چرا شرکت‌های فین‌تک در هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند

شرکت‌های فین‌تک به طور متوسط 14% از درآمد سالانه خود را در سال 2024 به تحقیق و توسعه هوش مصنوعی اختصاص دادند که نسبت به 8% در سال 2022 افزایش یافته است، طبق گزارش گارتنر. نرخ رشد سرمایه گذاری از هر دسته فناوری دیگری در خدمات مالی، از جمله زیرساخت رایانش ابری، امنیت سایبری و بلاکچین فراتر رفته است. این هزینه‌ها منعکس‌کننده محاسبه‌ای است که رهبران فین‌تک به طور مستقل در همه دسته‌های محصول انجام داده‌اند: قابلیت هوش مصنوعی قوی‌ترین پیش‌بینی‌کننده موقعیت رقابتی در پنج سال آینده است.

فشار رقابتی برای سرمایه گذاری

شرکت‌های فین‌تک در بازارهایی فعالیت می‌کنند که هزینه‌های تغییر مشتری کمتر از بانکداری سنتی است. یک مصرف‌کننده می‌تواند در چند دقیقه یک حساب بانکی دیجیتال جدید باز کند. یک کسب‌وکار می‌تواند در چند هفته پردازش‌گرهای پرداخت را تغییر دهد. در این محیط، هر مزیتی در سرعت، دقت یا هزینه به طور مستقیم به جذب و حفظ مشتری تبدیل می‌شود. هوش مصنوعی مزایایی در هر سه بعد ارائه می‌دهد.

طبق گزارش مک‌کینزی، شرکت‌های فین‌تک در چارک بالای قابلیت هوش مصنوعی، درآمد خود را 2.1 برابر سریع‌تر از میانگین بخش افزایش می‌دهند. این مزیت از منابع متعددی ناشی می‌شود: تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی ضررها را کاهش می‌دهد، مدل‌های اعتباری هوش مصنوعی مشتریان بیشتری را بدون افزایش نرخ نکول تأیید می‌کنند، خدمات مشتریان هوش مصنوعی هزینه‌های پشتیبانی را کاهش می‌دهد، و شخصی‌سازی هوش مصنوعی پذیرش محصول را افزایش می‌دهد. هر مزیت به طور جداگانه متوسط است، اما تأثیر تجمعی جدایی رقابتی قابل توجهی ایجاد می‌کند.

فشار همچنین از خارج از فین‌تک می‌آید. بانک‌های سنتی از جمله JPMorgan، Goldman Sachs و HSBC از سال 2022 به طور جمعی بیش از 15 میلیارد دلار در هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده‌اند، طبق تحلیل فایننشال تایمز. همانطور که شرکت‌های موجود شکاف هوش مصنوعی را می‌بندند، استارتاپ‌های فین‌تک که در هوش مصنوعی سرمایه گذاری نمی‌کنند، در معرض خطر از دست دادن مزیت فناوری که وجود آنها را توجیه می‌کند، قرار دارند.

جایی که شرکت‌های فین‌تک سرمایه گذاری هوش مصنوعی را هدایت می‌کنند

بزرگ‌ترین سهم سرمایه گذاری هوش مصنوعی به هوش محصول اصلی اختصاص دارد — مدل‌های یادگیری ماشینی که محصول اصلی یک شرکت را تقویت می‌کنند. برای یک پلتفرم وام‌دهی، این به معنای الگوریتم‌های امتیازدهی اعتباری است. برای یک پردازش‌گر پرداخت، تشخیص تقلب و بهینه‌سازی مجوز. برای یک پلتفرم بانکداری دیجیتال، پیش‌بینی تعامل مشتری و امتیازدهی سلامت مالی.

دومین دسته بزرگ کارایی عملیاتی است. سیستم‌های هوش مصنوعی که نظارت بر انطباق، تطبیق، گزارش‌دهی و خدمات مشتری را خودکار می‌کنند، تعداد پرسنل مورد نیاز برای عملیات در مقیاس را کاهش می‌دهند. طبق گزارش دلویت، شرکت‌های فین‌تک که از هوش مصنوعی برای اتوماسیون عملیاتی استفاده می‌کنند، با 35% کمتر کارکنان به ازای هر دلار درآمد نسبت به کسانی که به فرآیندهای دستی متکی هستند، فعالیت می‌کنند. برای شرکت‌هایی که به دنبال نقاط عطف سودآوری هستند که سرمایه گذاران به طور فزاینده‌ای تقاضا می‌کنند، هوش مصنوعی عملیاتی مستقیماً به عملکرد مالی مرتبط است.

سهم رو به رشدی از سرمایه گذاری به برنامه‌های هوش مصنوعی مولد می‌رود. شرکت‌های فین‌تک در حال استقرار مدل‌های زبان بزرگ برای تحلیل اسناد (بررسی قرارداد، تفسیر ثبت نظارتی)، ارتباطات مشتری (پیام‌رسانی شخصی‌سازی شده، حل و فصل پشتیبانی)، و بهره‌وری داخلی (تولید کد، پیش‌نویس گزارش) هستند. نظرسنجی CB Insights در سال 2025 نشان داد که 56% از شرکت‌های فین‌تک حداقل یک برنامه هوش مصنوعی مولد را در تولید مستقر کرده‌اند که نسبت به 12% در سال 2023 افزایش یافته است.

نرخ بازگشت سرمایه در سرمایه گذاری هوش مصنوعی

اندازه‌گیری نرخ بازگشت سرمایه هوش مصنوعی در فین‌تک در حال استاندارد شدن است. طبق تحقیقات Forrester، شرکت میانگین فین‌تک 340% نرخ بازگشت سرمایه در سرمایه گذاری هوش مصنوعی را در یک دوره سه ساله گزارش می‌کند که با افزایش درآمد به علاوه کاهش هزینه‌ها نسبت به هزینه‌های هوش مصنوعی اندازه‌گیری می‌شود. بازده برای شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را زودتر یکپارچه کرده‌اند بالاتر است — آنها زمان بیشتری برای جمع‌آوری داده‌های آموزشی و اصلاح مدل‌های خود داشته‌اند.

برای شرکت‌های فین‌تک با پشتیبانی سرمایه‌گذاری، سرمایه گذاری هوش مصنوعی بر ارزش‌گذاری نیز تأثیر می‌گذارد. تحلیل 2025 توسط Goldman Sachs نشان داد که شرکت‌های فین‌تک با قابلیت‌های اثبات‌شده هوش مصنوعی به طور متوسط با 40% حق بیمه ارزش‌گذاری نسبت به همتایان در همان دسته بدون تمایز هوش مصنوعی معامله می‌شوند. این حق بیمه انتظارات سرمایه گذاران را منعکس می‌کند که شرکت‌های فین‌تک مبتنی بر هوش مصنوعی سهم بازار بزرگ‌تری را به دست خواهند آورد و با حاشیه‌های بالاتر با بلوغ مدل‌های خود فعالیت خواهند کرد. سرمایه گذاری هوش مصنوعی یک ارتقای فناوری اختیاری نیست — این یک ضرورت استراتژیک است که تعیین می‌کند کدام شرکت‌های فین‌تک در دسته‌های خود پیشرو خواهند بود و کدام عقب خواهند ماند.