هوش مصنوعی دیگر محدود به خودکار نیست کارهای تکراری در امور مالیبشر این نیرو به یک نیروی تحول آمیز تبدیل شده است که مدیریت ریسک ، تعامل با مشتری و انطباق نظارتی را تعریف می کند. با این حال ، در حالی که بسیاری از کارشناسان پتانسیل هوش مصنوعی را برای باز کردن کارآیی و شخصی سازی بی سابقه جشن می گیرند ، نگرانی در مورد اخلاق ، انصاف و اعتماد به همان اندازه عمیق است. با بررسی چندین دیدگاه ، مشخص می شود که نوآوری پایدار fintech به اعتصاب تعادل دقیق بستگی دارد: فن آوری های پیشرفته باید بدون ایجاد شفافیت رشد را تسریع کنند.
تغییر به سمت شخصی سازی بیش از حد
بارزترین تأثیر هوش مصنوعی در FinTech توانایی آن در شخصی سازی محصولات و تعامل است. گانش هارکه ظهور خدمات مالی خیاطی را که توسط تجزیه و تحلیل در زمان واقعی ایجاد می شود ، برجسته می کند. بسته های محصول بیش از حد شخصی ، هشدارهای فوری برای فعالیت مشکوک و دستیاران مجازی شبانه روزی احساس پشتیبانی یکپارچه ایجاد می کنند. Devendra Singh Parmar می افزاید: شخصی سازی وفاداری عمیق تر مشتری و رضایت بالاتر را تقویت می کند زیرا توصیه ها با الگوهای هزینه هر کاربر یا ترجیحات خطر بیشتر هماهنگ تر می شوند. پراسانت کوندل تکامل AI مکالمه را به عنوان یک عنصر اصلی این فرآیند تأکید می کند. به جای اینکه کاربران را ملزم به تکرار خود یا تایپ کلمات کلیدی خاص کنند ، سیستم های نسل بعدی به درک متنی و تفاوت های زبانی متکی هستند تا به طور طبیعی مکالمات را راهنمایی کنند. نتیجه تجربه ای است که کمتر شبیه یک تبادل سفت و بیشتر شبیه گفت و گو است که توسط نیازهای واقعی مشتری شکل می گیرد.
کاهش خطر و تجزیه و تحلیل پاسخگو
موسسات مالی تمایل دارند ارزش AI را بر اساس تشخیص کلاهبرداری و ارزیابی ریسک در زمان واقعی ارزیابی کنند. راجش رانجان مشاهده می کند که مدل های پیشرفته قادر به پیش بینی رفتار مشتری یا برجسته کردن معاملات غیرمعمول به بانک ها و سرمایه گذاری های فن آوری امکان مداخله قبل از اینکه مشکلات بحرانی شود ، می دهد. ساندیا اوزا خاطرنشان می کند که نظارت بر کلاهبرداری مداوم به مشتریان اطمینان می دهد که معاملات دیجیتالی در هر مرحله محافظت می شود. K. Tejpal به انتظار روزافزون این است که شرکت های fintech همچنین شفافیت و پاسخگویی را در این محیط جدید حفظ کنند. ضمانت های محور AI باید نه تنها برای تشخیص ناهنجاری ها ، بلکه برای ارائه توضیحات واضح در هنگام تصمیمات خودکار بر نتایج کاربر ، توضیحات روشنی ارائه دهند. تنظیم کننده ها ، به گفته K. Tejpal ، بر این ساختارها تأکید می کنند تا از تعصب الگوریتمی کنترل نشده یا تصمیم گیری مبهم جلوگیری کنند.
پیمایش چالش های اخلاقی و نظارتی
کارشناسان در سراسر صنعت تأکید می کنند که اقدامات مؤثر در مورد حریم خصوصی داده ها و نظارت اخلاقی باید همزمان با پیچیدگی فنی AI تکامل یابد. Devendra Singh Parmar هشدار می دهد که اطلاعات حساس بیشترین خدمات محور AI را نشان می دهد ، و حاکمیت داده ها را به جای یک نگرانی ثانویه تبدیل به یک کار مهم می کند. Sandhya Oza هشدار می دهد که عدم نشان دادن استفاده از داده های مسئول ، چه از طریق تراز با GDPR یا سایر چارچوب ها ، اعتماد را در سطح اساسی تضعیف می کند. سنباده پیشنهاد می کند که انطباق نظارتی به عنوان یک ویژگی ساختاری که مستقیماً در سیستم های هوش مصنوعی ساخته شده است ، نزدیک شود. دست زدن به داده های شفاف و تصمیم گیری قابل توضیح سپس به یک هنجار تبدیل می شود ، نه یک جایزه اختیاری. این استانداردها مصرف کنندگان را از نتایج تبعیض آمیز محافظت می کند و در عین حال از اعتبار بلند مدت این فناوری نیز محافظت می کند.
بسیاری از کارشناسان موافق هستند که شدیدترین مشکلات ناشی از تعصبات پنهان در داده ها یا در فرضیات طراحان تعبیه شده در مدل های هوش مصنوعی است. نیکیل کاستیمشاهده اینكه این تعصبات می توانند در وام و امتیازات اعتباری ظهور كنند ، صدمات در دنیای واقعی را كه مدل های مات می توانند وارد كنند ، تأکید می كند. رحول باتیا به طور مشابه تأکید می کند که کاربران شایسته این هستند که بدانند چرا یک ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی یک برنامه را رد می کند یا محصولات خاص را پیشنهاد می کند زیرا تصمیمات مالی عواقب ملموس را به همراه دارد. بدون چنین وضوح ، اعتماد مورد نیاز برای پذیرش گسترده تر هوش مصنوعی کاهش می یابد.
بشریت و اعتماد به یک منظره خودکار
پزشکان صنعت همچنان متقاعد شده اند که رشد AI نقش بینش انسان را از بین نمی برد. دکتر آنورادا رائو توصیف می کند که چگونه ، در تعامل روزانه بانکی ، یک موتور هوش مصنوعی فعالیت غیرمعمول را پرچم می گذارد یا پیشنهادات سرمایه گذاری را بدون درخواست ارائه می دهد. با این حال ، او هنوز هم برای بحث های ظریف تر ، تماس شخصی را ارزیابی می کند. متخصصان در بانکداری و فن آوری ، به جای اینکه جایگزین شوند ، می توانند بر پرورش همدلی و تفکر استراتژیک متمرکز شوند. این دیدگاه با طنین انداز است عثمان مصطفی، که از طریق هوش مصنوعی قدم های گسترده ای را در سرعت و دقت پیش بینی می کند ، اما معتقد است که لحظات کلیدی در سفر مالی مشتری نیاز به مراقبت از انسان دارد.
Srinivas Chippagiri این مفهوم را پشتیبانی می کند که انتقال AI از واکنشی به خدمات پیش بینی کننده ، ارائه یک سپر فعال در برابر کلاهبرداری ضمن تولید تجزیه و تحلیل به موقع برای تصمیمات مالی آگاه تر. وی همچنین خاطرنشان می کند که این توانایی ها می توانند مشکلات را بزرگ کنند ، مگر اینکه نگهبان هایی برای جلوگیری از تشدید نابرابری یا حذف گروه های خاص وجود داشته باشد. گراهام رایلیتأکید بر نظارت بر زمان واقعی و بهبود کارآیی عملیاتی با این دیدگاه وسیع تر که راه حل های Fintech واقعاً مؤثر محافظت و شخصی سازی را به صورت مساوی قرار می دهد.
به سمت آینده ای از هوش مصنوعی مشترک و پاسخگو
جهت FinTech به سمت مدلهای مشارکتی که در آن AI به عنوان یک ستون مرکزی به جای یک ویژگی محیطی قرار دارد ، اشاره می کند. این تغییر نیاز به شیوه های مهندسی انضباطی دارد که انصاف و تفسیر را در هر لایه راه حل می بافتند. در حالی که بیش از حد شخصی سازی توجه مصرف کننده را به خود جلب می کند ، برنامه های روزمره-تشخیص ، تأیید اعتبار ، ابزارهای بودجه بندی-در حال تبدیل شدن به موارد آزمایشی برای نحوه عملکرد هوش مصنوعی هستند. به عنوان راجش رانجان نشان می دهد ، نسل بعدی رهبران در FinTech کسانی خواهند بود که با مسئولیت پذیری کارآیی را ادغام می کنند و تشخیص می دهند که موفقیت بلند مدت ریشه در اعتبار دارد.
درس از این دیدگاه های مختلف این است که قدرت تحول آمیز AI در ظرفیت خود برای تغییر شکل مجدد خدمات بدون صرفه جویی در اصول اصلی مانند شفافیت و گنجاندن نهفته است. حتی پیشرفته ترین الگوریتم ها باید نظارت انسان را در مقاطع بحرانی فراهم کند. کسانی که مدل های AI را طراحی و مستقر می کنند باید هوشیار و آگاه باشند که چگونه جمع آوری داده ها و آموزش مدل می توانند تعصب سیستمیک را معرفی کنند. با ارزش ترین استراتژی های هوش مصنوعی مواردی خواهد بود که این چالش ها را پیش بینی می کند و از ابتدا راه حل های درمانی را تعبیه می کند.
تکامل Fintech به راه حل های خلاقانه ای بستگی دارد که تجربه های مشتری را در حالی که به تعهدات اخلاقی که با رسیدگی به داده های حساس انجام می شود ، افزایش می دهد. با ایجاد چارچوب هایی که متحد می شوند نوآوری ، امنیت و بشریت، این صنعت این پتانسیل را دارد که فراتر از اتوماسیون باشد و در آینده مالی مصرف کنندگان واقعاً به آن احتیاج داشته باشد.
