أثبت الذكاء الاصطناعي AI، أنه أداة قوية للمؤسسات المالية التي تتطلع إلى تحسين عملياتها، وإدارة المخاطر، وتحسين محافظها بشكل أكثر فعالية.
تلعب تقنية AI، دوراً حيوياً بشكل متزايد في صناعة الخدمات المالية. تعد التحليلات التنبؤية، التي يمكن أن تساعد الشركات المالية في فهم وتوقع طلبات العملاء وتفضيلاتهم وسلوكياتهم بشكل أفضل، أحد أكثر الاستخدامات المعروفة للذكاء الاصطناعي. يمكنهم بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لإنشاء سلع وخدمات مصممة بشكل فردي أكثر.
علاوة على ذلك، يتم استخدام تكنولوجيا AI كذلك لتعزيز إدارة المخاطر واكتشاف الاحتيال في صناعة الخدمات المالية. يمكن لأنظمة AI أن تحدد بسرعة الأنماط والمعاملات غير العادية التي يمكن أن تشير إلى الاحتيال من خلال تقييم كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. يمكن أن يساعد ذلك المؤسسات المالية في تقليل المخاطر المالية الإجمالية ومنع الخسائر المتعلقة بالاحتيال.
بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين المحفظة والتنبؤ المالي. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية، يمكن للمؤسسات المالية تحسين محافظها واتخاذ قرارات استثمارية أكثر دقة.
تأثير التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية على المؤسسات المالية
يساعد التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية، المؤسسات المالية على تحسين عملياتها وتعزيز تجارب العملاء واتخاذ قرارات أكثر استنارة. من المتوقع أن تلعب هذه التقنيات دوراً متزايد الأهمية في صناعة التمويل في السنوات المقبلة.
قد تتخذ المؤسسات المالية قرارات أفضل باستخدام التعلم الآلي لفحص كميات هائلة من البيانات والعثور على الاتجاهات. على سبيل المثال، يمكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأسهم ومخاطر الائتمان والمتعثرين في سداد القروض، من بين أشياء أخرى.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية لنمذجة المشكلات المعقدة وحلها. على سبيل المثال، يتم استخدام التعلم العميق في التمويل لإنشاء نماذج للكشف عن الاحتيال وتسعير الأوراق المالية وإدارة المحافظ.
تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في التمويل لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والاستجابة بشكل مناسب. يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية في روبوتات المحادثة المالية والمساعدين الافتراضيين وأدوات تحليل المشاعر. إنه يمكّن المؤسسات المالية من تحسين خدمة العملاء وأتمتة تفاعلات العملاء وتطوير منتجات وخدمات أفضل.
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال في الخدمات المالية؟
أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة قوية للمؤسسات المالية التي تتطلع إلى تحسين عمليات الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر، وتمكينها من العمل بكفاءة وفعالية أكبر مع تقليل الخسائر المحتملة.
فيما يلي الخطوات التي توضح كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر في الخدمات المالية:
- جمع البيانات: تتضمن الخطوة الأولى جمع البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك بيانات السوق والعملاء والمعاملات. بعد ذلك، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام هذه البيانات.
- المعالجة المسبقة للبيانات: بمجرد جمع البيانات، يجب تنظيفها للتخلص من أي أخطاء أو تناقضات. هذا يضمن موثوقية ودقة البيانات.
- نمذجة التعلم الآلي: لتحديد الإجراءات أو المخاطر الاحتيالية المحتملة، يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاحقًا لفحص البيانات المعالجة مسبقاً. يمكن تدريب الخوارزميات، على سبيل المثال، على اكتشاف أنماط السلوك الاحتيالي في بيانات المعاملات أو التنبؤ بالمخاطر المحتملة المرتبطة بالاستثمارات.
- المراقبة في الوقت الفعلي: تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي بعد ذلك لمراقبة المعاملات واكتشاف الاحتيال المحتمل. هذا يجعل من الممكن للمؤسسات المالية التصرف بسرعة وإيقاف الخسائر.
- الامتثال: يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً مساعدة المؤسسات المالية في تلبية المعايير القانونية لإدارة المخاطر والاحتيال. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد المخالفات المحتملة لقوانين مكافحة غسيل الأموال (AML)، وتحديد المجالات التي تحتاج فيها إجراءات إدارة المخاطر إلى التحسين.
- التحسين المستمر: تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى التحديث والتعزيز المستمر بناءً على المعلومات الجديدة ومدخلات المستخدم. هذا يضمن أن النماذج ستستمر في أن تكون موثوقة وفعالة في تحديد الاحتيال والسيطرة على المخاطر.
ما فائدة روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية في الصناعة المالية؟
تثبت روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون أنها أدوات قيمة للمؤسسات المالية التي تتطلع إلى تحسين تجربة العملاء، وخفض التكاليف والعمل بكفاءة أكبر.
يتم استخدام روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية لتقديم خدمات ومساعدة فردية، مما يعزز تجربة العميل. يمكن للعملاء التواصل مع هذه الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي وتلقي تفاصيل عن حساباتهم ومعاملاتهم والخدمات المالية الأخرى. يمكن استخدامها كذلك للرد على الاستفسارات الشائعة وتقديم المشورة المالية ومساعدة العملاء في المشكلات الصعبة.
لنفترض أن أحد عملاء البنك أراد التحقق من رصيد حسابه أو طرح سؤالاً حول معاملة حديثة، ولكن تم إغلاق مركز خدمة العملاء بالبنك. يمكن للعميل الاستفادة من روبوت المحادثة الخاص بالبنك أو المساعد الافتراضي لتلقي المعلومات التي يحتاجونها في الوقت الفعلي بدلاً من الاضطرار إلى الانتظار حتى اليوم التالي للتحدث مع وكيل دعم العملاء.
يمكن للمساعد الافتراضي أو روبوت المحادثة، التحقق من هوية العميل ومنحه حق الوصول إلى رصيد حسابه أو تفاصيل المعاملة. إذا كان العميل يعاني من مشكلة أكثر تعقيداً، فيمكن لبرنامج روبوت المحادثة أو المساعد الافتراضي تصعيدها إلى ممثل بشري للحصول على مزيد من المساعدة. وهذا يعني أن روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها تقديم ردود فورية على استفسارات العملاء، وتقليل أوقات الانتظار وتحسين رضا العملاء.
نظراً لإمكانية الوصول إليها على مدار الساعة، فإن برامج الدردشة والمساعدات الافتراضية هي موارد مفيدة للعملاء الذين يحتاجون إلى الدعم خارج ساعات العمل التقليدية. من خلال أتمتة العمليات المتكررة والقضاء على الحاجة إلى الدعم البشري، يمكنهم كذلك مساعدة المؤسسات المالية في خفض النفقات.
المميزات والعيوب المحتملة للذكاء الاصطناعي في صناعة الخدمات المالية؟
يمكن أن تتمتع صناعة الخدمات المالية بالعديد من الفوائد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل أتمتة المهام العادية، وتحسين إدارة المخاطر واتخاذ القرارات بسرعة. ومع ذلك، لا ينبغي تجاهل عيوب الذكاء الاصطناعي، مثل المخاطر الأمنية والتحيز المحتمل وغياب اللمسة الإنسانية.
تشمل المميزات المحتملة للذكاء الاصطناعي في صناعة الخدمات المالية ما يلي:
- تحسين الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات الروتينية وتقليل الحاجة إلى التدخل البشري وتحسين الكفاءة وخفض التكاليف.
- إدارة أفضل للمخاطر: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد المخاطر المحتملة ومنع الخسائر.
- تجربة محسّنة للعملاء: يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم خدمات مخصصة ومساعدة على مدار الساعة، مما يحسن رضا العملاء.
- اتخاذ قرارات أسرع: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات واتخاذ القرارات بشكل أسرع بكثير من البشر، مما يمكّن المؤسسات المالية من الاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة.
تتكون العيوب المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الخدمات المالية مما يلي:
- المخاطر الأمنية: يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات الإلكترونية، مما يشكل خطراً أمنياً على المؤسسات المالية وعملائها.
- مخاوف الخصوصية: يمكن أن يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية مخاوف بشأن خصوصية البيانات، حيث تتطلب التكنولوجيا الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الشخصية والمالية، والتي يجب تأمينها وحمايتها من الوصول أو الاستخدام غير المصرح به.
- التحيز: يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها، مما قد يؤدي إلى نتائج تمييزية.
- التحديات التنظيمية: يخضع استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية للرقابة التنظيمية، وقد يكون الامتثال للوائح أمراً صعباً.
- عدم وجود اللمسة الإنسانية: قد يفضل العملاء التفاعل مع البشر للحصول على خدمات مالية معينة، مثل الاستشارات المالية المعقدة أو الدعم العاطفي أثناء المواقف المالية الصعبة.
- إزاحة الوظائف: قد يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية إلى الاستغناء عن الوظائف حيث تصبح بعض المهام مؤتمتة.
ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية؟
مستقبل الذكاء الاصطناعي في التمويل مثير، مع إمكانية تحسين الكفاءة والدقة وتجربة العملاء. ومع ذلك، سيكون من الضروري للمؤسسات المالية أن تدير بعناية المخاطر والتحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية إلى تحسين القطاع بشكل كبير. تم بالفعل تحويل العديد من جوانب التمويل بواسطة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتحسين المحفظة وخدمة العملاء.
تعد أتمتة عملية صنع القرار المالي أحد المجالات التي من المتوقع أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير فيها في المستقبل. قد يشمل ذلك فحص كميات هائلة من البيانات المالية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، متبوعة بصياغة توصيات الاستثمار. باستخدام تقنية AI، يمكن إنشاء محافظ استثمارية مخصصة للعملاء وفقًا لمدى استعدادهم للمخاطر والأهداف المالية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن كذلك تطوير محركات التوصية التي تعمل بتقنية AI، لتزويد العملاء بالمنتجات والخدمات المستهدفة التي تلبي احتياجاتهم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة العملاء ورضاهم مع زيادة إيرادات المؤسسات المالية كذلك.
ومع ذلك، هناك أيضاً تحديات محتملة مرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل. وتشمل هذه المخاوف بشأن خصوصية البيانات، وقضايا الامتثال التنظيمي، واحتمال التحيز والتمييز في اتخاذ القرارات الحسابية. سيكون من المهم للمؤسسات المالية أن تضمن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة وأخلاقية وأن الضمانات المناسبة، مثل الخوارزميات الشفافة وعمليات التدقيق المنتظمة، موجودة للتخفيف من هذه المخاطر.
إخلاء المسؤولية: الآراء والتحليلات والأخبار الواردة لا تعكس رأي بت شين. لا ينبغي اعتبار أي من المعلومات التي تقرأها على موقع بت شين بمثابة نصيحة استثمارية، ولا تصادق بت شين على أي مشروع قد يتم ذكره أو ربطه في هذه المقالة. يجب اعتبار شراء وتداول العملات المشفرة نشاطًا عالي المخاطر. ويرجى بذل المجهود الواجب قبل اتخاذ أي إجراء يتعلق بالمحتوى المذكور ضمن هذا التقرير. لا تتحمل بت شين أي مسؤولية في حالة خسارة الأموال في تداول العملات المشفرة.