هوش مصنوعی یکی از زیرشاخه های علوم کامپیوتر است. هدف از این علم، توسعه کامپیوترهایی با توانایی انجام برخی از کارها در حد انسان با تمرکز بر هوش یا تفکر است. توسعه سیستم های هوش مصنوعی در سه قدم اصلی برنامه ریزی شده است. ابتدا راه اندازی سیستم هایی که مانند مردم فکر می کنند. سپس، ساخت سیستم هایی که بر مدل های محاسباتی جهت به اتمام رساندن کار نظارت می کنند. سرانجام، دستیابی به سیستم هایی برای اطلاع رسانی و الهام بخشی که در قدم سوم توسعه گنجانده می شود.

هوش مصنوعی در فینتک چیست؟

همانطور که در بحث فینتک اشاره شده بود، یکی از اهداف فینتک ایجاد تحول در خدمات مالی است. این صنعت با همکاری هوش مصنوعی به عنوان یک شریک قابلیت تغییر دیدگاه جامعه را دارد. هر کاربرد از هوش مصنوعی در سطح مصرف‌کننده نیاز به یک سطح پرداخت دارد و این همان جایی است که فینتک اهمیت پیدا می کند. وجود رابطه‌ قوی بین این دو تکنولوژی، کلید موفقیت دیجیتالی شدن در آینده خواهد بود. این کار یک انقلاب دیجیتالی برای بانکداری است که فرآیندها را متناسب با زندگی مصرف کنندگان تغییر می دهد. قابلیت حذف خطای انسانی در روندهای بانکی، درک درست خواسته های مشتریان و منسوخ کردن کارت های اعتباری از جمله مزایای استفاده از تکنولوژی در بانکداری می باشد.

نکته دیگری که در مورد هوش مصنوعی باید در نظر داشت، تفاوت این واژه با اصطلاح یادگیری ماشین است. حتی با وجود اینکه این دو اصطلاح اغلب به جای هم به کار گرفته می شوند و بسیار شبیه به هم هستند اما شیوه های عملکردی آنها کمی متفاوت است. هوش مصنوعی در واقع چتری است که یادگیری ماشین تحت آن قرار می گیرد و باعث می شود یادگیری ماشین جزئی از هوش مصنوعی باشد. به زبان ساده، یادگیری ماشین به هر تحلیلی اشاره دارد که الگوهای داده را بدون اینکه توسط یک تحلیلگر انسانی هدایت شود “بیاموزد”. به عنوان مثال، شما به دستگاه خود نیاز دارید تا بتواند تفاوت بین تصاویر سگ و گربه را تشخیص دهد. در ابتدا، می بایست مجموعه ای از تصاویر را به ربات ارائه داد و اطلاعات اولیه ای برای تشخیص این دو عکس ارائه کرد. یادگیری ماشین تصاویر را بر اساس “گربه” و “سگ” طبقه بندی می کند، الگوهای آماری را در داده ها پیدا کرده و الگوریتم خاص خود را ایجاد می کند. ممکن است رایانه چند مورد اشتباه داشته باشد، بنابراین دوباره می توان آن را اصلاح کرد و به دستگاه اجازه داد تا یاد بگیرد. به همان ترتیبی که انسان می تواند از تجربیات برای یادگیری استفاده کند، کامپیوتر نیز قادر خواهد بود که با دریافت اطلاعات بیشتر نتایج دقیق تری ارائه دهد.

در طرف مقابل هوش مصنوعی از هوش انسان تقلید می کند، تا جایی که امکان تشخیص تفاوت این دو غیرممکن یا حداقل بسیار دشوار است. برخلاف یادگیری ماشین، هوش مصنوعی نیاز به برنامه ریزی از قبل ندارد، آن ها الگوریتم هایی هستند که می توانند با هوش خودشان کار کنند. هوش مصنوعی می تواند کارهای پیچیده مختلفی را انجام دهد، در حالی که یادگیری ماشین دامنه محدودی دارد و فقط وظایفی را که به آن آموزش داده می شود، انجام می دهد. در تئوری هوش مصنوعی به یادگیری ادامه می دهد و می تواند هر وظیفه ای را به همان روشی که انسان انجام می دهد (اگر بهتر نباشد)، انجام دهد.

هوش مصنوعی در گستره وسیعی از خدمات از اتوماتیک کردن کارهای تکراری گرفته تا آزاد کردن زمان تمرکز روی اهداف سطح بالاتر، کمک به مدیریت خدمات مشتری و کاهش خطر کلاهبرداری، از انجام کارهای پشتیبانی تا کارهایی که مستقیما با کاربر سر و کار دارد، به کار می رود. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی عبارتند از:

  1. کشف و انطباق کلاهبرداری
  2. بهبود پشتیبانی مشتری
  3. جلوگیری از تصرف حساب
  4. فرآیند دقت عمل نسل آینده
  5. مبارزه با پولشویی
  6. جذب مشتری مبتنی بر داده
  7. چشم انداز کامپیوتر و نظارت بانکی
  8. سهولت روند اصلاح حساب
  9. سیستم های دفترداری خودکار
  10. معاملات الگوریتمی
  11. تحلیل قدرت پیش بینی و پیش بینی آینده
  12. کشف علائم تبعیض و آزار