شماره 284 ماهنامه شبکه با پرونده ویژه هوش مصنوعی و فین‌تک منتشر شد

پرونده ویژه

• فناوری‌های نوین در مسیر تحول سیستم‌های مالی 
• فین‌تک یا فناوری مالی چیست و چه جایگاهی دارد؟
• چرا فین‌تک‌ها با وجود پیشرفت‌ها در حوزه فناوری به مشاوران مالی نیاز دارند؟
• فین تک‌ها به چه مدل‌ها و گروه‌هایی تقسیم می‌شوند؟ 
• بانکداری باز چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟ 
• آیا نئوبانک‌ها به پایان روزهای شکوفایی خود رسیده‌اند؟
• آشنایی با اصطلاحات پرکاربرد صنعت فین‌تک 

برای خرید و دانلود نسخه PDF ماهنامه شبکه 284 اینجا کلیک کنید

هوش مصنوعی

• فشرده‌سازی شبکه‌های عصبی؛ کوچک‌تر کردن مدل‌ها، بزرگ‌تر کردن کاربردها 
• شبکه‌های عصبی عمیق چیستند و چرا مورد توجه متخصصان قرار دارند؟ 

فناوری شبکه

• تابع به‌عنوان سرویس (FaaS) چیست؟
• داده‌ها و نحوه ذخیره‌سازی آن‌ها چه تاثیری بر دنیای هوش مصنوعی دارد؟
• چرا سال 2025 برای هوش مصنوعی و سازمان‌ها متفاوت است؟

امنیت

• چارچوب MITRE ATT&CK چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد؟ 
• آگاهی‌رسانی امنیتی چیست؟ (Security Awareness Training)

عصر شبکه

• در سال 2024 میلادی چه شرکت‌هایی موفق شدند و چه شرکت‌هایی شکست خوردند؟ 
• چگونه در عصری که هوش مصنوعی دسترسی به دانش و مهارت را ارزان‌تر و آسان‌تر می‌کند، موفق شویم؟ 

کارگاه

• RabbitMQ چیست و چگونه از آن در سی‌شارپ استفاده کنیم؟
• وب اسکرپینگ (Web Scraping) چیست و چگونه انجام می‌شود؟ 
• برنامه‌نویسی شبکه چیست و چرا مهندسان شبکه به آن نیاز دارند؟

فناوری‌های نوین در مسیر تحول سیستم‌های مالی

صنعت مالی، همچون بسیاری از صنایع دیگر، در دهه گذشته تحت تاثیر تحولات شگرف فناوری‌های نوینی مثل هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء، زنجیره بلوکی و غیره قرار گرفته است. این صنعت که همواره به دنبال بهینه‌سازی سود و بهره‌وری است، به‌سرعت قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در فرایندهای خود به‌کار گرفته است. امروزه، هوش مصنوعی در بخش‌های مختلفی از صنعت مالی، از جمله تشخیص کلاهبرداری، ارزیابی ریسک، شخصی‌سازی خدمات مشتری و اتوماسیون فرآیندها، نقش محوری ایفا می‌کند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به‌عنوان محرکی قدرتمند، تحول دیجیتال در صنعت مالی را سرعت بخشیده است. این فناوری با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و کشف الگوهای پیچیده، مزایای بی‌شماری را برای صنعت مالی به ارمغان آورده است. از جمله این مزایا می‌توان به بهبود دقت پیش‌بینی‌ها، کاهش ریسک، افزایش سرعت انجام تراکنش‌ها و شخصی‌سازی خدمات مشتری اشاره کرد. به همین دلیل، بسیاری از موسسات مالی، هوش مصنوعی را به‌عنوان ابزاری استراتژیک برای دستیابی به مزیت رقابتی تلقی می‌کنند.

این در حالی است که آینده صنعت مالی، به‌شدت با فناوری‌های نوین و به‌ویژه هوش مصنوعی گره خورده است. این فناوری، با توانایی یادگیری و بهبود مستمر، پتانسیل ایجاد تحولات بنیادین در این صنعت را دارد. از اتوماسیون کامل بسیاری از فرآیندهای مالی گرفته تا ارائه مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی‌شده، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور کامل نحوه ارائه خدمات مالی را متحول کند. این قابلیت‌ها به نوبه خود منجر به بهبود تصمیم‌گیری، کاهش ریسک و ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان می‌شود. در حوزه سرمایه‌گذاری، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های بازار، اخبار و گزارش‌های مالی، فرصت‌های سرمایه‌گذاری جدید را شناسایی کند و پرتفولیوهای سرمایه‌گذاری را بهینه کند. همچنین، در حوزه تشخیص کلاهبرداری، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل رفتارهای مشکوک، تراکنش‌های غیرعادی را شناسایی کرده و از وقوع کلاهبرداری جلوگیری کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیندهای مالی، ارائه خدمات مشتریان به‌صورت تمام‌وقت و بهبود تجربه کاربری نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. به‌طور کلی، هوش مصنوعی در صنعت مالی و دنیای فین‌تک‌ها به روش‌های زیر تحولات بزرگی را به‌وجود خواهد آورد: 

     بهبود تصمیم‌گیری: با تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوها.

     کاهش ریسک: با تشخیص زودهنگام خطرات و کلاهبرداری‌ها.

     شخصی‌سازی خدمات: با ارائه توصیه‌های مالی متناسب با نیازهای هر مشتری.

     خودکارسازی فرآیندها: با کاهش دخالت انسان‌ها در بسیاری از وظایف تکراری.

     افزایش کارایی: از طریق بهبود سرعت و دقت پردازش اطلاعات

صنعت مالی که زمانی به‌عنوان قلمروی تحلیلگران و مدیران مالی انسانی شناخته می‌شد، اکنون شاهد تحولی شگرف به‌سمت اتوماسیون و هوش مصنوعی است. این تحول نه‌تنها به افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها در موسسات مالی کمک می‌کند، بلکه امکان ارائه خدمات نوآورانه و شخصی‌سازی‌شده به مشتریان را نیز فراهم می‌آورد. سرمایه‌گذاری‌های هنگفت در حوزه هوش مصنوعی، به‌ویژه در کشورهایی مانند هند که داده‌های غنی و شرکت‌های فین‌تک پرشماری دارد، این روند را تسریع بخشیده است. در بازارهای سرمایه، هوش مصنوعی به‌طور گسترده در معاملات الگوریتمی به کار می‌رود و الگوهای پیچیده بازار را با دقت بالایی شناسایی می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، الگوریتم‌ها قادرند تصمیمات معاملاتی سریع و دقیقی اتخاذ کنند. 

رشد چشمگیر بازار معاملات الگوریتمی نشان‌دهنده اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در این صنعت است. به‌طوری که طبق گزارش

جی. پی. مورگان، بیش از نیمی از معاملات بزرگ با استفاده از الگوریتم‌ها انجام می‌شود و پیش‌بینی می‌شود ارزش این بازار تا پایان سال 2024 میلادی به 19  میلیارد دلار برسد. یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مالی، معاملات الگوریتمی است. در این نوع معاملات، الگوریتم‌های پیچیده بر اساس داده‌های بازار و مدل‌های آماری، تصمیمات خرید و فروش را اتخاذ می‌کنند. این الگوریتم‌ها قادرند با سرعت و دقت بسیار بالایی به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و فرصت‌های معاملاتی را به حداکثر برسانند.

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی و کاربردهای گسترده آن در صنعت مالی، چالش‌های متعددی همچنان بر سر راه استفاده از این فناوری وجود دارد. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، مسئله تفسیرپذیری مدل‌ها است. مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، اغلب به‌عنوان جعبه سیاه توصیف می‌شوند؛ زیرا مکانیزم تصمیم‌گیری داخلی آن‌ها برای انسان قابل فهم نیست. این مسئله، اعتماد به نتایج مدل‌ها را کاهش داده و مانع از استفاده گسترده از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های حیاتی می‌شود. تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی نیز چالش دیگری است. داده‌های آموزشی که برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شوند، اغلب شامل تعصبات موجود در جامعه هستند. این تعصبات می‌تواند به‌صورت مستقیم یا غیرمستقیم در مدل‌ها وارد شده و منجر به تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شود. به‌عنوان مثال، اگر داده‌های آموزشی برای یک سیستم اعتباری عمدتاً مربوط به افراد سفیدپوست باشد، ممکن است مدل یاد بگیرد که افراد با رنگ پوست متفاوت را با احتمال کمتری واجد شرایط دریافت وام بداند.

رویدادهای قوی سیاه، یعنی رویدادهای نادر و تأثیرگذار که به سختی قابل پیش‌بینی هستند، نیز چالشی جدی برای مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در صنعت مالی محسوب می‌شوند. این مدل‌ها معمولا بر اساس داده‌های تاریخی آموزش می‌بینند و ممکن است نتوانند به‌خوبی به رویدادهایی که خارج از محدوده داده‌های آموزشی هستند، پاسخ دهند. برای رفع چالش‌های مذکور، مفهوم هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) مطرح شده است. هدف از هوش مصنوعی قابل توضیح، ایجاد مدل‌هایی است که بتوانند تصمیمات خود را به‌صورت قابل فهم برای انسان توجیه کنند. این کار به افزایش اعتماد به مدل‌ها و شناسایی و رفع تعصبات احتمالی کمک می‌کند. در پرونده ویژه این شماره مجله شبکه به سراغ مبحث فین‌تک‌ها رفته‌ایم که چند وقتی است دوباره در صدر اخبار قرار گرفته‌اند و نگاه سرمایه‌گذاران و کاربران عادی را به‌سمت خود جلب کرده‌اند.