ادغام Generative AI در هسته بانکی: مطالعه موردی همکاری Fujitsu و Sony Bank
ادغام Generative AI در هسته بانکی: مطالعه موردی همکاری Fujitsu و Sony Bank
در سال ۲۰۲۵، شرکت ژاپنی فوجی‌تسو و سونـی بانک اعلام کردند که در طراحی و توسعه هسته‌ی بانکی جدید، از فناوری هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) استفاده خواهند کرد تا سیستم بانکی را هوشمندتر، منعطف‌تر و کارآمدتر سازند. این طرح مراحل مختلفی از معماری سیستم، توسعه، تست، بهره‌برداری و نگهداری را در بر می‌گیرد. هدف این است که تا آوریل ۲۰۲۶، AI به بخشی اساسی در پروژه‌های بانکی تبدیل شود. در این مقاله، ابتدا زمینه و ضرورت این ادغام را بررسی کرده، سپس چالش‌ها، فرصت‌ها، و توصیه‌هایی برای موفقیت این نوع پروژه‌ها مطرح می‌کنم.
روش و رویکرد پیشنهادی ادغام AI
در این پروژه، ادغام Generative AI در فرایندهای توسعه نرم‌افزار هسته بانکی می‌تواند در مراحل مختلف انجام شود:
| مرحله | کاربرد Generative AI | مزایا | چالش‌ها |
|---|---|---|---|
| تحلیل نیازمندی‌ها و طراحی | تولید پیش‌نویس مستندات، پیشنهاد معماری مبتنی بر الگوهای مشابه | صرفه‌جویی زمان، کیفیت یکنواخت | دقت در تطبیق نیازها و فهم زمینه بانکی |
| تولید کد/قطعات ماژول | ایجاد کد اولیه یا قطعات کمکی برای ماژول‌های بانکی | سرعت توسعه | تطبیق با استاندارد کدنویسی بانک |
| تست و اعتبارسنجی | تولید خودکار سناریوهای تست، تحلیل پوشش | بهبود پوشش تست و تشخیص باگ‌ها | تضمین صحت، تفسیر خطاها |
| نگهداری و تغییرات (maintenance) | پیشنهاد تغییرات، refactoring کد، تشخیص نقاط ضعف | کاهش هزینه نگهداری | پیش‌بینی آثار جانبی تغییرات |
| عملیات و نظارت | تولید گزارشات هوشمند، پیش‌بینی رخدادها، پیشنهاد بهبود | بهینه‌سازی عملکرد | امنیت داده، حریم خصوصی، شفافیت مدل AI |
در پروژه Sony Bank، یکی از فناوری‌های مورد استفاده، گراف دانش بهبود یافته (knowledge graph-enhanced RAG) است، که ورودی‌های مدل AI را با ارتباطات داده‌ای بزرگ بهبود می‌بخشد تا تولید خروجی دقیق‌تر شود.
همچنین هدف این است که زمان توسعه تا ۲۰٪ کاهش یابد.
تمام مراحل پروژه بر روی AWS انجام می‌شود تا از ویژگی‌های مقیاس‌پذیری، امنیت و انعطاف فضای ابری بهره‌مند شوند.
فرصت‌ها و مزایا
۱. افزایش سرعت توسعه و نوآوری
با استفاده از AI در تولید کد و مستندسازی، می‌توان زمان توسعه را کاهش داد و امکان عرضه سریع‌تر خدمات جدید به بازار را فراهم کرد.
۲. بهبود کیفیت و یکنواختی کد
AI می‌تواند الگوهای استاندارد را رعایت کند و در بسیاری از بخش‌ها درجه‌ای از خطاها یا ناسازگاری‌ها را کاهش دهد.
۳. افزایش انعطاف‌پذیری سیستم
با بهره‌گیری از معماری مبتنی بر AI، امکان تغییرات سریع‌تر در سیستم فراهم می‌شود و سیستم می‌تواند واکنش‌پذیرتر باشد.
۴. کاهش هزینه نگهداری در بلندمدت
با بهبود مستمر کد و پیشنهاد refactoring هوشمند، بار نگهداری پایین‌تر می‌آید.
۵. مدل توسعه‌محور داده و هوش
بانک می‌تواند به تدریج به یک سازمانی داده‌محور تبدیل شود، که AI نقطه مرکزی در توسعه و تصمیم‌گیری داخلی است.
چالش‌ها و ریسک‌ها
۱. دقت و کیفیت خروجی AI
مدل‌های Generative AI ممکن است خطا کنند یا خروجی نامناسب تولید کنند؛ خصوصاً در حوزه حساس بانکداری.
-
قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) و اعتماد
بانک‌ها نیاز دارند که تصمیمات نرم‌افزاری قابل فهم و قابل ردیابی باشند. -
مسائل امنیت و حریم خصوصی
داده‌های حساس بانکی باید محافظت شوند، و استفاده از AI ممکن است جدیدترین حملات را امکان‌پذیر کند (مثلاً تزریقات داده، حملات adversarial). -
هماهنگی با مقررات و مقررات مالی
مقررات مالی، قوانین حفاظت داده‌ها (مانند GDPR و قوانین محلی ژاپن) باید رعایت شوند. -
نیاز به زیرساخت قدرتمند و منابع محاسباتی
اجرای AI بزرگ‌مقیاس در زیرساخت ابری، هزینه و پیچیدگی محاسباتی دارد. -
پذیرش در سازمان و تغییر فرهنگ
توسعه‌دهندگان و تیم‌های بانکی باید به استفاده از AI عادت کنند و فرآیندهای سنتی اصلاح شوند. -
گسترش AI در همه مراحل
مطابق برنامه، AI باید از توسعه و تست تا عملیات و نگهداری گسترش یابد — این امر نیازمند برنامه دقیق و مرحله‌بندی شده استنتیجهگیری
ادغام Generative AI در هسته بانکی، همانند پروژه مشترک Fujitsu و Sony Bank، نمایانگر جهشی مهم در نوآوری در صنعت بانکداری است. اگر این پروژه با طراحی دقیق، مدیریت ریسک، و پایش هوشمندانه پیش برود، می‌تواند عملکرد سیستم‌های بانکی را متحول کند — کاهش هزینه، افزایش سرعت، ارتقای کیفیت و پاسخگویی بیشتر به نیاز مشتریان. اما موفقیت به مدیریت چالش‌هایی چون دقت AI، امنیت، مقررات و تغییر سازمانی وابسته است.
