كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال التكنولوجيا المالية؟ (اكمل سيلينجير)

كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال التكنولوجيا المالية؟ (اكمل سيلينجير)

الطابع الزمني: 3 مايو 2023 4:23 صباحًا
عقدة المصدر: 2625629

شهدت صناعة التكنولوجيا المالية مؤخرًا تحولًا كبيرًا بسبب ظهور الذكاء الاصطناعي (AI). وقد فتحت هذه التكنولوجيا المتطورة آفاقًا جديدة، وعمليات مبسطة ومحسنة، وعززت التدابير الأمنية، ورفعت مستوى خدمة العملاء. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بالعديد من المزايا، إلا أنه يطرح أيضًا تحديات ذات صلة بكل من المستخدمين الحاليين والمتبنين الطموحين. ولذلك، فإن السؤال الذي يطرح نفسه هو: كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة التكنولوجيا المالية اليوم، وما هي فوائده، وما الذي يخبئه المستقبل؟

وفقًا للاستطلاعات، يستخدم ثلثا شركات التكنولوجيا المالية حاليًا تقنية الذكاء الاصطناعي في أنشطتها إلى حد أكبر أو أقل. سوف يزداد نفوذها. في العام الماضي، تم تقييم السوق العالمية لحلول الذكاء الاصطناعي في صناعة التكنولوجيا المالية بحوالي 2 مليار دولار أمريكي؛ ومن المتوقع أن يتضاعف هذا المبلغ ثلاث مرات في السنوات الخمس المقبلة ويتجاوز 3 مليار دولار أمريكي بحلول عام 9.

أربعة مجالات يزدهر فيها الذكاء الاصطناعي.

يتمتع استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع التكنولوجيا المالية بالعديد من المزايا. إحدى المزايا الرئيسية هي زيادة الكفاءة والإنتاجية التي يمكن تحقيقها من خلال أتمتة أو تحسين العمليات المختلفة مثل منح الائتمان أو الإدارة المالية أو الكشف عن الأنشطة غير القانونية أو تقييم المخاطر. ويساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على تقليل مخاطر الأخطاء، وزيادة سرعة اتخاذ القرار، وتحسين تجربة العملاء.

تستخدم شركات التكنولوجيا المالية المتوسطة والكبيرة الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة خدماتها، والتكيف مع احتياجات العملاء المتغيرة، والتنافس بنجاح أكبر مع اللاعبين التقليديين في القطاع المالي.

تعتبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فعالة في الغالب في أربعة مجالات:

1. والأكثر راحة: كلما قمت بتدريب الخوارزمية بشكل أفضل، كلما زادت دقة عملها وزادت قراراتها الصحيحة والمربحة. والفرق الرئيسي هو أن الذكاء الاصطناعي، على عكس البشر، ليس لديه حدس ولا يوجه نفسه؛ لذا، يجب عليك دائمًا التحقق ومعرفة سبب اتخاذ هذا القرار بالضبط. ليس هناك شك في أنه يعمل - تشير التقديرات إلى أنه تم تخصيص أصول تزيد عن 4.6 تريليون دولار أمريكي للأدوات الرقمية ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء منتجات جديدة مثل منصة الاستثمار Vinovest.

2. الأمن: Banks suffer in terms of billions of dollars losses each year due to fraud. According to a 2022 PriceWaterhouseCoopers survey, almost every second organisation (46%) had encountered fraud, corruption, and other economic crimes in the last two years. Not only can artificial intelligence detect and prevent suspicious activity faster and more efficiently – it can also detect new fraud tactics, loopholes that humans haven’t thought of, or dishonest behaviour on the part of the employees themselves.

3. كفاءة الأداء: تُستخدم الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في شركات التكنولوجيا المالية في مجالات مختلفة من العمليات اليومية بدءًا من معالجة البيانات وتحليلها وحتى المهام الكتابية والمحاسبة. مما يساعد على توفير وقت الموظفين وتكاليفهم – حسب حجم الشركة وطبيعة نشاطها؛ وهذا يعني توفيرها لتحسين تجربة المستخدم بآلاف إلى ملايين الدولارات كل شهر.

4. خدمة العملاء. تُستخدم Chatbots في العديد من مجالات الأعمال والخدمات المالية. إنها تعمل على تحسين تجربة المستخدم من خلال مساعدة المستخدمين في العثور على المعلومات التي يحتاجون إليها بشكل أسرع مع توفير المال عن طريق تقليل العبء على متخصصي خدمة العملاء أيضًا. فائدة أخرى لروبوتات الدردشة هي أنها يمكن أن تعمل بشكل مستقل عن الوقت. توفر Chatbots، والتي يمكن أن تعمل أيضًا في عطلات نهاية الأسبوع والعطلات، نظامًا يمكن للعملاء من خلاله الحصول على الدعم وقتما يريدون. تشير التقديرات إلى أن برامج الدردشة الآلية ستوفر للبنوك أكثر من 7 مليارات دولار أمريكي هذا العام.

ماذا عن التحديات؟

بالطبع، هذه القائمة ليست شاملة وشركات التكنولوجيا المالية تبحث باستمرار عن فرص جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في جعل عملياتها أكثر كفاءة. على الرغم من وجود العديد من الفوائد، إلا أن هناك أيضًا تحديات مرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع فينش.

أحد التحديات الرئيسية هو "جودة البيانات". يفعل الذكاء الاصطناعي ما يطلبه منه الكود الخاص به ويتبع البيانات التي يتلقاها. إذا كانت هذه البيانات غير دقيقة أو غير كاملة؛ يمكن أن يكون لها تأثير سلبي على عملية صنع القرار والجودة. ولذلك من المهم لشركات التكنولوجيا المالية إيجاد طرق فعالة لضمان جودة البيانات.

التحدي الآخر هو "الوضوح". يمكن أن تكون عملية اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي معقدة ويصعب فهمها؛ لذلك يجب على شركات التكنولوجيا المالية التأكد من أن القرارات المتخذة شفافة وواضحة لمساعدة المستخدمين على فهم المبادئ والمنطق الكامن وراء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بمرور الوقت: كلما زاد عدد البيانات التي تعالجها، زاد تعلمها وزادت دقة القرارات التي يمكنها اتخاذها. لذلك، مع تزايد كمية وتنوع البيانات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، من المهم أيضًا ضمان أمن البيانات بالإضافة إلى الامتثال لمتطلبات السلطات التنظيمية والهيئات الحكومية حتى لا يشكل استخدام الذكاء الاصطناعي أي مخاطر يمكن استخدام هذا التكنولوجيا لتعزيز حقوق وخصوصية المستخدمين.

مستقبل مشرق

إنتاجية أعلى وتحسين جودة العمل وتجربة مستخدم أفضل. وهذا ما يقدمه الذكاء الاصطناعي اليوم وآفاقه المستقبلية في قطاع التكنولوجيا المالية متفائلة للغاية.

على سبيل المثال، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية استخدام هذه التكنولوجيا لتطوير ابتكارات مثل أتمتة عمليات اتخاذ القرار وأنظمة التوصيات وحتى المستشارين الآليين الذين يساعدون العملاء في حل المشكلات المالية أو الأسئلة الاستثمارية. كل هذا يعني الكثير للناس - فقبل عقد من الزمن، كان العميل الأثرياء فقط هو الذي يمكنه الحصول على مستشار مالي شخصي، ولكن الآن يمكن لأي شخص تقريبًا الحصول على تحليل السوق والتعرف على فرص الاستثمار الجديدة.

يستحق مجال مكافحة غسل الأموال (AML) إشارة خاصة حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي بشكل متزايد. ويساعد هذا أيضًا في حل مشكلة النقص في المتخصصين في مكافحة غسيل الأموال والتي تعد مشكلة كبيرة في جميع أنحاء العالم.

وبالتالي، يقدم الذكاء الاصطناعي فرصًا عظيمة لشركات التكنولوجيا المالية وعملائها، ولكنه يتطلب أيضًا أن يكون دقيقًا ومنتبهًا ومتسقًا. ومع أخذ هذه المعايير في الاعتبار، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد شركات التكنولوجيا المالية على بناء علاقات أقوى مع العملاء، وزيادة قدرتها التنافسية وتحقيق المزيد من الأرباح.

أكمل سيلينجير ، رئيس مجلس الإشراف على البنك الأوروبي التجاري

الطابع الزمني:

اكثر من فينتكسترا