تحولات اخیر در فناوری، مفهومی تازه از «هوش مصنوعی در صنعت مالی» به وجود آورده‌اند؛ جایی که الگوریتم‌ها نه فقط ابزار، بلکه بازیگر اصلی تصمیم‌سازی شده‌اند. از تامین مالیِ خرد گرفته تا مدل‌های پیش‌بینی ریسک، الگوهای سنتی در حال دگرگونی هستند. آن چه تا دیروز تنها تحلیل آماری بود، امروز به سازوکارهای هوشمندی بدل شده که می‌توانند معنا را از داده‌های پیچیده استخراج کنند و به تصمیم‌های دقیق‌تری برسند. در این مقاله، فراتر از هیاهوی فناوری، نگاهی ساختارمند به واقعیت‌ها و روندهای اثربخش این تحول خواهیم انداخت.

در دهه‌ی اخیر، هوش مصنوعی به یکی از نیروهای محرک اصلی در تحول صنایع مختلف تبدیل شده است. در میان این حوزه‌ها، صنعت خدمات مالی با توجه به پیچیدگی‌های عملیاتی، حجم گسترده‌ی داده‌ها و نیاز به تصمیم‌گیری‌های دقیق و سریع، بستری بسیار مناسب برای بهره‌گیری از فناوری‌های هوشمند فراهم کرده است. از معاملات الگوریتمی و تحلیل داده‌های جایگزین گرفته تا مقابله با کلاه‌برداری، شخصی‌سازی تجربه‌ی مشتری و اتوماسیون فرآیندهای اسنادی، AI نقشی فزاینده در بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها و ارتقای رضایت مشتریان ایفا می‌کند. با این حال، پیاده‌سازی اثربخش AI با چالش‌هایی هم‌چون ضعف زیرساخت‌های فناوری، ملاحظات حقوقی و حریم خصوصی، کمبود منابع انسانی متخصص و ناسازگاری سیستم‌های قدیمی روبه‌روست.

این مقاله با هدف تحلیل کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در صنعت مالی، موانع پیش‌رو و راهکارهای موجود، سعی دارد تصویری جامع از مسیر آینده‌ی این تحول فناورانه ارایه دهد. در این مسیر، نقش زیرساخت‌های نوین سخت‌افزاری و نرم‌افزاری نیز به‌عنوان تسهیل‌گر اصلی این گذار دیجیتال مورد توجه قرار گرفته است.

ورود فناوری‌های نوین به عرصه‌ی صنعت مالی، چنان دگرگونی‌هایی به همراه داشته که می‌توان از آن به عنوان نقطه‌ی عطفی در تاریخ بانکداری و خدمات مالی یاد کرد. یکی از برجسته‌ترین این فناوری‌ها، هوش مصنوعی (AI) است؛ فناوری‌ای که در ابتدا تنها در کاربردهای تحقیقاتی و تخصصی ظاهر شد، اما اکنون به عنصری حیاتی در تصمیم‌گیری‌های کلان، تعامل با مشتری و تحلیل داده‌ها در شرکت‌های مالی تبدیل شده است.

مطابق با گزارش مک‌کنزی در سال ۲۰۲۲، میزان استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها طی ۵ سال، از ۲۰ درصد به بیش از ۵۰ درصد افزایش یافته است؛ آن‌ هم پیش از جهش بزرگ کاربردهای «هوش مصنوعی مولد» (Generative AI) که پس از معرفی ابزارهایی مانند ChatGPT رخ داد. این رشد سریع، نشانه‌ای از تمایل گسترده‌ی شرکت‌ها به بهره‌برداری از ظرفیت‌های پیشرفته‌ی تحلیل داده، یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و اتوماسیون فرآیندهاست.

در حوزه‌ی خدمات مالی، پیشتازان فناوری از AI برای ارتقای کارایی عملیاتی، بهبود تجربه‌ی مشتری، کشف فرصت‌های سرمایه‌گذاری و مقابله با تهدیدات امنیتی استفاده می‌کنند. به‌ویژه در بانک‌ها، شرکت‌های بیمه، موسسات سرمایه‌گذاری و شرکت‌های پرداخت، پیاده‌سازی هوش مصنوعی نه تنها یک انتخاب فناورانه بلکه یک ضرورت رقابتی تلقی می‌شود.

با وجود این، گذار به یک سازمان «هوش‌محور» با موانع متعددی روبه‌روست: از فقدان زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری گرفته تا چالش‌های مربوط به امنیت داده، الزامات قانونی و کمبود نیروهای متخصص. این مقاله تلاش دارد با تمرکز بر پنج کاربرد کلیدی AI در صنعت مالی و هم‌چنین واکاوی چالش‌های اجرایی و فنی؛ تصویری دقیق از موقعیت کنونی و مسیر آینده‌ی این تحول ترسیم کند.

کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در صنعت مالی

در فضای رقابتی و داده‌محور امروزی، شرکت‌های مالی به‌دنبال بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای افزایش دقت، سرعت و امنیت عملیات خود هستند. پنج حوزه‌ی اصلی که هوش مصنوعی تاثیر عمیق و قابل‌اندازه‌گیری در آن‌ها گذاشته، به شرح زیر است:

مالی کمی (Quant Finance)

مالی کمی یا Quantitative Finance به کارگیری مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های آماری برای تحلیل بازارهای مالی است. با ورود هوش مصنوعی، این حوزه شاهد انقلابی در شیوه‌ی تحلیل و تصمیم‌سازی شده است.

الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین توانایی تحلیل سریع میلیاردها داده ساختاریافته و غیرساختاریافته را دارند از جمله گزارش‌های مالی، اخبار، شاخص‌های اقتصادی و حتا تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی. این تحلیل‌ها می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره‌ی ارزش دارایی‌ها، روند بازار و ریسک‌های احتمالی ارایه دهند.

هوش مصنوعی هم‌چنین در مدیریت پرتفو نقش کلیدی دارد؛ به گونه‌ای که با تحلیل پیوسته‌ی داده‌ها، ترکیب دارایی‌ها را به صورت پویا و بر اساس شرایط بازار تنظیم می‌کند. در بازارهای پرنوسان، این توانایی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد ریسک را کاهش و بازدهی را افزایش دهند.

معاملات هوشمند با داده‌های جایگزین (Alternative Data)

فراتر از داده‌های مالی سنتی مانند ترازنامه یا گزارش سود و زیان، هوش مصنوعی اکنون قادر است داده‌های جای‌گزین را نیز به تحلیل وارد کند. این داده‌ها شامل اطلاعاتی چون:

• رفتار مشتریان در شبکه‌های اجتماعی،
• تصاویر ماهواره‌ای از فعالیت‌های خرده‌فروشی،
• داده‌های لجستیکی و ترافیکی،
• ترندهای اشتغال و مصرف انرژی است.

این منابع می‌توانند سیگنال‌های زودهنگامی درباره‌ی عملکرد شرکت‌ها یا صنایع خاص ایجاد کنند. تحلیل سریع و بلادرنگ این داده‌ها با کمک AI، منجر به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌تر در معاملات می‌شود؛ تصمیم‌هایی که انسان‌ها به تنهایی قادر به کشف آن‌ها نیستند.

مقابله با پول‌شویی، احراز هویت و جلوگیری از تقلب (KYC، AML، Fraud Detection)

یکی از چالش‌های مزمن صنعت مالی، شناسایی و مقابله با فعالیت‌های مشکوک و غیرقانونی نظیر پول‌شویی، جعل هویت و تقلب‌های مالی است. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری و یادگیری الگوهای رفتاری می‌تواند تراکنش‌های مشکوک را در زمان واقعی شناسایی کند.

در فرآیند احراز هویت مشتری (KYC)، AI می‌تواند اسناد هویتی را به صورت خودکار بررسی کرده و با پایگاه‌های داده تطبیق دهد. هم‌چنین در حوزه‌ی مبارزه با پول‌شویی (AML)، الگوریتم‌های یادگیرنده توانایی دارند الگوهای پیچیده‌ی جابه‌جایی وجوه را تحلیل کرده و زنجیره‌های تراکنش مشکوک را شناسایی کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی با کاهش موارد مثبت کاذب (false positives)، فشار کاری تیم‌های نظارتی را کاهش داده و از بروز زیان‌های ناشی از تعویق در شناسایی جلوگیری می‌کند.

اتوماسیون هوشمند اسناد و تصمیم‌سازی‌ها

صنعت مالی وابستگی بالایی به اسناد دارد؛ از فرم‌های درخواست وام و بیمه‌نامه‌ها گرفته تا گزارش‌های مالی و قراردادهای حقوقی. هوش مصنوعی با بهره‌گیری از فناوری‌هایی مانند تشخیص نوری کاراکتر (OCR) و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند این اسناد را به صورت خودکار پردازش، تحلیل و دسته‌بندی کند.

کاربردهای کلیدی در این حوزه عبارت‌اند از:

• بررسی سریع پرونده‌های بیمه و صدور تصمیم‌های اولیه بر اساس محتوای عکس‌ها و مدارک ارسال‌شده؛
• پردازش اسناد بانکی و گزارش‌های مالی برای اعتبارسنجی و صدور وام؛
• کنترل تطابق اسناد با مقررات قانونی در فرآیندهای نظارتی.

اتوماسیون اسناد منجر به کاهش خطای انسانی، صرفه‌جویی زمان، کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش مقیاس‌پذیری می‌شود.

ارتقای تجربه‌ی مشتری با چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند

یکی از تحولات بنیادین حاصل از AI، تحول در نحوه‌ی ارتباط مشتری با موسسات مالی است. چت‌بات‌های هوشمند، مجهز به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و چارچوب‌هایی مانند RAG^۱، قادرند به پرسش‌های مشتریان پاسخ دقیق، بلادرنگ و شخصی‌سازی‌شده ارایه دهند.

مزایای اصلی استفاده از چت‌بات‌های هوشمند در خدمات مالی عبارت‌اند از:

• پشتیبانی ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته در امور بانکی و بیمه؛
• ارائه توصیه‌های مالی اختصاصی بر اساس تاریخچه حساب و ترجیحات مشتری؛
• ساده‌سازی فرآیندهای ثبت‌نام، احراز هویت و استفاده از خدمات دیجیتال؛
• افزایش رضایت مشتریان و کاهش فشار بر کارکنان.

با گسترش دستیارهای صوتی و بینایی، امکان تعامل چندوجهی با مشتری نیز فراهم شده و تجربه کاربری به سطحی جدید ارتقا یافته است.

چالش‌ها و موانع پیاده‌سازی هوش مصنوعی در خدمات مالی

با وجود مزایای قابل توجه و فرصت‌های گسترده‌ای که هوش مصنوعی برای صنعت مالی فراهم کرده، مسیر پیاده‌سازی آن با موانع پیچیده و چندلایه‌ای همراه است. این چالش‌ها نه‌تنها به جنبه‌های فنی و زیرساختی محدود نمی‌شوند، بلکه شامل ملاحظات حقوقی، انسانی، داده‌ای و امنیتی نیز هستند. در ادامه، مهم‌ترین این چالش‌ها بررسی می‌شود:

چالش‌های داده‌ای: کیفیت، حجم و انسجام

هوش مصنوعی برای عملکرد دقیق و موثر به داده‌های گسترده، دقیق و برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارد. اما بسیاری از موسسات مالی با مشکلات زیر مواجه‌اند:

• حجم ناکافی داده برای آموزش مدل‌ها: در برخی حوزه‌ها، داده‌های موجود برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین یا عمیق کافی نیست و این منجر به overfitting (وابستگی بیش از حد به داده‌های آموزش) یا underfitting (ضعف در یادگیری الگوهای واقعی) می‌شود.
• عدم انسجام در فرمت داده‌ها: داده‌ها از منابع متنوعی گردآوری می‌شوند و اغلب فاقد ساختار یک‌پارچه‌اند. این ناهمگونی تحلیل‌های دقیق را دشوار می‌سازد.
• مشکلات برچسب‌گذاری داده‌ها: در مدل‌هایی مانند تحلیل احساسات یا تشخیص تقلب، برچسب‌گذاری نادرست می‌تواند مدل را دچار خطاهای خطرناک کند.
• تناسب نداشتن داده با کاربرد هدف: استفاده از داده‌های یک حوزه برای پیش‌بینی در حوزه‌ای دیگر (برای مثال داده‌های معاملاتی برای تحلیل اعتباری) ممکن است نتایج نادرستی تولید کند.

زیرساخت‌های فناورانه قدیمی و ناسازگار

بسیاری از بانک‌ها و موسسات مالی هنوز از سیستم‌های قدیمی دهه‌های ۱۹۷۰ و ۸۰ استفاده می‌کنند. این سامانه‌های موسوم به Core Banking Systems (CBS) نه‌تنها انعطاف‌پذیری لازم برای پشتیبانی از ابزارهای مدرن AI را ندارند، بلکه نگهداری آن‌ها هزینه‌بر و زمان‌گیر است.

مشکلات عمده‌ی زیرساختی عبارت‌اند از:

• ناتوانی در پشتیبانی از پردازش‌های بلادرنگ؛
• دشواری در اتصال به پلتفرم‌های ابری و راهکارهای نوین؛
• عدم مقیاس‌پذیری برای استفاده از مدل‌های حجیم مانند LLMها؛
• هزینه‌های بسیار بالا برای نوسازی یا جای‌گزینی کل سیستم.

در چنین شرایطی، استفاده از پلتفرم‌های مبتنی بر GPU و معماری‌های آماده‌ی AI (مانند راهکارهای Supermicro + NVIDIA) می‌تواند تا حدی این فاصله فناوری را جبران کند.

الزامات حقوقی، حریم خصوصی و حاکمیت داده‌ها

در صنعت مالی که با داده‌های حساس و شخصی کاربران سروکار دارد، رعایت حریم خصوصی و قوانین محلی و بین‌المللی الزامی و گاه پیچیده است.

ملاحظات کلیدی عبارت‌اند از:

• قوانین ملی حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR در اروپا یا مقررات افشای آمریکا) که استفاده از داده‌ها را محدود می‌کنند؛
• نگرانی از نقض داده و حملات سایبری که ممکن است اعتبار سازمان را به خطر اندازد؛
• مفهوم حاکمیت داده (Data Sovereignty) برای شرکت‌های چندملیتی که ملزم به ذخیره و پردازش داده‌ها در قلمروهای مختلف هستند؛
• به‌روزرسانی مداوم قوانین مرتبط با AI در اتحادیه اروپا، ایالات متحده و کشورهای دیگر که نیازمند پایش و انطباق مستمر هستند.

این موضوعات سازمان‌ها را وادار می‌کند تا بین بهره‌وری فناورانه و رعایت چارچوب‌های حقوقی تعادل برقرار کنند.

کمبود نیروی انسانی متخصص و چالش‌های فرهنگی

یکی از موانع مهم برای عملیاتی کردن AI در صنعت مالی، کمبود نیروهای متخصص در حوزه‌های داده، یادگیری ماشین و علوم شناختی است.

طبق نظرسنجی NVIDIA در سال ۲۰۲۳، بیش از ۳۲٪ از سازمان‌های مالی اعلام کردند که بزرگ‌ترین مانع آن‌ها برای موفقیت در پروژه‌های AI، کمبود نیروی متخصص است.

افزون بر آن، مقاومت فرهنگی در برابر پذیرش فناوری‌های جدید، به ویژه در میان کارکنان سنتی، می‌تواند مانعی پنهان اما تاثیرگذار باشد. ترس از جای‌گزینی توسط ماشین، نگرانی از مهارت نداشتن یا عدم آشنایی با فناوری‌های نو؛ برخی از عوامل بازدارنده هستند.

راهکارها شامل:

• آموزش داخلی برای ارتقای سواد داده و AI؛
• استفاده از پلتفرم‌هایی با رابط کاربری ساده و یک‌پارچگی با سیستم‌های موجود؛
• برگزاری دوره‌های مهارتی و توسعه‌ی رهبری فناورانه.

راهکارها و مسیر آینده پیاده‌سازی هوش مصنوعی در خدمات مالی

در برابر چالش‌های متعددِ پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت مالی، رویکردهای فناورانه و مدیریتی نوینی در حال شکل‌گیری هستند که می‌توانند مسیر تحول دیجیتال را هموارتر سازند. این راهکارها نه‌تنها به حل مشکلات زیرساختی و داده‌ای کمک می‌کنند، بلکه بهره‌وری و بازدهی سرمایه‌گذاری در پروژه‌های AI را نیز افزایش می‌دهند. در این بخش، به سه محور اصلی برای تسریع و تعمیق کاربرد هوش مصنوعی در خدمات مالی پرداخته می‌شود:

استفاده از زیرساخت‌های هوش مصنوعی آماده و مقیاس‌پذیر

یکی از موانع اصلی در مسیر بهره‌برداری از AI، هزینه و پیچیدگی ساخت زیرساخت مناسب است. راهکار اثربخش برای این چالش، بهره‌گیری از پلتفرم‌های از پیش‌آماده‌شده و سازگار با بارهای کاری سنگین مبتنی بر یادگیری عمیق و پردازش داده‌های کلان است.

ترکیب زیرساخت‌های سخت‌افزاری شرکت‌هایی مانند Supermicro با فناوری‌های نرم‌افزاری و GPUهای قدرتمند NVIDIA، نمونه‌ای از راهکارهای موفق در این حوزه است. این سیستم‌ها به بانک‌ها و موسسات مالی اجازه می‌دهند:

• مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) مانند GPT یا LLaMA را آموزش یا ریزتنظیم (fine-tune) کنند؛
• الگوریتم‌های تشخیص تقلب را در زمان واقعی اجرا نمایند؛
• بر بستر پلتفرم‌هایی مانند NVIDIA Triton و Riva، سیستم‌های گفتار به متن، چت‌بات و تحلیل احساسات ایجاد کنند؛
• توان پردازشی را به صورت مقیاس‌پذیر در مراکز داده یا در لبه (Edge AI) گسترش دهند.

مزیت این راهکارها، کاهش زمان استقرار، امنیت بالاتر، بهره‌وری انرژی و سازگاری با مقررات حاکمیتی است.

توسعه‌ی سیستم‌های ترکیبی (Hybrid AI) با بهره‌گیری از RAG و LLM

برای بسیاری از کاربردهای پیچیده در صنعت مالی، به ویژه در چت‌بات‌ها، تحلیل قراردادها و بررسی درخواست‌های بیمه یا وام، استفاده صرف از LLMهای عمومی کافی نیست. راهکار پیشرفته‌تر، استفاده از چارچوب‌های RAG است.

RAG، با ترکیب قدرت مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده داخلی سازمان، می‌تواند پاسخ‌هایی دقیق‌تر، مطابق با قوانین داخلی و شخصی‌سازی‌شده‌تر تولید کند — بدون نیاز به آموزش دوباره‌ی مدل.

مزایای استفاده از این معماری ترکیبی در صنعت مالی:

• پاسخ‌گویی سریع به پرسش‌های مشتریان درباره‌ی خدمات یا قراردادها؛
• تسریع در تصمیم‌گیری در امور اعتباری و حقوقی؛
• کاهش ریسک‌های ناشی از پاسخ‌های نامعتبر یا ناهماهنگ با سیاست‌های سازمان.

سرمایه‌گذاری در نیروی انسانی، فرهنگ‌سازی و انطباق قانونی

در کنار زیرساخت، مهم‌ترین سرمایه‌گذاری برای موفقیت در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری در منابع انسانی و فرهنگ سازمانی است.

راهکارهای پیشنهادی:

• برگزاری دوره‌های آموزشی برای کارکنان غیرتخصصی در زمینه‌ی هوش مصنوعی و تحلیل داده؛
• استفاده از رابط‌های کاربری ساده و ابزارهای بدون کدنویسی (low-code/no-code) برای تسهیل کاربری توسط کارکنان مالی؛
• ایجاد تیم‌های ترکیبی متشکل از متخصصان داده، حقوق‌دانان و تحلیل‌گران مالی برای نظارت اخلاقی و حقوقی بر استفاده از AI؛
• پایش مداوم مقررات داخلی و بین‌المللی برای تضمین انطباق کامل.

این اقدامات به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا فناوری را نه به عنوان تهدید، بلکه به عنوان ابزار توان‌مندساز در مسیر رقابت و نوآوری ببینند.

چشم‌انداز آینده: از بهره‌برداری تاکتیکی تا تحول راهبردی

روندها نشان می‌دهند که نقش AI در صنعت مالی به سرعت از کاربردهای محدود و تاکتیکی فراتر رفته و به سمت تحول راهبردی سازمان‌ها پیش می‌رود. نسل بعدی هوش مصنوعی، به کمک مدل‌های چندوجهی (multimodal) و شبکه‌های عصبی قدرت‌مندتر، توانایی تحلیل داده‌های صوتی، تصویری، متنی و عددی را به طور همزمان خواهد داشت.

برخی از روندهای پیش‌بینی‌شده در آینده‌ی نزدیک عبارت‌اند از:

• استفاده از چت‌بات‌های مالی هوشمند در مذاکرات اعتباری یا تنظیم قرارداد؛
• پیش‌بینی رفتار مشتری بر اساس تعاملات چندرسانه‌ای؛
• افزایش دقت الگوریتم‌های ضدپول‌شویی با ترکیب داده‌های شبکه‌ای و زنجیره‌ی تامین؛
• تحول در مدل‌های بیمه با تحلیل آنی عکس‌ها و ویدیوهای مربوط به خسارت‌ها.

آن دسته از سازمان‌هایی که زودتر وارد این مسیر شوند، در موقعیتی بهتر برای نوآوری، جذب مشتریان جدید و ارتقای سودآوری قرار خواهند گرفت.

نتیجه‌گیری

تحول دیجیتال در صنعت خدمات مالی، دیگر تنها یک انتخاب فناورانه یا حرکت آزمایشی نیست، بلکه به ضرورتی راهبردی برای بقا و رقابت‌پذیری تبدیل شده است. در این مسیر، هوش مصنوعی نقشی بی‌بدیل ایفا می‌کند. از بهینه‌سازی معاملات و تشخیص تقلب گرفته تا ارتقای تجربه‌ی مشتری و تحلیل داده‌های جای‌گزین، AI توانسته دامنه‌ی وسیعی از کاربردهای نوآورانه را به این صنعت تزریق کند.

اما مسیر بهره‌گیری از این فناوری نیز بدون چالش نیست. کمبود داده‌های باکیفیت، زیرساخت‌های قدیمی، مقاومت فرهنگی و پیچیدگی‌های قانونی؛ از جمله‌ی موانعی هستند که بسیاری از بانک‌ها و موسسات مالی با آن مواجه‌اند. این چالش‌ها ایجاب می‌کند سازمان‌ها رویکردی جامع، چندلایه و آینده‌نگر در پیش بگیرند.

راه‌حل‌های زیرساختی آماده نظیر پلتفرم‌های ترکیبی Supermicro و NVIDIA، بستر مناسبی برای پیاده‌سازی سریع و امن مدل‌های پیشرفته‌ی هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. هم‌چنین چارچوب‌هایی مانند RAG و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، امکان پاسخ‌گویی هوشمند، سازگار با منابع داخلی و مقررات را فراهم ساخته‌اند. اما بدون سرمایه‌گذاری در آموزش، فرهنگ‌سازی و تطابق حقوقی، این فناوری‌ها نمی‌توانند به بلوغی پایدار برسند.

در نهایت، آینده‌‌ی صنعت مالی متعلق به آن دسته از سازمان‌هایی است که بتوانند بین فناوری، انسان و مقررات تعادل برقرار کرده و با استفاده از AI، نه‌تنها عملکرد خود را بهبود بخشند، بلکه ارزش‌های جدیدی برای مشتریان و جامعه‌ی مالی خلق کنند. به بیان دیگر، هوش مصنوعی نه‌تنها ابزار تحول دیجیتال، بلکه محرک تحول راهبردی و انسانی در دنیای مالی آینده خواهد بود.

منابع مورد استفاده

1. McKinsey & Company. (2022). The State of AI in 2022—and a Half Decade in Review. Retrieved from https://www.mckinsey.com/
2. McKinsey & Company. (2023). Scaling GenAI in Banking: Choosing the Best Operating Model. Retrieved from https://www.mckinsey.com/
3. Gartner. (2020). Top 10 Trends in Data and Analytics for 2020. Retrieved from https://www.gartner.com/
4. Statista. (2023). Total value of losses due to card fraud worldwide from 2014 to 2022. Retrieved from https://www.statista.com/
5. KPMG. (2023). The Generative AI Advantage in Financial Services. Retrieved from https://kpmg.com/
6. NVIDIA. (2024). State of AI in Financial Services: 2024 Trends. Retrieved from https://www.nvidia.com/
7. Supermicro. (2024). AI & Deep Learning Solutions. Retrieved from https://www.supermicro.com/

1. در واقع RAG (Retrieval-Augmented Generation) شیوه‌ای است که اطلاعات فعلی یا مرتبط با موضوع را از یک پایگاه داده‌ی خارجی استخراج کرده و در اختیار هوش مصنوعی مبتنی‌بر LLM قرار می‌دهد؛ درست زمانی که کاربر دستور خاصی به AI می‌دهد و مدل باید پاسخ را ایجاد کند. ↩︎