توسعه بانکداری بدون تصمیم گیر انسانی با اتکاء به عامل های خودمختار مالی
آرشیو
چکیده
با گسترش سریع فناوری های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و سیستم های چندعاملی، نظام های بانکی در حال ورود به مرحله ای نوین از تحول دیجیتال هستند که در آن نقش تصمیم گیر انسانی به تدریج کاهش یافته و به سمت خودکارسازی کامل حرکت می کند. این مقاله به بررسی توسعه مفهوم بانکداری بدون تصمیم گیر انسانی با اتکاء به عامل های خودمختار مالی می پردازد. در این پژوهش، از رویکرد توصیفی تحلیلی و مطالعه کتابخانه ای استفاده شده و داده ها از منابع علمی معتبر، مقالات بین المللی و گزارش های حوزه فین تک گردآوری و تحلیل شده اند. همچنین، برای تبیین ساختار پیشنهادی، از رویکرد مدل سازی مفهومی سیستم های چندعاملی بهره گرفته شده است. در این چارچوب، عامل های هوشمند قادرند وظایف کلیدی بانکی شامل اعتبارسنجی مشتریان، تخصیص اعتبارات، مدیریت نقدینگی، تحلیل ریسک های مالی و کشف تقلب را به صورت بلادرنگ و بدون مداخله انسانی انجام دهند. معماری پیشنهادی مبتنی بر ترکیب یادگیری عمیق، پردازش کلان داده ها و تعامل میان عامل های خودمختار طراحی شده است که موجب افزایش سرعت، دقت و مقیاس پذیری تصمیم گیری می شود. با وجود مزایای قابل توجه مانند کاهش خطاهای انسانی و افزایش بهره وری، این رویکرد با چالش هایی همچون شفافیت الگوریتمی، مسئولیت حقوقی، ریسک های سیستمی و ملاحظات اخلاقی مواجه است. نتایج پژوهش نشان می دهد که تحقق کامل بانکداری بدون انسان در کوتاه مدت دشوار است، اما حرکت تدریجی به سمت بانکداری خودمختار می تواند ساختار صنعت مالی را به طور بنیادین متحول سازد.Development of Humanless Banking Based on Autonomous Financial Agents
With the rapid advancement of artificial intelligence, machine learning, and multi-agent systems, banking systems are entering a new stage of digital transformation in which the role of human decision-makers is gradually diminishing, moving toward full automation. This paper investigates the development of humanless banking based on autonomous financial agents. The study adopts a descriptive-analytical approach and a library-based research method, relying on academic literature, international journals, and fintech reports. In addition, a conceptual modeling approach based on multi-agent systems is used to structure the proposed framework.Within this paradigm, intelligent agents perform key banking functions such as customer credit scoring, credit allocation, liquidity management, financial risk analysis, and fraud detection in real time without human intervention. The proposed architecture integrates deep learning, big data processing, and interactions among autonomous agents, leading to faster, more accurate, and scalable decision-making.Despite significant benefits such as reduced human error and improved operational efficiency, this approach faces challenges including algorithmic transparency, legal accountability, systemic risks, and ethical concerns. The findings suggest that while fully eliminating human decision-makers in the short term is difficult, a gradual shift toward autonomous banking can fundamentally transform the financial industry.
تبلیغات
