إيمان بنت راشد الكندية

 

تقول الدكتورة ريهام وهي باحثة دكتوراة في إدارة الأعمال: "تعد التكنولوجيا أحد أهم مقومات بيئة الأعمال في عصرنا هذا، حيث إنها تشكل حجر الأساس في تعزيز فرص البقاء والنمو والاستمرارية، ونتيجة للتطور السريع والمستمر لتقنيات التكنولوجيا الحديثة، مما ساعد على خلق وسائل وأساليب جديدة في تقديم الخدمات المصرفية للعملاء".

ونتيجة على ذلك، شهدت الصناعة المصرفية في السنوات الأخيرة تحولًا كبيرًا بسبب التقدم التكنولوجي، ومن أبرزها الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء آلات يمكنها محاكاة الذكاء البشري، مما أحدث ثورة في الطريقة التي تعمل بها المؤسسات وتتفاعل مع عملائها ومنها المؤسسات المالية. فقد مهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي، ومعالجة اللغات، وتحليلات البيانات، الطريق لتجارب عملاء أكثر تخصصية، وتعزيز اكتشاف الاحتيال، وإدارة المخاطر بكفاءة، وتبسيط العمليات التشغيلية. ولم يؤد ذلك إلى تحسين رضا العملاء فحسب، بل أدى أيضًا إلى تحسين العمليات الداخلية، مما أدى إلى توفير التكاليف وتحسين عملية صنع القرار. غالبًا ما يُشار إلى دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات المصرفية باسم "الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الخدمات أو الأعمال المصرفية". إن دمج الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية لا يؤدي فقط إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية وإشراك العملاء، بل يمكّن البنوك أيضًا من الحفاظ على قدرتها التنافسية في القطاع المصرفي والذي يعتبر قطاع سريع التطور.

في هذا المقال القصير، سأوجز بعض من مزايا، وعيوب، وبعض الأمثلة الحية على استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية.

مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية:

من المؤكد أن مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية واسعة النطاق. وفيما يلي سرد لبعض من هذه المزايا:

تحسين خدمة العملاء:

تقدم روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين التي تعمل بالذكاء الاصطناعي دعمًا سريعًا للعملاء على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع، لحل الاستفسارات، والتعامل مع المهام الروتينية، وهذا يعزز من رضا العملاء من خلال تقديم المساعدة لهم في الوقت المناسب.

تعزيز كشف الاحتيال ومنعه:

تتفوق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الحالات والأنماط التي تشير إلى الأنشطة الاحتيالية. مما يمكن المؤسسات المالية من مراقبة المعاملات في الوقت الفعلي، وتحديد المخالفات، مما يؤدي إلى منع الاحتيال بشكل أسرع وتقليل الخسائر المالية.

سجل ائتماني دقيق:

يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم الجدارة الائتمانية بشكل أكثر دقة من خلال النظر في مجموعة واسعة من العوامل التي تتجاوز التاريخ الائتماني التقليدي. وهذا يسمح للمقرضين باتخاذ قرارات الإقراض.

الإدارة المالية الآلية:

يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل السلوكيات المالية للعملاء وتقديم نصائح بشأن الميزانية والاستثمار. وهذا يمكّن العملاء من اتخاذ قرارات مالية وإدارة أموالهم بشكل أكثر فعالية.

التحليلات التنبؤية:

تتيح القدرات التنبؤية للذكاء الاصطناعي للبنوك التنبؤ باتجاهات السوق، وتقييم فرص الاستثمار، وتحسين إدارة المخاطر. وهذا يساعد على اتخاذ قرارات أفضل والحفاظ على القدرة التنافسية في المشهد المالي المتغير باستمرار.

المنتجات والخدمات المبتكرة:

يتيح الذكاء الاصطناعي إنشاء منتجات وخدمات مالية مبتكرة، مثل المستشارين الآليين، والتداول الخوارزمي، ومنصات الإقراض وغيرها.

أمن البيانات والخصوصية:

يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحديد نقاط الضعف الأمنية، والحماية من التهديدات السيبرانية، وحماية معلومات العملاء الحساسة، مما يعزز أمن البيانات والخصوصية بشكل عام.

إمكانية الوصول:

يمكن الوصول إلى التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عن بعد، مما يسمح للعملاء بإدارة شؤونهم المالية والتفاعل مع الخدمات المصرفية من أي مكان في العالم.

عيوب استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية

في حين أن دمج الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية يوفر العديد من المزايا، إلا أنه يأتي أيضًا مع بعض العيوب. وفيما يلي بعض العيوب الرئيسية التي يجب مراعاتها:

مخاوف الخصوصية:

يثير جمع ومعالجة كميات هائلة من بيانات العملاء مخاوف بشأن الخصوصية وأمن البيانات. قد يشعر العملاء بعدم الارتياح تجاه فكرة استخدام معلوماتهم الشخصية والمالية في التحليل واتخاذ القرار المعتمد على الذكاء الاصطناعي.

الاعتماد على التكنولوجيا:

إن الاعتماد بشكل كبير على أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق ثغرة أمنية حيث تصبح البنوك تعتمد بشكل كبير على التكنولوجيا. يمكن لأي فشل في النظام أو خلل أو هجمات إلكترونية أن يؤدي إلى تعطيل العمليات وتفاعلات العملاء، مما قد يؤدي إلى خسائر مالية.

التنفيذ المعقد:

يمكن أن يكون دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة المصرفية الحالية أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلًا. ويتعين على البنوك أن تستثمر في المتخصصين ذوي الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديث البنية التحتية، والتدريب لضمان التنفيذ والصيانة بنجاح.

تكاليف عالية:

يتطلب تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي استثمارًا أوليًا كبيرًا من حيث تطوير البرمجيات والأجهزة واكتساب المواهب. وقد تجد البنوك الصغيرة والمتوسطة الحجم صعوبة في تحمل هذه التكاليف.

التحديات التنظيمية:

يخضع استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية للرقابة التنظيمية، خاصة فيما يتعلق بحماية البيانات وممارسات الإقراض. تحتاج البنوك إلى التأكد من امتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للقوانين واللوائح ذات الصلة، والتي يمكن أن تكون معقدة ومتغيرة باستمرار.

مقاومة التغيير:

قد يقاوم الموظفون والعملاء اعتماد الذكاء الاصطناعي بسبب عدم الإلمام أو المخاوف بشأن الأمن الوظيفي، مما يؤدي إلى تباطؤ التحول والمقاومة المحتملة لاستخدام التقنيات الجديدة.

وسأضربُ هنا أمثلة حية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية؛ إذ من المؤكد أن هناك العديد من الأمثلة الواقعية لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية المختلفة. فيما يلي بعض الأمثلة الحية:

روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين:

قامت بنوك مثل Bank of America و Capital Oneبدمج روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في منصات خدمة العملاء الخاصة بها. توفر روبوتات الدردشة هذه استجابات فورية لاستفسارات العملاء بمختلف أنواعها.

كشف الاحتيال ومنعه:

يستخدم بنك JPMorgan Chase خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل المعاملات واكتشاف الأنماط التي تشير إلى الأنشطة الاحتيالية. يمكن لهذه الأنظمة تحديد أنماط الإنفاق غير العادية وحظر المعاملات لمنع الوصول غير المصرح به إلى الحسابات.

نصيحة مالية شخصية:

يساعد برنامج الدردشة الآلي Wells Fargo الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، "Wells Fargo Virtual Assistant"، العملاء على إدارة شؤونهم المالية من خلال تقديم نصائح لهم بناءً على عادات الإنفاق والأهداف المالية.

التصنيف الائتماني والإقراض:

تستخدم Upstart، وهي منصة للإقراض عبر الإنترنت، الذكاء الاصطناعي لتقييم الجدارة الائتمانية. وهو يأخذ في الاعتبار مجموعة واسعة من العوامل التي تتجاوز درجات الائتمان التقليدية، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات إقراض أكثر دقة وتوسيع نطاق الوصول إلى الائتمان للأفراد ذوي التاريخ الائتماني المحدود.

المعالجة الآلية للمستندات:

يستخدم ING Bank الذكاء الاصطناعي لتطوير ما يسمونه خدمة المحتوى الذكية التي تم تدريبها لتحديد المعلومات في مستند، مثل الفاتورة أو قسيمة الراتب. مما يمكن العملاء من التقاط صورة لمستند بهواتفهم المحمولة وإرسالها إلى البنك بدلًا من ملء النموذج بالشكل التقليدي.

وفي الختام.. يُمثّل دمج الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية تحولًا مُلفتًا يحمل إمكانات هائلة لكل من المؤسسات المالية وعملائها. يعتمد الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية على قدرة الصناعة على تحقيق التوازن بين الابتكار والموثوقية. ومن خلال تعزيز ثقافة الابتكار، والاستثمار في حوكمة قوية للبيانات، يمكن للبنوك تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في خدماتها. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن تصبح الخدمات المصرفية أكثر سلاسة وتخصيصًا وكفاءة، مما يبشر بعصر جديد من المشاركة المالية التي تجمع بين الخبرة البشرية والتكنولوجيا المتطورة.

المصدر: جريدة الرؤية العمانية

إقرأ أيضاً:

الخبرات النادرة والمعادلة الجديدة في الذكاء الاصطناعي

تشير الدراسات الاستشرافية إلى أهمية تبني معادلة جديدة في الموازنة بين الذكاء البشري، والذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، ومع التقدم العلمي، واتساع وتعقيد التحديات التي تواجه المؤسسات والاقتصاد والمجتمع، أصبح إدماج الذكاء الاصطناعي ضرورة لا بد منها، ولكن السؤال الذي يطرح نفسه هو: أين ينتهي حدود الخبرات النادرة للعقل البشري لتبدأ أدوار الذكاء الاصطناعي وفق نهج يقوده الإنسان، وتعززه التكنولوجيا؟

إذا عدنا بالذاكرة إلى بداية ظهور الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي التوليدي، نجد أن الحوار الفكري قد تركز خلال تلك المرحلة عن تأثيرات هذه التقنيات على ملف التشغيل، وبمعنى أدق، عن إحلال الآلة في بعض الوظائف التي لا تتطلب المهارات الكاملة للعقل البشري، ولكن مجالات النقاش في الوقت الراهن قد تحولت بشكل جذري لتتمحور حول الفرص والتحديات المتمثلة في استخدام الذكاء الاصطناعي لدفع الكفاءة والإنتاجية، وما هي أنجح الطرق للجمع بين الإبداع البشري مع الفهم المناسب لحدود إمكانات التكنولوجيا، وكيفية اكتساب القيمة من توظيف التقنيات المتقدمة، والاستثمار في البيانات والمهارات، وعلى رأس هذه المحاور، يأتي الموضوع الأكثر أهمية؛ وهو المحافظة على الخبرات البشرية النادرة في وسط ضجيج الآلات الذكية.

وهذا يفرض الكثير من التساؤلات؛ فإذا كانت الملامح المثالية للمعادلة الجديدة هي قيادة الإنسان للمهام مع الاستفادة من توظيف التقنيات، فإن الحاجة ملحة لإعادة تعريف معايير ومحددات النجاح في هذا المشهد، هذا بالإضافة إلى معرفة الحدود الفاصلة بين الخبرات العملية والمهنية، والخبرات النادرة، وأين ينتهي حدود هذه الخبرات، وكيف يمكن تعريف دور الذكاء الاصطناعي في ظل وجود الخبرات المفاهيمية، وهل هي ممكنة وداعمة، أو أنها مكررة ولا تتقاطع معها بشكل تكاملي، وكذلك يظهر موضوع التدريب كأحد أهم الموضوعات المرتبطة بهذا الشأن، إذ لا بد من تعريف الموجهات التي تحدد متى تتخذ المؤسسة قرار الاستثمار في تدريب فرق العمل على مهارات وأدوات الذكاء الاصطناعي، ومتى يمكنها إحلال الوظائف والمهام وأتمتها.

ولكن الوضع الراهن في عالم المؤسسات والأعمال لا يزال في وضع المترقب، ويكاد يكون من النادر وجود التوجه الفعلي لإدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المهام والتخصصات العملية المؤسسية، وذلك رغم أن نماذج اللغة والبرمجيات تتطور بشكل لا يصدق، ويمثل هذا بحد ذاته تحديًا كبيرًا، وتتعد أسباب قلة خوض تجربة إدماج الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل، وإن كان يعود معظمها إلى الحواجز الثقافية التي تحول دون تبني هذه التقنيات، وكذلك الحاجة إلى الوصول لكميات هائلة من البيانات العامة والنوعية، والتي يمكن استخدامها لأغراض التنبؤ، وبناء النماذج، وتحديد الأنماط، وتشمل التحديات كذلك العوامل الفردية المتمثلة في وجود المخاوف من العمل مع التكنولوجيا، والتفاعل مع الآلة، والتحولات العميقة التي سوف ترافق عملية التحول هذه، والتي تتطلب كذلك الكثير من الوقت والجهد لتأصيل الواقع الجديد، وتمكين أنماط العمل الهجين، مع المحافظة على المصداقية المهنية، وخصوصا في الجوانب التي تتطلب الكثير من الموضوعية، وتستند في ذات الوقت إلى الاعتبارات الأخلاقية، مثل تقييم أداء الموظفين الذين يؤدون مهامهم في الواجهة بين الآلة، وبين أقرانهم الذين لا يتعاملون مع التقنيات.

وفي عمق كل هذه المسارات المتقاطعة، تظهر الحاجة الملحة للمحافظة على الخبرات النادرة، التي لا يوجد لها في الواقع تعريف مباشر وبسيط، ففي عالم الأعمال والمؤسسات، هناك خبرات مهنية تكتسب صفة الندرة النسبية، والتي يصعب إحلالها بأدوات وإمكانيات الذكاء الاصطناعي، ولكن المخاطر الحقيقية ليس في هدر هذه الخبرات النادرة، وإنما في صعوبة التعرف إليها، والاستفادة منها، وكذلك في بناء خبرات مناظرة لها بعد أن أصبحت الاتجاهات الرئيسية للرؤى الداعمة لإدماج الذكاء الاصطناعي في الأعمال المؤسسية تؤكد أن تبني هذه التقنيات يعزز الإنتاجية والابتكار، وكذلك يسهم في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وكذلك يقلل من التكاليف التشغيلية من خلال الأتمتة، ويسمح للموارد البشرية بالتركيز على الجوانب الإبداعية، والمهام الأكثر استراتيجية، وجميع هذه العوائد قد تؤثر على احتمالية استمرار المؤسسات في الاستثمار في بناء المهارات الفردية النادرة، وهنا تأتي المخاطر ذات المدى الطويل لإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ مثل تعمق فجوات المعرفة والمهارات بين فرق العمل، والنزوح الوظيفي المحتمل، وغيرها من التحديات التي تتطلب وجود التقييم المسبق، وتحديد الجاهزية الشاملة لتنفيذ التحول الذي يخدم الأهداف المؤسسية بنطاقها الأوسع.

إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في عالم المؤسسات والأعمال لا حصر لها، ولكن المعادلة الجديدة لإدماج التقنيات المتقدمة تتطلب تحقيق التوازن النوعي بين توظيف الخبرات النادرة للعقل البشري، والاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي والأتمتة، مع إيلاء الأهمية لاستبقاء الكفاءات والمعارف والخبرات، وإعادة تدريبها لتزويدها بخبرة الذكاء الاصطناعي، ويجب ألا تشمل مسارات التدريب التركيز على مجموعة المهارات الفنية والتقنية فحسب، بل يجب أن تشمل أيضا التعلم المستمر لتأصيل عقلية وثقافة النمو، والتكيف مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، وذلك مع تعزيز الفهم العميق لأهداف العمل في ظل التقدم التكنولوجي المتسارع، وأهمية الاستفادة من الخبرات النادرة كمورد استراتيجي للمؤسسة وللعمل، وعلى سبيل المثال، تُعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أهم الأدوات التحليلية لخلق القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة، وذلك لتحديد الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يساعد في التخطيط الاستراتيجي، وتخصيص الموارد، ولكن الاستفادة الفعلية من نتائج هذا التحليل الذي يقوم به الذكاء الاصطناعي لا يكتمل سوى بوجود الخبرات المهنية الرصينة القادرة على قراءة الاتجاهات بالمقارنة مع الأداء السابق للعمل، وبالعودة إلى اعتبارات كثيرة أخرى، وبذلك تكتسب عملية اتخاذ القرار جميع الأبعاد التي من شأنها تحقيق الإنتاجية، مع مراعاة أهمية تجريب وتقييم مسارات تبني النهج المتكامل بين الخبرات النادرة والتقنيات المتقدمة وذلك قبل توسيع نطاق دمجها في العمليات المؤسسية، لضمان الانتقال السلس في سير الأعمال، مع الإدراك بأهمية وضع مسارات موازية للكشف عن الخبرات الفردية النادرة، واستبقائها وتفعيل دور المهارات الرئيسية لهذه الخبرات في عملية التحول نحو النهج المتكامل، فالإنتاجية تتطلب وجود العلاقة التكافلية بين الخبرات وإمكانات الذكاء الاصطناعي.

مقالات مشابهة

  • الخبرات النادرة والمعادلة الجديدة في الذكاء الاصطناعي
  • مدير تعليم الفيوم يفتتح البرنامج التدريبي"الذكاء الاصطناعي في التعليم"
  • البنك الوطني العُماني يحصد جائزة "البنك الأكثر ابتكارًا في الخدمات المصرفية الرقمية للأفراد"
  • أبوظبي .. إطلاق أول برنامج بكالوريوس في مجال الذكاء الاصطناعي
  • أبوظبي.. أول برنامج بكالوريوس في مجال الذكاء الاصطناعي
  • أبوظبي.. إطلاق أول برنامج بكالوريوس في الذكاء الاصطناعي
  • حظر استخدام “واتساب” في البنوك السعودية للتواصل مع العملاء
  • ثورة الذكاء الاصطناعي في الصين.. DeepSeek يثير جدلا في القطاع الطبي
  • معارض وشركات الذكاء الاصطناعي في ملتقى الشارقة الرياضي
  • عاجل| «الصحة» تُعلن بدء استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الكشف المبكر عن الأورام