احتضان ثورة الذكاء الاصطناعي: تعزيز الخدمات المالية من خلال الأتمتة
تاريخ النشر: 8th, July 2024 GMT
تعتبر الدقة والكفاءة أمرين بغاية الأهمية في عالم الخدمات المالية، حيث يجب أن تكون كل نقطة عشرية وكل معاملة سليمة، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي نقطة تحولية ضخمة من الأعمال الورقية التقليدية المتكررة إلى الأتمتة المعتمدة على البيانات.
تعمل تحليلات البيانات الضخمة المدعمة بالذكاء الاصطناعي على إحداث نقلة نوعية في قطاعيّ التقنيات والخدمات المالية، مما يدفع عجلة الابتكار ويعزز الكفاءة التشغيلية والتركيز على تلبية متطلبات العملاء.
توماس براموتيدهام، الرئيس التنفيذي لشركة "بريسايت"
يستفيد القطاع المالي الذي يعتمد على الميزانيات العمومية والبيانات المالية بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التحليلات التي يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، واستخراج معلومات قيّمة لتوجيه عملية اتخاذ القرار. وتُترجم هذه الخطوات في الممارسة العملية إلى تقييمات أكثر دقة للمخاطر وتوقعات الاستثمار والتخطيط الاستراتيجي على أساس اتجاهات السوق وسلوكيات المستهلكين في الوقت الفعلي.
تتمتع تحليلات البيانات الضخمة، بفضل السرعة والدقة غير المسبوقة، إلى جانب نماذج الذكاء الاصطناعي، بالقدرة على استهلاك كل شيء من البيانات التاريخية، إلى ظروف السوق الحالية والتدقيق فيها، وتعزيز ممارسات إدارة المخاطر من خلال تحديد التهديدات المحتملة وأنماط الاحتيال وتقلبات السوق في الوقت الفعلي. ويسمح هذا بدوره للمؤسسات المالية بتخفيف المخاطر بشكل استباقي وحماية الأصول.
ومن مظاهر الثقة الأخرى بالذكاء الاصطناعي التوليدي، الفهم الأفضل لقدرته على تقديم خدمات استشارات مالية أكثر تخصيصاً وتوجيه العملاء خلال رحلتهم المالية من خلال معلومات مخصصة واستراتيجيات لبناء الثقة. وتأخذ هذه التقنية نظرة متعمقة على كميات هائلة من البيانات، تشمل تاريخ المعاملات وأنماط الإنفاق والتفضيلات لتخصيص الخدمات مثل المشورة الاستثمارية، وتوصيات القروض وخطط التأمين، وتحسين رضا العملاء وولائهم ومشاركتهم. وهذا التطور ليس خيالاً علمياً في المستقبل البعيد، بل هو مسار ملموس وجاهز لإعادة تعريف المشهد المالي في وقت أقرب مما قد نتوقعه.
يُتيح الجمع بين تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي المدعم بمنصات متطورة، آليات متقدمة للكشف عن الاحتيال والوقاية منه، حيث يمكن لهذه الحلول التقنية اكتشاف أي نشاطات غير طبيعية أو مشبوهة والأنماط غير العادية في المعاملات المالية وتحديد حالات الاحتيال المحتملة للتحقيق الفوري والتخفيف منها، وبالتالي حماية كل من العملاء والمؤسسات المالية. كما يمكنها تحديد ثغرات الامتثال ومراقبة المعاملات، بحثاً عن الانتهاكات التنظيمية، وإنشاء التقارير الآلية وتبسيط العمليات، وتقليل مخاطر العقوبات أو القضايا القانونية.
لكن يتطلب هذا تدريب نماذج توليدية على بيانات المعاملات العادية، كي تتمكن هذه الأنظمة من التعرف على الأنماط والتوزيعات الأساسية لتكون قادرة على رصد الانحرافات باعتبارها نشاطات مشبوهة محتملة تُشير إلى الاحتيال. ويمكن لهذه النماذج إنشاء بيانات اصطناعية تُحاكي بيانات المعاملات الحقيقية عن كثب، مما يُثري مجموعات التدريب لنماذج اكتشاف الاحتيال. ويسمح هذا التنوع المعزز في البيانات بمجموعة أوسع من الأمثلة، مما قد يحسن قدرة النماذج على اكتشاف أنماط الاحتيال الجديدة والناشئة.
وبعيداً عن الاحتيال، تعمل الأتمتة المدعمة بالذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة على تبسيط المهام الروتينية، مثل إدخال البيانات ومعالجة المستندات واستفسارات العملاء وتحسين الكفاءة التشغيلية، والحد من الأخطاء اليدوية، وتحرير الموارد البشرية للتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى والابتكار والمبادرات الاستراتيجية، مما يؤدي بدوره إلى زيادة الإنتاجية الإجمالية وخفض التكلفة.
يمتد نطاق تأثير الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من تبسيط العمليات، فهو يظهر كحليف لا غنى عنه للمراجعين والمحققين، حيث يعمل على إحداث نقلة نوعية في تحليل البيانات بسرعة ودقة لا مثيل لهما. وما كان يتطلب في السابق أسابيع من الجهد الشاق، أصبح يمكن إنجازه الآن في فترة قصيرة بفضل وجود مساعد ذكي لا يتجاهل التفاصيل المهمة أبداً، ويضمن الامتثال ويحافظ على سلامة المعاملات.
يرمز الدور الذي يلعبه الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي إلى بناء الثقة أيضاً، فمن خلال تمكين المراقبة في الوقت الفعلي للمعاملات والأنشطة، تتولى الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي دوراً وصائياً، وتحمي قدسية المنظومة المالية الشاملة وتعزز ثقة العملاء. وتعمل العلاقة التكافلية بين الخبرة البشرية والذكاء الآلي بمثابة أساس متين لمشهد مالي أكثر أماناً وشفافية. وتتجاوز قدراته الحسابات العددية المجردة، وتركز أيضاً على تمكين الأفراد عبر تزويدهم بالأدوات اللازمة للتفوق في أدوارهم وتعزيز المشاركة الأعمق مع العملاء.
نرى عند تصور المستقبل أن إمكانات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل لا حدود لها. وستتنبأ خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي باتجاهات السوق المستقبلية وسلوكيات العملاء ونتائج الأعمال، استناداً إلى تحليلات البيانات التاريخية والتعرف على الأنماط، مما يتيح توقع تغيرات السوق وتحديد فرص النمو وتمكين المؤسسات المالية من البقاء في الصدارة والتكيف مع ديناميكيات السوق المتغيرة بشكل فعال.
إذاً، لا يتمحور ظهور الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل حول الآلات، بل هو متعلق أكثر بتسهيل عمل البشر، عبر تزويد المتخصصين في التمويل بالأدوات التي تُعزز قدراتهم وتُحسن تجارب العملاء وتوجه الجميع نحو مستقبل مالي أكثر إشراقاً.
مادة إعلانية
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: تحلیلات البیانات الضخمة بالذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی من خلال
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
"الصحة الفلسطينية": الاحتلال يواصل ارتكاب المجازر بحق شعبنا في غزة