يجب أن تواكب الخدمات المالية التطورات التكنولوجية التي يمكن أن تنمي أعمالها، أو تبسط العمليات، أو تغير اللعبة بالكامل.
ومن الأمثلة على ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى جانب التطورات الحديثة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT.
إن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحتملة للمؤسسات المالية لا حصر لها تقريبًا، بدءًا من المساعدة في محو الأمية المالية التي تواجه المستهلك إلى خوارزميات تخفيف المخاطر الداخلية، وتكتشف الصناعة أفضل استخدام لهذه التكنولوجيا.
وجد استطلاع حديث أجرته FIS أن الغالبية العظمى (92%) من المديرين التنفيذيين في جميع أنحاء الولايات المتحدة والمملكة المتحدة يخططون لزيادة أو الحفاظ على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي للمعالجة، بينما كان 91% منهم يؤيدون زيادة أو الحفاظ على استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
الانتقال إلى مرحلة الاختبار
تقول ميليسا كولين، الرئيس العالمي للاستراتيجية والمنتجات وتسويق الحلول المصرفية في FIS، إن شركات الخدمات المالية اعتمدت منذ فترة طويلة على التكنولوجيا لحل بعض تحدياتها الأكثر إلحاحًا، لذلك فمن الطبيعي أنه مع تزايد الضغوط لإدارة التكاليف مع زيادة الأصول أيضًا ، فإن وعد الذكاء الاصطناعي يجذب الكثير من الاهتمام.
“سواء كان تطبيق التعلم الآلي لتعزيز دقة الخدمة الجديدة التي ينبغي تقديمها إلى عميل مصرفي أو تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدة وكيل مركز الاتصال على حل سؤال حول استثمارات التقاعد بسرعة، فإن الذكاء الاصطناعي يدفعنا إلى إعادة التفكير في الطريقة التي تحدث بها التفاعلات المالية – سواء مع العملاء أو داخل جدران المؤسسات المالية.
وتشير إلى أن الضرورة الملحة التي نشهدها الآن هي أن مقدمي الخدمات ينتقلون من وضع “الانتظار والترقب” إلى وضع “الاختبار والاستكشاف” حيث يقومون بالاستثمار في حالات الاستخدام الأولية ولكن المتعمدة للغاية.
يقول كولين: “على الرغم من أن حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي لا تزال تتمثل في جمع البيانات والتحليلات، إلا أننا نرى المزيد من الشركات تبدأ في اختباره لتحسين تجربة العملاء وتقليل النفقات التشغيلية”.
اتخاذ نهج حذر
ولكن خلافاً لبعض الصناعات، فإن الخدمات المالية تخضع لقدر كبير من التنظيم، نظراً لمكانة هذه الصناعة باعتبارها العمود الفقري للاقتصاد الحديث.
يحذر جو روبنسون، الرئيس التنفيذي لشركة Hummingbird، قائلاً: “يجب على الصناعة ككل أن تكون حذرة بشأن اعتماد تقنيات جديدة نظرًا لعدد لا يحصى من القواعد واللوائح المعمول بها”. “يمكن للمؤسسات المالية أن تخطط للاستفادة من الفرص التي يقدمها الذكاء الاصطناعي ولكن يجب أن تفعل ذلك بعناية.”
ويقول إنه باستخدام خوارزميات قابلة للتفسير، وعمليات صنع القرار القابلة للتدقيق، و/أو المراجعات البشرية، يمكنهم الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي مع ضمان الوفاء بالالتزامات التنظيمية.
ويقول: “كما هو الحال مع العديد من التقنيات الجديدة، من الأفضل أن نبدأ صغيرًا، ونراقب النتائج، ثم نتوسع بشكل مدروس وعملي”.
ويضيف كولين أنه من الأهمية بمكان ضمان وجود البنية التحتية اللازمة للمواهب.
وتقول: “حدد المكان الذي يجب عليك التوظيف فيه والمكان الذي قد تحتاج إلى زيادته، خاصة فيما يتعلق بالمشهد التنظيمي المتطور”.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي تكثر في مجال التمويل
وفقًا لأبحاث FIS، يستثمر مقدمو الخدمات المالية عمومًا للأسباب الصحيحة – حيث يريد المستهلكون تجربة أكثر انسيابية في استثماراتهم ومدفوعاتهم وعمليات إدارة الأموال، ويستجيب المسؤولون التنفيذيون من خلال الاعتماد على تجربة العملاء (CX) والأتمتة.
ومع ذلك، فقد سلط التقرير الضوء على الانفصال فيما يتعلق بما يبدو عليه “تبسيط” تجربة تجربة المستخدم وتحسينها.
في حين قال المستهلكون إن الوصول إلى منصة واحدة لإدارة جميع أنشطة الخدمات المالية الخاصة بهم عبر مقدمي الخدمات يمثل أولوية قصوى، فإن شركات الخدمات المالية تتطلع بدلاً من ذلك إلى إضافة أدوات وقدرات جديدة أو تعزيز تلك الموجودة بالفعل.
بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تواجه المستهلك والوظائف الخلفية، هناك العديد من التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي.
ومن ناحية المستهلك، يمكن استخدام LLMs لتثقيف المستهلكين حول المنتجات والخدمات المالية المختلفة، وزيادة المعرفة المالية.
“تخيل مساعدًا ذكيًا وموثوقًا يمكنه مقابلتك على مستوى معرفتك ومساعدتك على فهم موضوعات التمويل الشخصي الأساسية – يمكن لـ LLMs توفير ذلك بالفعل، ويمكن للمستهلكين أن يقتنعوا بفوائده إذا كانوا يعتقدون أن التكنولوجيا قد تم اعتمادها بأمان ومسؤولية يقول روبنسون: “من قبل المؤسسة المالية”.
في العمليات الداخلية، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في مجموعة متنوعة من التطبيقات لمساعدة المؤسسة المالية على زيادة اعتماد منتجاتها وخدماتها، وتخفيف المخاطر، وزيادة الكفاءة في العمليات.
ويقول: “تخيل تطبيق الذكاء الاصطناعي على الامتثال لمبدأ “اعرف عميلك” (KYC) في المؤسسات المالية”. “يمكن أن تتيح التكنولوجيا فهمًا أكثر شمولاً وكفاءة للعميل وتساعد المؤسسة المالية على تجنب المخاطر الخفية.”
يوافق كولين على أن هناك “فرصًا هائلة” لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تأهيل العملاء والدعم المستمر.
وتشير إلى أنه إذا أردنا كسب المستهلكين من خلال التفاعلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، فيجب أن تكون مفيدة، ويمكن الوصول إليها، وموثوقة، ومحددة في سياقها.
وتقول: “لقد أصبحنا نتوقع تجارب شخصية للغاية تشعرنا بالسلاسة عندما نتسوق لشراء شيء عادي عبر الإنترنت، وبالتالي فإن توقعات الشركة التي عهدنا إليها بمدخرات حياتنا أعلى من ذلك”.
وبينما قد يتسامح المستهلكون على مضض مع المعلومات غير الصحيحة عندما يتعلق الأمر بدقة تاريخ الشحن، فإن عواقب البيانات غير الصحيحة في اكتتاب التأمين أو المشورة الاستثمارية يمكن أن تكون كارثية.
ويضيف كولين: “لذلك، يعد الحفاظ على مستوى من الإشراف البشري في تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمرًا ضروريًا لكسب ثقة المستهلك والحفاظ عليها”.
