در سال 2025 ، موسسات مالی تحت فشار زیاد قرار دارند تا ضمن حفظ راندمان عملیاتی و کیفیت خدمات ، هزینه ها را کاهش دهند. هوش مصنوعی ثابت می کند که ابزار نهایی در این تلاش ، خودکار کردن وظایف تکراری ، بهینه سازی مصرف داده ها و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری است. با توجه به پنجمین سالانه NVIDIA وضعیت هوش مصنوعی در گزارش خدمات مالی، موسسات مالی تلاش های هوش مصنوعی خود را برای تمرکز بر روی برنامه های اصلی تثبیت کرده اند و باعث افزایش قابل توجهی در توانایی و مهارت هوش مصنوعی می شوند.
برای Olga Zueva ، یک متخصص در تحول بانکی ، استراتژی مالی و بهینه سازی مدل عملیاتی AI ، استفاده از فناوری های هوشمند ضروری است. وی رهبری ابتکار بهینه سازی هزینه های بازار را در بانکهای بین المللی پیشرو ، شناسایی ناکارآمدی در پایانه های مالی با نیروی هوش مصنوعی و قراردادهای فروشنده مذاکره کننده ، که منجر به پس انداز سالانه 5-10 ٪ شد ، که برای موسسات مالی چند میلیون دلاری ملموس است. تخصص وی در چارچوب های با اندازه تقاضا به موسسات مالی کمک کرد تا در مورد نحوه تهیه و استفاده از داده های بازار ، در مورد نحوه تهیه و استفاده از بازار استفاده کنند.
در این مقاله به بررسی چگونگی تغییر AI بهینه سازی هزینه در بخش مالی ، برجسته کردن روندهای کلیدی صنعت و برنامه های دنیای واقعی می پردازیم.
بهینه سازی داده های بازار
داده های بازار هزینه گسترده ای برای موسسات مالی است ، اما بسیاری از بانک ها برای فیدهای اضافی و سیستم عامل های تحلیلی پرداخت می کنند. ابزارهای بهینه سازی AI محور می توانند الگوهای استفاده را ردیابی کنند ، ناکارآمدی ها را از بین ببرند و قراردادهای فروشنده را دوباره مذاکره کنند تا هزینه ها را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.
OLGA یک ابتکار بهینه سازی هزینه را برای یک بانک بزرگ جهانی رهبری کرد تا به آنها کمک کند هزینه های غیر ضروری را بدون از دست دادن دسترسی به داده های اساسی مالی کاهش دهد. او اجرای یک سیستم با قدرت AI را طراحی و رهبری کرد که نحوه استفاده کارکنان از ابزارهای داده بازار را تجزیه و تحلیل کرد. برای ساخت این سیستم ، او ابتدا ممیزی مفصلی از الگوهای استفاده از داده ها ، کار با تیم های مالی ، تهیه و دفتر جلو را برای ترسیم هزینه های اشتراک و استفاده واقعی در بخش ها انجام داد. این سیستم به سرعت فاش کرد که بسیاری از اشتراک ها در تیم ها استفاده نشده یا کپی شده اند. به عنوان مثال ، یک گروه از بازرگانان به ابزارهای Premium Analytics دسترسی داشتند اما در ماه ها از آنها استفاده نمی کردند و پول را هدر می دادند. در یک مورد دیگر ، بسیاری از کارمندان مجوزهای ترمینال بلومبرگ را داشتند ، حتی اگر آنها اغلب از داده های بازار در زمان واقعی استفاده نمی کردند. این نشان می دهد که آنها می توانند با به اشتراک گذاشتن دسترسی به جای آن ، پس انداز کنند. این سیستم همچنین دریافت که برخی از کارکنان در حال پرداخت بسته های داده ای هستند که با نیاز شغلی آنها مطابقت ندارد ، مانند معامله گران با استفاده از ابزاری که برای Quants استفاده می شود. بر این اساس ، این بانک اشتراک های خود را بازسازی کرد تا با آنچه که افراد از طریق مجوز پویا ، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش و داشبوردهای حاکمیتی در زمان واقعی نیاز دارند ، با هزینه های بهتر مطابقت داشته باشد-هزینه های خود را بدون از دست دادن ابزارهای کلیدی ارائه می دهد.
این بانک با از بین بردن این هزینه های غیر ضروری و قراردادهای فروشنده مجدداً میلیون ها نفر را پس انداز کرد در حالی که هنوز هم بینش های بازار مورد نیاز خود را برای تصمیم گیری های مالی هوشمندانه به کارمندان ارائه می دهد.
“من به یاد می آورم که یک معامله گر به من گفت ،” ما در حال ثروت برای داده های بازار هستیم ، اما نیمی از این ابزارها بلااستفاده می شوند. این با من گیر افتاد. اولگا به یاد می آورد.
انقلابی در انطباق
هوش مصنوعی در حال تغییر شکل مجدد نحوه برخورد بانکها با اتوماسیون وظایف وقت گیر ، به ویژه در مناطقی مانند مشتری خود (KYC) است-روند بررسی مشتری (جمع آوری و تأیید اسناد هویت ، درک پول آنها از کجا می آید) و اطمینان حاصل می کند که آنها در فعالیت های مشکوک درگیر نیستند) و شستشوی ضد مون (AML). این وظایف به طور سنتی کارهای دستی زیادی را درگیر کرده است: طی کردن کاغذ ، بررسی معاملات و انجام بررسی های مکرر پس زمینه. اکنون ، هوش مصنوعی می تواند بخش اعظم این کارهای روزمره را به عهده بگیرد و به تیم های انطباق اجازه می دهد زمان بیشتری را صرف تجزیه و تحلیل ریسک عمیق تر و تصمیمات استراتژیک کنند. در نتیجه ، موسسات مالی می توانند هم کارآیی و هم توانایی آنها در تشخیص کلاهبرداری را بهبود بخشند.
در یک موسسه بزرگ مالی ، اولگا پیشگام طراحی مجدد مدل های اتوماسیون KYC محور AI بود و یک چارچوب جدید ایجاد کرد که یکپارچه سازی ریسک هوشمند را برای تنظیم پویا نیاز به دقت انجام داد. مدل او به طور خودکار مشتری های کم خطر را در حالی که پرچم گذاری مشتریان پرخطر را برای بررسی دقیق انجام می دهد ، تأیید می کند و مدت زمان ورود به سیستم را 40 ٪ کاهش می دهد ، که این یک پیشرفت قابل توجه در راندمان انطباق است. بر خلاف سیستم های سنتی مبتنی بر قانون که مراحل تأیید یکنواخت را برای همه مشتریان اعمال می کردند ، این مدل از یادگیری ماشین استفاده می کند تا ارزیابی های ریسک را در زمان واقعی تطبیق دهد و ضمن حفظ سخت گیری نظارتی ، بررسی های غیر ضروری را به حداقل برساند.
علاوه بر این ، OLGA منجر به معرفی ناهنجاری های AI با قدرت در نظارت AML شد و یک سیستم از نوع اول را ایجاد کرد که به طور مداوم از الگوهای در حال تحول کلاهبرداری یاد می گیرد. نوآوری وی هشدارهای پرخطر را در اولویت قرار داد ، موارد کم خطر را پاک کرد و به طور قابل توجهی مثبت کاذب را کاهش داد و به محققان این امکان را می داد تا به جای اینکه توسط بررسی های غیر ضروری مورد آزار و اذیت قرار بگیرند ، روی تهدیدات واقعی تمرکز کنند. این نوآوری ها منجر به کاهش 10 ٪ در هزینه های کار ، بهینه سازی عملیات انطباق بدون به خطر انداختن یکپارچگی نظارتی شد.
“بسیاری فکر می کنند که هوش مصنوعی جایگزین مردم می شود ، اما این درست نیست – آنها را آزاد می کند.” می گوید اولگا. “به جای اینکه در بررسی های معمول پیروی از آن گیر بیفتد ، متخصصان می توانند بر کشف خطرات عمیق تر و تقویت چارچوب امنیتی بانک تمرکز کنند.”
فراتر از کاهش هزینه
در حالی که هوش مصنوعی به کاهش هزینه ها کمک می کند ، قدرت واقعی آن در بهینه سازی درآمد نهفته است. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده با هوش مصنوعی به مؤسسات مالی اجازه می دهد تا رفتار مصرف کننده را تجزیه و تحلیل کنند ، پیشنهادات شخصی سازی کنند و تعامل با مشتری را تقویت کنند. کارگزاران ببربه عنوان مثال ، هوش مصنوعی را برای تصحیح بینش بازار خود ، بهبود سودآوری در خدمات تجاری خود.
“هیچ کس نمی خواهد با پیشنهادات بانکی بی ربط بمباران شود ،” می گوید اولگا. “هوش مصنوعی به بانکها اجازه می دهد تا از یک رویکرد یک اندازه متناسب به چیزی بسیار شخصی تر تغییر دهند-به مشتریان فقط آنچه را که واقعاً متناسب با نیازهای آنها است ، تغییر دهد.”
و این همان چیزی است که وی هنگام توسعه یک سیستم هوش مصنوعی برای یک بانک بزرگ خرده فروشی روسیه به دست آورد تا به آنها در درک بهتر و خدمت به مشتریان خود کمک کند. تحت رهبری OLGA ، این سیستم از تجزیه و تحلیل هوشمند برای پیش بینی مناسب ترین محصولات مالی – مانند وام ، برنامه پس انداز یا گزینه های سرمایه گذاری – برای هر مشتری بر اساس تاریخ رفتار و معاملات خود استفاده کرد.
این سیستم به جای تکیه بر تبلیغات عمومی ، به بانک اجازه می دهد توصیه های شخصی و در زمان واقعی را ارائه دهد و تجربه مشتری را در حالی که حداکثر بهره وری فروش را دارد ، بهبود بخشد. رویکرد AI محور منجر به افزایش 25-30 درصدی نرخ تبدیل برای پیشنهادات مشتری ، نرخ پاسخ دو برابر به کمپین های بازاریابی در مقایسه با تبلیغات انبوه و کاهش قابل توجهی هزینه های کسب شد. علاوه بر این ، هدف گذاری بهبود یافته مشتری منجر به فرصت های متقابل بالاتر ، افزایش 15 درصدی در حفظ مشتری و رشد کلی درآمد در خرده فروشی شد بخش بانکیبشر
این تحول با هوش مصنوعی ، معیار جدیدی را برای بانکداری شخصی تعیین کرده است ، با این که مدل بعداً در سایر خطوط تولید و بخش های مشتری گسترش می یابد ، راندمان رانندگی بیشتر و سودآوری.
آینده هوش مصنوعی در بانکداری
مرحله بعدی AI محور بهینه سازی مالی فراتر از اتوماسیون ، ادغام الگوریتم های خودآموزی که به طور فعال تنظیمات هزینه ها و نیروی کار را تنظیم می کنند. مدلهای تولید هوش مصنوعی و عمیق به زودی روند هزینه را پیش بینی می کنند ، تهیه را بهینه می کنند و به طور مستقل عملیات مالی را مدیریت می کنند.
OLGA با بیش از یک دهه تجربه در تقاطع امور مالی ، فناوری و هوش مصنوعی ، متعهد به نوآوری رانندگی در بهینه سازی هزینه های بانکی است. او معتقد است که هوش مصنوعی نه تنها موسسات مالی را لاغر تر بلکه مقاومت بیشتری خواهد کرد.
“آینده هوش مصنوعی در امور مالی باعث می شود تا موسسات قوی تر ، دقیق تر و آماده برای هر چیزی باشند. بانکهایی که این تغییر را در آغوش می گیرند ، انقلاب مالی بعدی را هدایت می کند.” ادعای اولگا
