با گسترش روزافزون فناوری‌های نوین در صنعت بانکداری، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان ابزاری کارآمد برای بهبود فرآیندهای پیچیده مالی، به‌ویژه در زمینه مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری، مطرح شده است. در این پژوهش، با رویکردی تحلیلی-توصیفی، کاربرد الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) در شناسایی، ارزیابی و کاهش ریسک‌های سرمایه‌گذاری بررسی می‌شود. یافته‌ها نشان می‌دهد که هوش مصنوعی با توانایی تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، دقت پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری و ارزیابی اعتبار مشتریان را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد. در نهایت، به چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌رو در پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی در مدیریت ریسک بانکداری پرداخته شده است.

صنعت بانکداری به‌عنوان یکی از ارکان اساسی نظام اقتصادی هر کشور، همواره در معرض ریسک‌های متنوع مالی و اعتباری قرار دارد. در دنیای مدرن که داده‌ها به‌عنوان منبع ارزشمند اطلاعات شناخته می‌شوند، استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها به‌منظور مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری، ضرورتی انکارناپذیر است.
هوش مصنوعی به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا به‌سرعت الگوهای پیچیده و ناشناخته در داده‌های مالی را شناسایی کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری در زمینه اعطای وام، سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی و مدیریت پرتفوی انجام دهند.

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که تلاش دارد فرآیندهای هوشمند انسانی مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری را در ماشین‌ها شبیه‌سازی کند. در بانکداری، هوش مصنوعی از دهه ۱۹۹۰ میلادی با سیستم‌های خبره (Expert Systems) آغاز شد و امروزه با ظهور الگوریتم‌های پیشرفته مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، به ابزاری حیاتی برای مدیریت ریسک مالی تبدیل شده است.

ریسک سرمایه‌گذاری به احتمال عدم تحقق بازده مورد انتظار از یک دارایی یا پرتفوی اشاره دارد. بانک‌ها برای مدیریت این ریسک‌ها از ابزارهای مالی پیچیده‌ای بهره می‌برند، اما ورود هوش مصنوعی به این حوزه، فرآیندهای پیش‌بینی و ارزیابی ریسک را متحول کرده است.

مطالعات متعددی نشان داده‌اند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های دسته‌بندی (Classification Algorithms) و مدل‌های پیش‌بینی اعتباری (Credit Scoring Models) می‌توانند دقت پیش‌بینی ریسک‌های مالی را تا ۳۰ درصد بهبود بخشند. در این مطالعه‌ها، از روش تحلیل داده‌های ثانویه و شبیه‌سازی‌های مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره گرفته شده است. داده‌ها از بانک‌های بین‌المللی و مؤسسات مالی معتبر استخراج و توسط الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک و شبکه‌های عصبی تحلیل شدند.

مدل‌های یادگیری ماشین توانستند الگوهای نامحسوس در داده‌های مالی را شناسایی کرده و با دقت ۹۵٪ پیش‌بینی کنند که کدام وام‌ها احتمال نکول بیشتری دارند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی توانستند تعادل بهینه بین بازده و ریسک پرتفوی را برقرار کرده و منجر به کاهش ۲۰٪ ریسک‌های سرمایه‌گذاری شوند. الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی نشان دادند که می‌توانند اعتبار مشتریان را با دقت بیشتری ارزیابی کرده و نرخ نکول را تا ۱۵٪ کاهش دهند.

هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری در صنعت بانکداری، قابلیت‌های چشمگیری در بهبود دقت پیش‌بینی و کاهش ریسک‌های مالی دارد. بانک‌ها باید با اتخاذ استراتژی‌های مناسب، موانع پیاده‌سازی این فناوری را برطرف کنند و از مزایای آن در راستای توسعه پایدار بهره‌برداری نمایند.