الذكاء الاصطناعي (AI) يُحوّل بسرعة قطاع المالية والمصارف من خلال تمكين المؤسسات من أتمتة العمليات، وتحليل كميات هائلة من البيانات، وتقديم خدمات مخصصة.
على سبيل المثال، تعرف Google Cloud الذكاء الاصطناعي في المالية على أنه مجموعة من التقنيات التي تدعم تحليلات البيانات، والتنبؤ، وخدمة العملاء، واسترجاع المعلومات الذكي، مما يساعد البنوك والشركات المالية على فهم الأسواق واحتياجات العملاء بشكل أفضل.
تُبرز EY أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة (مثل GPT) تُعيد تعريف العمليات، وتطوير المنتجات، وإدارة المخاطر، مما يمكّن البنوك من تقديم خدمات مخصصة للغاية وحلول مبتكرة مع تبسيط المهام الروتينية. ومع رقمنة البنوك لعروضها، يدعم الذكاء الاصطناعي الابتكارات من تقييم القروض الآلي إلى خوارزميات التداول الذكية.
باختصار، يعني الذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف تطبيق التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى على البيانات والعمليات المالية.
إنه يعزز الكفاءة والابتكار – على سبيل المثال، من خلال أتمتة مراقبة الأمن السيبراني ودعم العملاء على مدار الساعة – ويساعد المؤسسات على تقديم تجارب مخصصة وتحسين تقييم المخاطر.
تستعرض الأقسام التالية الفوائد الرئيسية، والتطبيقات، والمخاطر، والاعتبارات الاستراتيجية، والتوقعات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف، مقدمة نظرة شاملة محسّنة لتحسين محركات البحث حول هذا الموضوع الحيوي.
فوائد الذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف
يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد للمؤسسات المالية، من خفض التكاليف إلى تحسين اتخاذ القرار. من خلال أتمتة الأعمال الروتينية واستغلال الرؤى المستندة إلى البيانات، يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك على العمل بكفاءة ودقة أكبر.
تشير تقارير الاستشارات المعروفة إلى أن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر ملايين الدولارات من خلال تبسيط معالجة القروض، وفحص الاحتيال، وخدمة العملاء، بينما يُحسّن التعلم الآلي نماذج المخاطر ودقة التقييم. بشكل عام، يعزز الذكاء الاصطناعي الإنتاجية ويفتح آفاق الابتكار، مما يسمح للمؤسسات بتقديم منتجات وخدمات أكثر ذكاءً.
الأتمتة والكفاءة
تزيد الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير من كفاءة العمليات. يمكن للروبوتات وأنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام المصرفية المتكررة – مثل معالجة المعاملات، وإدخال البيانات، والتحقق من المستندات – مما يحرر الموظفين للتركيز على أعمال ذات قيمة أعلى.
على سبيل المثال، يمكن لأتمتة سير عمل معالجة القروض والتحقق من المدفوعات تقليل أوقات المعالجة بشكل كبير وتقليل الأخطاء اليدوية. وتبلغ البنوك عن توفيرات كبيرة في التكاليف مع تولي الذكاء الاصطناعي مهام الفحص الروتيني للامتثال واستفسارات العملاء.
عمليًا، يعني هذا خدمة أسرع (مثل الفحوصات الائتمانية الفورية) وعمليات أكثر رشاقة: تشير إحدى تقارير EY إلى أن المؤسسات الرائدة قادرة على “تبسيط عمليات مثل معالجة القروض، وكشف الاحتيال، وخدمة العملاء”، مما يوفر للبنوك ملايين الدولارات.
تحسين الدقة واتخاذ القرار
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المالية المعقدة بسرعة واتساق يفوق قدرة الإنسان. من خلال التدريب على مجموعات بيانات كبيرة، تتعلم خوارزميات التعلم الآلي اكتشاف الأنماط الدقيقة والشذوذ – مثلًا في سجلات الائتمان أو تدفقات المعاملات – التي قد تُغفل بخلاف ذلك.
يؤدي هذا إلى توقعات أكثر دقة. ترى البنوك التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر انخفاضًا في حالات تعثر القروض وتحسنًا في كشف الاحتيال، لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه تقييم الجدارة الائتمانية والأنشطة المشبوهة بدقة أكبر.
فعليًا، تعزز الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي اتخاذ القرار: كما وجدت دراسة لـ EY، يحقق الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر توفيرًا كبيرًا في التكاليف من خلال تقليل القروض المتعثرة وتحسين فحص الائتمان. والنتيجة هي صحة مالية أفضل وتحكم أكثر إحكامًا في المخاطر.
التخصيص وتفاعل العملاء
يجعل الذكاء الاصطناعي التخصيص قابلاً للتوسع: من خلال تحليل بيانات وسلوك العملاء، يمكن للبنوك تقديم توصيات منتجات مخصصة ودعم رقمي على مدار الساعة. على سبيل المثال، ترد روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي فورًا على الأسئلة الروتينية (مثل استفسارات الرصيد، وتاريخ المعاملات)، بينما يتعلم النظام خلف الكواليس احتياجات كل عميل.
الابتكار والميزة التنافسية
كما يُعزز الذكاء الاصطناعي الابتكار في المالية. من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة، يمكّن الذكاء الاصطناعي من تطوير منتجات واستراتيجيات جديدة تمامًا. على سبيل المثال، يمكن للشركات إطلاق مستشارين روبوتيين عند الطلب، ونماذج تسعير ديناميكية، أو تأمين قائم على الاستخدام – أفكار كانت مستحيلة بدون التعلم الآلي.
تلاحظ Google Cloud أن تحليل البيانات الضخمة “يمكن أن يؤدي إلى عروض منتجات وخدمات فريدة ومبتكرة” في المالية. عمليًا، تستخدم البنوك الذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى جديدة من البيانات (مثل اتجاهات إنفاق المستهلكين) ولتصميم خدمات جديدة.
تكتسب المؤسسات التي تستغل هذه الرؤى ميزة تنافسية. كما يشير تقرير EY، يدفع الذكاء الاصطناعي القطاع نحو “عصر من الابتكار والكفاءة غير المسبوقين”، حيث تساعد المنتجات المستندة إلى البيانات البنوك على التميز.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف
الذكاء الاصطناعي ليس مجرد كلمة رنانة في المالية – بل يُطبق بالفعل في العديد من الوظائف. تستخدم البنوك وشركات التكنولوجيا المالية الذكاء الاصطناعي لـ منع الاحتيال، والتداول، والتخصيص، وتحليل الائتمان، والامتثال، وأكثر. تسلط الفقرات التالية الضوء على التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في المالية:
كشف ومنع الاحتيال
يتفوق الذكاء الاصطناعي في رصد الأنشطة الاحتيالية في الوقت الحقيقي. تحلل أنظمة التعلم الآلي تدفقات المعاملات باستمرار للكشف عن أنماط تشير إلى الاحتيال – مثل مبالغ دفع غير معتادة، تغييرات في عنوان IP، أو ارتفاعات مفاجئة في الإنفاق. على عكس الأنظمة الثابتة القائمة على القواعد، تتطور هذه النماذج مع ظهور أساليب احتيال جديدة.
يمكنها اكتشاف الهجمات المعقدة قبل تراكم الخسائر. عمليًا، يسمح كشف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي “للمؤسسات المالية بالكشف عن الاحتيال ومنعه قبل حدوثه”، مما يحمي كل من الأرباح وثقة العملاء. وتبلغ البنوك الحديثة أن هذه الأنظمة الاستباقية تقلل بشكل كبير من خسائر الاحتيال من خلال تحديد السلوك المشبوه فورًا.
التداول الخوارزمي وتحليل الاستثمار
في أسواق رأس المال، تُحوّل أنظمة التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي طريقة شراء وبيع الأصول. تستهلك هذه الخوارزميات بيانات ضخمة ومتنوعة (أسعار السوق، عناوين الأخبار، مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، التقارير الاقتصادية) وتنفذ الصفقات بسرعة عالية. من خلال التعلم من البيانات التاريخية والوقت الحقيقي، يمكن لتجار الذكاء الاصطناعي تحديد فرص التحكيم وتعديل الاستراتيجيات بسرعة.
يؤدي هذا إلى ميزة تنافسية كبيرة: يمكن للشركات التي تمتلك مكاتب تداول متقدمة بالذكاء الاصطناعي الاستفادة من ظروف السوق العابرة أسرع من المتداولين البشر. عمليًا، يحسن مديرو الأصول الذين يستخدمون نماذج الذكاء الاصطناعي أداء المحافظ ويديرون المخاطر بشكل أكثر ديناميكية من الأساليب التقليدية.
الخدمات المصرفية المخصصة وخدمة العملاء
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الخدمات الموجهة للعملاء. من خلال فهم الملفات الشخصية الفردية، يمكن للبنوك تقديم تجارب مصرفية مخصصة – توصي بأفضل بطاقات الائتمان، ومنتجات القروض، أو خطط الادخار لكل عميل. تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي عادات الإنفاق والأحداث الحياتية لتقترح خدمات ملائمة (مثل إعادة تمويل الرهن العقاري في الوقت المناسب).
علاوة على ذلك، تتولى روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي الرد الفوري على الاستفسارات الروتينية (من موقع أجهزة الصراف الآلي إلى رصيد الحساب)، مما يحسن التفاعل مع المستخدمين بشكل كبير. تجعل هذه التطبيقات الذكاء الاصطناعي الخدمات المصرفية أكثر ملاءمة وراحة، مما يعزز رضا العملاء وولائهم.
في الواقع، تشهد البنوك التي تعتمد التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي زيادة في اعتماد المنتجات الموصى بها وتحسنًا في مؤشرات البيع العابر.
تقييم الائتمان والتأمين
تستخدم نماذج الائتمان التقليدية عددًا محدودًا من نقاط البيانات (سجل الائتمان، الدخل). يتجاوز تقييم الائتمان القائم على الذكاء الاصطناعي ذلك من خلال تحليل مجموعة أوسع من البيانات – مثل تاريخ المعاملات، السلوك عبر الإنترنت، أو حتى المؤشرات النفسية.
يوفر هذا رؤية أكثر شمولية لجدارة المقترض الائتمانية. باستخدام هذه الرؤى، يمكن للمقرضين اتخاذ قرارات إقراض أسرع وأكثر دقة وتمديد الائتمان بأمان للعملاء ذوي السجلات الائتمانية المحدودة.
فعليًا، يمكن للتقييم المدعوم بالذكاء الاصطناعي توسيع الوصول إلى القروض مع التحكم في المخاطر. وتبلغ المؤسسات المالية أن نماذج الائتمان بالذكاء الاصطناعي تؤدي إلى موافقات قروض أذكى وقاعدة عملاء أوسع، لأن الذكاء الاصطناعي يكشف عن مؤشرات موثوقة للسداد قد تغفلها الدرجات التقليدية.
الامتثال التنظيمي (RegTech)
الامتثال هو حالة استخدام رئيسية أخرى للذكاء الاصطناعي. تتطلب اللوائح المعقدة والمتطورة في الصناعة المالية مراقبة مستمرة وتقديم تقارير. تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي بأتمتة العديد من مهام الامتثال: يمكنها مسح المعاملات باستمرار للكشف عن إشارات مكافحة غسل الأموال، وتوليد التقارير تلقائيًا، والإشارة إلى الشذوذ للمراجعة.
من خلال الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط، تضمن البنوك تتبع جميع التغييرات التنظيمية عبر الوثائق والاتصالات.
يقلل هذا من مخاطر الغرامات والأخطاء. كما يشير دليل صناعي، يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك على “إدارة المشهد التنظيمي المعقد والمتغير باستمرار من خلال أتمتة مهام الامتثال”. عمليًا، يعني هذا أن فرق الامتثال يمكنها التركيز على الاستراتيجية والإشراف بدلاً من تصفح الأوراق.
مخاطر وتحديات الذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف
بينما يحمل الذكاء الاصطناعي وعودًا كبيرة، فإنه يطرح أيضًا مخاطر وتحديات جديدة يجب على القطاع المالي إدارتها بحذر. تشمل المخاوف الرئيسية أمان البيانات، والتحيز في النماذج، والفجوات التنظيمية، وتأثيرات القوى العاملة. فيما يلي تفصيل للمخاطر الأساسية لنشر الذكاء الاصطناعي في المالية:
خصوصية البيانات والأمن السيبراني
تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات – غالبًا ما تشمل معلومات شخصية ومالية حساسة. يرفع هذا من مخاطر الخصوصية والأمن. كلما زادت العمليات التي تؤتمتها البنوك باستخدام الذكاء الاصطناعي، زادت مساحة الهجوم المحتملة للقراصنة.
وفقًا لـ EY، مع اعتماد البنوك للذكاء الاصطناعي، يجد المهاجمون أهدافًا جديدة في الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يتم التلاعب بنموذج ذكاء اصطناعي مدرب على بيانات العملاء إذا تم اختراق بياناته أو شفرته.
لذا، يجب على البنوك الاستثمار في حوكمة بيانات قوية، والتشفير، والمراقبة. ضمان الامتثال لقوانين الخصوصية (مثل GDPR) وتأمين خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي ضد الاختراقات أمر حاسم. بدون أمن سيبراني قوي، قد تفوق أضرار سرقة البيانات أو التلاعب فوائد الذكاء الاصطناعي.
التحيز الخوارزمي والشفافية
تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات التاريخية، لذا قد تعيد إنتاج التحيزات البشرية دون قصد. من المخاوف المعروفة في المالية هو التحيز الخوارزمي في قرارات الإقراض أو الاستثمار. حذر المنظمون من أن خوارزميات الائتمان القائمة على الذكاء الاصطناعي قد تحتوي على تحيز ضد مجموعات معينة، مما يؤدي إلى إقراض غير عادل.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي كـ “صناديق سوداء”، مما يعني أن منطق اتخاذ القرار غير واضح. هذا يصعب تفسير أو تدقيق نتائج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، إذا رفض الذكاء الاصطناعي قرضًا، يجب على البنك شرح القرار – لكن نموذج الذكاء الاصطناعي المعقد قد لا يكشف بسهولة عن أسبابه.
يتطلب التعامل مع هذا التحدي بناء ذكاء اصطناعي قابل للتفسير: يجب على البنوك استخدام نماذج شفافة أو إضافة أدوات تفسر قرارات الذكاء الاصطناعي. كما تحتاج إلى اختبار النماذج بانتظام لضمان العدالة. كما تشير EY، يجب على مجالس الإدارة الإصرار على أخلاقيات الذكاء الاصطناعي – لضمان فحص التحيز وشفافية النتائج.
التحديات التنظيمية والحوكمة
لا يزال الإطار التنظيمي حول الذكاء الاصطناعي في المالية في طور التكوين. حاليًا، القواعد الخاصة بالذكاء الاصطناعي محدودة أو غير واضحة. يشعر المشرفون بالقلق بشأن قضايا مثل الخوارزميات المتحيزة، ونصائح روبوتات الدردشة غير الدقيقة، وخصوصية البيانات.
نتيجة لذلك، تواجه العديد من البنوك حالة من عدم اليقين بشأن الامتثال للوائح الذكاء الاصطناعي المستقبلية. تستجيب المؤسسات الرائدة من خلال إنشاء أطر حوكمة وإدارة مخاطر داخلية مسبقًا.
على سبيل المثال، توصي BCG بأن “تتولى البنوك جدول أعمال الحوكمة” من خلال التواصل المبكر مع المنظمين وإنشاء سجلات تدقيق لأنظمة الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني تشكيل لجان إشراف على الذكاء الاصطناعي، وتحديد المسؤوليات عن نتائج الذكاء الاصطناعي، وتنفيذ عمليات تحقق صارمة.
باختصار، يجب على البنوك مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع حوكمة قوية – تشمل الفرق القانونية، والامتثال، والتقنية – لتجنب المخاطر التنظيمية. تُعتبر الحوكمة الاستباقية (بدلاً من انتظار القواعد الخارجية) الآن ممارسة مثلى.
الاعتبارات المتعلقة بالقوى العاملة والأخلاقيات
قد تؤدي الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى استبدال بعض الوظائف المصرفية، خاصة تلك التي تتعلق بمعالجة البيانات الروتينية. على سبيل المثال، قد تتقلص أدوار المكاتب الخلفية في إدخال البيانات، وفحوصات الامتثال، والتحليلات الأساسية.
يبرز المنتدى الاقتصادي العالمي أن العديد من الأدوار التقليدية (مثل موظفي معالجة القروض) ستحتاج إلى إعادة تأهيل مع تولي الذكاء الاصطناعي تلك المهام.
يثير هذا أسئلة أخلاقية واجتماعية: يجب على البنوك والمنظمين التفكير في كيفية إعادة تدريب الموظفين وإعادة توظيف المواهب. بالإضافة إلى ذلك، حتى مع اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي للقرارات، يظل نهج “الإنسان في الحلقة” ضروريًا للمساءلة.
يجادل الخبراء الكبار بأن الحكم البشري يجب أن يشرف على الذكاء الاصطناعي لضمان نتائج مسؤولة. لذلك، تحتاج المؤسسات المالية إلى موازنة مكاسب الكفاءة مع الاستخدام الأخلاقي – من خلال دمج الشفافية والإشراف البشري في عمليات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على الثقة والقبول الاجتماعي.
التنفيذ الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف
للاستفادة من فوائد الذكاء الاصطناعي مع إدارة مخاطره، يجب على البنوك اعتماد نهج استراتيجي وشامل لتنفيذ الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك مواءمة جهود الذكاء الاصطناعي مع أهداف العمل، والاستثمار في البنية التحتية المناسبة، وتطوير مهارات المواهب. يقدم قادة الصناعة إرشادات ملموسة حول الاستراتيجية:
مواءمة الذكاء الاصطناعي مع استراتيجية العمل:
يجب على المؤسسات ترسيخ مبادرات الذكاء الاصطناعي في الأهداف الأساسية للعمل بدلاً من التعامل مع الذكاء الاصطناعي كمشروع منفصل. تؤكد BCG أن البنوك “يجب أن تربط استراتيجية الذكاء الاصطناعي باستراتيجية العمل”، مع التركيز على المشاريع ذات العوائد الواضحة، وليس التكنولوجيا لمجرد التكنولوجيا.
يعني هذا تحديد حالات استخدام ذات تأثير عالٍ (مثل أتمتة الإقراض، والاستشارات المالية) وتحديد مقاييس أداء قابلة للقياس (زيادة الإيرادات، خفض التكاليف) من البداية. البنوك التي تجاوزت مرحلة التجارب هي التي تحدد رؤية للذكاء الاصطناعي مرتبطة بقيمة العميل والتميّز التنافسي.
بناء بنية تحتية قوية للبيانات والتقنية:
يتطلب الذكاء الاصطناعي الناجح أساسًا تقنيًا قويًا. تحتاج البنوك إلى منصات بيانات موحدة، وحوسبة سحابية أو هجينة، وطبقات تكامل سلسة لدعم التعلم الآلي على نطاق واسع. توصي BCG بـ “وضع الذكاء الاصطناعي في مركز التقنية والبيانات” والاستثمار في طبقات التكامل والتنظيم.
عمليًا، قد يشمل ذلك تحديث الأنظمة القديمة، واعتماد منصات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وضمان جودة البيانات. لا يمكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق عبر المؤسسة إلا مع البنية التحتية المناسبة.
إرساء الحوكمة وضوابط المخاطر:
كما ذُكر أعلاه، الحوكمة القوية أمر لا يمكن التفاوض عليه. يجب على البنوك إنشاء لجان مخاطر الذكاء الاصطناعي متعددة التخصصات وتحديد معايير للتحقق من النماذج ومراقبتها. تنصح BCG بتولي جدول أعمال الحوكمة من خلال التعاون مع المنظمين و “إنشاء أطر لإدارة المخاطر مصممة للتدقيق والشرح”.
يشمل ذلك وضع سياسات لاستخدام البيانات، وضمان إمكانية تدقيق النماذج، وتحديد إرشادات أخلاقية (مثل قرارات الائتمان). من خلال وضع هذه الضوابط مبكرًا، يمكن للمؤسسات الابتكار بسرعة مع الالتزام باللوائح.
تطوير المواهب والتغيير التنظيمي:
غالبًا ما يفشل اعتماد الذكاء الاصطناعي بسبب نقص المهارات أو مقاومة التنظيم. يجب على البنوك الاستثمار في تدريب وتوظيف مواهب الذكاء الاصطناعي (علماء البيانات، مهندسي التعلم الآلي) وتطوير مهارات الموظفين الحاليين في فهم البيانات. كما ينبغي إعادة تنظيم الأدوار والحوافز لدعم سير العمل المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، قد يتعاون مديرو العلاقات مع محللي البيانات لتفسير رؤى الذكاء الاصطناعي. والأهم من ذلك، يجب أن يشارك كبار القادة: تشير BCG إلى أن البنوك الناجحة في الذكاء الاصطناعي “تستفيد من القوة الكاملة للرئيس التنفيذي” وتشرك القادة الكبار من الأعلى إلى الأسفل.
التغيير الثقافي هو المفتاح – مع دعم التنفيذيين للتجارب، وتوسيع نطاق التجارب الناجحة، وتحمل الفشل المبكر للتعلم والتكيف.
باختصار، تتعامل البنوك الرابحة مع الذكاء الاصطناعي كـ استراتيجية مؤسسية، وليس كمشروع منفصل. تركز على تحقيق عائد استثمار ملموس، وتدمج الذكاء الاصطناعي في العمليات الأساسية، وتوائم بين التكنولوجيا، وإدارة المخاطر، وممارسات الموارد البشرية.
تُظهر الأبحاث أن البنوك التي تستثمر حاليًا بشكل استراتيجي في الذكاء الاصطناعي (بدلاً من مجرد تنفيذ تجارب معزولة) تهيئ نفسها لـ “إعادة تشكيل كيفية خلق القيمة في أعمالها”.
التي تتحرك الآن – من خلال تحديث الاستراتيجية، والتقنية، والحوكمة، والمواهب بشكل متزامن – ستبني علاقات أقوى مع العملاء، وتخفض التكاليف، وتظل في صدارة المنافسين.
التوقعات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف
سيكون مستقبل الصناعة المالية مدفوعًا بعمق بالذكاء الاصطناعي. تعد تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيل بأتمتة مهام أكثر تعقيدًا وفتح قدرات جديدة.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل – شبكات من وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين القادرين على التعاون – أن يتولى يومًا ما التداول الشامل أو إدارة المحافظ ديناميكيًا بأقل تدخل بشري. خلال السنوات القليلة القادمة، تتوقع BCG أن “يبدو المشهد المصرفي مختلفًا جذريًا” مع انتشار الذكاء الاصطناعي.
يقدر المحللون أن هذا التحول قد يكون له تأثير اقتصادي هائل. تشير تحليلات حديثة من البنك المركزي الأوروبي وماكينزي إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده قد يضيف 200–340 مليار دولار (9–15% من الأرباح التشغيلية) إلى البنوك العالمية سنويًا من خلال مكاسب الإنتاجية. عمليًا، يعني هذا سير عمل أكثر كفاءة (خفض التكاليف) وتدفقات إيرادات جديدة من منتجات مبتكرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
على جانب المستهلك، سيمكن الذكاء الاصطناعي المستقبلي من تمويل أكثر تخصيصًا وسهولة وصول. يمكننا توقع وكلاء ماليين بالذكاء الاصطناعي يديرون الشؤون المالية اليومية، ويقدمون نصائح استثمارية مخصصة، أو يقيمون القروض الصغيرة في الوقت الحقيقي.
على سبيل المثال، تشير الأبحاث إلى أن الذكاء الاصطناعي الوكيل قد يقيم طلبات القروض للمزارعين الصغار باستخدام بيانات محلية بشكل مستقل، أو يبتكر منتجات تأمين مخصصة بسرعة. يمكن لمثل هذه التطورات أن تعزز الشمول المالي بشكل كبير من خلال الوصول إلى الأسواق غير المخدومة بأقل بنية تحتية.
بالطبع، تجلب هذه التطورات تحديات جديدة ستشكل البيئة التنظيمية المستقبلية. تستعد الجهات التنظيمية في جميع أنحاء العالم بالفعل لأطر الذكاء الاصطناعي (مثل قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي) وتطالب بمزيد من الشفافية والمساءلة.
ستحتاج البنوك المستقبلية إلى تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي مدمجة فيها الخصوصية، وقابلية التفسير، والأمان للحفاظ على الثقة. كما سيتعين عليها التكيف المستمر – ستتطور أدوات الذكاء الاصطناعي القادمة بسرعة، لذا يجب أن تظل المؤسسات مرنة.
>>> للمزيد:
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال والتسويق
الذكاء الاصطناعي في الطب والرعاية الصحية
باختصار، من المتوقع أن يتوسع دور الذكاء الاصطناعي في المالية والمصارف بشكل كبير. نتوقع المزيد من اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، والأتمتة الذكية، والابتكار المرتكز على العميل في المستقبل. كما قال أحد الخبراء: “لم يعد الذكاء الاصطناعي تجربة هامشية؛ إنه محرك المصارف من الجيل القادم”. المؤسسات المالية التي تحتضن هذا التحول الآن – من خلال مواءمة الاستراتيجية، والتقنية، والحوكمة، والمواهب – ستكون في أفضل وضع للنجاح في المستقبل المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
