بررسی جامع هوش مصنوعی و امنیت سایبری در بیت کوین، ارز دیجیتال و سیستم بانکی

در سال های اخیر ارزهای دیجیتال به عنوان یک دارایی مهم وسیستم مالی نیز به عنوان یک جنبه مهم در حال ظهور هستند. برای کاهش ریسک سرمایه گذاری و پیش بینی قیمت، روند ساخت نمونه کارها و کشف تقلب دربرخی از تکنیک های هوش مصنوعی مورد نیاز است. این مقاله تحقیقات اخیر در زمینه تکنیکهای هوش مصنوعی برای ارزهای دیجیتال و بیتکوین را که محبوبترین ارز دیجیتال است، مورد بحث قرار میدهد.

تکنیکهای هوش مصنوعی و ML مانند SVM ، ANN ، LSTM ، GRU و بسیاری دیگر از کارهای تحقیقاتی مرتبط با ارزهای دیجیتال و بیتکوین بررسی شدهاند و بیشتر مطالعات مرتبط در این مقاله مورد بحث قرار گرفتهاند. همچنین برخی از فرصتها و زمینه های تحقیقاتی ممکن برای کارایی بهتر نتایج را برجسته کرده است. در چند سال گذشته، هوش مصنوعی (AI) و امنیت سایبری به سرعت پیشرفت کرده اند. اجرای آن به طور گسترده در امور مالی مفید بوده است و همچنین تأثیری حیاتی بر بازارها،مؤسسات و قوانین داشته و دنیا را به مکانی بهتر تبدیل کرده است.

هوش مصنوعی مسئول شبیه سازی ماشین هایی است که کپی انسان هستند و به اندازه کافی هوشمند هستند. در امور مالی نحوه ارتباط ما با پول را تغییر می دهد. این به صنعت مالی کمک می کند تا فرآیندها را از قضاوت های اعتباری گرفته تا بازاریابی تحلیل کمی و مدیریت ریسک اقتصادی را ساده و بهینه کند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی تاثیرات خاص هوش مصنوعی در این دنیای معاصر بوده است. تمرکز آن بر جذابیت هوش مصنوعی، رویارویی، شانس ها و تأثیر آن بر حرفه ها و مشاغل است. مقاله تحقیقاتی از هوش مصنوعی استفاده می کند تا بانک ها را قادر به تولید منابع مالی و ارائه خدمات ارزشمند به مشتریان کند. استفاده از بخش رو به رشد بانکداری هند بخشی از زندگی روزمره است که از چندین بانک مانند RBI ، SBI ، HDFC و غیره تشکیل شده است و این بانک ها به صورت دیجیتالی با استفاده از ربات های چت که مزایایی را برای مشتریان به ارمغان آورده اند، پیاده سازی کرده اند .

معرفی

وبسایت Data Science یک سایت جامع است که از فناوری ها، تکنیک ها، الگوریتم ها و سیستم ها برای استخراج اطلاعات و داده ها از داده های صوتی، سیستماتیک و بدون ساختار استفاده می کند و از اطلاعات و تکنیک های کاربردی از داده ها استفاده می کند. زیر چتر اطلاعات بقای کلان داده، که استتار و غیرقابل جایگزینی است، برخی از محققان و کاربران را با مهارت های مناسب برای توسعه بیشتر ظرفیت داده های امروزی الهام می بخشد، علم توسط فناوری هوش مصنوعی پیشرفته. داده های کلان مجموعه ای از پیچیدگی،

تنوع، اشتیاق و اطلاعات بالقوه با ارزش است که پردازش و تجزیه و تحلیل آن در مدت زمان معقول دشوار است. یادگیری ماشینی همچنین به بهبود تشخیص صدا، گفتار و تصویر و همچنین در وسایل نقلیه خودر کمک کرده است. یادگیری از طریق ماشین, یادگیری عمیقی است که به وضوح در طول مسیر توالیهای عصبی و سیناپسها در مغز تغییر میکند که باز میشوند و سعی میکنند ورودیهای جدید را متعادل کنند. گاهی اوقات چنین یادگیری عمیق می تواند به یک ماشین اجازه دهد تا آنها را بهتر از همتایان انسانی خود آموزش دهد . در واقع جهان با دستیابی به هوش مصنوعی هوشمندتر و مبتکرتر شده است. درک آماری از آنچه که به عنوان رفتار هوشمند نیز شناخته می شود، به آن مربوط می شود.

اصطلاح هوش اساسا به معنای توانایی به ارث بردن و به کارگیری مهارتها و آگاهیهای جوامع مختلف برای رمزگشایی یک کار یا موضوع معین است. هم شامل هوش انسانی و هم هوش مصنوعی می شود. رشد ماشین فکری اساسا در ده سال گذشته مورد مطالعه قرار گرفته است. در اینجا طرح، مسائل، استدلال و عملیات یادگیری بر روی عقل انتقادی انسان انجام می شود .

امروزه هوش مصنوعی یک بخش غالب برای تحقیقات در زمینه های مختلف مانند حمل و نقل، نظارت امنیتی، مهندسی، آموزش، پزشکی، تجارت، حسابداری، مالی، بازاریابی، اقتصاد، بازار سهام، کشاورزی، ورزش و غیره است. به دلیل تمام این جنبه ها، هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما دامنه وسیعی از کاربرد دارد، مانند نقشهبرداری مسیر توسط Google Maps ، تخمین نرخ سفر توسط Uber و Lift ، برچسبگذاری پیشنهادات دوستان در فیس بوک، پوشههای اسکم در ایمیلهای ما، خرید آنلاین و توصیه های غربالگری سرطان که به هوش مصنوعی نسبت داده می شود، مسئول کاهش تعامل انسان و ربات، مبادله فلسفه مدل های کار، به علاوه تغییر شکل استانداردهای زندگی بشریت است.

نقش حیاتی حوزه هوش مصنوعی ایجاد عوامل هوشمند کامل و مستقلی است که با محیط اطراف خود در ارتباط هستند، که مراقب رفتارهای اساسی هستند و در طول زمان از طریق آزمون و خطا، مانند انسان ها بهبود می یابند. این چالش به خوبی تثبیت شده است، از رباتهایی که قادر به تشخیص و واکنش به محیط اطراف خود هستند گرفته تا عوامل کاملاً مبتنی بر نرمافزار که میتوانند با چند رسانهای گویش اصلاحنشده ارتباط برقرار کنند.

هوش مصنوعی با پیشرفت های سریع بر اقتصاد و جامعه به طور کلی تأثیر گذاشته است. خدمت به هدف جدید به عنوان یک “روش کشف” می تواند تأثیر بیشتری داشته باشد زیرا مسئول طراحی مجدد ماهیت فرآیند نوآوری و سازمان تحقیق و توسعه است. مدلهای مختلف دارای الگوریتمهای خاصی هستند مانند: ایمنی/ایمن، فازی، درخت تصمیم، ژنتیک/ارثی، ازدحام ذرات، شبکه عصبی/زنجیره، یادگیری عمیق و غیره

در فهرست کاری تکنولوژی AI به گفته آقای گریلیچ، با اجازه دادن به نوآوری در توانایی تأثیرگذاری بر اقتصاد ( اختراع روش اختراع )، برنامه های بی شمار بسیار گسترده تر از ایجاد هر محصول جدید را دارد. هوش مصنوعی همچنین با تشویق به رشد بازارهای خریداران جدید و اصلاح بازارهای فعلی خریدار از طریق تحقیق و نوآوری، رشد اقتصادی روزانه را تشویق می کند.

همانطور که مشخص است که امنیت داده به معنای محافظت از داده ها از دسترسی غیرقانونی در کل فرآیند زندگی آن است. با گذشت زمان، داده ها به یک دارایی بسیار مهم برای شرکت ها در تقریبا هر حوزه تبدیل شده اند. آنها برای سازمان های مرتبط با صنعت فناوری اطلاعات، از جمله شرکت ها، دولت های کشورها، مراکز پزشکی، آموزش، بخش های مهندسی و بسیاری دیگر بسیار مهم هستند. تخمین زده می شود که از تمام منابع ثبت شده در زندگینامه انسان شناسی، 90 ٪ در دو دوره نهایی تولید شده است.

رمزگذاری داده ها، هش کردن، رمزگذاری و شیوه های مدیریت کلید، جنبه های اصلی امنیت داده ها هستند. این جنبه ها داده ها را در همه برنامه ها و پلتفرم ها ایمن می کند. از مقدار و گستره عظیم اطلاعات موجود، شرکت ها مشتاق هستند تا جزئیات سودآورتری را به دست آورند. بنابراین، برای بررسی و ترجیحا درک این داده ها، آخرین معیارهای تجزیه و تحلیل برای در دسترس بودن برای خصوصی و همچنین برای رفاه عمومی در دسترس قرار گرفت و این Big Data بود. انسان ها 5 اگزابایت دانش را در سال 2003 تولید کردند، معادل مقدار داده ای است که در لحظه ایجاد شده در یک بازه زمانی دو روزه است. بنابراین، با ظهور پلتفرم های اجتماعی، رسانه های میانی و اینترنت اشیا ، یک جریان بی وقفه از دانش تولید می شود و این
روند افزایش میزان و جزئیات اطلاعات انباشته شده از طریق شرکت ها در آینده نزدیک اصلاح نخواهد شد. ما در عصر داده های بزرگ وجود داریم.

ما تمایل داریم جریان را در عصر کلان داده اندازه گیری کنیم. چهار شرط کاملاً متنوع اصلی امنیت کلان داده عبارتند از: حریم خصوصی اطلاعات، امنیت زیرساخت، مدیریت اطلاعات، یکپارچگی و امنیت واکنشی و امنیت زیرساخت. هر آخرین علم کاربردی مخرب که بی نظم باشد، مشکلات جدیدی را به همراه دارد .

و مسائل در مورد داده های بزرگ، با کمیت / دامنه اطلاعات، ویژگی داده، امنیت داده، رمزگذاری اطلاعات و جداسازی داده ها مرتبط است. علاوه بر ایجاد دادههای جدید، که نیاز به رویکرد جدید دارد، دادههای بزرگ مقیاس چالشهای حریم خصوصی و امنیتی را نیز گسترش میدهد، زیرا آنها بر ترتیبات ایمنی مرسوم تمرکز میکنند. بنابراین، امنیت داده های بزرگ به یکی از موانع اصلی در کاهش سرعت رشد فناوری تبدیل شده است. علاوه بر این، داده های بزرگ، بدون تضمین های امنیتی کافی، گواهینامه مورد نیاز را ارائه نمی کنند.

مسئول مسئولیت بزرگ است. همانطور که همه می دانیم این روزها امنیت سایبری یکی از نیازهای مهم جهان است زیرا این تهدیدات به دلیل نفوذ بالای اینترنت برای امنیت کشور بسیار خطرناک هستند. آگاهی بیشتر باید توسط دولت و شهروندان گسترش یابد تا همیشه سیستم ها و تنظیمات امنیتی وب خود را به روز کنند و از آنتی ویروس مناسب استفاده کنند تا تنظیمات امنیتی سیستم و شبکه عاری از ویروس و بدافزار باقی بماند .

انگیزه اصلی کار به دلیل رشد روزافزون و دیجیتالی شدن ارزهای دیجیتال و بخش بانکی است. در عصر مدرن به دلیل دیجیتالی شدن، مردم به پذیرش ارزهای دیجیتال به عنوان ارز دیجیتال روی آورده اند و همچنین نیاز به امنیت داده ها در حوزه مالی، پژوهشگران را برای فعالیت در این زمینه ترغیب می کند. هوش مصنوعی به دلیل رفتارهای انسانی مانند خود راه حل موثری برای این منظور است و جنبه ای نوظهور در حوزه مالی است.

این مقاله مسائل و راه حلهای مربوط به امنیت دادهها را به دنبال تکنیکهای مختلف هوش مصنوعی برای پیشبینی رفتار ارزهای دیجیتال مورد بحث قرار میدهد. در بخش دیگر مقاله، خدمات مشتری و مدیریت ریسک در بخش بانکداری با استفاده از الگوریتمهای AI/ML را مورد بحث قرار میدهد. همچنین برخی از چالش ها و حوزه آینده در زمینه پیش بینی رفتار ارز دیجیتال و امنیت در بخش بانکی مورد بحث قرار گرفته است. در نهایت، نتیجه نهایی کار انجام شده مورد بحث قرار گرفته است .

فناوری پیشرفته در بیت کوین، ارزهای دیجیتال و سیستم بانکی

چالش جدیدی برای سازمانها یا کسبوکارهای امروزی ایجاد شده است تا بدن خود را در برابر حملات سایبری محافظت کنند. در این عصر افزایش سریع استفاده از اینترنت، حملات در مناطق مختلف نیز افزایش یافته است. علم مهندسی که برای محافظت از شرکت ها در برابر تهدیدات سایبری برای ساده نگه داشتن جریان عملیات آنها قابل دسترسی است .

شکل 1 بالا مراحل مختلف جریان حسگرهای IOT را در سطوح سازمان، سطح تحلیل، سطح تجسم و در نهایت سطح عمل نشان می دهد .

فناوری های امنیتی

فناوری های مختلفی برای محافظت از سازمان ها در برابر حملات آنلاین در دسترس است. این فناوری ها از چنین حملات مخربی که در زیر ذکر شده است جلوگیری می کند

پیشگیری از از دست دادن داده ها: می توان آن را به عنوان یک فناوری وابسته به شناسایی اطلاعات منتقل شده توسط شرکت که شکننده است و برای محاصره کردن حرفه کافی است تفسیر کرد. اغلب، اطلاعات در طول مسیر ایمیل ها منتقل می شود و تحت این فناوری امنیتی، ایمیل ها بررسی می شوند تا اطمینان حاصل شود که داده های ممتاز را از شرکت خارج نمی کند .

سیستم تشخیص نفوذ: یک سیستم تشخیص نفوذ که با نام IDS نیز شناخته میشود، میتواند به عنوان فناوری تعبیر شود که تمام ترافیکهایی را که وارد سازمان میشود، نگه میدارد تا از مخرب نبودن آنها مطمئن شود. همچنین میتوان آن را بهعنوان ابزاری برای بررسی دقیق ترافیک و بالا بردن هشدار در صورتی که به نظر میرسد ترافیک از منبع نامعتبر منشا گرفته است یا مخرب تشخیص داده شود، در نظر گرفته شود

در شکل 2 بالا IDS را نشان می دهد که برنامه ای است که یک شبکه را مشخص می کند .

سیستم پیشگیری از نفوذ سیستم پیشگیری از نفوذ که معمولاً با نام IPS شناخته میشود، میتواند به عنوان سیستم یا دستگاهی تعبیر شود که اقدامات مهمی را در مخالفت با ترافیکی که توسط IDS به عنوان نامطلوب برچسبگذاری شده است، انجام میدهد. به طور معمول، بستههایی که به دستگاه IPS وارد میشوند، زمانی که فریبکارانه تشخیص داده شود، دور ریخته میشوند. نکته اصلی نظارت این است که اطمینان حاصل شود که ترافیک ناخواسته نباید وارد شبکه شرکت شود .

مدیریت حوادث و رویدادهای امنیتی با نام SIEM نیز شناخته می شود. این در درجه اول مربوط به پیاده سازی یا نقل قول هشدارها در صورت یافتن موارد ناآشنا در وب سایت شرکت است. چندین دستگاه را می توان در SIEM ادغام کرد تا اطمینان حاصل شود که هر چیز مخرب باید یک هشدار ایجاد کند. این مهم است تا تیم امنیتی بتواند در برابر آن اقدام کند و دامنه داخلی را دست نخورده و امن نگه دارد. در کنار تضمین امنیت شبکه، مسئولیت پیگیری گزارشهای تولید شده را نیز بر عهده دارد. همچنین به عنوان یک سیستم مرکزی با سایر تجهیزات/دستگاه های متصل به آن دیده می شود .

فایروال به عنوان اصلی ترین لایه برای نظارت بر هر سیستم یا دستگاه عمل می کند. چندین نوع فایروال وجود دارد به عنوان مثال: برای محافظت از شبکه، فایروال های شبکه استفاده می شود. ساخته شده است تا اطمینان حاصل شود که شبکه داخلی از ترافیک غیر عادی محافظت می شود . آنتی ویروس آنتی ویروس یکی دیگر از مکانیزم های مورد استفاده در امنیت سایبری است. وظیفه آن محافظت از سیستم در برابر ویروس است. در شبکه به عنوان محافظ نقطه پایانی قرار می گیرد. برای محافظت از خود در برابر حملات ویروس، تمام دستگاه های متصل به شبکه می توانند یک آنتی ویروس نصب شده در آنها داشته باشند .

فناوری بلاک چین عمدتا به دلیل ویژگیهای حیاتی خود مانند پراکندگی، سرسختی، محرمانه بودن و آزمایشپذیری شناخته شده است. با کمک این ویژگی ها می تواند به طور قابل توجهی در هزینه ها صرفه جویی کند و ظرفیت را بهبود بخشد. بلاک چین نیز یک دفتر کل عمومی محسوب می شود. این شامل فهرستی از بلوکها است که در آن تمام تراکنشهای محدود جمعآوری میشوند. این زنجیره همچنان به رشد خود ادامه می دهد زیرا بلوک های جدید به طور منظم به آن اضافه می شوند. از آنجایی که این فناوری بلاک چین بسیار مورداستفاده و تجزیه و تحلیل قرار گرفته است، طیف گسترده ای از اطلاعات در محتوای میزبانی شده در انجمن های اشغال مانند وب سایت شرکت ها، مقالات وب و غیره یافت می شود .

پیش بینی قیمت ارزهای دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی و فناوری پیشرفته

امروزه ارزهای دیجیتال با رشد و پیشرفت روزافزون محبوب تر شده اند. دارایی های دیجیتال مانند کریپتوکارنسیها ابزارهای سرمایهگذاری بسیار سودآوری هستند و میتوانند هنگام سرمایهگذاری در صرافیهای ارزهای دیجیتال در سراسر جهان، سودهای کلانی ایجاد کنند. بهعنوان بخش با رشد سریع بازار ارزهای دیجیتال، توانایی انجام تعاملات مبادل های بسیار محبوب است و سیستمهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی به طور خودکار منابع رمزنگاری را با پرداخت دستمزد جذاب به صاحب خود مبادله میکنند. بیت کوین محبوب ترین و شناخته شده ترین ارز رمزنگاری شده در جهان است و ساختار اصلی آن مانند سال 2008 بود، اما بازار جهانی در حال تغییر است و تقاضای جدید برای ارزهای دیجیتال در مقایسه با عملکرد اولیه آنها بالا می رود. یکی از مزایای اصلی ارزهای دیجیتال این است که مصرف کنندگان می توانند بدون مدیریت شخص ثالث ارزش را به صورت دیجیتالی مبادله کنند. یک راهحل ارز دیجیتال با تجزیه و تحلیل تراکنشها، اصولاً با شبکهای از رایانه ها کار میکند و کاربران میتوانند مانند ارزهای شرکتی مبادله کنند.

تعداد محدودی بیت کوین موجود و در مجموع 21 میلیون بیت کوین قابل استخراج وجود دارد. بزرگترین پردازنده بیت کوین جهان، BitPay ، اخیرا نرخ معاملات خود را 110 درصد در 12 ماه گذشته افزایش داده است. افزایش کسب و کار نشانه افزایش پذیرش مشتری است. بیت کوین در حال حاضر با افزایش پذیرش و تقاضای مصرف کنندگان مواجه است. پذیرش ارز دیجیتال موضوع مهمی برای بررسی در آینده خواهد بود، زیرا می تواند یک فناوری واقعا تحول آفرین باشد که روش مبادله پول را در سراسر جهان تغییر خواهد داد .

پیش بینی قیمت بیت کوین توسط با استفاده از یک رویکرد جدید برای استفاده از داده های سایر ارزهای دیجیتال انجام شده است. روشهای مختلف یادگیری ماشین برای یافتن بهترین رویکرد پیادهسازی شدهاند و همچنین از مفهوم cointegration استفاده میشود. اساسا،ً یکپارچگی با استفاده از اطلاعات مختلف ارزهای دیجیتال برای پیشبینی قیمت بیتکوین کار میکند. در اینجا در این مقاله، از اطلاعات سه ارز دیجیتال (اتریوم، زی کش و لایت کوین) استفاده شد.

استفاده از بیتکوین بهعنوان پایهای پایدار برای یکپارچگی و سه ارز دیجیتال دیگر در چهار مرحله مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان می دهد که Zcash بیشترین شباهت را با بیت کوین داشته و در نتیجه می توان از قیمت و اطلاعات Zcash به عنوان پیش بینی کننده قیمت بیت کوین استفاده کرد.

خدمات مشتری و مدیریت ریسک در سیستم بانکی با استفاده از هوش مصنوعی و امنیت سایبری

نیک بوستروم، متفکر سوئدی، در یکی از کتابهایش به نام  (هوش فوق العاده) به زیبایی نوشته است:

هوش مصنوعی دورترین شکل برای بشر است

در قرن بیست و یکم، تقریبا هر زمینهای تحت تأثیر مراحل تشخیص بالینی، معیار رباتیک، انحراف، آموزش، سلامت و تجارت، مدیریت هوش مصنوعی و مبادلات الکترونیکی مخل مدرن قرار گرفته است. هوش مبتنی بر رایانه به دلیل پتانسیلی که برای کمک به گسترش مشتریان دارد، استاندارد خود را در میان زمینه های مختلف احساس کرده است. این به مشتریان اجازه می دهد تا در انتخاب های سریع و به تدریج آموزش دیده با بهره وری متورم تصمیم بگیرند. هوش مصنوعی در بخش بانکی، بانکها را مؤثرتر، قابل اعتمادتر، حمایت کنندهتر و پیماندارتر میکند. این لبه ماهر بانک های مدرن در این عصر دیجیتال است. تأثیر هوش مصنوعی در بخش بانکی، هزینه های عملیاتی، خدمات مشتریان را کاهش می دهد و رویه های خودرو را بهبود می بخشد.هوش مصنوعی نه تنها با خودکارسازی نیروی کار دانش بانک ها را توانمند می کند، بلکه کل فرآیند اتوماسیون را به اندازه کافی هوشمند می کند تا رقابت و خطرات سایبری را برطرف کند .

در طول زمان به تکامل و نوآوری خود ادامه می دهد. هوش مصنوعی بخشی جدایی ناپذیر از فرآیندها و عملیات بانک است. بانکها را قادر میسازد تا از تواناییهای انسانی و مکانیکی بهتر برای بهبود کارایی عملیاتی و هزینه ای و ارائه خدمات شخصیسازی شده استفاده کنند. همه این مزایا دیگر چشم اندازی از آینده برای بانک ها نیست. با پذیرش هوش مصنوعی، رهبران صنعت بانکداری در حال حاضر تلاش لازم را برای به دست آوردن این مزایا انجام داده اند . علاوه بر این، هوش مصنوعی این قدرت را دارد که سناریوهای آینده را با تجزیه و تحلیل رفتارهای گذشته پیش بینی کند.

برخی از ویژگی های قابل توجه آن عبارتند از :

تصمیمگیری موفق: بانکداران از این سیستمهای منسجمی استفاده میکنند که مانند یک انسان خبره پیشبینی میکنند و پاسخ میدهند، و راهحلهای عالی بر اساس اطلاعات قابل دسترسی در زمان واقعی، برای تصمیمگیری تاکتیکی ارائه میدهند. این ساختارها انباری از داده های خبره را در پایگاه داده های خود به نام پایگاه های دانش نگهداری می کنند .

هوش مصنوعی بر اساس تعاملات گذشته درک بهتری از مشتریان و رفتارها به دست می آورد. این بانک ها را قادر می سازد تا منابع و نتایج مالی را با ترکیب خدمات شخصی با مبادلات شفاف ایجاد کنند تا تعامل ارزشمند مشتری و روابط قوی با مشتریان خود را فراهم کنند .

ارتباط مستقیم: چت بات ها موقعیت ها و احساسات را در پیام ها تشخیص می دهند و تا حد امکان منطقی پاسخ می دهند. این دستگاههای منطقی نه تنها بانکها را برای صرفه جویی در زمان و بهبود اثربخشی تحریم میکنند، بلکه به بانکها
کمک میکنند میلیونها دلار صرفهجویی کنند و در نتیجه ارزش انباشته صرفه جویی داشته باشند . هوش مصنوعی توانایی تشخیص الگوهای داده های مشکوک را در میان قابلیت های اطلاعاتی گسترده برای اجرای مدیریت تقلب دارد. هوش مصنوعی مطالعات قبلی را با خلبانان پیشرفته خود برای پیش بینی رفتار آینده نقاط داده انجام داده است. این به بانک ها کمک می کند تا فروش و فروش متقابل را به طور موثر افزایش دهند .

خود تنظیمی رویه منسجم: این تسهیلات امکان خودتنظیمی انواع خدمات بانکی سختگیرانه، پرهزینه و مستعد خطا مانند مدیریت ادعا را فراهم می کند. این ROI را ایمن می کند، هزینه ها را کاهش می دهد و پردازش دقیق و سریع خدمات را در هر مرحله تضمین می کند. خود تنظیمی رویه منسجم اساسا مجموعه ای از عملکردها را خودکار می کند که حلقه های قبلی خود را از طریق یادگیری ماشینی مداوم اصلاح می کند . علاوه بر این، هوش مصنوعی در بانکداری به مشتریان کمک می کند تا مبالغ وام را با نرخ بهره جذاب انتخاب کنند. بانکها اکنون میتوانند از مکانیزمهای ماشین محور استفاده کنند و تحت توافق معتبر موجود تحت این فناوری مداخله کنند .بخش، هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد، به مشتری کمک می کند، و ماشین محور را در این روش بهبود می بخشد . عملکرد هوش مصنوعی در فاکتورهای به دست آوردن حساب های مشتری، دارایی و استفاده از بانک مفهومی است که اخیراً به دست آمده است، اما اخیراً یک مفهوم جالب توجه است، معدن سایبری امنیتی که به بانک ها هدایت شده است. خطرات در سراسر جهان آشکار است .

نتیجه

هوش مصنوعی که به دلیل تطبیق پذیری خود شناخته شده است، بر اساس اطلاعات موجود، مهارت های تصمیم گیری شگفت انگیزی را ارائه کرده است. این دستگاه ها این قابلیت را دارند که بر اساس زمینه و احساسات موقعیت ها به شیوه های عاقلانه پاسخ دهند. هوش مصنوعی رمزگذاری عالی ارائه کرده است و می تواند فعالیت های مشکوک را به طور موثر ردیابی کند. این به مشتریان کمک کرده است تا مبالغ وام را با نرخ بهره جذاب انتخاب کنند. علاوه بر این، درک بهتری از مشتریان و رفتار آنها بر اساس تعاملات گذشته دارد.

همه این ویژگی ها هوش مصنوعی را قهرمان ما و نسل های آینده می کند. معمولاً امنیت بانکی یک نگرانی اساسی بوده است، اما هوش مصنوعی هر روز در حال توسعه است تا این مسائل را کاهش دهد و آن را به یک منبع قابل اعتماد در همه جا تبدیل کند. با ایجاد تعادل بین تخصص و استفاده صحیح می توان به رمزگذاری کامل دست یافت. هوش مصنوعی در صورت استفاده هوشمندانه میتواند همه چیز را کارآمد و سریعتر کند. این نه تنها خود تنظیم کننده است، بلکه توانایی درک احساسات خود را نیز دارد.

آنها همچنین به بانکها کمک میکنند میلیونها دلار صرفهجویی کنند و در نتیجه ارزش انباشته صرفهجویی را به همراه دارد. ارزهای دیجیتال و بازار بیت کوین توجه ها را به خود جلب می کند و در نتیجه، اکنون به یک دارایی مهم تبدیل شده است، بنابراین لازم است ریسک سرمایه گذاری کاهش یابد، پیش بینی دقیق و محافظت از آن دربرابر کلاهبرداری انجام شود زیرا این ارز دیجیتالی است و وجود فیزیکی ندارد. برخی از تحقیقات برای پیشبینی بهتر ارز دیجیتال و نتایج بهتر در حال انجام است. تکنیکهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در حال استفاده هستند.

برخی از تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مورد بحث قرار گرفته است. به طور کلی مشاهده شد که ماشین بردار پشتیبان، مدل حافظ کوتاه مدت بلندمدت و شبکه عصبی مصنوعی نتایج بهتری نسبت به سایر تکنیک ها ارائه می دهند. مدل های مبتنی بر شبکه عصبی به داده های طولانی مدت نیاز دارند در حالی که مدل های مبتنی بر LSTM می توانند به اندازه کافی با داده های کوتاه مدت کار کنند. همچنین، کریپتوکارنسی و بیت کوین بیشتر به روند بازار وابسته هستند، بنابراین میتوان آنها را همراه با مدل پیشبینی قیمت مبتنی بر مدل هوش مصنوعی در تحلیل احساسات گنجاند. رویکرد جدیدی از ادغام همزمان نیز مورد بحث قرار گرفته است که توضیح میدهد چگونه میتوانیم از سایر دادههای مشابه ارزهای دیجیتال برای پیشبینی آینده بیتکوین استفاده کنیم.

پیوند کوتاه: https://www.shamohsen.net/?p=776