هوش مصنوعی چگونه به توسعه صنعت مالی کمک می‌کند؟
تحولی در ارتقای امنیت و بهینه‌سازی انطباق با قوانین
عصر تراکنش ۸۹؛ احمد رفیع‌زاده، معاون اجرایی هلدینگ فناپ / امروزه فناوری‌های نوین به یکی از ارکان اصلی تحول و توسعه صنایع مالی تبدیل شده‌اند. هوش مصنوعی نیز با ظرفیت‌های بالایی که برای بهبود فرایندها، افزایش شفافیت و کاهش ریسک‌ها دارد، از این قاعده مستثنا نیست. با توجه به پیچیدگی‌های روزافزون بازارهای مالی و رشد سریع داده‌ها، هوش مصنوعی نه‌فقط توانسته از سطح بهبود عملکرد روزمره عبور کند، بلکه به ابزاری کلیدی در پیشگیری از کلاهبرداری، ارتقای امنیت مالی و بهینه‌سازی فرایندها مطابق با قوانین تبدیل شده است. در این یادداشت به چند نمونه از مهم‌ترین کاربردها، نقاط قوت و چالش‌های هوش مصنوعی در صنعت مالی اشاره می‌کنم.
مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی رفتارهای غیرعادی و مشکوک در تراکنش‌های مالی، یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی برای مؤسسات مالی است. در دنیای پیچیده و پویای مالی امروز، حجم بالای داده‌ها امکان شناسایی سریع مشکلات را دشوار می‌کند، اما با کمک یادگیری ماشین، سیستم‌ها قادر به شناسایی الگوهای مشکوک و رفتارهای غیرمعمول به‌طور خودکار و در زمان واقعی هستند.
این قابلیت به مؤسسات مالی کمک می‌کند که فرایندهای نظارتی خود را به طور مؤثر انجام دهند و خطرات احتمالی را قبل از وقوع شناسایی کنند. در واقع، تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های غیررسمی و غیرسنتی می‌تواند تحلیل‌های دقیق‌تری نسبت به روش‌های سنتی ارائه دهد و به‌سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهد. خودکارسازی رباتیک فرایندها که RPA نامیده می‌شود هم به‌عنوان یک ابزار مکمل می‌تواند به‌شدت کارآیی نظارت مالی را افزایش دهد.
این سیستم‌ها به‌طور خاص برای انجام وظایف تکراری و مبتنی بر قواعد طراحی شده‌اند و می‌توانند در تشخیص تقلب و شناسایی ناهنجاری‌ها بسیار مؤثر باشند. به عبارت دیگر، با اتوماسیون فرایندهایی مانند پردازش تراکنش‌ها، انطباق با قوانین و حتی گزارش‌دهی مالی، سازمان‌ها می‌توانند سرعت و دقت خود را در واکنش به رخدادهای مشکوک به‌طور چشمگیری افزایش دهند. این روش‌ها به مؤسسات مالی کمک می‌کنند تا به‌طور دقیق‌تری ناهنجاری‌های موجود در سیستم‌های مالی را شبیه‌سازی و شناسایی کنند، به‌ویژه زمانی که بحران‌های مالی به‌طور ناگهانی در بازار رخ می‌دهند.
علاوه‌بر این، هوش مصنوعی در مدیریت انطباق با قوانین هم به‌طور مؤثر وارد عمل شده است. یکی از چالش‌های اساسی صنعت مالی رعایت قوانین پیچیده و به‌روز است. این قوانین در سطح جهانی تغییرات مستمری دارند و نظارت دقیق و به‌موقع بر انطباق با آنها امری حیاتی به شمار می‌آید. به طور کلی، مدل‌های هوش مصنوعی با توانایی تحلیل داده‌های حجیم و متنوع، امکان شبیه‌سازی و پیگیری دقیق قوانین جدید را فراهم کرده و به مؤسسات مالی کمک می‌کنند تا از این تغییرات مطلع شده و آنها را در سریع‌ترین زمان ممکن عملیاتی کنند. در این راستا، برخی از این مدل‌ها قادرند پیش‌بینی‌هایی انجام دهند که مؤسسات مالی را در انطباق بهتر با مقررات داخلی و بین‌المللی یاری کنند.
نقطه قوت هوش مصنوعی در بازار مالی
در کنار این مزایای عملیاتی، یکی از نقاط قوت هوش مصنوعی در صنعت مالی، تجارت الگوریتمی است. در تجارت‌های با فرکانس بالا که به واکنشی سریع به تغییرات لحظه‌ای بازار نیاز دارد، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های متنی و غیرمتنی می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهد. برای مثال، استفاده از یادگیری تقویتی در مدل‌های تجارت الگوریتمی، به‌ویژه در بازارهای سهام و ارزهای دیجیتال، امکان اتخاذ تصمیم‌های معاملاتی بهینه را فراهم می‌کند. این مدل‌ها، با در نظر گرفتن عواملی چون تغییر در اخبار، شبکه‌های اجتماعی و سایر شاخص‌های غیرمستقیم، سیگنال‌های معاملاتی دقیق‌تری ارسال می‌کنند. همچنین، مطالعات اخیر نشان می‌دهند که استفاده از داده‌های اجتماعی مانند اخبار و تعاملات در شبکه‌های اجتماعی می‌تواند پیش‌بینی‌های مؤثرتری برای نوسانات بازار ارزهای دیجیتال ارائه دهد.
چالش‌هایی در بهینه‌سازی فرایندها
هرچند هوش مصنوعی به‌طور گسترده‌ای توانسته در بهینه‌سازی فرایندهای رگولاتوری مالی نقش‌آفرینی کند، اما این فناوری نیز با چالش‌هایی همراه است که باید به آنها توجه کرد. یکی از این چالش‌ها، تفسیرپذیری و شفافیت مدل‌های هوش مصنوعی است. در بسیاری از موارد، به‌ویژه در استفاده از مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق فرایند تصمیم‌گیری برای انسان‌ها قابل‌فهم نیست. این مسئله می‌تواند منجر به ایجاد مشکلاتی درباره مسئولیت‌پذیری و اعتماد به سیستم‌ها شود. به‌ویژه در شرایطی که تصمیمات هوش مصنوعی تأثیر مستقیم بر انطباق مالی و رعایت قوانین دارند، نیاز به تفسیرپذیری این سیستم‌ها بسیار حیاتی است. تحقیقات نشان داده که استفاده از هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) می‌تواند شفافیت مدل‌ها را افزایش دهد و اعتماد عمومی را جلب کند.
در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی در رگولاتوری مالی، به‌ویژه در حوزه‌های پیشگیری از کلاهبرداری، ارتقای امنیت و بهینه‌سازی انطباق با قوانین، موجب تحول چشمگیری در صنعت مالی شده است. این فناوری‌‌ها به مؤسسات مالی کمک می‌کنند تا با استفاده از داده‌های حجیم و تحلیل‌های پیشرفته، ریسک‌های موجود را شناسایی و مدیریت کنند و هزینه‌های عملیاتی را هم کاهش دهند. با وجود این، این تحول به همراه چالش‌های موجود به تفسیرپذیری و شفافیت نیاز دارد که باید آنها را در چهارچوب‌های نظارتی پیگیری کرد. به‌طور کلی، استفاده از یک رویکرد متوازن که هم نوآوری را حمایت کند هم از حقوق مصرف‌کننده محافظت کند، می‌تواند به ایجاد یک سیستم مالی هوشمند و امن‌تر کمک کند.
این یادداشت برگرفته از مقاله‌ای با عنوان «The AI Revolution: Opportunities and Challenges for the Finance Sector» است که آن را محققان مؤسسه آلن تورینگ با مشارکت کارکنان اداره رفتار مالی بریتانیا (FCA) نوشته‌اند.