آیا هوش مصنوعی ضد رکود است؟
هوش مصنوعی می‌تواند با بهبود کارایی کسب و کارها، شناسایی فرصت‌های جدید و جلوگیری از بی‌ثباتی مالی در آینده به شرکت‌ها کمک کند تا از رکود خارج شوند. حتی اگر (AI) پتانسیل افزایش بهره‌وری و تصمیم‌گیری شرکت را داشته باشد، بازهم هوش مصنوعی ضد رکود نیست. به این دلیل که عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در طول یک بحران مالی یا اقتصادی به داده‌هایی بستگی دارد که بر اساس آنها آموزش دیده‌اند.
اگر داده‌های موجود قدیمی، مبهم یا ناکافی باشند، ممکن است هوش مصنوعی نتواند پیش‌بینی‌ها یا بینش‌های دقیقی انجام دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی است و در دوران رکود، کسب‌وکارها ممکن است تمایلی به انجام چنین هزینه‌هایی نداشته باشند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های مختلفی از بهبود کسب‌وکار پشتیبانی کند. به‌عنوان مثال، می‌تواند به کسب‌وکارها در کاهش هزینه و بهینه‌سازی عملیاتی کمک کند و به آنها اجازه دهد طوفان اقتصادی را پشت سر بگذارند.
مقدمه
هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها در یافتن بازارهای جدید و چشم‌انداز معاملاتی و تجاری کمک کند، که ممکن است منجر به ایجاد جریان‌های درآمدی جدید شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی با ارائه سیستم‌های نظارت بی‌درنگ و هشدار اولیه می‌تواند مدیریت ریسک را بهبود بخشد و از بی‌ثباتی مالی آینده جلوگیری کند.
هوش مصنوعی ضد رکود نیست ولی این پتانسیل را دارد که با تحریک نوآوری و ایجاد مشاغل جدید در آینده به توسعه اقتصادی کمک کند. ربات‌ها و سیستم‌های اتوماسیونی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند خروجی و کارایی را افزایش دهند که اقتصاد را تقویت می‌کند.
نقش هوش مصنوعی در جلوگیری از بحران مالی بعدی
با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی، هوش مصنوعی می‌تواند خطرات زیادی را شناسایی کند و هشدارهای اولیه را برای فعال کردن اقدامات پیشگیرانه ارائه دهد. با این حال، پرداختن به چالش‌هایی مانند شفافیت و تفسیرپذیری برای اطمینان از استفاده درست و موثر از خدمات مالی واجب است.
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با بهبود مدیریت ریسک و افزایش فرآیندهای تصمیم‌گیری، نقش مهمی در جلوگیری از بحران مالی بعدی ایفا کند. برای شناسایی خطرات کلیدی و ارائه هشدارهای اولیه درباره بحران‌های مالی احتمالی، هوش مصنوعی می‌تواند همبستگی‌های پیچیده بین شاخص‌های مختلف اقتصادی، بازارهای مالی و رویدادهای جهانی را با پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی بررسی کند. این امر می‌تواند به شرکت‌های مالی و قانون‌گذارها در برداشتن گام‌های پیشگیرانه برای کاهش خطرات و جلوگیری از آسیب‌ها کمک کند.
همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده کرد. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای بازار را پیش‌بینی کنند و ریسک‌های خطرناک را قبل از وقوع پیدا کنند. این امر می‌تواند به مؤسسات مالی در مدیریت مناسب ریسک و تنظیم استراتژی سرمایه گذاری خود کمک کند. همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای تشخیص بهتر کلاهبرداری و جلوگیری از جرایم مالی استفاده کرد که می‌تواند عامل اصلی بی‌ثباتی در سیستم مالی باشد.
مدل‌های پیش‌بینی، مدل‌های آماری یا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند که برای تحلیل داده‌های تاریخی و پیش‌بینی رویدادها یا رفتارهای آینده استفاده می‌شوند. به‌عنوان مثال، فرض کنید یک بانک می‌خواهد مشتریانی را که به احتمال زیاد در پرداخت وام‌های خود ناتوان هستند، شناسایی کند. این بانک می‌تواند یک سیستم یادگیری ماشینی را برای یافتن روندهای مرتبط با پیش‌فرض‌ها با استفاده از داده‌های گذشته در مورد: رتبه‌بندی اعتباری مشتریان، سطح درآمد، وضعیت شغلی و سایر معیارهای مربوطه آموزش دهد. سپس می‌توان از این الگوریتم برای ایجاد یک مدل پیش‌بینی استفاده کرد که به هر مشتری یک امتیاز ریسک می‌دهد و پیش‌بینی می‌کند که چقدر احتمال دارد که به وقوع بپیوندد.
با استفاده از این مدل پیش‌بینی، بانک ممکن است بر مشتریانی متمرکز شود که بیشتر در معرض خطر نابودی هستند و منابع خود را بر این اساس تخصیص دهد. می‌تواند گزینه‌های پرداخت دیگری را به آنها ارائه دهد یا برای حل مشکلات اساسی که ممکن است باعث مشکلات مالی آنها شود، با آنها همکاری کند. با استفاده از یک مدل پیش‌بینی، بانک می‌تواند به‌طور فعال سبد وام خود را مدیریت کند و زیان‌های ناشی از عدم بازپرداخت را به حداقل برساند.
هوش مصنوعی ضد رکود نیست و استفاده از آن در خدمات مالی بدون مشکل نیست. یکی از مسائل کلیدی این است که مدل‌های هوش مصنوعی فاقد شفافیت و تفسیرپذیری هستند، که می‌تواند درک توجیه قضاوت‌های AI را چالش‌برانگیز کند. این را می‌توان با ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح شفاف (XAI) که امکان نظارت و مشارکت انسان را فراهم می‌کند، حل کرد.
XAI به دسته‌ای از تکنیک‌ها و روش‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که برای ارائه توضیحات قابل فهم برای انسان در تصمیم‌گیری‌ها و اقدامات انجام شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. این امر می‌تواند به ویژه در زمینه‌هایی مانند بانکداری، مراقبت‌های بهداشتی یا عدالت کیفری که قضاوت‌های انجام شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است تأثیرات گسترده‌ای داشته باشد، بسیار مهم باشد. استفاده از XAI می‌تواند به بهبود اثربخشی و قابلیت اطمینان سیستم‌های هوش مصنوعی و همچنین باز بودن، پاسخگویی و انصاف آنها کمک کند.
نقش هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های هشدار اولیه
با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها در زمان حال و دادن بینش‌های مفید به تصمیم گیرندگان، هوش مصنوعی می‌تواند به توسعه سیستم‌های هشدار اولیه که می‌تواند مشکلات احتمالی در بازارهای مالی را شناسایی کند، کمک کند.
در ادامه مراحلی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند برای کمک به توسعه سیستم‌های هشدار اولیه انجام دهد:
جمع آوری داده‌ها
سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به جمع‌آوری اطلاعات از طیف وسیعی از منابع مانند: حساب‌های مالی، مقالات خبری و فیدهای رسانه‌های اجتماعی هستند.
پیش پردازش داده‌ها
داده‌های به‌دست‌آمده به‌منظور حذف هرگونه اطلاعات غیرضروری و قرار دادن آن در قالبی که بتوان از آن برای تجزیه و تحلیل استفاده کرد، باید از قبل پردازش شود.
انتخاب ویژگی
مرحله بعدی، انتخاب ویژگی‌هایی است که به احتمال زیاد نشان‌دهنده خطرات احتمالی در داده‌های پیش پردازش شده است. متغیرهایی مانند: قیمت ارزهای دیجیتال، نرخ بهره، رتبه‌بندی اعتباری و شاخص‌های اقتصادی ممکن است در این مورد گنجانده شوند.
فراگیری ماشین
هنگامی که ویژگی‌های مربوطه انتخاب شدند، مدل‌هایی که می‌توانند خطرات احتمالی را پیش‌بینی کنند، می‌توانند با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین آموزش ببینند. این مدل‌ها را می‌توان با استفاده از داده‌های تاریخی آموزش داد، تا روندهایی را که می‌توانند آغاز بحران‌هایی مانند ریسک سیستمی، تنگنای اعتباری، ورشکستگی، بحران بدهی یا فاجعه بازار سهام را نشان دهند، شناسایی کنند.
سیستم اخطار سریع
سیستم‌های هشدار سریع را می‌توان با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی ایجاد کرد. این فناوری‌ها همچنین می‌توانند برای ارزیابی جدیت خطر و ارائه اقدامات کاهشی استفاده شوند.
به‌عنوان مثال، با بررسی داده‌های تاریخی قیمت، یک سیستم هشدار اولیه مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند الگویی را تشخیص دهد که در آن قیمت یک ارز دیجیتال به‌طور غیرمعمولی به سرعت کاهش می‌یابد. این ممکن است مقدمه‌ای برای یک ریسک سیستماتیک باشد که می‌تواند منجر به بحران اعتباری یا سقوط بازار کریپتو شود. فعالان بازار ممکن است توسط سیستم از این تمایل مطلع شوند و به آنها اجازه می‌دهد اقدامات پیشگیرانه برای کاهش ریسک انجام دهند.
نمونه‌هایی از سیستم‌های تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر AI
چند نمونه از سیستم‌های تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد که موسسات مالی می‌توانند برای محافظت از مشتریان خود در برابر فعالیت‌های کلاهبرداری استفاده کنند. مانند: FICO Falcon Fraud Manager ،Feedzai ،IBM Safer Payments ،NICE Actimize و Featurespace ARIC Fraud Hub.
مدیر کلاهبرداری فالکون FICO
FICO Falcon Fraud Manager یک سیستم تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری است. با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تراکنش‌های مشتری را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل می‌کند. کلاهبرداری مشکوک توسط سیستم قابل شناسایی است که می‌تواند تیم مدیریت کلاهبرداری بانک را نیز مطلع کند.
فیدزی
Feedzai راه‌حلی برای تشخیص کلاهبرداری احتمالی است که تراکنش‌های مشتری را با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل می‌کند. می‌تواند رفتار مشتری را تجزیه و تحلیل کند و الگوهایی را شناسایی کند که ممکن است نشان‌دهنده تقلب در کار باشد. به‌عنوان مثال: اگر مشتری به‌طور ناگهانی شروع به خریدهای بزرگ یا خرید در مکان‌های غیرمعمول کند، Feedzai می‌تواند آن را به‌عنوان فعالیت تقلبی علامت‌گذاری کند.
پرداخت‌های ایمن IBM
IBM Safer Payments سیستمی برای شناسایی و جلوگیری از تقلب در پرداخت است که از تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. سیستم می‌تواند تقلب‌های احتمالی را بر اساس الگوهای رفتار، تاریخچه تراکنش و سایر متغیرها تشخیص دهد.
NICE
NICE Actimize یک سیستم تشخیص جرایم مالی است که داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کند.این سیستم با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، فعالیت‌های کلاهبرداری احتمالی را شناسایی می‌کند. راه‌حل‌هایی برای پروتکل “مشتری خود را بشناسید” (KYC) و بررسی دقیق مشتری ارائه می‌دهد که به مؤسسات مالی کمک می‌کند هویت مشتریان خود را تأیید کنند و با الزامات نظارتی مطابقت داشته باشند.
ARIC Fraud Hub
Featurespace ARIC Fraud Hub یک سیستم تشخیص تقلب در زمان آنی است که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تراکنش‌های مشتری را برای جعل احتمالی اسکن می‌کند. این می‌تواند تقلب را در زمان واقعی شناسایی و از آن جلوگیری کند، و به موسسات مالی اجازه می‌دهد تا به سرعت پاسخ دهند و از ضررهای بیشتر جلوگیری کنند.
مزایای هوش مصنوعی ضد رکود
هوش مصنوعی مزایای زیادی در مدیریت ریسک مالی دارد؛ از جمله: دقت بهبود یافته، نظارت در زمان حال، بهبود بهره‌وری، مقرون به‌صرفه بودن و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی.
دقت بهبود یافته
هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی دقیق‌تر و سریع‌تر خطرات احتمالی، نسبت به روش‌های سنتی کمک کند که می‌تواند اثربخشی مدیریت ریسک و تلاش‌های پیشگیری را بهبود بخشد.
نظارت در زمان حال
هوش مصنوعی می‌تواند رفتار مشتری و داده‌های تراکنش را در زمان حال ردیابی کند و مؤسسات مالی را قادر می‌سازد تا کلاهبرداری و سایر تهدیدها را در حین توسعه شناسایی کنند.
بهره‌وری بهبود یافته
راه‌حل‌های مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای مختلف را خودکار کنند و به تحلیل‌گران زمان بیشتری برای تمرکز روی کارهای سطح بالاتر می‌دهند.
مقرون به صرفه
هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌های مالی در کاهش هزینه‌های مرتبط با مدیریت ریسک با خودکار کردن وظایف و کاهش نیاز به بررسی دستی توسط نیروی انسانی کمک کند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
با استفاده از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی خطرات و روندهای قدرتمند و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سازمان‌های مالی را قادر می‌سازد تا به‌طور فعال ریسک‌های خود را مدیریت کنند.
معایب هوش مصنوعی ضد رکود
محدودیت‌هایی در استفاده از هوش مصنوعی نیز وجود دارد؛ مانند عدم شفافیت، مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها، سوگیری‌های احتمالی، اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی و خطرات امنیت سایبری که باید قبل از اجرای راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در مؤسسات مالی در نظر گرفته شوند.
عدم شفافیت
درک سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. به این صورت که توضیح نحوه انتخاب‌ها را برای مؤسسات مالی چالش برانگیز می‌کند.
کیفیت داده
برای موثر بودن هوش مصنوعی، داده‌های با کیفیت بالا ضروری است اما داده‌های با کیفیت پایین ممکن است منجر به پیش‌بینی‌ها و قضاوت‌های نادرست شود.
اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی
موسسات مالی ممکن است بیش از حد به سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی متکی شوند که می‌تواند منجر به عدم نظارت انسانی شود.
خطرات امنیت سایبری
سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی ممکن است در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر باشند که می‌تواند امنیت داده‌های مالی حساس را به خطر بیندازد.
ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ریسک
مؤسسات مالی که از هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک استفاده می‌کنند باید اطمینان حاصل کنند که موارد زیر رعایت شود. از جمله: از داده‌های متنوع و بی‌طرف استفاده شود. شفافیت در تصمیم‌گیری وجود داشته باشد. نتایج مسئولانه، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها حفظ شود. نظارت انسانی و مسئولیت‌پذیری برای تصمیم‌گیری‌ها وجود داشته باشد. تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال و استفاده اخلاقی از فناوری را نیز مدنظر قرار دهند.
دقت الگوریتم‌های هوش مصنوعی به داده‌های مورد استفاده برای آموزش آنها بستگی دارد. بنابراین موسسات مالی باید اطمینان حاصل کنند که داده‌هایی که به کار می‌گیرند متنوع، بی‌طرف و نماینده همه گروه‌های اجتماعی است.
موسسات مالی باید انتقادپذیر باشند و هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک، فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را توضیح دهند. آنها همچنین باید مسئولیت هر گونه پیامد پیش‌بینی نشده‌ای را که ممکن است در نتیجه استفاده از هوش مصنوعی ایجاد شود، بپذیرند.
حجم زیادی از داده‌های شخصی برای هوش مصنوعی لازم است که سؤالاتی را در مورد امنیت داده‌ها و حریم خصوصی ایجاد می‌کند. مؤسسات مالی باید اطمینان حاصل کنند که از داده‌ها به شیوه‌ای ایمن و اخلاقی استفاده می‌کنند و اقدامات امنیتی لازم را برای جلوگیری از نقض داده‌ها در اختیار دارند.
هوش مصنوعی ابزاری است که می‌تواند به تصمیم‌گیری کمک کند. اما در نهایت، تصمیمات باید توسط انسان‌ها گرفته شود. بنابراین موسسات مالی باید اطمینان حاصل کنند که انتخاب‌های انجام شده با استفاده از هوش مصنوعی مشمول نظارت و پاسخگویی انسانی است.
استفاده بیش از حد از هوش مصنوعی در مدیریت ریسک‌های مالی ممکن است منجر به از دست دادن شغل و تغییر در ماهیت کار شود. مؤسسات مالی باید از چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال آگاه باشند. و مطمئن شوند که از این فناوری به لحاظ اخلاقی استفاده می‌کنند.
سخن پایانی
مدت زیادی از احاطه بازار مالی توسط هوش مصنوعی نگذشته است. فعلا زود است که بیان کنیم آیا هوش مصنوعی ضد رکود است یا خیر. تمامی مواردی که لازم است تا هوش مصنوعی ضد رکود و بحران عمل کند، بستگی به متمرکز یا غیرمتمرکز بودن این فضا دارد. اینکه اگر هوش مصنوعی در کنترل انسان‌ها باشد تا چه حد اطلاعات درست را در اختیار آنها قرار خواهند داد. به قول معروف باید دید و منتظر ماند تا واکنش هوش مصنوعی را در زمان‌های بحرانی بررسی کنیم.
چرا صرافی ارز دیجیتال اتراکس را انتخاب کنیم؟
صرافی ارز دیجیتال ایرانی اتراکس، یکی از پرچم داران صرافی های رمزنگاری شده در ایران است که با ویژگی‌های برجسته‌ی خود، به کاربران خدمات ارائه می‌دهد. در این مکان، کاربران از یک کیف پول اختصاصی بهره مند هستند و قابلیت معامله در محیطی امن و مطمئن را تجربه می‌کنند. کارمزدهای منصفانه اتراکس به معامله‌گران امکان معاملاتی با سود بیشتر را می‌دهد. تیم پشتیبانی اتراکس همیشه آماده پاسخگویی به سوالات و نیازهای کاربران است. با استفاده از روش‌های نوین، این صرافی تمرکز زیادی بر امنیت تراکنش‌ها دارد. فرآیند احراز هویت سریع به کاربران اجازه می‌دهد تا بلافاصله حساب خود را فعال کنند. اتراکس نسبت به دیگر صرافی‌ها محدودیت‌های کمتری برای واریز و برداشت وجوه دارد. با پشتیبانی از بیش از 400 ارز رمزنگاری شده، انواع گزینه‌ها در اختیار معامله‌گران است. طراحی جذاب و سرعت تراکنش‌های برتر، اتراکس را بین انبوه صرافی‌های دیجیتال ایران ممتاز می‌کند.
مطالب مرتبط:
آیا هوش مصنوعی می‌تواند به ترند بعدی ارزهای دیجیتال تبدیل شود
نقش هوش مصنوعی در استراتژی‌های معاملاتی مدرن
آیا هوش مصنوعی ترند انفجاری آلتکوین‌ها خواهد بود
نظرات
ارﺳﺎل ﻧﻈﺮ ﺟﺪﯾﺪ