با ورود پرشتاب هوش مصنوعی به صنعت بانکداری جهان، ایران نیز در مسیر تحول دیجیتال گام برمی دارد. بانک های ایرانی در سال های اخیر سرمایه گذاری چشم گیری در زیرساخت های هوش مصنوعی داشته اند؛ از سیستم های اعتبارسنجی و مبارزه با پولشویی گرفته تا روبات های پاسخ گو و تحلیل گرهای مالی. اما در کنار این روند امیدوارکننده، چالش هایی جدی در کمین نظام بانکی کشور است که در صورت بی توجهی می تواند پیامدهایی نگران کننده به دنبال داشته باشد.
یکی از اصلی ترین این چالش ها، سوگیری های رفتاری الگوریتمی است. الگوریتم های هوش مصنوعی بر پایه داده های گذشته آموزش می بینند و اگر این داده ها دارای سوگیری های تاریخی، جنسیتی یا جغرافیایی باشند، مدل های مبتنی بر آن ها نیز ممکن است همان الگوهای تبعیض آمیز را بازتولید کنند. برای مثال، اگر داده های بانکی در گذشته تمایل کمتری به اعطای وام به برخی مناطق یا گروه ها نشان داده باشد، مدل هوش مصنوعی هم بدون درک زمینه، همان سیاست را دنبال خواهد کرد. این پدیده به طور جدی می تواند به تشدید نابرابری مالی و کاهش اعتماد عمومی منجر شود.
علاوه بر این، هدف گذاری های نادرست در طراحی الگوریتم ها نیز می تواند به رفتارهای غیراخلاقی یا ناکارآمد منجر شود. تمرکز صرف بر سود کوتاه مدت، ممکن است منافع بلندمدت مشتریان و ثبات اقتصادی را قربانی کند. تجربه کشورهای دیگر مانند ایالات متحده و چین نشان می دهد که الگوریتم های غیرشفاف و سوگیری دار می توانند واکنش های قانونی، اجتماعی و حتی بحران های اخلاقی را به همراه داشته باشند.
مسئله دیگر، کمبود متخصصان میان رشته ای در ایران است؛ افرادی که هم با اقتصاد رفتاری آشنا باشند و هم درک دقیقی از مدل سازی داده و هوش مصنوعی داشته باشند. نبود این گروه از نخبگان باعث می شود طراحی و پیاده سازی سیستم ها، با درک ناقص از پیامدهای رفتاری و اجتماعی همراه باشد. در کنار آن، فقدان چارچوب های قانونی و رگولاتوری مشخص برای نظارت بر الگوریتم ها، به چالش مضاعف تبدیل شده است.
یکی از خطرات جدی در این زمینه، پدیده جعبه سیاه یا عدم شفافیت مدل های هوش مصنوعی است. بانک ها باید بتوانند توضیح دهند که یک تصمیم بانکی چگونه و بر چه اساسی گرفته شده است. این شفافیت، هم برای مشتریان و هم برای نهادهای نظارتی حیاتی است و بدون آن، پیگیری عدالت و پاسخ گویی بسیار دشوار خواهد بود.
در عین حال، فرصت های بزرگی نیز پیش روی بانکداری ایران با استفاده از هوش مصنوعی قرار دارد. این فناوری می تواند با کاهش سوگیری های انسانی، شمول مالی را گسترش دهد و دسترسی اقشار کمتر برخوردار به خدمات بانکی را تسهیل کند. همچنین، با تحلیل هوشمندانه داده ها، امکان شخصی سازی خدمات مالی به شکل دقیق تر فراهم می شود؛ یعنی هر مشتری، خدمات متناسب با ویژگی ها و نیازهای واقعی خود را دریافت خواهد کرد.
از دیگر مزایای بالقوه، افزایش کارآیی عملیاتی و کاهش هزینه ها در سیستم بانکی است. الگوریتم های دقیق و سالم می توانند سرعت و دقت تصمیم گیری را افزایش داده و فرآیندهای پرهزینه سنتی را جایگزین کنند. همچنین، با کمک تحلیل کلان داده ها، هوش مصنوعی می تواند ابزاری قدرتمند برای پیش بینی بحران های مالی و مدیریت ریسک های سیستمی باشد.
برای آنکه بانکداری ایران از فرصت های هوش مصنوعی بیشترین بهره را ببرد و از مخاطرات آن در امان بماند، چند گام اساسی ضروری است: نخست، تدوین چارچوب های نظارتی و اخلاقی شفاف توسط بانک مرکزی و سایر نهادهای قانون گذار؛ دوم، سرمایه گذاری در آموزش و تربیت متخصصان میان رشته ای در حوزه علوم داده، اقتصاد رفتاری و اخلاق فناوری؛ سوم، الزام بانک ها به انجام ممیزی های مستقل و منظم بر الگوریتم ها؛ و در نهایت، توسعه مدل های هوش مصنوعی توضیح پذیر که قادر به ارائه منطق تصمیم گیری خود باشند.
در مجموع، آینده بانکداری ایران به نحوه برخورد نظام بانکی با پدیده هوش مصنوعی گره خورده است. با مدیریت صحیح، این فناوری می تواند ابزاری تحول آفرین برای عدالت، بهره وری و رشد اقتصادی باشد. اما بدون آگاهی و نظارت، ممکن است همان فناوری، نابرابری ها را تعمیق بخشد و اعتماد عمومی به سیستم بانکی را تضعیف کند.
