كيف يعمل التعلم الآلي على تحسين الخدمات المصرفية الرقمية

أكثر من مجرد ترجمة نص أو التوصية بالفيديو الذي تشاهده بعد ذلك، فقد أحدث التعلم الآلي (مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي) تأثيرات كبيرة في أبرز الأماكن مثل الرعاية الصحية والخدمات المصرفية والمزيد.

في حين أن الرعاية الصحية كانت مقتصرة على عدد قليل من السيناريوهات، فقد ساعدت نماذج التعلم الآلي في الخدمات المصرفية على حل أكبر المخاوف وجعلت خدماتنا المصرفية اليومية سهلة. ستتعرف في هذا الدليل على تأثير التعلم الآلي في القطاع المصرفي وكيفية تعزيزه للخدمات المصرفية الرقمية.

ما هو التعلم الآلي (ML)؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الأنظمة من التعلم واتخاذ القرارات بنفسها باستخدام البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. يقوم بتحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط المختلفة والتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات. هناك ثلاثة أنواع أساسية من التعلم الآلي.

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف: في التعلم الآلي الخاضع للإشراف، يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المصنفة للتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات السابقة.
• التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة: من ناحية أخرى، في التعلم غير الخاضع للرقابة، يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات غير مصنفة ويتنبأ بالمخرجات من تلقاء نفسه بناءً على أنماط مخفية.
• التعلم المعزز: يتعلم النموذج في الوقت الفعلي بناءً على الملاحظات.

على سبيل المثال، تخيل أنك تريد جهاز كمبيوتر يمكنه التعرف على صور قطة. في التعلم الخاضع للإشراف، تقوم بتدريب جهاز كمبيوتر باستخدام صور تحمل علامة "قطة" و"ليست قطة"، ويتعلم النموذج عن القطط حتى يتمكن من التنبؤ بصورة القطة في البيانات.

وفي الوقت نفسه، في التعلم غير الخاضع للإشراف، يمكنك تدريب نموذج باستخدام بيانات غير مصنفة. هنا، لم تذكر صراحة أنها كانت قطة؛ ومع ذلك، بناءً على النمط المخفي أو البنية، يحدد النموذج النمط ويتنبأ بالقطط في المستقبل.

أخيرًا، في التعلم المعزز، يمكنك مكافأة النموذج إذا تعرف على القطة بشكل صحيح أو معاقبتها إذا لم تفعل ذلك، ويتعلم بناءً على التعليقات.

التعلم الآلي واسع النطاق. يستغرق الأمر سنوات لتعلم وفهم كيفية عمله. ومع ذلك، لا تحتاج إلى تعلم كل شيء عن التعلم الآلي لمعرفة كيفية تأثيره على حياتنا، وخاصة في مجال الخدمات المصرفية الرقمية؛ أصبح التعلم الآلي ضروريًا لتقديم خدمات أسرع وأكثر كفاءة وأمانًا.

تخصيص الخدمات المصرفية

يمكن للبنوك تقديم خدمات أكثر تخصيصًا باستخدام التعلم الآلي. ومن خلال تحليل معاملات العملاء ونشاط الحساب، يمكن للبنوك إنشاء عروض مخصصة بناءً على الأهداف المالية للعملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي في تحليل إنفاق العملاء وعادات الادخار وتاريخ المعاملات وتقديم توصيات مخصصة.

على سبيل المثال، إذا كنت تنفق الأموال باستمرار على الطعام أو الترفيه، فقد يقترح البنك بطاقة ائتمان ذات مزايا مصممة خصيصًا لتلك الفئات المحددة.

التصنيف الائتماني الديناميكي

تعتمد درجات الائتمان التقليدية على مجموعة محدودة من العوامل مثل الدخل ومستويات الديون والتاريخ الائتماني للفرد. ومع ذلك، فإن هذه العوامل لا تمثل الوضع المالي للمستخدم بأكمله.

بالإضافة إلى العوامل القياسية، باستخدام التعلم الآلي، يمكن للبنوك تقييم سلوك إنفاق العملاء، وتاريخ المعاملات، وحتى المؤشرات الاجتماعية مثل التعليم وتاريخ التوظيف، واختيار نمط الحياة، وغيرها من المعاملات المالية المعلوماتية لتقديم درجات الائتمان.

وهذا يساعد البنوك على إجراء تقييمات أكثر دقة وتجنب الأخطاء، فضلا عن مساعدة المستخدمين، وخاصة أولئك الذين لديهم تاريخ ائتماني محدود. كما يسمح للبنوك بتقديم الائتمان لعدد أكبر من الأشخاص، بما في ذلك أولئك الذين ربما تكون الأساليب التقليدية قد تجاهلتهم.

تعزيز كشف الاحتيال والأمن

يعد الأمان أحد أكبر المخاوف في مجال الخدمات المصرفية الرقمية. ونظراً لتزايد عمليات الاحتيال المصرفي، تحتاج البنوك إلى أنظمة فعالة لحماية المعلومات المالية الحساسة لعملائها. هذا هو المكان الذي يمكن أن يلعب فيه التعلم الآلي دورًا مهمًا في اكتشاف الاحتيال ومنعه.

باستخدام التعلم الآلي، يمكن للبنوك تحديد المعاملات المشبوهة في الوقت الفعلي ومنع المعاملات غير المصرح بها. علاوة على ذلك، تتعلم هذه النماذج وتتكيف مع أنواع جديدة من الاحتيال وتساعد في منعها. على سبيل المثال، إذا قام العميل بإجراء عملية سحب كبيرة من موقع غير مألوف، فيمكن لنظام التعلم الآلي الإبلاغ عن هذا السلوك وتنبيه العميل أو ببساطة حظر المعاملة.

إلى جانب ذلك، وباستخدام نماذج تعلم الآلة المختلفة، يمكن للبنوك تتبع السلوكيات الفريدة للعملاء للتحقق من هويتهم كعملاء. يتضمن ذلك تحليل مدى سرعة كتابة العملاء أو لحظة استخدام الماوس أو كيفية تفاعلهم مع هواتفهم المحمولة، بالإضافة إلى التحقق مما إذا كانت الأنماط الحالية مشابهة للبيانات التاريخية للعميل للتأكد من صاحب الحساب الفعلي.

تحسين خدمات السحب على المكشوف

تعد حماية السحب على المكشوف ميزة شائعة تقدمها العديد من البنوك لمنع العملاء من تكبد الرسوم عندما لا يكون لديهم ما يكفي من المال في حساباتهم لتغطية المعاملة. باستخدام التعلم الآلي، تدير البنوك تغطية السحب على المكشوف بشكل أكثر فعالية من خلال تحليل سلوك العملاء، أو عادات الإنفاق، أو توقيت المعاملات، أو أرصدة الحسابات ووضع العلامات على الحسابات المعرضة لخطر السحب على المكشوف.

وباستخدام هذه البيانات، يمكن للبنوك بعد ذلك إرسال إشعارات إلى العملاء، مما يمنحهم فرصة لتحويل الأموال أو إلغاء دفعة معلقة. يسمح ML أيضًا للبنوك بتقديم خدمات حماية السحب على المكشوف أكثر تخصيصًا بدلاً من حل واحد يناسب الجميع. يمكن للبنوك استخدام التعلم الآلي لتقييم الوضع المالي للعميل وتقديم تغطية السحب على المكشوف التي تناسب احتياجاتهم.

على سبيل المثال، قد يتم تقديم مستوى أعلى من الحماية للعملاء الذين يواجهون بشكل متكرر مشكلات انخفاض الرصيد، بينما قد يحصل العملاء الذين لديهم نشاط حساب مستقر على خيار مختلف. وهذا يضمن أنك تدفع فقط مقابل مستوى الحماية الذي تحتاجه حقًا، دون أي رسوم إضافية.

تحسين دعم العملاء

يعد دعم العملاء الموثوق به هو الجزء الأكثر أهمية في الخدمات المصرفية الرقمية. تستخدم معظم البنوك الآن روبوتات الدردشة الذكية والمساعدين الافتراضيين والأنظمة الآلية المختلفة لمساعدة العملاء في الحصول على الدعم. بدءًا من الإجابة على أسئلة العملاء وحتى الدعم الشخصي، يمكن أن يساعد التعلم الآلي البنوك على بناء الثقة وحل مشكلات العملاء بسرعة.

يمكن لروبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي المساعدة في الإجابة على استفسارات العملاء في الوقت الفعلي، وفهم مجموعة واسعة من أسئلة العملاء والرد عليها، وتقديم إرشادات مخصصة. وبهذه الطريقة، تقلل البنوك من أوقات الانتظار وتطلق العنان للوكلاء البشريين للتركيز على القضايا الأكثر تعقيدًا.

المساعدون الظاهريون للدعم الشخصي

مثل روبوتات الدردشة، أصبح المساعدون الافتراضيون شائعين في تقديم الدعم الشخصي. يستخدم هؤلاء المساعدون الافتراضيون التعلم الآلي لتحليل بيانات العملاء وتقديم نصائح أو معلومات مخصصة وفقًا للبيانات المرتبطة بحسابات العملاء.

على سبيل المثال، قد يوصي المساعد الافتراضي بحساب توفير محدد بناءً على الأهداف المالية للعميل، بل ويذكر العملاء بفواتيرهم القادمة بناءً على عادات الإنفاق المعتادة لديهم. بمرور الوقت، عندما يتعلم المساعد من التفاعلات السابقة، يصبح أفضل في توقع احتياجاتك ويقدم لك المزيد والمزيد من النصائح ذات الصلة.

أتمتة العمليات الروتينية

يتيح التعلم الآلي أيضًا للبنوك أتمتة المهام الأكثر شيوعًا، مثل عمليات إدخال البيانات والتحقق من المستندات، لتوفير الوقت والموارد البشرية. وهذا يساعد البنوك على تسريع العمليات وكذلك تقليل الأخطاء البشرية.

على سبيل المثال، يمكن لأنظمة التعلم الآلي تصنيف المستندات المالية وفرزها تلقائيًا، بالإضافة إلى التحقق من معلومات العملاء، وحتى معالجة القروض أو المطالبات بسرعة أكبر. تعمل الأتمتة أيضًا على توفير المال، مما يسمح للبنوك بتركيز مواردها على الابتكار وتقديم خدمات أفضل لك وللعملاء الآخرين.

تحسين قرارات القروض

يعمل التعلم الآلي أيضًا على تغيير كيفية إصدار البنوك للقروض. إلى جانب درجات الائتمان التقليدية، يمكن للبنوك تحليل أنماط إنفاق المستخدم واتخاذ قرارات إقراض دقيقة. وبهذه الطريقة، يمكن للبنك والمقترض الاستفادة من التعلم الآلي.

خاتمة

تلعب ML دورًا مهمًا حقًا في إعادة تشكيل الخدمات المصرفية الرقمية. إنها تشارك في تعزيز التخصيص وتحسين اكتشاف الاحتيال، بالإضافة إلى تبسيط دعم العملاء وقيادة مستقبل الخدمات المصرفية. مع استمرار معظم البنوك في اعتماد هذه التقنيات، يمكنك أنت والعملاء الآخرون توقع تجارب أكثر تخصيصًا وأمانًا أفضل وخدمات مالية مبتكرة. إن إمكانات التعلم الآلي في الخدمات المصرفية هائلة، وسوف تستمر في النمو مع تطور التكنولوجيا.