ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ အေအိုင်၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

◼ ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ အေအိုင်၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ယနေ့ ခေတ်မီအောင်မြင်နေသောဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ဘဏ်လုပ်ငန်းများနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများ၏အခင်းအကျင်းတွင် Artificial Intelligence ကို အသုံးချခြင်းသည် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုအဖြစ်သို့ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ကမ္ဘာကြီးသည် ယခင်သတင်းနှင့်နည်းပညာခေတ်မှသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းလာသည်နှင့်အမျှ ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍသည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၊ ဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်များ အပါအဝင် AI နည်းပညာများ၏ အလားအလာကို အသိအမှတ်ပြုအသုံးချလာပါသည်။

ဤတိုးတက်မှုများသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ Customer များ၏ အတွေ့အကြုံကိုမြှင့်တင်ပေးပြီး ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးတွင်သာမက ငွေပေးချေမှုတွင်လည်း အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် ငွေကြေးဆိုင်ရာ AI နှင့် Machine Learning ၏ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးများနှင့် လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်းကို အထူးပြုတင်ပြမည်ဖြစ်ပါသည်။ 

ဘဏ်လုပ်ငန်းမှာ AI ကို ဘယ်လိုအသုံးပြုလဲ

ဘဏ်များသည် လုပ်ငန်းစဉ်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာအမျိုး အစားခွဲခြားခြင်းနှင့် လျှို့ဝှက်ထားသောပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက် ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင် စက်သင်ယူမှု (MachineLearning)ကို ဆယ်စုနှစ်များစွာ ကြာကတည်းက အသုံးပြုခဲ့သည်။ ယနေ့ခေတ် AI ၏ တိုးတက်မှုနှင့်အတူ ယခုအခါဘဏ်များသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုစွမ်းဆောင် ရည်ကို တိုးမြှင့်ရန်၊ လူသားအမှားများနှင့် အဂတိများကို လျှော့ချရန်၊ ဝန်ဆောင်မှုများကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန်၊ လိမ်လည်မှုများကို လျှော့ချရန်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် AI ၏ကျယ်ပြန့်သော အက်ပလီ ကေးရှင်းများကို အသုံးပြုနေပြီဖြစ်ပါသည်။ 

ဘဏ်လုပ်ငန်းဆုံးရှုံးနိုင်ခြေစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ကို မည်သို့အသုံးပြုသနည်း

ဘဏ်လုပ်ငန်းများတွင် ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေစီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ AI ကို ပုံစံများနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အန္တရာယ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းသည် အချက်အလက် အမြောက်အမြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်းများ၏ ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေအန္တရာယ်များကို စူးစမ်းရှာဖွေပြီးလျော့ပါးစေရန် ကူညီပေးပါသည်။ AI ၏ ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် နောက်ထပ်အကျိုးကျေးဇူးမှာချေးငွေ၊ ဈေးကွက်နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာအန္တရာယ်များကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ ဘဏ်တစ်ခု၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် စွန့်စားအကဲဖြတ်မှုကိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်း ဖြစ်ပါသည်။

ဘဏ်လုပ်ငန်းမှာဘယ် Generative AI ကို အသုံးအများဆုံးလဲ

မျိုးဆက်သစ်ဉာဏ်ရည်တု (Gen-erativeAI) သည် ဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍတွင် အထူးသဖြင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ထိရောက်မှု၊ စည်းမျဉ်းအခြေခံ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းနှင့် Customer အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ရာတွင် လက်တွေ့အသုံးချမှုများစွာ ရှိပါသည်။

ဘဏ်များသည် Customer များနှင့် ဆက်သွယ်မှုအတွက် ကျယ်ပြန့်သော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ၏ စွမ်း ဆောင်နိုင်မှုများဖြင့် အချက်အလက်များကို အဆင်ပြေချောမွေ့စွာ ရယူထုတ်ပေးနိုင်ပြီဖြစ်ပါသည်။ ထို့ပြင်ဤမော်ဒယ်များသည်  ဖွဲ့စည်းပုံတည်ဆောက်မထားသည့် အချက်အလက်များအပါအဝင် အချက်အလက်အမြောက်အမြားမှ ပုံစံများနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံများကို လေ့လာနိုင်ပါသည်။ Generative AI သည် အထူးသဖြင့်လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် တားဆီးခြင်း၊ Chatbot များနှင့် Virtual Assistant၊ လိုက်နာမှုနှင့်စည်းမျဉ်းလိုက်နာမှုအစီရင်ခံခြင်း၊ ချေးငွေရယူခြင်းနှင့် ပေါင်နှံခြင်းခွင့်ပြုချက် အပါအဝင် စွန့်စားအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ခရက်ဒစ်ရမှတ်များကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် အထူးအရေးပါအရာရောက်ခဲ့ပါသည်။

လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်း

လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်း (Retail banking)သည် အများပြည်သူသို့ပေးသော ဘဏ်လုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှုဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင်အရစ်ကျချေးငွေများ၊ နေအိမ်ချေးငွေများ၊ Equity Credit Loan အပ်ငွေလက်ခံခြင်းနှင့် တစ်ဦးချင်း၏ Wholesale Banking or Corporation Banking စသည်တို့ပါဝင်ပါသည်။

ထို့ပြင် ဘဏ်လုပ်ငန်းများရှိငွေကြေးဆိုင်ရာ AI နှင့် Machine Learning များသည် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာနှင့် ဝန်ထမ်းရေးရာဆိုင်ရာကိစ္စရပ်များတွင် များစွာထောက်ပံ့မှုပေးပါသည်။ ၎င်း၏အဓိက အကျိုးကျေးဇူးများမှာ အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်ပါသည်။

ကုန်ကျစရိတ်နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေအန္တရာယ်များကို လျှော့ချခြင်း

ဘဏ်နှင့်ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ AI ၏ သိသာထင်ရှားသော အကျိုး ကျေးဇူးများထဲမှ တစ်ခုမှာလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ် နှင့် ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေအန္တရာယ်များကို လျှော့ချနိုင်မှုဖြစ်ပါသည်။ လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်းတွင် အချိန်ကုန်ပြီး အမှားအယွင်းများတတ်သည့် လူသားကိုဗဟိုပြုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များစွာရှိသည်။ သက်ဆိုင်ရာနိုင်ငံအလိုက်ပြဋ္ဌာန်းထားသော ဥပဒေ၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း၊ ညွှန်ကြားချက်များနှင့်အညီ ထိန်းညှိဆောင်ရွက်ရသော ဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍတွင် ဆိုးရွားသောအကျိုးဆက်များရှိလာနိုင်သောကြောင့် လူသားအမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေကိုနည်းပါးအောင် လျှော့ချခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်တုကိရိယာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လက်လီဘဏ်များသည် Customer အချက်အလက်များကို စာချုပ်များ၊ စာရွက်စာတမ်းပုံစံများနှင့် အခြားရင်းမြစ်များအတွင်းသို့ ထည့်သွင်းခြင်းကဲ့သို့သော သမားရိုးကျလုပ်ငန်းအများအပြားကို ဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်။ ထို့ပြင်လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် ငွေကြေးခဝါချမှုနှင့် အကြမ်းဖက်ကို ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုတိုက်ဖျက်ရေး (AML/CFT) တို့ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် အဓိက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ အရင်းအမြစ်များကို အာရုံစိုက်ခြင်းမှ လွတ်ကင်းစေပြီး စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်များနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ကြောင်း သေချာစေနိုင်ပါသည်။ 

စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ဖြင့် Customer များ၏ အတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေခြင်း

လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်း Customer များသည် လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍကို အကန့်အသတ်ဖြင့်အသုံးပြုခွင့်အပေါ် ဝေဖန်ကြပါသည်။ ထို့ပြင် သမားရိုးကျအလုပ်ချိန်များသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်နေလေ့ရှိပြီး ခေါ်ဆိုရေးစင်တာများသည် စောင့်ဆိုင်းရသည့်အချိန်ကြာမြင့်သဖြင့် ကျေနပ်ဖွယ်မရှိဖြစ်ရသည်ကို Customer များက အတွေ့အကြုံများအရပြောကြသည်။ ဤနေရာတွင် ဘဏ်များသည် ၎င်းတို့၏ Customer များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံပုံကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် AI စွမ်းအားသုံး Chatbots နှင့် Virtual Assistantsup ပေါင်းစပ်ပါဝင်လာပါသည်။

ဘဏ်များတွင်ဘာသာစကားပြော AI ကိရိယာများကို ၂၄/၇ ရရှိနိုင်ပြီး ဖောက်သည်များ၏ မေးမြန်းချက်များကို ဖြေကြားခြင်းအပါအဝင် အရောင်းအဝယ်ပြုလုပ်ခြင်းအထိ ကွဲပြားခြားနားသော ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘဏ်လုပ်ငန်း ဝန်ဆောင်မှုများသို့ချက်ချင်း ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးပါသည်။ Chatbot များသည် အကြောင်းအရာကို နားလည်သဘောပေါက်ပြီး လိုအပ်ချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကာစိတ်ကြိုက်တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ၎င်းသည်ခေတ်မီ Customer များ၏ သစ္စာရှိမှုနှင့် စိတ်ကျေနပ်မှုရှိနေရန် လိုအပ်သည့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာထိတွေ့မှုများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ AI-Powered Assistant များသည် သက်ဆိုင်ရာထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို Customer များထံ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီသိရှိနိုင်စေရန် မှန်းဆနိုင်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်စက်သင်ယူမှုတို့ကို အသုံးချနိုင်သောကြောင့် Chatbots များသည်အရောင်းမြှင့်တင်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့ စေပါသည်။

လိမ်လည်မှု ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း

လက်လီဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့်ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍသည် သတ်မှတ်ပြဋ္ဌာန်းဥပဒေ၊ စည်းမျဉ်းများကိုလိုက်နာရမည်ဖြစ်ပြီး ချိုးဖောက်မှု အတွက် ထင်ရှားသောပြစ်ဒဏ်များရှိပါသည်။ AI စနစ်များသည် လူသားအေးဂျင့်များထက် သာလွန်သောလိမ်လည်လှည့်ဖြားသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကိုရှာဖွေပြီး ကာကွယ်တားဆီးနိုင်သောကြောင့် ဤနယ်ပယ်တွင် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်ပါ။

AI အခြေခံလိမ်လည်မှု ထောက်လှမ်းခြင်းစနစ်များသည် အချက်အလက်အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဆင့်မြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ (Algorithms) ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သံသယဖြစ်ဖွယ် အပြုအမူများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။

ဤနည်းအားဖြင့် လက်လီဘဏ်များသည် ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေအန္တရာယ်များကို လျော့ပါးစေရန် ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤအပြုသဘောဆောင်သော ချဉ်းကပ်မှုသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတစ်ခုလုံး၏ လုံခြုံရေးကိုတိုးတက်စေပြီး ဂုဏ်သိက္ခာပိုင်းဆိုင်ရာ ထိခိုက်မှုနှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာအကျိုးဆက်များအတွက် အလားအလာများကို လျော့နည်းစေပါသည်။

AI သည်ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများ၏ ဥပဒေ၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ချဉ်းကပ်ပုံကိုလည်း ပြောင်းလဲလျက်ရှိပါသည်။ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော Virtual Assistant များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဘဏ်များသည် ငွေပေးငွေယူများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ Customer အပြုအမူများကို ခြေရာခံနိုင်ပြီး Customer များအားလိုအပ်သည့် ဝီရိယထားစောင့်ကြည့်သည့်အစီအမံများ (KYC)နှင့် ငွေကြေးခဝါချမှုနှင့် အကြမ်းဖက်မှုကို ငွေကြေးထောက်ပံ့မှုတိုက်ဖျက်ရေး(AML/CFT) လိုအပ်ချက် များကဲ့သို့သော စည်းမျဉ်းအမျိုးမျိုးကိုလိုက်နာရန် အလို အလျောက် စိစစ်စစ်ခြင်းနှင့်အချက်အလက်များ မှတ်တမ်းတင်ခြင်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

ချေးငွေနှင့် အကြွေးအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်း

ချေးငွေနှင့်အကြွေးအကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ခေတ်မမီတော့သော အချက်အလက်များနှင့် မှားယွင်းသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများအပေါ် အခြေခံထားပါသည်။ သို့သော် AI-Based စနစ်များသည် အသိပေးပြီးတိကျသောချေးငွေ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ကွဲပြားသောအချက်အလက်ရင်းမြစ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

ခရက်ဒစ်ရမှတ်များနှင့် အရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်းများထက် ကျော်လွန်ပြောင်းလဲမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် AI-Based စနစ်များသည် တစ်ဦးချင်းနှင့်လုပ်ငန်းများ၏ ခရက်ဒစ် တန်ဖိုးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာအကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ချေးငွေဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ အလုံးစုံအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ဘဏ်အဝန်းအဝိုင်းရှိလူအများအတွက် ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများကို တိုးချဲ့ဝင်ရောက်စေနိုင်ပါသည်။

သို့သော်လည်း ချေးငွေနှင့်အကြွေးဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည်။ လက်လီဘဏ်များသည် ဒေတာနှင့်အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ရေးတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဘက်လိုက်မှုများကို သတိထားသင့်ပြီး တရားမျှတသော ချေးငွေအလေ့အထများကိုသေချာစေရန် အဆိုပါပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသင့်ပါသည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ အလိုအလျောက်စနစ်

AI သည် လက်လီဘဏ်များအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် အလားအလာ ရှိပါသည်။ ငွေရေးကြေးရေး အဖွဲ့အစည်းများစွာ သည် အသုံးချမရသေးသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအခွင့် အလမ်းများကို ရှာဖွေရန် AI အခြေခံစနစ်များကိုအသုံးချနေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် အယ်ဂိုရီသမ်ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများကို အသိပေးရန်နှင့် Robo-Advisors များမှတစ်ဆင့် ၎င်းတို့၏ Customer များအား စိတ်ကြိုက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကြံဉာဏ်များ ပေးဆောင်ရန် AI ကို အသုံးပြုပါသည်။

စက်သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ စွမ်းအားကြောင့် AI အခြေခံရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ကိရိယာများသည် လူသားသုံးသပ်သူများ လွဲချော်နိုင်သည့်ပုံစံများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပါ သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းတို့သည်ဘဏ္ဍာရေး အဖွဲ့အစည်းများနှင့်၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များအား ပိုမိုသိရှိနားလည်ပြီး အကျိုးအမြတ်ရှိသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။

သို့သော်လည်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ကို အသုံးပြုခြင်းသည် အသွားနှစ်ဖက်ပါ ဓားသွားနှင့်တူသောကြောင့် ၎င်း၏ အန္တရာယ်များ မကင်းပါ။ ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများသည်၎င်းတို့ ၏ AI မော်ဒယ်များ၏ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်ဖြစ်သကဲ့သို့ ဥပဒေ၊ စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ ဆောင်ရွက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသည်မှာ ၎င်းတို့၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အကြံပြုချက်များအတွက် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ရှင်းလင်းချက်များကို ပေးနိုင်ကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်များ၏ ပွင့်လင်း မြင်သာမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်ပါသည်။

အချုပ်အားဖြင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းများတွင် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို မျက်ကွယ်ပြု၍ မရသည့်အပြင် ၎င်းကို တွင်တွင် ကျယ်ကျယ်အသုံးချလာသည်နှင့်အမျှ ဘဏ်နှင့် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းနှင့်ဆက်စပ်နေသော ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေအန္တရာယ်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကို သတိထားရမည်ဖြစ်ပါသည်။

Ref: -5 Benefits of AI in Retail Banking and Finance | Scalefocus.

ရေးသူ - စိန်ထွန်းဦး(ငွေကြေး)