کد خبر: ۴۲۸۱۶۳۶

تاریخ: ۲۰ ارديبهشت ۱۴۰۴ - ۲۲:۱۹

معرفی کتاب «هوش مصنوعی و بانک»

کتاب «هوش مصنوعی و بانک» به قلم سیدمجید نبوی، رضا سخنور و میلاد شجاعی توسط انتشارات ارشک و در ۳۸۵ صفحه به چاپ رسیده است.

به گزارش ایکنا، کتاب «هوش مصنوعی و بانک» به قلم سیدمجید نبوی، رضا سخنور و میلاد شجاعی توسط انتشارات ارشک و در 385 صفحه به چاپ رسیده که در ادامه بخش‌هایی از این کتاب معرفی می‌شود.

در دنیای امروز که فناوری با سرعتی شگرف در حال دگرگونی صنایع مختلف است، صنعت بانکداری نیز از این قاعده مستثنی نیست. هوش مصنوعی به عنوان یکی از پیشروترین فناوری‌های این عصر، پتانسیل ایجاد تحولی بنیادین در نحوه ارائه خدمات مالی، مدیریت ریسک، ارتقای تجربه مشتری و افزایش بهره‌وری در بانک‌ها را داراست. کتاب «هوش مصنوعی و بانک» تألیف دکتر سیدمجید نبوی، دکتر مجتبی سخنور و میلاد شجاعی، اثری جامع و کاربردی است که به بررسی دقیق و همه‌جانبه نقش و جایگاه این فناوری نوین در صنعت بانکداری می‌پردازد. این کتاب که توسط انتشارات ارشک به چاپ رسیده ، راهنمایی ارزشمند برای مدیران، کارشناسان، دانشجویان و تمامی علاقه‌مندان به درک عمیق‌تر چگونگی هم‌افزایی هوش مصنوعی و نظام بانکی است.

کتاب در ۳۸۵ صفحه و در قالب چندین فصل و بخش‌، خواننده را با مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی آغاز کرده و به تدریج به سمت کاربردهای تخصصی آن در صنعت بانکداری هدایت می‌کند. نویسندگان با ارائه نمونه‌های موفق داخلی و بین‌المللی و همچنین بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو، تصویری روشن از آینده بانکداری هوشمند ترسیم می‌کنند.

مروری بر فصل‌های کتاب:

کتاب با یک مقدمه آغاز می‌شود که در آن به تعریف هوش مصنوعی و تاریخچه مختصر آن پرداخته شده و اهمیت و جایگاه این فناوری در صنعت بانکداری مورد تاکید قرار می‌گیرد. این بخش به نقش هوش مصنوعی در افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها، بهبود امنیت، بهینه‌سازی اعتبارسنجی و افزایش رضایت مشتری می‌پردازد و نمونه‌های موفقی از بانک‌های پیشرو جهان مانند JPMorgan Chase، HSBC و Wells Fargo را معرفی می‌کند.

فصل اول: آشنایی با مفاهیم اولیه

این فصل به عنوان سنگ بنای ورود به مباحث تخصصی‌تر، به معرفی مفاهیم کلیدی اختصاص یافته است.

بخش اول: مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی: در این بخش، خواننده با تعاریف، ویژگی‌ها و دسته‌بندی‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آشنا می‌شود. تفاوت این دو مفهوم و کاربردهای اولیه‌شان در بانکداری مانند مدیریت ریسک اعتباری، کشف تقلب مالی و تحلیل احساسات مشتریان تشریح می‌گردد.

بخش دوم: مفهوم داده و انواع آن: اهمیت داده به عنوان خوراک اصلی سیستم‌های هوش مصنوعی بر کسی پوشیده نیست. این بخش به تفصیل به بررسی داده‌های ساختاریافته، غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته و کاربرد هر یک در صنعت بانکداری می‌پردازد.

بخش سوم: اهمیت داده‌کاوی در صنعت بانکداری: داده‌کاوی به عنوان فرآیندی برای کشف دانش از میان حجم انبوهی از داده‌ها، نقشی حیاتی در بانکداری مدرن ایفا می‌کند. کاربردهای داده‌کاوی در تحلیل اعتبار مشتریان، کشف تقلب، بهینه‌سازی مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و تحلیل احساسات، همراه با معرفی تکنیک‌هایی چون درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی، در این بخش مورد بررسی قرار می‌گیرد.

بخش چهارم و پنجم: زیرشاخه‌های مرتبط با هوش مصنوعی و معرفی اصطلاحات کلیدی: در ادامه، زیرشاخه‌های مهمی چون یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین معرفی شده و اصطلاحات کلیدی هوش مصنوعی در حوزه بانکداری از جمله مدل‌سازی پیش‌بینی، تحلیل داده‌های کلان، سیستم‌های توصیه‌گر، هوش تجاری، ربات‌های نرم‌افزاری (RPA) و امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی تشریح می‌شوند.

بخش ششم: مفهوم الگوریتم، مدل و پیش‌بینی: درک مفاهیم الگوریتم، مدل و توانایی پیش‌بینی در هوش مصنوعی برای فعالان صنعت بانکداری ضروری است. این بخش به کاربردهای عملی این مفاهیم در صنعت بانکداری می‌پردازد.

فصل دوم: تاریخچه و روند توسعه هوش مصنوعی در بانکداری

این فصل نگاهی تاریخی به تحول بانکداری و نقش فزاینده هوش مصنوعی در این مسیر دارد.

بخش اول: سیر تحول بانکداری سنتی به دیجیتال و هوشمند: این بخش، گذار از بانکداری سنتی به بانکداری دیجیتال و در نهایت بانکداری هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده را بررسی می‌کند.

بخش دوم: مروری بر بانکداری دیجیتال در ایران و جهان: وضعیت بانکداری موبایلی، اینترنتی و ظهور نئوبانک‌ها در سطح جهانی و همچنین در ایران مورد تحلیل قرار می‌گیرد.

بخش سوم: روند سیاست‌گذاری و مقررات‌گذاری: با توجه به اهمیت روزافزون هوش مصنوعی، چارچوب‌های قانونی و مقرراتی مرتبط با آن در سطح جهانی (اروپا، آمریکا، چین و آسیا) و همچنین وضعیت سیاست‌گذاری در ایران بررسی می‌شود.

در ادامه فصل به بانک‌های پیشگام در هوش مصنوعی مانند جی‌پی مورگان پرداخته شده و نمونه‌های موفق بین‌المللی و داخلی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی معرفی می‌شوند.

فصل سوم: کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بانکداری

این فصل به طور گسترده به کاربردهای متنوع هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بانکداری می‌پردازد و شامل بخش‌های متعددی است:

شخصی‌سازی خدمات بانکی و بازاریابی هوشمند: چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات متناسب با نیاز هر مشتری و اجرای کمپین‌های بازاریابی هدفمند.

مدیریت ریسک و تحلیل ریسک اعتباری: کاربرد الگوریتم‌های هوشمند در ارزیابی دقیق‌تر ریسک اعتباری مشتریان و پرتفوی وام بانک‌ها.

مدیریت هوشمند پول‌شویی (AML): استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص الگوهای مشکوک، تحلیل داده‌های تراکنشی در مقیاس بزرگ و کاهش هشدارهای نادرست در سیستم‌های ضد پول‌شویی.

مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مبتنی بر هوش مصنوعی: بهره‌گیری از چت‌بات‌های هوشمند، پیش‌بینی نیازهای مالی مشتریان و مدیریت نرخ ریزش مشتری.

تحلیل رفتار مشتری و پیش‌بینی نیاز مشتریان: درک عمیق‌تر رفتار مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات بهتر و پیش‌بینی نیازهای آتی آن‌ها.

هوشمندسازی احراز هویت و جلوگیری از تقلب: کاربرد روش‌هایی مانند احراز هویت بیومتریک، احراز هویت چندعاملی و یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری و کشف تقلب، مقابله با حملات فیشینگ و جلوگیری از پول‌شویی.

چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی هوشمند: نقش پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و تشخیص احساسات در ارائه پشتیبانی ۲۴ ساعته، شخصی‌سازی خدمات و کاهش هزینه‌ها از طریق دستیارهای هوشمند.

تحلیل داده‌های بزرگ بانکی (Big Data) و هوش تجاری: استفاده از تحلیل داده‌های کلان و ابزارهای هوش تجاری برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند، مدیریت ریسک، شناسایی تقلب و بهینه‌سازی عملکرد بانک.

استفاده از ربات‌های نرم‌افزاری (RPA) در فرآیندهای بانکی: خودکارسازی فرآیندهای تکراری مانند پردازش تراکنش‌ها، احراز هویت مشتریان (KYC) و مدیریت اسناد به منظور کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی.

بهینه‌سازی شعب فیزیکی: تحلیل داده‌ها برای مکان‌یابی بهینه شعب، تخصیص منابع و بهبود تجربه مشتری در شعب با کمک سیستم‌های خودکار و حتی ربات‌های فیزیکی.

تحلیل احساسات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی: استفاده از پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی رضایت مشتریان، مدیریت بحران و تحلیل رقابتی بر اساس بازخوردهای موجود در شبکه‌های اجتماعی.

امنیت سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی: تقویت امنیت سایبری بانک‌ها از طریق تشخیص تقلب، شناسایی حملات فیشینگ، احراز هویت هوشمند و مقابله با حملات DDoS.

استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت سرمایه و دارایی‌ها: تحلیل داده‌های مالی در مقیاس کلان، پیش‌بینی روندهای بازار، بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری و الگوتریدینگ.

فصل چهارم: فناوری‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی در بانکداری

این فصل به معرفی فناوری‌ها و ابزارهای پایه‌ای می‌پردازد که ستون فقرات سیستم‌های هوش مصنوعی در بانکداری را تشکیل می‌دهند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (نظارت‌شده و بدون نظارت): بررسی عمیق‌تر الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت و کاربرد آن‌ها در بانکداری.

شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق: تشریح اصول کارکرد شبکه‌های عصبی و کاربردهای گسترده یادگیری عمیق در تشخیص چهره، پردازش اسناد و پیش‌بینی بازارهای مالی.

پردازش زبان طبیعی (NLP): کاربرد NLP در چت‌بات‌ها، تحلیل اسناد حقوقی، تحلیل احساسات و ترجمه.

پردازش تصویر و بینایی ماشین: استفاده از این فناوری در تأیید اسناد بانکی، احراز هویت بیومتریک، خواندن چک‌ها و بهبود امنیت خودپردازها.

اینترنت اشیا (IoT) و تلفیق آن با هوش مصنوعی: بررسی مفاهیم، زیرساخت‌ها و کاربردهای ترکیب IoT و AI در خدمات بانکی.

فناوری‌های ابری (Cloud Computing): نقش رایانش ابری در پردازش داده‌های حجیم، شخصی‌سازی خدمات و بهینه‌سازی عملیات بانکی مبتنی بر هوش مصنوعی.

معرفی پلتفرم‌های معتبر جهانی: بررسی قابلیت‌ها و کاربردهای پلتفرم‌های Azure AI، AWS AI و Google Cloud AI در صنعت بانکداری.

فناوری بلاکچین و ترکیب آن با هوش مصنوعی: کاربردهای هم‌افزای بلاکچین و هوش مصنوعی در افزایش امنیت، شفافیت، تشخیص تقلب و مبارزه با پول‌شویی.

فناوری Edge Computing: نقش محاسبات لبه در پردازش سریع‌تر داده‌ها، مدیریت ریسک، بهینه‌سازی خودپردازها و بهبود تجربه مشتری در بانکداری دیجیتال.

معرفی ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز: نگاهی به کتابخانه‌های محبوبی چون TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn و کاربرد آن‌ها در صنعت بانکداری.

فصل پنجم: مزایا و فرصت‌های استفاده از هوش مصنوعی در بانک‌ها

این فصل به تشریح دستاوردهای قابل توجهی می‌پردازد که هوش مصنوعی برای صنعت بانکداری به ارمغان می‌آورد.

افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها: خودکارسازی فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های هوشمند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌های عملیاتی می‌شود.

ارتقاء تجربه کاربری و رضایت مشتریان: شخصی‌سازی خدمات، پاسخگویی سریع از طریق چت‌بات‌ها و افزایش امنیت، رضایت مشتریان را بهبود می‌بخشد.

افزایش دقت در تصمیم‌گیری‌ها و کاهش خطاهای انسانی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل دقیق داده‌ها، به کاهش خطاهای انسانی در ارزیابی ریسک، تشخیص تقلب و سایر فرآیندهای بانکی کمک می‌کنند.

بهبود امنیت و کاهش کلاهبرداری مالی: سیستم‌های هوشمند قادر به شناسایی الگوهای پیچیده تقلب و تهدیدات سایبری هستند.

نوآوری در محصولات و خدمات بانکی: هوش مصنوعی زمینه را برای ارائه محصولات و خدمات نوین مانند بانکداری باز، دستیارهای مجازی پیشرفته و وام‌دهی هوشمند فراهم می‌کند.

ایجاد مزایای رقابتی: بانک‌هایی که از هوش مصنوعی به طور موثر استفاده می‌کنند، از طریق بهبود تحلیل داده‌ها، افزایش بهره‌وری، امنیت بالاتر و شخصی‌سازی خدمات، به مزیت رقابتی دست می‌یابند.

ایجاد شفافیت بیشتر در فرآیندهای بانکی: هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل و شفاف‌سازی تراکنش‌های مالی، گزارش‌های مالی و فرآیندهای اعتبارسنجی کمک کند.

فصول بعدی کتاب نیز به چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی (فنی، قانونی، اخلاقی، اقتصادی و فرهنگی) ، نمونه‌های موفق و ناموفق جهانی ، تدوین استراتژی و نقشه راه پیاده‌سازی و در نهایت جمع‌بندی و پیشنهادات برای آینده می‌پردازد.

چرا این کتاب را باید خواند؟

کتاب «هوش مصنوعی و بانک» تنها یک معرفی نظری از مفاهیم نیست، بلکه با ارائه مطالعات موردی واقعی از بانک‌های ایرانی و خارجی ، به خواننده کمک می‌کند تا درک عملی از نحوه پیاده‌سازی و نتایج حاصل از به‌کارگیری هوش مصنوعی در دنیای واقعی بانکداری پیدا کند. نویسندگان با زبانی شیوا و ساختاری منسجم، پیچیده‌ترین مباحث فنی را نیز به گونه‌ای قابل فهم ارائه کرده‌اند. این اثر نه تنها به مدیران بانکی کمک می‌کند تا استراتژی‌های تحول دیجیتال خود را با دیدی بازتر تدوین کنند، بلکه برای کارشناسان فنی، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و پژوهشگران این حوزه نیز منبعی غنی و الهام‌بخش خواهد بود. پرداختن به چالش‌های پیاده‌سازی از جمله مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، نیاز به زیرساخت‌های قوی و ریسک سوگیری در مدل‌ها ، از دیگر نقاط قوت کتاب است که نگاهی واقع‌بینانه به این فناوری ارائه می‌دهد.

در مجموع، «هوش مصنوعی و بانک» یک اثر به‌روز، جامع و کاربردی است که می‌تواند به عنوان یک مرجع کلیدی برای همه کسانی که به دنبال درک و استفاده از پتانسیل عظیم هوش مصنوعی در شکل‌دهی به آینده صنعت بانکداری هستند، مورد استفاده قرار گیرد. این کتاب چراغ راهی برای ورود بانک‌ها به عصر نوین بانکداری هوشمند و رقابتی‌تر شدن در بازارهای مالی داخلی و بین‌المللی است.