بازسازی پشته فناوری: آینده بانک‌ها در گرو اولویت دادن به هوش مصنوعی
در دنیای پرشتاب و دیجیتالی امروز، بانک‌ها برای ایجاد ارزش پایدار و حفظ جایگاه رقابتی خود، نیازمند بازنگری عمیق در زیرساخت‌های فناوری خود هستند. در این مسیر، هوش مصنوعی به‌ویژه هوش مصنوعی مولد (Gen AI)، به‌عنوان یکی از تحولات کلیدی، نقش محوری ایفا می‌کند. ظهور این فناوری‌های نوآورانه، نه‌تنها روش‌های سنتی بانکداری را به چالش کشیده، بلکه بازسازی و ارتقای پشته فناوری را به ضرورتی اجتناب‌ناپذیر تبدیل کرده است.
نسخه‌های قدیمی فناوری که شاید تا چند سال پیش کارآمد به نظر می‌رسیدند، دیگر توان مقابله با نیازها و انتظارات جدید مشتریان و بازار را ندارند. به‌روزرسانی پشته فناوری، با تأکید بر عناصر جدیدی که توسط هوش مصنوعی تقویت شده‌اند، به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا خدمات شخصی‌سازی شده‌تر، فرآیندهای کارآمدتر و بینش‌های عمیق‌تر از داده‌ها ارائه کنند. در این مسیر، اولویت دادن به هوش مصنوعی نه‌تنها یک انتخاب، بلکه شرط بقا و پیشرفت در صنعت بانکداری آینده است.
پشته هوش مصنوعی: مسیر تحول بانکداری با سیستم‌های چندعاملی
برای آنکه بانک‌ها بتوانند از قدرت کامل هوش مصنوعی بهره‌مند شوند، نیاز به یک پشته هوش مصنوعی جامع و چندلایه دارند که نه‌تنها به مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی متکی است، بلکه کل سازمان را در مسیر تحول دیجیتال هدایت کند.
در زمینه بانکداری و هوش مصنوعی از این دستنوشته، پشته (AI Stack) اشاره به یک معماری چندلایه‌ای دارد که شامل بخش‌های مختلفی از فناوری، داده‌ها، مدل‌ها و فرآیندهای عملیاتی است. این پشته برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی و بهره‌برداری از آن در مقیاس سازمانی طراحی شده است. هر لایه در این پشته، مانند تعامل (Engagement) یا مدل عملیاتی (Operating Model)، یک جنبه کلیدی از سیستم کلی را نمایندگی می‌کند.
پشته هوش مصنوعی مبتنی بر سیستم‌های چندعاملی در بانکداری
پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانک‌ها فراتر از بهره‌گیری صرف از مدل‌های پیشرفته است. این فرآیند نیازمند طراحی و اجرای یک پشته توانمندی جامع است که چهار لایه اصلی را در بر می‌گیرد: تعامل (Engagement)، تصمیم‌گیری (Decision Making)، فناوری و داده‌های اصلی (Core Technology and Data) و مدل عملیاتی (Operating Model). هر یک از این لایه‌ها، با نقش منحصربه‌فرد خود، به سرمایه‌گذاری استراتژیک و طراحی دقیق نیاز دارند تا بتوانند هماهنگی، بهره‌وری و عملکرد بهینه را در تمامی جنبه‌های عملیات بانکداری تضمین کنند.
ظهور فناوری‌های جدید، به‌ویژه هوش مصنوعی مولد (Gen AI)، این پشته توانمندی را به نسخه‌ای ارتقا داده است که نسبت به سال 2020 به‌مراتب کامل‌تر و پیشرفته‌تر است. عناصر جدید اضافه‌شده، که با سایه‌های آبی مشخص شده‌اند، به بانک‌ها امکان می‌دهند تا نه‌تنها تجربه مشتری را بهبود بخشند، بلکه در فرآیندهای تصمیم‌گیری و عملیاتی نیز تحولی عمیق ایجاد کنند. این معماری نوین، با تمرکز بر بهره‌برداری از هوش مصنوعی، آینده‌ای هوشمندتر و رقابتی‌تر برای بانک‌ها ترسیم می‌کند.
معرفی لایه های مطرح شده در معماری چندلایه‌ای از شکل بالا
لایه تعامل (Engagement)
این لایه به نحوه تعامل بانک ها با مشتریان، کارکنان و شرکای خود از طریق کانال‌های مختلف می‌پردازد. هدف آن بهبود تجربه کاربران و افزایش بهره‌وری کارکنان است.
- ویژگی‌ها:
- تجربیات چندحالته مکالمه‌ای: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ارائه خدمات از طریق متن، صوت و ویدئو؛
- محصولات و خدمات هوشمند: ارائه خدمات شخصی‌سازی شده مبتنی بر نیازها و رفتارهای مشتری؛
- تجارب فراکانالی: هماهنگی و انسجام در تعاملات مشتریان، کارکنان و شرکا در تمام کانال‌ها؛
- همزادهای دیجیتال: شبیه‌سازی رفتار مشتریان و کارکنان برای بهینه‌سازی تجربه‌ها؛
لایه تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Decision Making)
این لایه مسئول استفاده از هوش مصنوعی مولد برای بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری در بانک‌ها است.
- ویژگی‌ها:
- هماهنگ‌کننده‌های هوش مصنوعی: ترکیبی از ابزارهای خودکارسازی برای مدیریت و سامان‌دهی جریان‌های کاری روتین بانکی؛
- عوامل هوش مصنوعی تخصصی: مدل‌هایی که وظایف خاصی مانند تحلیل ریسک، تشخیص کلاهبرداری، یا ارائه مشاوره حقوقی را به عهده خواهند گرفت؛
- مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده: پیش‌بینی رفتار مشتری، تحلیل اعتبار، جمع‌آوری مطالبات و تعامل با مشتریان؛
- فعال‌سازهای هوش مصنوعی: شامل اجزای قابل‌استفاده مجدد، پروتکل‌های امنیتی و خدمات مدیریت خطر؛
لایه فناوری و داده‌های اصلی (Core Technology and Data)
این لایه زیربنای فناوری و داده‌ای پشته است که برای اجرای هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده است.
- ویژگی‌ها:
- هوش مصنوعی صنعتی و یادگیری ماشین: ابزارهایی برای مشاهده‌پذیری عملیات، ارکستریشن مدل‌های یادگیری بزرگ (LLM) و امنیت داده‌ها؛
- داده‌های سازمانی: فرآیندهای ورود داده، پیش‌پردازش و استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها؛
- فناوری و زیرساخت: طراحی زیرساخت‌های مدرن مانند معماری API، امنیت سایبری و مدرن‌سازی سیستم‌ها و زیر سیستم های بانکی؛
لایه مدل عملیاتی (Operating Model)
این لایه چگونگی عملکرد سازمان را بر اساس مدل‌های عملیاتی و استراتژی‌های تحول دیجیتال نشان می‌دهد.
- ویژگی‌ها:
- مدل عملیاتی پلتفرم: تیم‌هایی متشکل از کسب‌وکار، فناوری و داده که با مدل‌ها و عوامل هوش مصنوعی کار می‌کنند؛
- روش‌های کار چابک: تقویت نوآوری و بهره‌وری از طریق تیم‌های چابک؛
- کنترل مرکزی هوش مصنوعی: مرکزی برای نظارت بر عملیات و استراتژی‌های مرتبط با هوش مصنوعی مولد؛
- استراتژی نیروی کار مدرن: توسعه فرهنگ و مهارت‌هایی که به بهره‌برداری بهتر از هوش مصنوعی مولد کمک می‌کنند؛
- دفتر پایش ارزش: مرکزی برای رصد تحولات و اندازه‌گیری تأثیرات آنها؛
جمع‌بندی و توصیه برای نوسازی زیرساختی پشته فناوری در بانک‌ها
بانک‌ها برای بهره‌برداری کامل از قدرت هوش مصنوعی مولد و تضمین آینده‌ای پایدار و رقابتی، باید به یک بازنگری جامع در زیرساخت‌ها و پشته فناوری خود بپردازند. نوسازی این زیرساخت‌ها نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و اقدامات گام‌به‌گام است. در ادامه، توصیه‌ها و گام‌های کلیدی برای تحقق این هدف ارائه می‌شود:
1. تعریف چشم‌انداز و استراتژی تحول دیجیتال
- تعیین اهداف مشخص برای استفاده از هوش مصنوعی مولد در راستای ارتقای تجربه مشتری، بهبود فرآیندهای داخلی، و افزایش بازدهی؛
- ایجاد یک نقشه راه تحول دیجیتال که اولویت‌های اصلی و مراحل اجرا را مشخص کند؛
2. ارزیابی وضعیت فعلی فناوری و شناسایی شکاف‌ها
- تحلیل زیرساخت‌های فعلی برای شناسایی نقاط ضعف و فرصت‌های بهبود؛
- شناسایی شکاف‌های موجود در داده‌ها، ابزارها، و مهارت‌های سازمانی؛
3. سرمایه‌گذاری در فناوری‌های کلیدی
- پیاده‌سازی فناوری‌های مدرن مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی مولد (Gen AI) و معماری API؛
- تقویت زیرساخت داده‌ها از طریق ابزارهای پیشرفته‌ای مانند پایگاه‌های داده برداری، پردازش داده‌ها و ذخیره‌سازی ساختارمند؛
4. طراحی و استقرار مدل عملیاتی نوین
- ایجاد مدل‌های عملیاتی مبتنی بر پلتفرم که تیم‌های کسب‌وکار، فناوری و داده را به صورت یکپارچه در کنار هم قرار دهد؛
- بهره‌گیری از روش‌های کار چابک (Agile) برای تسریع تحول و بهبود همکاری؛
5. اولویت‌بندی تجربه مشتری و کارکنان
- توسعه راهکارهای تعامل هوشمندانه از طریق ابزارهای مکالمه‌ای چندحالته و محصولات شخصی‌سازی‌شده؛
- بهبود توانمندی کارکنان با ارائه ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری؛
6. ایجاد توانمندی‌های امنیت و مدیریت ریسک
- استقرار پروتکل‌های امنیتی قوی و استانداردهای کنترل داده‌ها برای حفاظت از زیرساخت‌ها؛
- طراحی ابزارهای پیش‌بینی و مدیریت ریسک برای کاهش آسیب‌پذیری‌ها؛
7. فرهنگ‌سازی و توسعه مهارت‌ها
- آموزش کارکنان برای ارتقای مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی مولد و فناوری‌های نوین؛
- ایجاد فرهنگ یادگیری و نوآوری در سراسر سازمان برای پذیرش سریع‌تر تغییرات؛
8. نظارت و اندازه‌گیری پیشرفت با هدف ساخت یک سازمانی نمایی
- ایجاد دفاتر پایش ارزش (Value Capture Office) برای نظارت مستمر بر تحولات؛
- اندازه‌گیری تأثیرات استراتژی‌های جدید بر عملکرد مالی، رضایت مشتری و بهره‌وری؛
بانک‌ها با نوسازی پشته فناوری خود می‌توانند نه‌تنها به نیازهای امروز پاسخ دهند، بلکه برای تغییرات آینده نیز آماده شوند. این تحول نیازمند تعهد سازمانی، سرمایه‌گذاری هدفمند و تمرکز بر نوآوری است. رویکردی جامع و گام‌به‌گام، تضمین می‌کند که بانک‌ها بتوانند از هوش مصنوعی به‌عنوان یک مزیت رقابتی بهره‌مند شوند و ارزش پایدار ایجاد کنند.
مهدی عرب زاده یکتا
30 آذر 1403 (شب یلدا)
برگرفته از متن:
https://www.linkedin.com/in/sirojboboev?miniProfileUrn=urn%3Ali%3Afsd_profile%3AACoAACGuoR8BN6bUwzjJ6VWz1urNC37W_5i0yRw&lipi=urn%3Ali%3Apage%3Ad_flagship3_feed%3B4w3qw4aBTF63HpJfcKdGHg%3D%3D
دیدگاه خود را بنویسید