فرصت ها و چالش های هوش مصنوعی در بازار سرمایه

به گزارش پرشین خبر از مدیریت ارتباطات بورس تهران، هوش مصنوعی (AI) در سال‌های اخیر به طور فزاینده‌ای در بازار‌های مالی مورد استفاده قرار گرفته است. این تکنولوژی پتانسیل‌های زیادی برای بهبود تصمیم گیری، کاهش هزینه ها، افزایش کارایی بازار و ارایه خدمات بهتر به مشتریان دارد. اما در عین حال می‌تواند چالش‌هایی نظیر افزایش نوسانات بازار، مشکلات قانونی، و تهدیدات امنیتی به همراه داشته باشد. به نظر می‌رسد اندیشمندان مختلف نظرات متفاوتی در مورد مزایا و معایب آن دارند و هر دو روی سکه را مورد توجه قرار داده اند.
هدف اصلی هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی، دستیابی به بینش بهتر در رفتار مشتریان، شناسایی ریسک‌ها و استفاده از فرصت‌ها است. با استفاده از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، موسسات مالی قادر خواهند بود اطلاعات حیاتی را از داده‌های کلان استخراج و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. این تکنولوژی می‌تواند برای تحلیل احساسات مشتریان و پیش بینی‌های مختلف مالی استفاده شود و قادر است برای شناسایی الگو‌های مشکوک مانند فعالیت‌های تقلبی یا خسارات مالی در مراحل اولیه به کار رود، که این امر به موسسات اجازه می‌دهد تا خطرات را به سرعت کاهش دهند.

سازمان‌ها با ادغام هوش مصنوعی مولد در راه حل‌های کشف جرایم مالی خود، می‌توانند ریسک‌ها را کاهش دهند، کارایی قابل توجهی داشته باشند و استاندارد‌های نظارتی را رشد دهند.

هوش مصنوعی، این توانایی را دارد که صنعت مالی را متحول و کارآمدتر کند، تجارب مشتری را افزایش و هزینه‌ها را کاهش دهد و محصولات و خدماتی جدید ایجاد کند. برخی صنایع مانند بانک ها، پیش از این شروع به پذیرش هوش مصنوعی کرده اند، اما حوزه خدمات مالی هنوز برای یادگیری از پیشرفت سایر صنایع راهی طولانی در پیش دارد.
در کنار امکانات جدیدی که هوش مصنوعی برای خدمات مالی فراهم می‌کند، ریسک‌های جدیدی هم به وجود می‌آورد. سوگیری ها، مدل‌های مالی، امنیت سایبری و مسائل مربوط به انطباق با قوانین از جمله موانعی هستند که هوش مصنوعی برای موسسات مالی ایجاد می‌کند. علاوه بر این، در موسسات مالی با قصد استفاده طولانی مدت از هوش مصنوعی، چالش‌های جدی پایداری مطرح است.

به طور خلاصه، به نظر می‌رسد می‌توان فواید و خطرات ناشی از هوش مصنوعی را در موسسات مالی به شرح زیر فهرست کرد:
۱. فواید هوش مصنوعی برای مؤسسات مالی
۱ ـ ۱ بهبود خدمات مشتریان: استفاده از سیستم‌های پاسخگو مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند سرعت پاسخ دهی به مشتریان را افزایش داده و در نتیجه، رضایت مشتریان را بالا ببرد. هوش مصنوعی حتی قادر به تحلیل داده‌ها در زمان واقعی است و می‌تواند نیاز‌های مشتریان را پیش بینی کند و به آن‌ها پیشنهاد‌هایی مطابق با اولویت‌ها ارایه دهد.
۱ ـ ۲ کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره وری: هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از فرآیند‌های دستی و زمان بر را خودکار کند. موسسات مالی با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از خدمات را بدون نیاز به نیروی انسانی زیاد و با دقت بالا ارایه دهند، که منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی می‌شود.
۱ ـ ۳ تحلیل دقیق‌تر و پیش بینی‌های بهتر: هوش مصنوعی می‌تواند مقادیر زیادی داده را به‌طور همزمان تحلیل کند. به این ترتیب، این امکان برای موسسات مالی فراهم می‌آید تا در مورد سرمایه گذاری ها، مدیریت ریسک، و پیش بینی نوسانات بازار تصمیمات بهتری بگیرند.
۱ ـ ۴ شفافیت و دقت در مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی ریسک‌ها و خطرات مالی نقش مهمی ایفا و به موسسات کمک کند تا مواردی مانند تقلب، پولشویی و ریسک‌های اعتباری سریع‌تر و دقیق‌تر شناسایی شوند.

۲. ریسک‌های هوش مصنوعی برای موسسات مالی
۲ ـ ۱ ریسک‌های امنیتی و حریم خصوصی: یکی از بزرگترین چالش‌ها در استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی، حفاظت از داده‌های حساس مشتریان است. هوش مصنوعی نیازمند دسترسی به حجم زیادی از داده‌های شخصی و مالی است. این داده‌ها اگر به‌طور ناامن ذخیره یا منتقل شوند، می‌توانند مورد سواستفاده قرار گیرند. حملات سایبری ممکن است سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدف قرار دهد و اطلاعات حساس را فاش کند.
۲ ـ ۲ مشکلات مرتبط با تصمیمات الگوریتمی: هوش مصنوعی معمولا از الگوریتم‌های پیچیده برای تصمیم گیری استفاده می‌کند که این فرآیند می‌تواند بدون دخالت انسان و نظارت دقیق صورت گیرد. یکی از مشکلات این است که الگوریتم‌ها ممکن است به‌طور ناخواسته تبعیض قایل شوند یا خطا‌های غیرقابل پیش بینی انجام دهند.
۲ ـ ۳ وابستگی به سامانه‌های خودکار: در صورت وقوع خطا یا نقص در سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، موسسات مالی می‌توانند با مشکلات جدی مواجه شوند. وابستگی به این ابزار ممکن است موجب از دست دادن کنترل بر فرآیند‌ها شود.
۲ ـ ۴ مشکلات قانونی و اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در خدمات مالی به ویژه در حوزه‌های اعتبارسنجی و پیش بینی‌ها ممکن است نگرانی‌های حقوقی و اخلاقی ایجاد کند. مثلا، اگر الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌طور ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز بر اساس جنسیت، نژاد یا سایر ویژگی‌های غیرمرتبط با صلاحیت مالی افراد تصمیم بگیرند، ممکن است منجر به نقض قوانین حقوق مصرف کنندگان شود.
۲ ـ ۵ عدم شفافیت و قابلیت توضیح پذیری: در بسیاری از سامانه‌های هوش مصنوعی، فرآیند‌های تصمیم گیری به طور شفاف قابل توضیح نیستند. این موضوع می‌تواند مشکلاتی در بررسی و ارزیابی صحت تصمیمات ایجاد کند، و اگر موسسات نتوانند دلیل تصمیمات خود را برای مشتریان یا مقامات نظارتی توضیح دهند، می‌تواند آنها را با مشکلات قانونی رو به رو کند.
برای بهره برداری کامل از هوش مصنوعی، موسسات مالی باید اطمینان حاصل کنند که این تکنولوژی به درستی پیاده سازی و پشتیبانی می‌شود. این امر نیازمند دسترسی به داده‌های صحیح و سامانه‌های تحلیلی مناسب است و همچنین باید نظامی ایجاد شود که به هوش مصنوعی اجازه دهد تا داده‌ها را به‌طور موثر در زمان واقعی ذخیره و پردازش کند. علاوه بر این، موسسات مالی بایستی اقداماتی در راستای بهبود امنیت، شفافیت و انطباق با مقررات صنعت انجام دهند؛ از جمله این که موسسات باید الگوریتم‌ها را به گونه‌ای طراحی کنند که قابل فهم و قابل توضیح باشد، تا حد زیادی اقدامات امنیتی ارتقا یابد و از سامانه‌های رمزنگاری و پروتکل‌های امنیتی مناسب برای حفاظت از داده‌های حساس مشتریان استفاده شود؛ همچنین، باید نظارتی مستمر بر عملکرد هوش مصنوعی اعمال شود تا اطمینان حاصل گردد که آن‌ها به درستی عمل می‌کنند.
در مجموع، هوش مصنوعی در مسیر متحول سازی بخش خدمات مالی است و فرصت‌هایی جدید را برای رشد و نوآوری ایجاد می‌کند، اما برای استفاده موثر و امن از آن، باید به‌درستی پیاده سازی و پشتیبانی شود.