هوش مصنوعی (AI) و تجزیه و تحلیل در بخش خدمات مالی

اصطلاح "هوش مصنوعی" به فناوری هایی اشاره دارد که از توانایی های انسانی در دیدن ، شنیدن ، تجزیه و تحلیل ، تصمیم گیری و بازیگری تقلید و پشتیبانی می کنند. یک سیستم هوش مصنوعی الگویی از قابلیت های انسانی است که قادر به انجام یک کار خاص کم و بیش خودمختار است.

از طرف دیگر ، "تجزیه و تحلیل داده ها" به فناوری هایی اشاره دارد که تمرکز اصلی آنها بر تجزیه و تحلیل ، توضیح و استخراج بینش از داده ها است. این دو اصطلاح دو دیدگاه متفاوت در مورد نحوه مشاهده و استفاده از داده ها را نشان می دهد.

در حالی که فن آوری های موجود به طور پیوسته در حال بلوغ هستند ، نوآوری های مبتنی بر داده در هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها به طور مداوم در حال گسترش طیف هستند. این یک پتانسیل عظیم برای بانک ها و ارائه دهندگان خدمات مالی برای گسترش و بهینه سازی مدل های تجاری و عملیاتی عمدتاً مبتنی بر اطلاعات خود به روش های پیشگامانه ایجاد می کند.

با توجه به تعداد زیادی از کلمات کلیدی که مورد بحث قرار می گیرد و راه حل های بسیاری که توسط ارائه دهندگان فناوری ترویج می شود ، چالش اصلی یک موسسه ارزیابی فن آوری های مبتنی بر داده ، مانند داده های بزرگ ، تجزیه و تحلیل پیشرفته و راه حل های هوش مصنوعی ، برای شرکت خود و مشتق کردن هدفمند و مناسب است. راه حل هایی برای نیازهای تجاری آنها.

افزودن ارزش واقعی به بخش مالی با برنامه های هوش مصنوعی

شکی نیست که فن آوری های مبتنی بر داده پتانسیل زیادی برای صنعت مالی دارند. بنابراین مهم است که مؤسسات مالی از این فناوری ها به روشی هدفمند و در مناطقی که ارزش افزوده قابل توجهی را برای تجارت ایجاد می کنند ، استفاده کنند. ما می توانیم سه زمینه کاربرد برای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل در صنعت مالی را تشخیص دهیم.

الهام بخش مشتریان با کمک هوش مصنوعی ، تقویت تمایز از طریق استفاده از تجزیه و تحلیل ، افزایش درآمدها

هنگام تعامل با مشتریان ، فن آوری های هوش مصنوعی به ایجاد یک تجربه مشتری پیشرفته از طریق افزایش در دسترس بودن و زمان پاسخ کوتاه تر کمک می کنند. در عین حال ، این فناوری ها به شرکت ها این امکان را می دهند تا روی صلاحیت های اصلی خود تمرکز کنند و از منابع کارآمدتر استفاده کنند.

در این زمینه ، دستیاران دیجیتالی مبتنی بر هوش مصنوعی فقط در مراحل اولیه توسعه هستند و تعامل مشتری را در سالهای آینده تغییر می دهند. این موارد شامل راه حل هایی مانند چت بابات یا صدای صوتی است که هدف خاص آنها ایجاد هرگونه تعامل به عنوان شخصی و بصری است.

فن آوری های تجزیه و تحلیل داده ها به ارائه دهندگان خدمات مالی برای درک بهتر مشتریان خود ، ایجاد گزاره های ارزشی متناسب با نیازهای آنها کمک می کنند و به تبع آن برای دستیابی به تأثیر مثبت بر نتایج شرکت کمک می کنند. به مشتریان باید در زمان مناسب از طریق کانال سمت راست با یک فرم شخصی آدرس ، محصول مناسب را ارائه دهند.

از ارتباطات هرج و مرج و پشته های کاغذی خداحافظی کنید و در مورد تناسب بهتر و کاهش حروف غیر ضروری به مشتری با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری کسب کنید.

شتاب و ساده سازی فرایندها در صنعت مالی با هوش مصنوعی

بانک ها و ارائه دهندگان خدمات مالی همیشه باید خود را از این رقابت متمایز کنند. بنابراین پتانسیل سودآور از طریق استاندارد سازی در رابط مشتری یا در دفتر جلو محدود است. با این حال ، در دفتر میانه و پشتی ، فرآیندها می توانند با استفاده از اتوماسیون هوشمند ، با کارآمدتر و بدون تکیه بیشتر اجرا شوند. روشهای هوش مصنوعی پشتیبانی از آن را برای مراحل فرآیند امکان پذیر می کند ، که قبلاً خودکار سازی آن غیرممکن بود.

با تشکر از هوش مصنوعی ، مشتریان نهایی از زمان پاسخگویی به طور قابل توجهی کوتاه تر بهره مند می شوند و خدمات شتاب در زمان واقعی را تجربه می کنند. ظرفیت های داخلی برای انجام کارهای پیچیده تر و حتی با ارزش تر مانند ایجاد و حفظ روابط بین فردی آزاد می شود و از این طریق رشد بیشتر تجارت را فراهم می آورد.

معدن فرآیند فرآیندهای دستی باقی مانده فروش و تولید را تجزیه و تحلیل می کند و آنها را با استفاده از روش های تجزیه و تحلیل داده ها ارزیابی می کند. این رویکرد بینش عینی در مورد فرآیندهای در حال انجام ارائه می دهد. شفافیت که به این ترتیب ایجاد شده است به موسسه اجازه می دهد تا خطرات را به حداقل برساند و راندمان را افزایش دهد.

مدیریت مؤسسات به طور مؤثر با هوش مصنوعی و تصمیم گیری آگاهانه تر بر اساس تجزیه و تحلیل

تصمیم گیری درست نیاز به تصمیم گیرندگان دارد تا کلیه داده ها و اطلاعات مربوطه را در نظر بگیرند. رشد نیازهای داده از نظر کمیت ، ساختار ، موضعی و پیچیدگی ، تلاش درگیر در پردازش داده ها را افزایش می دهد. در این مرحله ، تجزیه و تحلیل داده های متعارف و روش های ارزیابی به زودی به حد خود می رسند.

رویکردهای نوآورانه از تجزیه و تحلیل داده ها و محیط زیست AI امکانات جدیدی را برای پردازش و ارزیابی داده های مربوطه ارائه می دهند. آنها مبنای داده محور را برای کمک به افراد مسئول تصمیم گیری سریعتر و بهتر ارائه می دهند.

تجزیه و تحلیل ، مقالات ، مصاحبه ها و اخبار مربوط به روندها و نوآوری در بانکداری حق صندوق ورودی خود را هر دو هفته یکبار دریافت کنید.

رعایت شرایط و شرایط چارچوب برای استفاده از هوش مصنوعی

علاوه بر انتخاب صحیح برنامه هوش مصنوعی ، ارائه دهندگان خدمات مالی باید پیش نیازهای لازم و شرایط چارچوب را در نظر بگیرند تا اطمینان حاصل شود که استفاده از فناوری های مبتنی بر داده در واقع به ارزش افزوده مورد نظر می رسد. این شامل مباحث مربوط به مجموعه فناوری و معماری و همچنین مسائل فنی کمتری در مورد تجارت و مدل عملیاتی است.

شرایط اساسی برای هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل

انتخاب فناوری مناسب و ایجاد معماری سازمانی صدا

یک پیش نیاز خاص برای موفقیت برنامه های داده محور با استفاده از هوش مصنوعی ، کیفیت و اثربخشی مدل های توسعه یافته است. اینها به نوبه خود به در دسترس بودن داده های قابل اعتماد و به روز ، که به آنها تغذیه می شوند بستگی دارد. برای این منظور ، یک سیستم جامع مدیریت داده باید وجود داشته باشد.

علاوه بر داده ها ، تحقق برنامه های حرفه ای AI و تجزیه و تحلیل داده ها به انتخاب ابزارها و چارچوب های داده مناسب ، مدرن و آینده-ضد تجزیه و تحلیل و همچنین در سیستم عامل و زیرساخت ها بستگی دارد.

همانطور که همه ما می دانیم ، کل بیشتر از جمع قسمت های آن است. بنابراین ، تراز کردن مؤلفه های لازم و جاسازی آنها در تصویر بزرگ در معماری سازمانی برای دستیابی به یک اجرای هدفمند از اهمیت تعیین کننده ای برخوردار است.

به درستی مدل کسب و کار با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل را تراز کنید

در اصل ، فناوری و مدل کسب و کار از نزدیک با هم ارتباط دارند. در عصر "دنیای دیجیتال" ، استقرار هدفمند و استفاده از فناوری ها نه تنها پشتیبان است ، بلکه نقش تعیین کننده ای در زنده ماندن الگوی تجاری و اطمینان از موفقیت بلند مدت آن دارد.

در نتیجه ، استفاده از فن آوری های مدرن ، مانند هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها ، مدتهاست که به یک مسئله استراتژیک تبدیل شده است - از هر دو جهت: اختلال به عنوان یک عامل خارجی که هم تأثیر دارد و هم تأثیر ماندگار در مدل کسب و کار دارد.

در عین حال ، تراز منجر به الزامات مشخص برای زمینه های کاربردی "فن آوری های نوظهور" می شود. از این منظر ، همبستگی بین فناوری و مدل کسب و کار دیگر به معنای ایجاد چیزی بهتر یا کارآمدتر نیست ، بلکه یک قدم جلوتر می رود: فرصت ها و ابزارها برای توسعه محصولات یا خدمات کاملاً جدید یا رسیدگی به گروه های مشتری قبلاً غیرقابل دستیابی ایجاد می شوند. واد

این تعامل به طور مداوم در تمام ابعاد مربوط به مدل کسب و کار منعکس می شود: از بازار و رقابت گرفته تا محصولات و خدمات گرفته تا کسب درآمد.

به طور مؤثر الگوی عملیاتی و حاکمیت با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل

مدل عملیاتی با چالش چگونگی ارائه محصولات و خدمات تعریف شده در مدل تجاری به مشتریان روبرو است. در زمینه فن آوری های مبتنی بر داده ها ، الزامات جدید برای افراد ، فرآیند ، سازمان و مدیریت بوجود می آید.

برخورد با فناوری ها ، مانند تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی ، به صلاحیت ها و نقش های جدیدی مانند تحلیلگر داده ، مهندس داده یا دانشمند داده نیاز دارد. سؤال دیگری که مطرح می شود این است که چگونه و در کجا باید این نقش های جدید در ساختار سازمانی قرار بگیرند و چگونه باید با سازمان موجود تعامل داشته باشند.

علاوه بر این ، فرآیندها و روشهای مناسب باید تنظیم شوند تا به طور مؤثر و کارآمد پروژه های داده محور انجام شود. مدل عملیاتی بدون شک باید مطابق با حاکمیت و انطباق محقق شود. فن آوری های مبتنی بر داده ها نیازهای خاصی دارند که باید در نظر گرفته شوند

صرف نظر از این که آنها برنامه هایی از زمینه هایی مانند تعامل مشتری ، فرآیندها یا تصمیم گیری هستند: شناسایی ، ارزیابی و اجرای موارد استفاده ارزش برای استفاده از هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل در بخش مالی از اهمیت ویژه ای برخوردار است. در عین حال ، یک ارائه دهنده خدمات مالی باید شرایط چارچوب لازم را برای اطمینان از موفقیت بلند مدت پروژه ایجاد کند.