تسریع در ایجاد اعتماد در تراکنش های مالی بانک های هوشمند


با توجه به افزایش تراکنش های آنلاین، تعداد مشتریانی که از خدمات آنلاین در بانک ها استفاده می کنند روز به روز در حال افزایش است. بنابراین، برای تسریع در اعتمادسازی در تراکنش‌های مالی، بانک‌های هوشمند نیز باید اطمینان حاصل کنند که می‌توانند به هر تعداد مشتری که به آنها مراجعه کنند، خدمات ارائه دهند.

به گزارش پایگاه خبری خدمات بانکداری الکترونیک، با افزایش تعداد مشتریان، ممکن است نحوه ارائه خدمات به آنها نیز تغییر کند.

همچنین با توجه به افزایش تعداد تراکنش های آنلاین، روز به روز بر تعداد مشتریان استفاده کننده از خدمات آنلاین در بانک ها افزوده می شود.

بنابراین، برای تسریع در اعتمادسازی در تراکنش‌های مالی، بانک‌های هوشمند نیز باید اطمینان حاصل کنند که می‌توانند به هر تعداد مشتری که به آنها مراجعه کنند، خدمات ارائه دهند.

برای اطلاع از چگونگی سرعت بخشیدن به اعتماد در تراکنش های مالی با ما تا پایان این مقاله همراه باشید.

تمایل به بانکداری دیجیتال

فعالان بانکداری دیجیتال و فین‌تک دریافته‌اند که مشتریان امروزی نمی‌خواهند پولشان را انتخاب کنند. در عوض، آنها ترجیح می دهند روند افتتاح حساب و تبادل اطلاعات مورد نیاز به یک فرآیند آنلاین ساده تبدیل شود، بدون اینکه نیازی به مراجعه حضوری به شعبه باشد.

بانک های سنتی در اجرای این رویکرد بسیار کند عمل کرده اند. زیرا از یک طرف عدم اطمینان در مورد امنیت اطلاعات آنها را آزار داده است و از طرف دیگر موضوع Know Your Customer (KYC) را با چالش های بزرگی مواجه کرده است.

اما نکته مهم این است که راه حل های پیشرفته موجود به لطف استفاده از هوش مصنوعی (AI) در رابطه با تایید هویت، فرآیند احراز هویت را بسیار پیچیده کرده است.

بنابراین، شناسایی هویت های جعلی بیشتر توسط بانکداران مورد نیاز خواهد بود. این همچنین تشخیص جعل هویت را کند می کند.

از سوی دیگر، استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند احراز هویت می تواند تضمین کند که هیچ اختلالی در روند شناسایی مشتری با استفاده از شاخص هایی مانند تشخیص زنده بودن او و صرفاً یک سلفی وجود ندارد. بنابراین نیازی به مراجعه حضوری نخواهد بود.

سرعت بخشیدن به روند افتتاح حساب

نکته مهم در مورد دیجیتالی کردن فرآیندهای مالی این است که همه راه حل های موجود در فضای احراز هویت یکسان عمل نمی کنند.

برخی از آنها کاملا غیر قابل اعتماد هستند و به کلاهبرداران اجازه عبور می دهند. یا گاهی اوقات فرآیند احراز هویت را برای مشتریان بسیار کند می کند، بنابراین گاهی اوقات مشتریان واقعی نیز به دنبال راهی برای دور زدن این فرآیندها هستند.

به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی را در فرآیند افتتاح حساب و احراز هویت در نظر بگیرید. این تکنیک قدرتمند فقط روی مجموعه داده‌هایی کار می‌کند که روی آن آموزش داده شده است.

اما متاسفانه در بسیاری از موارد راه حل های آموزش دیده بر اساس مجموعه داده های تست کافی نیست. زیرا داده های دنیای واقعی و تعداد تلاش های واقعی برای تقلب بسیار متفاوت است.

از سوی دیگر، مجموعه داده های ضعیف می تواند با ایجاد حفره ها منجر به خطا و تقلب شود. این داده‌ها همچنین مشتریان قانونی را که مشابه آن‌هایی که در مجموعه داده‌ها هستند به عنوان کلاهبرداران شناسایی می‌کند.

اگرچه اغلب ادعا می‌شود که این راه‌حل‌ها خودکار هستند، اما برای اسکن‌هایی که قابل پردازش نیستند چه اتفاقی می‌افتد؟ آیا مدیریت دستی تراکنش های ناموفق و خطاهای احراز هویت راهی برای اشکال زدایی عملکرد است؟

از سوی دیگر، این که آیا مشتریان واقعی مایل به انجام فرآیند سنگین ورود به حساب کاربری خود هستند یا خیر، جای سوال دارد. بنابراین تهیه گزارشات روزانه پویا در این خصوص ضروری خواهد بود.

در این زمینه، ممکن است لازم باشد قبل از وارد کردن نام کاربری و رمز عبور، دستگاهی که کاربر با آن وارد می‌شود بررسی شود. به این ترتیب، اگر دستگاهی مشکوک باشد، به بررسی‌های دقیق‌تر «خطا مشتری خود» (KYC) نیاز دارید.

به عنوان مثال، اگر در گذشته از دستگاه برای باز کردن حساب های جعلی استفاده می شد، ممکن است لازم باشد این روند را به طور کامل متوقف کنید.

پیاده سازی لایه های امنیتی برای محافظت از داده های کاربر نیز در این زمینه ضروری خواهد بود. رعایت استانداردهای جهانی و توجه به اصول امنیتی در این زمینه ضروری خواهد بود.

از ایجاد اعتماد به نفس تا هموار کردن مسیر موفقیت

بسیاری از پلتفرم‌های فعال در ایجاد اعتماد در بورس‌ها، فرآیند احراز هویت را برای مشتریان خود ساده می‌کنند. به این ترتیب خطرات آنها را ارزیابی می کند و در عین حال به آنها اجازه می دهد به راحتی و به سرعت در هر کجا که هستند وارد برنامه شوند.

راه حل های اثبات هویت دارای گواهینامه های امنیتی لازم در سطح بانک می باشد. از این رو به راحتی از API ادغام می شود.

هوش مصنوعی در این زمینه بر روی مجموعه بزرگی از داده های مدل سازی شده بر اساس داده های دنیای واقعی آموزش دیده است.

از این رو این اتوماسیون دقیق تر از سایر اتوماسیون ها است که راه حل دقیقی ارائه می دهد.

منبع: UID