هوش مصنوعی شیوه زندگی ما را متحول کرده و اکنون وارد صنعت مالی شده است. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند معانی زیادی داشته باشد، اما چیزی که در آن خلاصه می‌شود؛ ماشین‌هایی است که می‌توانند مانند انسان‌ها عمل یا فکر کنند. امروزه، ماشین‌ها سریع‌تر از انسان‌ها می‌توانند وظایف را یاد بگیرند، اما این موضوع چگونه بر بخش مالی تأثیر می‌گذارد؟ چالش های هوش مصنوعی در این بخش چیست؟

بخش مالی در چند دهه گذشته با تغییرات زیادی از جمله ظهور هوش مصنوعی (AI) مواجه شده است. هوش مصنوعی می‌تواند با ترکیب مقادیر زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار به تصمیم‌گیری‌های کلیدی مالی، سریع‌تر و دقیق‌تر از همیشه کمک کند؛ اما این بدان معنا نیست که کاملا آماده مدیریت مالی است. هنوز چندین مانع وجود دارد که شرکت‌ها را از پیاده‌سازی کامل هوش مصنوعی در بخش‌های مالی خود باز می‌دارد.

برای دهه‌ها، هوش مصنوعی موضوع فیلم‌ها و داستان‌های علمی تخیلی بوده است، اما اکنون به ابزار مهم بخش مالی در زندگی واقعی نیز تبدیل شده است. با این حال، هوش مصنوعی مجموعه‌ای از چالش‌ها را به همراه دارد که اگر مدیران مالی می‌خواهند با موفقیت از هوش مصنوعی استفاده کنند، باید از آن آگاه باشند.

چالش های هوش مصنوعی در بخش مالی چیست؟

مشکلات معاملات الگوریتمی

یکی از چالش‌های هوش مصنوعی در بخش مالی، معاملات الگوریتمی است که از برنامه‌های کامپیوتری برای خرید و فروش دارایی‌ها به منظور کسب سود استفاده می‌شود. با این حال، مشکلات متعددی در این نوع معاملات وجود دارد:

•  اول، ایجاد الگوریتمی که بتواند بازار را شکست دهد، ممکن است دشوار باشد. 
•  دوم، الگوریتم‌ها می‌توانند اشتباه کنند و این اشتباهات می‌توانند هزینه زیادی داشته باشند. 
• سوم، معاملات الگوریتمی ممکن است نوسانات بازار را افزایش دهند. 
• چهارم، نظارت بر تمام معاملاتی که توسط الگوریتم‌ها انجام می‌شود، دشوار است.

در دسترس بودن داده ها

یکی دیگر از چالش‌های اصلی هوش مصنوعی در بخش مالی، در دسترس بودن داده‌ها است. داده‌های زیادی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی مورد نیاز است و دسترسی به آن‌ها می‌تواند دشوار باشد. چالش دیگر این است که داده‌های مالی اغلب ساختارنیافته‌ هستند و این موضوع استفاده از آن را برای مدل‌سازی پیش‌بینی، دشوار می‌کند. علاوه بر این، داده‌های مالی بی‌ثبات بوده و به سرعت تغییر می‌کنند. 

چالش دیگر این است که بسیاری از قوانین در بخش مالی می‌توانند داده‌ها و نحوه استفاده از آن‌ها را محدود کنند. در نهایت، بخش مالی ریسک گریز است، بنابراین ممکن است در پذیرش فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی تردید وجود داشته باشد.

مسائل نظارتی

سومین چالش تاثیرگذار هوش مصنوعی در بخش مالی، مسائل نظارتی است. سرعت تغییر فناوری باعث شده تا تنظیم‌کننده‌ها نتوانند به این سرعت واکنش نشان دهند. این موضوع می‌تواند برای مشاغلی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، موجب عدم اطمینان شود.

 علاوه بر این، نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در خصوص هوش مصنوعی وجود دارد؛ زیرا داده‌های حساس در موسسات مالی باید ایمن باشند.

 چالش دیگر این است که می‌توان از هوش مصنوعی برای دستکاری بازارها یا ارتکاب کلاهبرداری استفاده کرد؛ در این خصوص باید با انجام اقدامات و آگاهی، از این نوع خطرات محافظت شود.

تاثیر فناوری هوش مصنوعی در کوتاه مدت

بخش مالی یکی از اولین پذیرندگان فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) بوده است. هوش مصنوعی می‌تواند به بانک‌ها در خودکارسازی فرآیندها، شناسایی ریسک‌های مالی، هدف قرار دادن مشتریان جدید و جلوگیری از کلاهبرداری کمک کند. با این حال، چالش‌هایی نیز وجود دارد که بخش مالی هنگام اجرای هوش مصنوعی با آن مواجه است. 

تاثیر فناوری هوش مصنوعی در بلند مدت

در بلند‌مدت، هوش مصنوعی احتمالاً تاثیر عمیقی بر بخش مالی خواهد داشت. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند نظارت لحظه‌ای بازارهای مالی را فراهم کند که موجب ارائه بینش بهتر در خصوص ریسک‌ها به تنظیم‌کنندگان می‌شود. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به بانک ها کمک کند تا کارآمدتر شوند و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند.

پیش بینی برای آینده

تخمین زده می‌شود تا سال ۲۰۲۵، هوش مصنوعی موجب کاهش ۲.۹ تریلیون دلار در هزینه بخش مالی شود. با این حال، هنوز چالش‌هایی وجود دارد که باید قبل از اینکه هوش مصنوعی بتواند به پتانسیل کامل خود در بخش مالی دست یابد، برطرف شود.