناوری هوش مصنوعی در سیستم مالی قرار دارد.
هوش مصنوعی اغلب به عنوان یک جعبه سیاه تلقی می‌شود، زیرا کاربران تمایل ندارند که متوجه شوند یا توضیح دهند که چرا یک مدل هوش مصنوعی یک نتیجه خاص را پیشنهاد یا پیش‌بینی می‌کند. این چالش نیاز به چارچوب‌های نظارتی و حاکمیتی برای پذیرندگان هوش مصنوعی را ایجاب می‌کند تا اطمینان حاصل شود که هیچگونه تعصب یا تبعیضی در یک مدل هوش مصنوعی اعمال نمی‌شود.
به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که بر اساس جنسیت، روی گروه خاصی از یک جامعه فرضی تعصب دارد. سوگیری داده‌ها، که منجر به تبعیض ناعادلانه می‌شود، مغایر با هدف شمول مالی بانک‌ها و مؤسسات خواهد بود. از این رو، هوش مصنوعی توضیح‌پذیر برای اطمینان از نظارت و قضاوت انسانی، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
مدل‌های هوش مصنوعی به طور مداوم پیش‌بینی‌های خود را بر اساس داده‌های جدید می‌آموزند و اصلاح می‌کنند. با این حال، دامنه ریسک ناشی از رویدادهای پیش‌بینی نشده (خطر قوی سیاه- رویدادهای پیش‌بینی نشده‌ای که فراتر از انتظارها هستند و معمولاً تبعات منفی سنگینی دارند، مانند کووید-۱۹) یک نقطه ضعف برای آنها محسوب می‌شود. زیرا در این موقعیت‌ها آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی به دلیل دریافت داده‌های ناگهانی و متفاوت، به یکباره تغییر می‌کند. چنین شرایط پیش‌بینی نشده‌ای که توسط داده‌ها ثبت نمی‌شود، دقت پیش‌بینی مدل‌های یادگیری ماشینی را تضعیف کرده و عملکرد آنها را کاهش می‌دهد. بنابراین، هوش مصنوعی با وجود تمام توانایی‌های تکنولوژیکی و محاسباتی‌اش، همچنان در بسیاری از موقعیت‌ها، به نظارت و مدیریت انسانی در کل فرایند نیاز دارد. اینها مواردی هستند که حوزه‌های تحقیقاتی جامعه هوش مصنوعی در دهه آینده را تعیین می‌کنند. موانعی که انتظار می‌رود تا آن زمان حل شوند.
فناوری مالی در عصر هوش مصنوعی
بانک‌ها و مؤسسات مالی به طور مداوم از فناوری استفاده می‌کنند تا در صحنه رقابت باقی بمانند و خدمات بهبود یافته‌تری را به مشتریان خود ارائه دهند. در عصر هوش مصنوعی، امور مالی و بانکداری نوین به جای استفاده از فناوری هوش مصنوعی به عنوان یک عامل در حاشیه، به مؤسسات و خدماتی با الویت استفاده از هوش مصنوعی تبدیل خواهند شد. در صورتی که فناوری یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به درستی در خدمت سیستم مالی درآیند، می‌توانند تصمیم‌گیری‌های انسانی را بهبود بخشند، ریسک را کاهش دهند و یک فرصت چند تریلیون دلاری را برای این صنعت ایجاد نمایند.