تحول دیجیتال در صنعت بانکداری طی سالهای اخیر شتابی بیسابقه به خود گرفته است. گسترش خدمات غیرحضوری، توسعهی بانکداری باز، افزایش حجم تراکنشهای لحظهای و ظهور فینتکها سبب شده بانکها بیش از هر زمان دیگری با چالشهای پیچیدهی نظارتی، امنیتی و عملیاتی مواجه شوند. در این میان، رگتک (RegTech) بهعنوان ترکیب فناوریهای نوین با فرایندهای نظارتی و انطباق، به ابزاری حیاتی برای بقا و رشد بانکها تبدیل شده است. امروز دیگر بحث صرفاً بر سر نوآوری فناورانه نیست، بلکه توانایی بانکها در مدیریت ریسکهای مقرراتی و پاسخگویی شفاف به نهادهای ناظر، تعیینکنندهی جایگاه آنها در آینده خواهد بود.
یکی از فناوریهایی که بیشترین ظرفیت برای بازتعریف نقش رگتک در بانکداری را دارد، هوش مصنوعی است. اما پرسش اساسی اینجاست: ورود هوش مصنوعی به حوزهی رگتک چه مسائل و چالشهایی برای بانکها، شرکتهای پرداخت و هلدینگهای فناوری اطلاعات بانکی ایجاد میکند؟
فرصتهای هوش مصنوعی در رگتک
نخست باید اذعان کرد که ظرفیتهای هوش مصنوعی در حوزهی انطباق بسیار گسترده است. در کشف تقلب، الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند الگوهای غیرعادی در تراکنشها را در لحظه شناسایی کنند؛ آن هم با دقتی بسیار بالاتر از روشهای سنتی مبتنی بر قواعد ازپیشتعریفشده. در حوزهی KYC و احراز هویت دیجیتال، هوش مصنوعی با تحلیل دادههای چندمنبعی (تصویر، صوت، دادههای بیومتریک) میتواند فرایند شناسایی مشتری را سریعتر، دقیقتر و کمهزینهتر انجام دهد. همچنین در پایش ریسک و پیشبینی تخلفات احتمالی، الگوریتمهای هوش مصنوعی قادرند با بررسی انبوه دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته، هشدارهای زودهنگام تولید کنند.
این تحولات از یک منظر، فرصت مهمی برای بانکها و شرکتهای فناوری بانکی ایجاد میکند؛ چرا که با بهرهگیری از رگتک مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند ضمن کاهش هزینههای انطباق، سرعت پاسخگویی به الزامات نظارتی را افزایش دهند و تجربهای امنتر برای مشتریان رقم بزنند.
چالشهای واقعی در پیادهسازی
اما در کنار این فرصتها، واقعیت صنعت بانکداری در ایران و بسیاری از کشورها نشان میدهد که استفاده از هوش مصنوعی در رگتک با چالشهای عمیق و چندلایه مواجه است.
نخستین چالش، شفافیت و اعتمادپذیری الگوریتمهاست. نهادهای ناظر در حوزهی بانکی معمولاً نیازمند توضیح روشن برای تصمیمات انطباقی هستند، درحالیکه بسیاری از مدلهای هوش مصنوعی، بهویژه شبکههای عمیق، ذاتاً تبیینپذیری محدودی دارند.
چالش دوم، زیرساخت دادهای است. الگوریتمهای هوش مصنوعی برای دقت و پایداری، نیازمند دادههای گسترده، بهروز و تمیز هستند. اما بسیاری از بانکها هنوز با مشکل جزیرهای بودن دادهها، کیفیت پایین اطلاعات مشتریان و محدودیت دسترسی به دادههای بینبانکی مواجهاند. بدون حل این چالش، نتایج خروجی هوش مصنوعی ممکن است نادرست یا ناقص باشد و خود منبع ریسک شود.
چالش سوم، ملاحظات حقوقی و اخلاقی است. استفاده از دادههای حساس مشتریان در الگوریتمهای هوش مصنوعی همواره خطر نقض حریم خصوصی را به همراه دارد. اگرچه در سطح بینالمللی مقرراتی مانند GDPR چهارچوبهای مشخصی را تعیین کردهاند، در کشور ما هنوز مدل جامع و یکپارچهای برای حفاظت دادههای مشتریان در بستر هوش مصنوعی وجود ندارد. این خلأ میتواند ریسکهای حقوقی و اعتباری بزرگی برای بانکها ایجاد کند.
چالش چهارم، همسویی با الزامات بانک مرکزی و نهادهای ناظر است. تجربه نشان داده مقرراتگذار در ایران معمولاً با تأخیر نسبت به تحولات فناورانه واکنش نشان میدهد. بنابراین بانکها و شرکتهای فناوری بانکی در بهکارگیری ابزارهای رگتک مبتنی بر هوش مصنوعی همواره با عدم قطعیت مواجهاند: از یک سو نیاز به نوآوری و بهبود کارایی، و از سوی دیگر نگرانی از مغایرت با دستورالعملهای رسمی.
پیامدهای عدم توجه به این چالشها
نادیده گرفتن این چالشها میتواند برای صنعت بانکی کشور پیامدهای پرهزینهای به همراه داشته باشد. اگر الگوریتمهای هوش مصنوعی بدون نظارت دقیق مورد استفاده قرار گیرند، امکان افزایش خطاهای نوع اول و دوم (هشدارهای کاذب یا نادیده گرفتن موارد واقعی تقلب) وجود دارد. این خطاها نهتنها اعتماد مشتریان را خدشهدار میکند، بلکه ممکن است بانکها را در معرض جریمههای سنگین نهادهای ناظر قرار دهد. از سوی دیگر، نبود چهارچوب مشخص برای حفاظت داده میتواند بحرانهای رسانهای و اجتماعی ایجاد کند؛ بحرانی که بازسازی اعتبار یک بانک را بسیار دشوار خواهد ساخت.
مسیر پیشنهادی برای هلدینگهای فناوری بانکی
برای مواجهه با این مسائل، به نظر میرسد هلدینگهای فناوری اطلاعات بانکی (بهویژه آنهایی که نقش بازوی فناوری بانکهای بزرگ را ایفا میکنند) باید استراتژی چندوجهی را دنبال کنند:
- سرمایهگذاری در مدلهای تبیینپذیر هوش مصنوعی (Explainable AI) تا امکان پاسخگویی شفاف به نهادهای ناظر فراهم شود.
- ایجاد اکوسیستم دادهای یکپارچه با تمرکز بر پاکسازی، استانداردسازی و اشتراک داده در درون گروه بانکی.
- تعامل فعال با مقرراتگذار برای شفافسازی انتظارات و کمک به تدوین استانداردهای ملی در حوزهی رگتک و هوش مصنوعی.
- توسعهی مراکز نوآوری مشترک با فینتکها تا راهکارهای انطباقی مبتنی بر فناوریهای نو بهصورت پایلوت و کنترلشده آزمایش شوند.
جمعبندی
امروز بانکها و شرکتهای پرداخت ناگزیرند از ظرفیتهای هوش مصنوعی برای ارتقای فرایندهای انطباق و کاهش ریسک استفاده کنند. اما این مسیر بدون توجه به چالشهای شفافیت، داده، حقوق و مقررات میتواند به تهدیدی برای ثبات و اعتبار صنعت بانکی تبدیل شود. نقش هلدینگهای فناوری اطلاعات بانکی در این میان، نه صرفاً توسعهدهندهی ابزار، بلکه بهعنوان معماران اعتماد دیجیتال تعریف میشود.
اگر بتوانیم از فرصتهای هوش مصنوعی در رگتک بهدرستی استفاده کنیم، بانکها نهتنها در برابر مقررات سختگیرانه مقاومتر خواهند شد، بلکه تجربهای امنتر و کارآمدتر برای مشتریان فراهم خواهند آورد. آیندهی بانکداری دیجیتال در گرو حل همین معادلهی پیچیده است؛ معادلهای که کلید آن، ترکیب نوآوری فناورانه با حکمرانی هوشمند است.
منتشر شده در نشریه عصر تراکنش؛ شماره صد
https://asretarakonesh.ir/ddgm
بدون دیدگاه