بررسی کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی و ارزهای دیجیتال

امور مالی یکی از قدیمی‌ترین و حیاتی‌ترین صنایع در سطح جهان است. علی‌رغم پیشرفت‌های مختلف در فناوری در طول سال‌ها، این صنعت تغییرات کمی را تجربه کرده است و ساختار کلی آن تقریباً دست نخورده باقی مانده است. با این حال، ظهور ارزهای دیجیتال و هوش مصنوعی به عنوان فناوری‌های قدتمند، نویددهنده تغییرات بزرگ و مهم هستند. کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی و حتی ارزهای دیجیتال موضوعی است که به بحث داغ روز مبدل شده است و نمی‌توان منکر تأثیرگذاری این دو موضوع در صنایع مختلف شد.

ویژگی‌ها و امکانات فناوری هوش مصنوعی در حال حاضر بیش از گذشته بر همه آشکار شده است و بسیاری به دنبال آن هستند تا بیشتر درباره کاربردها و قابلیت‌های این فناوری‌ها بدانند. ما هم در این مقاله قصد داریم به کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی و ارزهای دیجیتال بپردازیم و ببینیم این عرصه چه مزایا و معایبی دارد. در عین حال آینده با وجود چنین ابزار قدرتمندی چگونه خواهد بود. پس توصیه می‌کنیم تا انتهای این مقاله همراه ما باشید تا به اعجاب هوش مصنوعی در بازار مالی پی ببرید.

هوش مصنوعی در دنیای پول و ارز

احتمالاً وقتی نام هوش مصنوعی (A.I) را می‌شنوید اولین چیزی که به ذهنتان می‌رسد ربات‌ها و موضوعات فیلم‌های علمی تخیلی است؛ موجودات انسان‌نمایی که جهان را تحت کنترل خود دارند یا ماشین‌های خودرانی که در آسمان و خیابان‌ها در حال حرکت هستند. البته تا رسیدن به چنین دنیایی فاصله زیادی وجود دارد؛ اما تا پیش از آن هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی را در بهبود کیفیت و انجام آسان‌تر کارهای روزمره ما ایفا کند.

بدون شک نمی‌توان مقیاس و محدوده مشخصی برای کارایی هوش مصنوعی در امور مالی در نظر گرفت؛ چراکه قابلیت‌های این عرصه بی‌حد و اندازه است و از آن می‌توان در هر زمینه‌ای استفاده کرد. یکی از فعالیت‌های ویژه‌ای که هوش مصنوعی توانسته با موفقیت نقش خود را به خوبی ایفا کند، امور مالی و شناسایی و پیشگیری از تقلب در این عرصه است. فعالیت‌های متقلبانه یکی از تهدیدهای بزرگ برای مؤسسات مالی به شمار می‌رود و هوش مصنوعی آمده است تا شرایط را برای همیشه تغییر دهد.

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند هر گونه الگوی رفتاری غیرعادی یا تراکنش‌هایی را که خارج از چهارچوب‌های متعارف است، شناسایی کرده و مقامات مربوطه را قبل از وارد شدن هر گونه آسیب قابل‌توجهی آگاه کند.

حیطه دیگری که توانسته از ادغام هوش مصنوعی در امور مالی به بهترین شکل بهره ببرد، موضوع معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) است. معاملات الگوریتمی متکی بر استفاده از مدل های پیچیده ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده های بازار و انجام پیش‌بینی‌هاست. با استفاده از هوش مصنوعی سرعت و دقت سیستم‌های معاملاتی افزایش می‌یابد و معاملات سودآورتر می‌شوند. علاوه بر این، از آنجا که در هوش مصنوعی جایی برای خطای انسانی وجود ندارد که منجر به تصمیمات اشتباه شود؛ بنابراین می‌توان انتظار داشت که معاملات کارآمدتر و بازده بالاتری به دست آید.

خدمات مشتریان هم حوزه دیگری است که هوش مصنوعی توانسته در آن ورود کند. بسیاری از بانک‌ها و مؤسسات مالی از چت بات‌ها (Chat Bot) برای مدیریت و تعاملات اولیه با مشتری‌ها استفاده می‌کنند. این چت‌بات‌ها می‌توانند سؤالات اولیه مشتریان مانند موجودی حساب، جزئیات تراکنش و موارد دیگر را انجام دهند. علاوه بر این، مشتریان می‌توانند در هر زمانی از روز که نیاز به دریافت کمک درباره حساب‌های خود داشته باشند از سرویس‌دهی ۲۴ ساعته و هفت روز هفته چت بات‌ها استفاده کنند.

از سوی دیگر هوش مصنوعی مدیریت ریسک را در صنعت مالی تسهیل کرده است. از طریق استفاده از مدل‌سازی‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها، مؤسسات مالی و بانک‌ها می‌توانند به طور دقیق روند بازار را پیش‌بینی کرده و سطوح ریسک را ارزیابی کنند. این  و به آن‌ها اجازه می‌دهند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و از سرمایه‌گذاری‌های پرخطر اجتناب کنند. این امر منجر به کاهش زیان مالی از طریق مدیریت هوشمند پرتفوی و درک بهتر بازار می شود.

به طور کلی، هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای متحول کردن صنعت مالی با روش‌های مختلف دارد. از تشخیص و پیشگیری از تقلب گرفته تا معاملات الگوریتمی، خدمات مشتری و مدیریت ریسک، مزایای هوش مصنوعی برای همه قابل مشاهده است. در بخش بعدی، درباره ماهیت هوش مصنوعی و چگونگی تأثیر آن در صنعت ارزهای دیجیتال صحبت خواهیم کرد.

هوش مصنوعی (A.I) چیست؟

برای آنکه با مفهوم A.I بیشتر آشنا شوید بد نیست درباره ماهیت و چگونگی آن بدانیم. عبارت A.I که این روزها زیاد درباره آن می‌شنویم مخفف عبارت انگلیسی Artificial Intelligence به معنای هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی به توسعه سیستم‌های کامپیوتری یا ماشین‌هایی اشاره دارد که آن‌ها را قادر می‌سازد کارهایی را انجام دهند که به طور معمول برای تکمیل آن‌ها به هوش انسانی نیاز است.

با استفاده از A.I می توان سیستم‌هایی را طراحی کرد که قادرند طیف وسیعی از وظایف مانند تشخیص گفتار، ایجاد تصاویر، نوشتن یک متن یا انجام یک بازی و حل مسائل پیچیده را انجام دهند. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) ساخته می‌شوند. این ویژگی آن‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌های مختلف یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند.

برای آنکه درک بهتری از هوش مصنوعی داشته باشید تصور کنید که دستیار شخصی خود را داشته باشید که فوق‌العاده باهوش است، و می‌تواند چیزها را در کسری از ثانیه یاد بگیرد، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی کند. A.I عرصه‌ای است با کاربردهای مختلف و مزایای بالقوه که به سرعت در حال پیشرفت است. با این حال وجود و استفاده از چنین ماشین هوشمندی که قابلیت‌های آن روزبه‌روز بیشتر می‌شوند، سوالات مهم و فلسفی را مطرح می‌کند که باید به دقت مورد بررسی قرار گیرند.

بعد از افزایش شدید محبوبیت این حوزه، ارزهای دیجیتال هوش مصنوعی بیشتر از قبل درخشیدند. در این پروژه‌های کریپتویی به نوعی از AI کمک گرفته شده است. صرافی بیت 24 امکان خرید و فروش مهمترین گزینه‌ها نظیر ارز FET را در اختیارتان قرار می‌دهد.

ارتباط میان هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال

دنیای ارزهای دیجیتال در چند سال گذشته به سرعت در حال تحول بوده است و هوش مصنوعی قرار است این صنعت را بیشتر متحول کند. هوش مصنوعی با توانایی خود در تجزیه و تحلیل سریع حجم عظیمی از داده‌ها و پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها بر اساس تجزیه و تحلیل، می‌تواند مزایای مختلفی را برای دنیای ارزهای دیجیتال فراهم کند. اثر AI بر امور مالی می‌تواند فراتر از چیزی باشد که تصور می‌کنید!

یکی از مزایای اصلی هوش مصنوعی در صنعت ارزهای دیجیتال پتانسیل آن برای تراکنش‌های سریع‌تر و دقیق‌تر است. با حذف دخالت انسان از فرآیند تراکنش و تکیه بر الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توان تراکنش‌ها را با سرعت و دقت بیشتری نسبت به گذشته تکمیل کرد. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل‌ها می‌تواند به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند و خطر زیان ناشی از نوسانات بازار ارزهای دیجیتال را کاهش دهد.

حوزه دیگری که هوش مصنوعی در صنعت ارزهای دیجیتال تاثیرگذار است، امنیت سایبری است. همانطور که صنعت به رشد خود ادامه می دهد، نیاز به اقدامات امنیتی قوی برای محافظت در برابر حملات سایبری بالقوه نیز افزایش می یابد. راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به سرعت تهدیدات امنیتی را شناسایی کرده و به آنها پاسخ دهند و صنعت را برای سرمایه‌گذاران ایمن تر و قابل اعتماد تر کنند. با وجود این مزایا، چالش‌هایی نیز در ارتباط با استفاده از هوش مصنوعی در صنعت ارزهای دیجیتال وجود دارد. رعایت مقررات یک نگرانی مهم است.

با هوش مصنوعی، معامله‌گران می‌توانند بینش ارزشمندی در مورد بازارها به دست آورند و تصمیمات معاملاتی بهتری بگیرند.ترید با هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال در حال حاضر توسط صندوق های تامینی و سایر موسسات مالی اجرا شده است. با تجزیه و تحلیل الگوها و پیش‌بینی روندها، هوش مصنوعی می تواند به معامله‌گران کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

یکی از مهمترین ویژگی‌های هوش مصنوعی در معاملات ارزهای دیجیتال، توانایی استفاده از ربات های معاملاتی هستند. این ربات‌ها می‌توانند برای تجزیه و تحلیل بازارها و تصمیم‌گیری‌های معاملاتی بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها برنامه ریزی شوند. آن‌ها می‌توانند معاملات را به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان انجام دهند. این بدان معناست که تریدرها می‌توانند از فرصت‌های معاملاتی در تمامی ساعت‌ها استفاده کنند و احتمال از دست دادن معاملات سودآور را کاهش دهند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای مدیریت پرتفو یا سبد سرمایه‌گذاری استفاده شود. هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی سبد سرمایه‌گذاران طیف متنوعی از سرمایه‌گذاری‌ها را دارند که با اهداف آن‌ها مطابقت دارد، معرفی کنند. با تجزیه و تحلیل روندهای بازار و انجام پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، هوش مصنوعی می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا تصمیمات منطقی‌تری درباره سبد دارایی‌های خود بگیرند.

تجزیه و تحلیل ریسک یکی دیگر از مزایای قابل‌توجه هوش مصنوعی در معاملات ارزهای دیجیتال است. با تجزیه و تحلیل روندهای بازار و پیش‌بینی ریسک های بالقوه، هوش مصنوعی می‌تواند به معامله‌گران کمک کند تا تصمیماتی را اتخاذ کنند که ریسک آن‌ها را به حداقل برساند. این رویکرد می تواند منجر به معاملات سودآورتر و زیان کمتر شود.

به طور کلی، تلاقی هوش مصنوعی و ارز دیجیتال فرصت‌های هیجان انگیزی را در دنیای مالی ایجاد کرده است. با استفاده از هوش مصنوعی، معامله‌گران می توانند تصمیمات معاملاتی بهتری بگیرند، ریسک ها را به حداقل برسانند و سبدهای سرمایه‌گذاری متنوع‌تری ایجاد کنند. البته در این میان چالش هایی نیز وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. همان طور که این صنعت به تکامل خود ادامه می‌دهد باید به خطرات بالقوه‌ای که ممکن است در آینده با آن‌ها روبه‌رو شویم نیز مورد توجه قرار گیرد.

کاربردهای هوش مصنوعی در حسابداری و امور مالی

به برخی از قابلیت‌ها و هوش مصنوعی و کاربرد آن در حسابداری و امور مالی پیش‌تر اشاره‌ کردیم. در این بخش قصد داریم به تفصیل درباره کاربرد هوش مصنوعی در بورس و امور مالی بپردازیم. این کاربردها عبارت‌اند از:

افزایش امنیت با شناسایی تقلب و جعل

کلاهبرداری همواره یکی از دغدغه‌های اصلی بانک‌ها و مؤسسات مالی بوده است. سالانه میلیاردها دلار به دلیل فعالیت های کلاهبرداری مانند سرقت هویت، کلاهبرداری از کارت اعتباری و پولشویی از بین می‌رود. هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای مبارزه با کلاهبرداری ظاهر شده که می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را در زمان اندک و با دقتی بالا تجزیه و تحلیل کنند. این موضوع بانک‌ها و مؤسسات مالی را قادر می‌سازد تا فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کرده و از ضرر و زیان جلوگیری کنند.

• نظارت بر تراکنش‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان انجام آ‌ن‌ها مورد بررسی قرار دهند تا از این روش الگوها و فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کنند. به عنوان مثال، چندین تراکنش از مکان‌های مختلف در مدت کوتاهی می‌تواند نشان‌دهنده تلاش شخصی برای استفاده از کارت اعتباری سرقت شده باشد. به طور مشابه، الگوهای مخارج غیرمعمول، مانند افزایش ناگهانی مخارج یا خرید می‌تواند نشان دهنده فعالیت متقلبانه باشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند زمان و مکان تراکنش‌ها را برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک تجزیه و تحلیل کنند.
• تحلیل رفتاری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند رفتار مشتری را برای شناسایی ناهنجاری‌ها و الگوهای غیرعادی که می‌تواند نشان‌دهنده تقلب باشد، تجزیه و تحلیل کند. به عنوان مثال، اگر یک مشتری به طور ناگهانی شروع به انجام تراکنش‌های غیرمعمول کند، می‌تواند نشان دهد که حساب او در معرض خطر قرار گرفته و شخص دیگری به آن دسترسی پیدا کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند تغییرات در اطلاعات صاحب حساب، مانند تغییر در آدرس یا شماره تلفن را برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک تجزیه و تحلیل کنند.
• یادگیری ماشینی: با استفاده از یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی می‌توان برای یادگیری از فعالیت‌های تقلبی گذشته و شناسایی الگوهای کلاهبرداری جدید و نوظهور استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها در طول زمان، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و رفتارهایی را که نشان از تقلب یا کلاهبرداری هستند، شناسایی کنند. این امر بانک ها و مؤسسات مالی را قادر می سازد تا از کلاهبردارانی که دائماً در حال توسعه تکنیک های جدید و پیچیده هستند، جلوتر بمانند.

ارائه خدمات بهتر به مشتریان

یکی دیگر از کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی ارائه خدمات سریع‌تر و بهتر به مشتریان است. خدمات به مشتریان یکی از جنبه حیاتی در صنعت بانکداری و خدمات مالی است. ارائه خدمات عالی به مشتریان می تواند رضای و وفاداری مشتری را بهبود بخشد. با ظهور هوش مصنوعی، بانک‌ها و مؤسسات مالی از چت بات‌ها و دستیاران مجازی برای ارائه پشتیبانی 24 ساعته و 7 روز هفته از مشتریان خود استفاده می کنند. ربات‌های پشتیبان که مجهز به هوش مصنوعی هستند می‌توانند به درخواست‌های مشتریان رسیدگی کنند، توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای هر مشتری ارائه دهند و حتی تراکنش‌ها را از طرف مشتریان تکمیل کنند.

• چت ربات‌ها و دستیاران مجازی: ربات‌ها و دستیاران مجازی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند پشتیبانی شبانه روزی را برای مشتریان فراهم کنند. مشتریان می توانند از طریق پلتفرم‌های پیام رسان یا دستیارهای صوتی مانند آمازون الکسا یا دستیار گوگل با این چت بات‌ها تعامل داشته باشند. این چت‌بات‌ها می‌توانند پرس‌و‌جوها و وظایف ساده‌ای مانند بررسی موجودی حساب‌ها، انجام انتقال و پاسخ به سؤالات متداول را انجام دهند. این امر حجم کاری مرتبط با خدمات مشتریان را کاهش می‌دهد و بانک‌ها و مؤسسات مالی را قادر می‌سازد خدمات سریع‌تر و کارآمدتری به مشتریان ارائه دهند.
• توصیه‌های شخصی‌سازی شده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مشتری، مانند تاریخچه تراکنش‌ها و الگوهای مخارج را تجزیه و تحلیل کنند تا توصیه‌های شخصی به مشتریان ارائه کنند. این باعث افزایش وفاداری مشتری می شود.
• تکمیل تراکنش: چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌ها را از طرف مشتریان تکمیل کنند. به عنوان مثال، یک ربات چت می تواند به مشتری کمک کند تا درخواست وام را تکمیل کند یا وجوهی را به حساب‌های مورد نظرش منتقل کند. این امر نیاز مشتریان به مراجعه به شعبه یا تماس با خدمات مشتری را کاهش می‌دهد و در زمان و هزینه‌ها صرفه‌جویی می‌کند.
• بینش و تجزیه و تحلیل: هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تعاملات کاربران را تجزیه و تحلیل کند تا با ایجاد بینشی بهتر، به بهبود تجربه مشتریان کمک کند. به عنوان مثال، اگر یک ربات چت حجم بالایی از پرس و جوها را در مورد یک موضوع خاص دریافت کند، بانک یا مؤسسه مالی می‌تواند به طور فعال و جدی نسبت به این موضوع رسیدگی کند. به طور مشابه، اگر یک ربات چت تشخیص دهد که مشتریان با یک ویژگی یا خدمات خاص دچار چالش هستند، بانک می‌تواند پشتیبانی یا آموزش بیشتری را برای بهبود تجربه مشتریان ارائه دهد.

مدیریت ریسک با هوش مصنوعی

یکی از اثرهای AI بر امور مالی مدیریت ریسک و سرمایه است. مدیریت ریسک را می‌توان یکی از جنبه‌های ضروری صنعت بانکداری و خدمات مالی دانست. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را از منابع مختلف تجزیه و تحلیل کرده و خطرات بالقوه را شناسایی کنند و در عین حال اقدامات پیشگیرانه‌ای برای کاهش آن‌ها انجام دهند.

• تجزیه و تحلیل رفتار مشتری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مبتنی بر رفتار مشتری را برای شناسایی هرگونه خطر احتمالی تجزیه و تحلیل کنند. برای مثال، A.I می‌تواند الگوهای تراکنش‌های غیرعادی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه مانند پولشویی یا سرقت هویت باشد، شناسایی کند. به این ترتیب، هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک کند تا فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی و از آن‌ها جلوگیری کنند و از مشتریان در برابر خطرات احتمالی محافظت کنند.
• نظارت بر روندهای بازار: هوش مصنوعی می تواند روندهای بازار را تحلیل کند و تغییراتی را که ممکن است نشان دهنده افزایش ریسک نکول (Default) در وام‌ها یا کارت‌های اعتباری باشد را شناسایی کند. به عنوان مثال، اگر افت ناگهانی در بازار سهام وجود داشته باشد، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و بینش‌های خود را مبنی بر تأثیر این افت بر پرتفوی بانک ارائه دهند. این اطلاعات می‌تواند بانک‌ها و مؤسسات مالی را قادر سازد تا اقدامات به موقع در راستای کاهش خطرات احتمالی انجام دهند.
• شناسایی شاخص‌های اقتصادی: هوش مصنوعی می‌تواند شاخص‌های اقتصادی مختلف مانند نرخ بهره، تورم و تولید ناخالص داخلی را برای پیش‌بینی ریسک‌های بالقوه در بازار تجزیه و تحلیل کند. برای مثال، اگر یک AI تشخیص دهد که نرخ تورم در حال افزایش است، ممکن است نشان دهد که ریسک نکول افزایش افزایش خواهد بافت. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند چنین بینش‌هایی را در اختیار بانک‌ها و مؤسسات مالی قرار دهند و آن‌ها را قادر به تنظیم پرتفوی خود برای به حداقل رساندن ریسک‌های احتمالی کنند.
• پیش‌بینی ریسک: با تجزیه و تحلیل سابقه اعتباری مشتری، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های اعتباری را برای پیش‌بینی احتمال عدم پرداخت به موقع وام یا کارت اعتباری توسط وام‌گیرنده تجزیه و تحلیل کند.

مدیریت سرمایه‌گذاری با هوش مصنوعی

مدیریت سرمایه‌گذاری یکی از وظایف اساسی صنعت بانکداری و خدمات مالی است و با ظهور هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاران اکنون می توانند تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را در زمانی اندک و به شکلی آنی تحلیل کنند و تصویری از روندهای بازار ارائه دهند و به سرمایه‌گذاران کمک کنند تا فرصت‌های جدید و ریسک‌های بالقوه را شناسایی کنند.

• تجزیه و تحلیل روندهای بازار: الگوریتم های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های تاریخی و روندهای بازار را برای شناسایی الگوها و ایجاد تصویری منطبق بر واقعیت تحلیل کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند الگوهای قیمت سهام را شناسایی کند و روندهای آینده را پیش‌بینی کند و به سرمایه‌گذاران کمک کند تا تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تری بگیرند. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف، مانند مقالات خبری، رسانه‌های اجتماعی و گزارش های مالی، روندهای بازار را به طور جامع درک کند.
• شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند فرصت‌های سرمایه‌گذاری را با تحلیل داده‌های بازار و شناسایی سهام کم‌ارزش‌شده یا روندهای نوظهور شناسایی کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند داده های صنایع مختلف را تجزیه و تحلیل کند و شرکت هایی با پتانسیل رشد بالا را شناسایی کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند توصیه‌هایی در مورد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری، مانند متنوع‌سازی سبد سرمایه یا مدیریت ریسک ارائه دهد.
• مدیریت پورتفولیوهای سرمایه‌گذاران: هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با ارائه دیدی منطقی در مورد عملکرد پرتفوی و شناسایی ریسک های بالقوه به مدیریت سبد سرمایه‌گذاری کاربران کمک کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند سهام‌هایی را که عملکرد ضعیف‌تری دارند یا بیش از حد ارزش‌گذاری شده‌اند شناسایی کند و به سرمایه‌گذاران اطلاع دهد بهتر است آن‌ها را بفروشند یا نگه دارند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند توصیه‌هایی در مورد تعادل مجدد پرتفوی یا تخصیص دارایی جدید ارائه دهد و به سرمایه‌گذاران برای دستیابی به اهداف خود کمک فراوانی کند.
• پیش‌بینی نوسانات بازار: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابعی، مانند مقالات خبری، رسانه‌های اجتماعی و گزارش‌های مالی، نوسانات بازار را پیش‌بینی کنند. این اطلاعات می تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا استراتژی های سرمایه گذاری خود را تنظیم کرده و ریسک های بالقوه را به حداقل برسانند. اگر هوش مصنوعی یک رکود را در آینده پیش‌بینی کند، سرمایه‌گذاران می‌توانند سرمایه‌‌های خود را به شکلی تغییر دهند تا از زیان‌های احتمالی در امان بمانند.

تسهیل در پذیره‌نویسی وام‌

پذیره‌نویسی وام‌ها یکی دیگر از کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی است. پذیره‌نویسی  عملکردی مهم در صنعت خدمات بانکی و مالی تلقی می‌شود که شامل تجزیه و تحلیل جامع اعتبار مشتری قبل از تأیید وام است. با وجود یک AI، فرآیند پذیره‌نویسی وام می‌تواند سادهتر شود و به مؤسسات مالی امکان می‌دهد تا تقاضا برای وام‌ها را به طور کارآمدتری پردازش کنند.

• بررسی خودکار اعتبار: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بررسی‌های اعتباری را با تجزیه و تحلیل داده‌های گسترده مشتری، از جمله تاریخچه اعتباری، سابقه استخدام و صورت‌های مالی، خودکار کنند. این امر به بانک ها و مؤسسات مالی اجازه می دهد تا اعتبار مشتری را به سرعت و دقیق ارزیابی کنند و زمان و هزینه مربوط به بررسی های اعتباری دستی را کاهش دهند.
• مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از مدل‌سازی خاصی برای ارزیابی احتمال توانایی مشتری برای بازپرداخت وام استفاده کنند. این شامل تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف، مانند گزارش‌های اعتباری، صورت‌های درآمد، و الگوهای هزینه، برای پیش‌بینی درآمد و هزینه‌های آتی مشتری است. این به بانک‌ها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری برای اعطای وام به کاربران بگیرند و احتمال خطر نکول را کاهش دهند.
• تشخیص تقلب: چهارچوب‌های ساختار هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مشتری را برای شناسایی تقلب‌های احتمالی، مانند سرقت هویت یا انباشتن وام، تجزیه و تحلیل کنند. با شناسایی الگوهای مشکوک در داده‌های مشتریان، هوش مصنوعی می‌تواند بانک‌ها و مؤسسات مالی را در مورد کلاهبرداری احتمالی آگاه کند و اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای کاهش ریسک انجام دهد.
•  دسته‌بندی مشتریان: هوش مصنوعی همچنین می‌تواند مشتریان را بر اساس اعتبار آن‌ها تقسیم‌بندی کند. به عنوان مثال، بانک می‌تواند به مشتریانی که امتیاز اعتباری بالاتری دارند، نرخ بهره کمتر یا مبلغ وام بالاتری ارائه دهد، در حالی که به مشتریانی که امتیاز اعتباری پایین‌تری دارند، ممکن است شرایط وام محافظه‌کارانه‌تری ارائه شود.
• تاییدیه خودکار وام‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می توانند تاییدیه‌های وام را بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده مانند امتیاز اعتبار، درآمد و مبلغ وام، به شکلی خودکار برنامه‌ریزی کنند. این به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا درخواست‌های وام را سریع‌تر پردازش کنند و زمان و هزینه مربوط به تأییدیه‌های دستی را کاهش دهند.

کاربرد هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال

هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال نیز کاربردهای فراوانی دارد. در این بخش نگاهی کوتاه خواهیم داشت با بخشی از کاربرد هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال که کمتر به آن اشاره شده است.

ممیزی قرارداد هوشمند

ممیزی قرارداد هوشمند یکی از موضوعات مهم در امور مالی غیرمتمرکز به شمار می‌رود. این فرایند شامل بازرسی و تجزیه و تحلیل کد‌های مورد استفاده درقراردادها برای شناسایی مشکلات امنیتی یا فنی بالقوه است. ممیزی یک اقدام حفاظتی استاندارد برای پروژه‌ها در تمامی بخش‌های ارزهای دیجیتال است. هوش مصنوعی می تواند فرآیند حسابرسی قرارداد هوشمند را تقویت کند. به عنوان مثال، ابزارهای هوش مصنوعی پرچم های قرمز بالقوه را در طول غربالگری های امنیتی اولیه شناسایی می کنند. سپس کارشناسان می‌توانند این آسیب‌پذیری‌های بالقوه را بررسی کنند، راه‌حل‌هایی ارائه کنند و آزمایش‌های اضافی را در صورت لزوم انجام دهند.

اساساً، هوش مصنوعی می تواند به عنوان یک جفت چشم اضافی در فرآیند حسابرسی عمل کند. به عنوان نمونه‌ای موفق از ممیزی قرارداد هوشمند با استفاده از ChatGPT می‌توان به یکی از این آزمایش‌هایی که توسط CertiK – یک شرکت امنیتی بلاک چین انجام داده است اشاره کنیم. این شرکت ممیزی‌های انجام گرفته را با داده‌های به دست آمده از ممیزی‌های ChatGPT مقایسه کرد. آن‌ها دریافتند که ChatGPT به درستی چندین نگرانی رایج امنیتی را ذکر کرده است، که به آن‌ها دقت نشده بود.

iNFTها

با هوش مصنوعی، NFTهای معمولی یا به اصطلاح ایستا (Static NFT) به NFTهای هوشمند یا iNFT تبدیل می‌شوند؛ توکن‌های غیرمثلی که می‌توانند با کاربر تعامل داشته باشند. در اصل، یک iNFT با استفاده از قدرت‌های مولد هوش مصنوعی، توکن غیرمثلی را زنده و پویا می‌کند.

iNFT یا NFT هوشمند از هر دو فناوری هوش مصنوعی و NFT را برای ارائه توکن های تعاملی با ویژگی های هوشمند و توانایی‌های استدلالی استفاده می‌کنند. با استفاده از هوش مصنوعی، این توکن‌ها می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا ویژگی‌های خود را بر اساس تعاملاتشان تکمیل‌تر کنند. از نظر مفهومی، هوش مصنوعی iNFT را قادر می‌سازد تا فراداده‌های تازه را جذب کند و به شخصیت آتی خود شکل دهد.

تجزیه و تحلیل بلاک چین‌ها

یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال تجزیه و تحلیل بلاک چین‌ها است. به عنوان نمونه Blocktrace یک ارائه‌دهنده خدمات تخصصی در تجزیه و تحلیل بلاک چین است که توسط فناوری هوش مصنوعی تقویت شده است. چت ربات هوش مصنوعی تحلیل بیت کوین آن برای ساده‌سازی فرآیند ردیابی تراکنش‌های بلاک چین طراحی شده است. بلاک تریس قصد دارد از هوش مصنوعی برای تسریع فرآیند تجزیه و تحلیل بلاک چین و تسهیل شناسایی روندها و ناهنجاری‌ها استفاده کند.

این شرکت یک ربات چت هوش مصنوعی به نام Robby the Robot را توسعه داد که نام آن از شخصیت نمادین فیلم علمی تخیلی سیاره ممنوعه (Forbidden Planet) الهام گرفته شده است. این ربات هوش مصنوعی قرار است با داده‌های موجود در بلاک چین بیت کوین تعامل داشته باشد.

علوم زیستی

بلاک چین به عنوان زیربنای ارزهای دیجیتال و هوش مصنوعی به عنوان فناوری نو ظهور می‌توانند در صنایع داروسازی دید و قابلیت‌های ویژه‌ای را به زنجیره تأمین اضافه کنند. این دو حوزه می‌توانند میزان موفقیت کارآزمایی های بالینی را به طور چشمگیری افزایش دهند. ترکیب هوش مصنوعی با چارچوبی غیرمتمرکز می‌تواند یکپارچگی داده‌ها، شفافیت، ردیابی بیمار، رضایت بیماران و خودکارسازی فرایندها را در کارآزمایی و جمع آوری داده‌ها امکان‌پذیر کند.

نمونه‌های موفق از کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی

بر اساس آنچه تا امروز شاهدش بودیم به نظر می‌رسد هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات قابل‌توجهی را در صنعت بانکداری و خدمات مالی ایجاد کند. در این بخش با چند نمونه از بانک‌ها و مؤسسات مالی که از کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی برای بهینه‌سازی عملیات، ارتقای تجربیات مشتریان و افزایش سودآوری استفاده کرده‌اند، آشنا می‌شویم.

• JPMorgan Chase: جی پی مورگان از هوش مصنوعی برای بهبود عملیات خدمات مشتری خود استفاده می‌کند. این بانک یک دستیار مجازی به نام CoiN ایجاد کرده است که از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل اسناد قانونی و بررسی خودکار قراردادها استفاده می کند. این امر زمان و هزینه مرتبط با بررسی قراردادهای دستی را کاهش داده و کارایی عملیات بانک را بهبود بخشیده است.
• Mastercard: مسترکارت از هوش مصنوعی برای شناسایی تقلب و جلوگیری از تراکنش‌های غیرمجاز استفاده می کند. این شرکت یک سیستم تشخیص تقلب به نام Decision Intelligence ایجاد کرده است که از الگوریتم های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های تراکنش و شناسایی الگوهای فعالیت های کلاهبرداری استفاده می کند. این امر خطر کلاهبرداری را برای مسترکارت و مشتریان آن کاهش داده و امنیت کلی صنعت پرداخت را افزایش داده است.
• Bank of America: بنک اف آمریکا از هوش مصنوعی برای ارائه مشاوره مالی شخصی به مشتریان خود استفاده می کند. این بانک یک چت ربات مبتنی بر هوش مصنوعی به نام اریکا nh توسعه داده است که از پردازش زبان طبیعی برای درک سؤالات مشتریان و ارائه توصیه‌های شخصی استفاده می‌کند. این هوش مصنوعی باعث بهبود تجربه کلی مشتریان و افزایش رضایت کاربران شده است.
• Capital One: کپیتال وان از هوش مصنوعی برای ساده کردن فرآیند پذیره‌نویسی وام استفاده می‌کند. این بانک یک ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی به نام CreditWise توسعه داده است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های اعتباری مشتریان و خودکارسازی بررسی‌ها و تأیید اعتبار استفاده می‌کند. این امر زمان و هزینه مربوط به بررسی‌های اعتباری دستی را کاهش داده و کارایی عملیات وام‌دهی بانک را بهبود بخشیده است.
• Wells Fargo: ولز فارگو از هوش مصنوعی برای بهبود عملیات مدیریت ریسک خود استفاده می کند. این بانک یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام The Trifecta توسعه داده است که از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان و شناسایی خطرات احتمالی استفاده می‌کند. این امر قابلیت‌های مدیریت ریسک بانک را بهبود بخشیده و خطر نکول وا‌م‌ها و کارت‌های اعتباری را کاهش داده است.

چالش‌ها و فرصت‌های هوش مصنوعی در خدمات مالی

استفاده از هوش مصنوعی و ارز دیجیتال در صنعت مالی علاوه بر فرصت‌ها، دارای چالش‌های متعدد است. یکی از چالش‌های اصلی، موضوع قوانین و مقررات و رعایت برخی اصول اخلاقی و انطباق با آن‌هاست. با آنکه دولت‌ها و مؤسسات مالی در تلاش هستند تا با پیشرفت‌های سریع فناوری همگام شوند، نگرانی از چهارچوب‌های اخلاقی و اصول مربوط به استفاده از هوش مصنوعی به ویژه در فرآیندهای تصمیم‌گیری موضوعی است که هنوز حل‌‌نشده باقی‌مانده است.

از سوی دیگر، فرصت‌هایی که با استفاده از هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال به‌ویژه از نظر ایجاد شغل و ارتقاء مهارت‌ها به وجود می‌آیند فوق‌العاده وسیع و بی‌شمار هستند. با ادامه پیشرفت فناوری، تقاضای فزاینده‌ای برای متخصصانی که بتوانند از این فرصت‌ها استفاده کنند وجود خواهد داشت. در عین ترکیب این دو حوزه نوید یک سیستم مالی کارآمدتر و ایمن‌تر را خواهد داد؛ جایی که در آن هوش مصنوعی به شناسایی و جلوگیری از کلاهبرداری‌ها کمک می‌کند و ارزهای دیجیتال نیز امکان تراکنش‌های سریع‌تر و ایمن‌تر را فراهم می‌اورند.

آیندهاین عرصه با وجود راه حل‌های نوآورانه برای مشکلات قدیمی، هیجان‌انگیز است. با این حال، پرداختن به چالش‌ها و نگرانی‌های ناشی از آن، برای اطمینان از یک رویکرد مسئولانه و پایدار، مهم است. به عنوان رهبران صنعت، ما مسئولیت داریم که تأثیر گسترده‌تر اقدامات خود را در نظر بگیریم و برای آینده‌ای روشن‌تر و فراگیرتر تلاش کنیم.

آینده کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی

آینده هوش مصنوعی در امور مالی و ارزهای دیجیتال موضوعی است که می‌تواند روش تجارت و دادوستدهای مالی ما را به کلی متحول کند. با پیچیده‌تر شدن هوش مصنوعی، احتمالاً شاهد جایگزین شدن هوش مصنوعی با مشاغل سنتی باشیم. این تغییر رویکرد به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا با دقت و کارایی بیشتر فعالیت کنند. با این حال، برخی از چالش‌های مرتبط با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در این صنایع نیز وجود دارد و شرکت‌ها برای جلوگیری از عواقب ناخواسته آن به شکلی محتاطانه اقدام می‌کنند.

هوش مصنوعی احتمالا جایگزین مشاغل سنتی در امور مالی خواهد شد، زیرا قابلیت‌های آن به سرعت در حال گسترش است. در حال حاضر در زمینه‌های مختلفی این جابه‌جایی در حال رخ دادن است. با آنکه ممکن است برای کسانی که در حال حاضر در این عرصه‌ها کار می‌کنند شنیدن این خبر ترسناک به نظر برسد؛ اما مهم است که به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی لزوماً قرار نیست جایگزین انسان‌ها شود. بلکه حضور این فناوری صرفا به این دلیل است که کارها با سرعت و با دقت بیشتری توسط رایانه‌ها انجام شوند. حتی، بسیاری از کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که ظهور هوش مصنوعی مشاغل جدیدی در صنعت فناوری ایجاد می‌کند و تأثیر کلی این فناوری بر نیروی کار مثبت خواهد بود.

یکی دیگر از مزایای کاربرد هوش مصنوعی در امور مالی و ارزهای دیجیتال، افزایش دقت و کارایی است که ارائه می‌دهد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات بهتری را در کسری از زمانی که یک انسان برای انجام همان کار صرف می‌کند، اتخاذ کنند. این امر به ویژه در دنیای پرمخاطره مالی امری حیاتی است؛ جایی که حتی اشتباهات کوچک می تواند عواقب بزرگی داشته باشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که تشخیص آن برای انسان غیرممکن است، به کاهش میزان کلاهبرداری و جرایم مالی که روی می‌دهد کمک کند.

البته، برخی چالش‌های مرتبط با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در امور مالی و ارزهای دیجیتال نیز وجود دارد. این خطر همواره وجود دارد که الگوریتم‌های مورد استفاده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی به نحوی مغرضانه باشند. این می تواند به دلیل عوامل مختلفی باشد، مانند کیفیت داده‌های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم ها یا نحوه برنامه ریزی آ‌ن‌ها. علاوه بر این، همیشه این احتمال وجود دارد که سیستم‌های هوش مصنوعی مورد هک قرار گیرند؛ موضوعی که می‌تواند منجر به عواقب جدی و خطرناکی برای شرکت‌ها و افراد شود.

برخی از کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که استفاده از هوش مصنوعی منجر به ظهور دسته‌های جدیدی از دارایی خواهد شد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد اشکال جدیدی از محصولات و خدمات مالی کمک کند که برای طیف وسیع‌تری از افراد، صرف نظر از سطح درآمد یا موقعیت جغرافیایی آن‌ها، قابل دسترس باشد.

به طور کلی، آینده هوش مصنوعی در امور مالی و ارزهای دیجیتال روشن است؛ اما شرکت ها باید مراقب باشند تا از هرگونه عواقب ناخواسته جلوگیری کنند. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی و توجه به محدودیت‌ها و سوگیری‌های احتمالی آن، می‌توان سیستم مالی کارآمدتر، امن‌تر و در دسترسی ایجاد کرد که همه از آن بهره ببرند.

سخن پایانی

در دنیای امروز، هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال به کلید واژه‌های اصلی صنعت مالی تبدیل شده‌اند. مزایای استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی غیرقابل انکار است. با ترکیب هر دو فناوری می‌توان سیستم‌های مالی را متحول، کارآمد و ایمن‌تر کرد. استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی می‌تواند به شناسایی فعالیت‌های متقلبانه کمک کند، میزان ریسک و خطرات ناشی از سرمایه‌گذاری‌های اشتباه را کاهش دهد و دریافت وام و اعتبارات را سرعت ببخشد. در ارزهای دیجیتال، هوش مصنوعی می‌تواند تراکنش‌های سریع‌تری را فراهم کند و با تحلیل‌ و پیش‌بینی‌‌های دقیق، امنیت سایبری را ارتقا دهد.

با استقبال بیشتر مشاغل از هوش مصنوعی، می‌توان انتظار داشت که خواسته یا ناخواسته شاهد تغییر در مشاغل سنتی باشیم. با این حال، چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در این صنایع با نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و چالش‌های نظارتی همراه است. صرف نظر از این نگرانی‌ها، باید توجه داشت که هوش مصنوعی راه‌های جدیدی برای رشد و توسعه ارائه می‌کند که تا پیش از این ممکن نبوده است.

تهیه شده در بیت ۲۴