الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات المصرفية: وعد مستقبلي أم ضجيج حاضر؟

كانت الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي للقطاع المصرفي موضوعًا استكشفناه بعناية في وقت سابق من العام. مع التقدم الهائل في قطاع التكنولوجيا، يمكن أن تبدو ستة أشهر وكأنها العمر كله. ومن الجدير أن نتوقف لحظة للنظر
العودة وتقييم كيفية تشكيل الذكاء الاصطناعي المنتج والتأثير على الصناعة المصرفية. 

يكمن جوهر وعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في قدرته الفطرية على محاكاة المحادثات الشبيهة بالإنسان، وإنتاج إجابات وحلول بناءً على المدخلات السياقية والمحادثة من المستخدم. ويتراوح تطبيقه من خدمة العملاء المحسنة من خلال
عروض منتجات مخصصة للمساعدة في الكشف المبكر عن المعاملات الاحتيالية ومنعها. ولا تزال الفكرة الأساسية هي الارتقاء بالتجربة المصرفية التقليدية، وإضفاء طابع الاستجابة عليها، والتخصيص، والأمان. 

ولكن يجب علينا الآن أن نطرح السؤال: هل الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات المصرفية يغير قواعد اللعبة أم مجرد ضجة في الصناعة؟ باختصار، أعتقد أنني أتفق مع Hype Cycle من Gartner بأننا نقترب حاليًا من ذروة التوقعات المتضخمة. على هذا النحو، نتائج الأعمال وبشكل عام
تعتبر حالة العمل أمرًا بالغ الأهمية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي. 

ومع مرور العام، كان هناك الكثير من الأمثلة على اعتماد المرحلة المبكرة في البنوك وكذلك شركات التكنولوجيا التي تدمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية في مختلف مجالات الأعمال المصرفية. لقد تحولت النتيجة المثالية، والممكنة للغاية، من أ
chatbot يجيب فقط على استفسار العميل؛ يمكن الآن إعداد برنامج الدردشة الآلي هذا لفهم الفروق الدقيقة في مشاعر العملاء، وتقديم حلول في الوقت الفعلي، وفي كثير من الحالات، استباق الاستفسارات حتى قبل طرحها. قدرة التكنولوجيا على
لقد تحسن فهم السياق بشكل كبير، مما أدى إلى خيارات لتقليل حالات سوء الفهم. 

هناك أيضًا عرض القيمة لاكتشاف الاحتيال ومنعه. تعمل أنظمة الكشف عن الاحتيال التقليدية بناءً على أنماط معروفة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء مجموعات بيانات تركيبية لتدريب النماذج على التعرف على تقنيات الاحتيال الجديدة والمتطورة
تعزيز قوة أنظمة كشف الاحتيال. 

وفي مجال مخاطر الائتمان، فإن قدرة التكنولوجيا على توليد بيانات تركيبية تعكس المواقف الائتمانية في العالم الحقيقي من الممكن أن تزود البنوك برؤية أعمق، مما يعزز عملية صنع القرار الأكثر تطوراً. علاوة على ذلك، من خلال محاكاة سلوكيات العملاء المتنوعة،
يمكن للبنوك توقع احتياجات العملاء بدقة أكبر، وضبط خدماتها في هذه العملية، ولكن الأهم من ذلك هو تحسين قراراتها الائتمانية. 

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يأتي مع مجموعة من المخاوف الخاصة به. في حين أن البيانات الاصطناعية يمكن أن تكون أداة فعالة، فإن الإفراط في الاعتماد عليها دون التحقق الدقيق من صحتها يمكن أن يؤدي إلى نتائج مضللة. تحتوي بيانات العالم الحقيقي على فروق دقيقة، والتي قد لا يتم التقاطها دائمًا بشكل كامل
بواسطة النماذج التوليدية. 

بالإضافة إلى ذلك، فإن توليد بيانات مالية شخصية مصطنعة، حتى لو تم إلغاء تحديدها، يمكن أن يثير مخاوف أخلاقية. هناك خط رفيع بين محاكاة البيانات الواقعية للتدريب النموذجي وانتهاك حقوق البيانات الشخصية. شفافية المصادر و
سوف تصبح الضوابط على البيانات أكثر أهمية. علاوة على ذلك، سوف تتوخى الهيئات التنظيمية الحذر إزاء النماذج المالية التي تعتمد إلى حد كبير على البيانات الاصطناعية، وترغب في فهم الضوابط والاختبارات لضمان تجنب التحيز، على نحو مماثل لكيفية تعاملها مع تقييم سياسة الائتمان.
طلب. وسوف يطالبون بقدر أكبر من الشفافية بشأن كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يشكل تحديات أمام البنوك التي قد تكافح من أجل تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي المعقدة. 

في الختام، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي التوليدي في الخدمات المصرفية لن يكون اتجاهًا عابرًا، بل هو أداة ذات إمكانات هائلة. ولكن، كما هو الحال مع أي أداة، يتم قياس قيمتها بمدى فعالية استخدامها ونتائج الأعمال والتحسينات التي تم تحقيقها. إنها
لا يقتصر الأمر على كل شيء، بل سيحتاج في كثير من الأحيان إلى دمجه مع نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لتحقيق النتائج المرجوة. على الرغم من أنه لا يوجد دحض للقيمة المحتملة التي يمكن أن تقدمها، فمن الضروري تخفيف التوقعات والبقاء يقظين للمزالق.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.finextra.com/blogposting/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs