آینده فین‌تک اینجاست: رادار فناوری‌های مالی (قسمت سوم)

در این قسمت به بررسی روندهای پیش رو تجزیه و تحلیل داده (Data and Analytics) در رادار فناوری‌های مالی ۲۰۲۴؛ شامل اکوسیستم‌های داده ابری، داده‌ها و تحلیل تقویت شده (افزوده)، مشاهده پذیری داده‌ها، پلتفرم‌های حاکمیت داده و تحلیل، پردازش زبان طبیعی، داده مصنوعی، یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی می‌پردازیم.

• اکوسیستم‌های داده ابری

اکوسیستم‌های داده‌ ابری (Cloud Data Ecosystems) پلتفرم‌های مقیاس‌پذیر و امنی را برای مدیریت، ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های مالی فراهم می‌کنند. اجزای کلیدی شامل ذخیره‌سازی داده، پردازش، یکپارچه‌سازی، یادگیری ماشین و ویژگی‌های امنیتی می‌باشند. ارائه‌دهندگان راه‌حل‌های ابری پیشرو در جهان مانند AWS آمازون، گوگل کلود و مایکروسافت آژور (Azure) ابزارهای تخصصی‌ای برای کمک به شرکت‌های فین‌تک در نوآوری و رعایت مقررات ارائه می‌دهند. این اکوسیستم‌ها به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کنند تا هزینه‌ها را بهینه‌سازی کنند، چابکی را افزایش دهند و به‌صورت جهانی گسترش یابند، در حالی که امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را حفظ می‌کنند.

• فناوری‌های داده‌ و تحلیل‌های تقویت‌شده

فناوری‌های داده‌ و تحلیل‌های تقویت‌شده (افزوده) یکی از حوزه‌های نوظهور در فناوری‌های مالی (فین‌تک) است که از فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و خودکارسازی داده‌ها برای بهبود فرآیند تحلیل داده و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. هدف Augmented Data and Analytics ارائه بینش‌های عمیق‌تر، بهبود دقت و تسریع در فرآیند تصمیم‌گیری در بخش مالی است.

• نظارت بر داده‌ها (مشاهده پذیری داده)

نظارت بر داده‌ها (مشاهده پذیری داده) در فناوری مالی (فین‌تک) به توانایی درک کامل، نظارت و مدیریت سلامت داده‌ها در سیستم‌های فناوری مالی اشاره دارد. Data Observability یک جنبه حیاتی از مدیریت داده‌ها است که یکپارچگی، کیفیت و قابلیت اطمینان داده‌ها را تضمین می‌کند. این عناصر برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه، حفظ تطابق با قوانین و مقررات؛ و ارائه خدمات ویژه و شخصی سازی شده به مشتریان ضروری هستند. با پیاده‌سازی نظارت بر داده‌ها، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند مشکلات داده‌ای را به صورت پیشگیرانه شناسایی و رفع کنند، ریسک‌ها را به حداقل رسانده و کارایی عملیاتی را بهبود بخشند.

• پلتفرم‌های حاکمیت داده و تحلیل

پلتفرم‌های حاکمیت داده و تحلیل (D&A Governance Platforms) راه‌حل‌های جامع طراحی شده برای کمک به سازمان‌ها در مدیریت، کنترل و نظارت بر فرآیندهای داده و تحلیل آن‌ها هستند. این پلتفرم‌ها چارچوب‌ها، ابزارها و فناوری‌هایی را فراهم می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها دقیق، قابل دسترس، امن و مطابق با الزامات قانونی استفاده می‌شوند. با اجرای پلتفرم‌های حاکمیت D&A، سازمان‌ها می‌توانند کیفیت داده‌ها را بهبود بخشند، فرآیند تصمیم‌گیری را ارتقا دهند و ریسک‌های مرتبط با نقض داده‌ها و عدم تطابق با قوانین و مقررات را کاهش دهند. این پلتفرم‌ها همچنین امکان همکاری بهتر داده‌ای بین بخش‌های مختلف را با ارائه یک منبع معتبر فراهم می‌کنند. آن‌ها به ایجاد مالکیت واضح داده‌ها، حسابرسی و مسئولیت‌ها درون سازمان کمک می‌کنند.

• پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) شامل استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد تا زبان انسانی را به گونه‌ای درک، تفسیر و پاسخ دهند که هم معنادار و هم مفید باشد. در بخش فناوری مالی، پردازش زبان طبیعی نقش حیاتی در خودکارسازی فرآیندها، بهبود تجربه مشتری و ارائه بینش از مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار مانند ایمیل‌ها، تعاملات پشتیبانی مشتری، اخبار مالی و گزارش‌های بازار ایفا می‌کند. پردازش زبان طبیعی به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا با کاهش کارهای دستی و افزایش دقت در وظایفی مانند تحلیل اسناد و نظارت بر تطابق، بهره‌وری را بهبود بخشند. علاوه بر این، با درک ترجیحات مشتری و ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، به ارائه خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده کمک می‌کند.

• داده مصنوعی (ساختگی)

Synthetic Data در فین‌تک به داده‌هایی اشاره دارد که به‌طور مصنوعی تولید و ساخته شده‌اند و شبیه داده‌های دنیای واقعی هستند، اما با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری ایجاد می‌شوند. برخلاف داده‌های واقعی که از تعاملات کاربران و تراکنش‌های مالی واقعی جمع‌آوری می‌شوند، داده مصنوعی برای انعکاس ویژگی‌ها، الگوها و همبستگی‌های مشابه بدون افشای اطلاعات حساس یا قابل‌شناسایی شخصی ساخته می‌شود. این نوع داده‌ها در صنعت فین‌تک برای کاربردهای مختلف به‌طور فزاینده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند.

• یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی

یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی (Machine and Reinforcement learning) در فین‌تک در حال تحول صنعت مالی با ارائه قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته، خودکارسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری و بهبود تجربه مشتریان هستند. این تکنولوژی‌ها از الگوریتم‌ها برای یادگیریِ از داده‌ها، پیش‌بینی و تطبیق با شرایط جدید استفاده می‌کنند و به شرکت‌های فین‌تک این امکان را می‌دهند تا خدمات کارآمدتر، امن‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری ایجاد کنند. با تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها به‌صورت هم‌زمان، یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی می‌توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که برای انسان به‌صورت دستی قابل تشخیص نیستند. این امر منجر به ارزیابی‌های دقیق‌تر ریسک، بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی و تقویت سیستم‌های تشخیص تقلب می‌شود. علاوه بر این، این تکنولوژی‌ها نقش مهمی در رعایت قوانین و مقررات ایفا می‌کنند و اطمینان حاصل می‌شود که مؤسسات مالی به مقررات پیچیده پایبند هستند. در نتیجه، یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی نه‌تنها باعث نوآوری می‌شوند بلکه به ایجاد اعتماد و شفافیت در اکوسیستم مالی کمک می‌کنند.

• لبه هوش مصنوعی

لبه فناوری هوش مصنوعی در فین‌تک، به استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی به‌طور مستقیم بر روی دستگاه‌های شبکه‌ای، مانند تلفن‌های هوشمند، دستگاه‌های اینترنت اشیا و سایر ابزارهای هوشمند اشاره دارد.

به‌جای تکیه صرف بر سرورهای ابری متمرکز؛ این رویکرد امکان پردازش داده‌ها، تحلیل و تصمیم‌گیری در زمان واقعی را فراهم می‌کند که برای کاربردهای مختلف در بخش فناوری مالی بسیار حیاتی است. با کاهش نیاز به انتقال داده‌ها به و از سرورهای مرکزی؛ هوش مصنوعی به بهبود سرعت پردازش، کاهش هزینه‌ها و افزایش امنیت و حریم خصوصی داده‌ها کمک می‌کند. این فناوری به‌طور فزاینده‌ای برای ارائه خدمات مالی سریع‌تر، امن‌تر و شخصی‌سازی‌شده به‌کار می‌رود.

ترجمه و تدوین: امیر منصوری مقدم

ویرایش محتوایی: علی پیکانی