ما المقصود بأتمتة الخدمات المصرفية؟

تعتمد مبادرات أتمتة البنوك الحديثة على تقنيات مثل أتمتة العمليات الآلية (RPA) والذكاء الاصطناعي (AI)، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل. تعمل هذه الأدوات على أتمتة المهام مثل إدخال البيانات، ومراجعة المستندات، وتأهيل العملاء الجُدُد، ومعالجة المعاملات. تساعد هذه الأدوات البنوك على إنجاز الأعمال بشكل أسرع، وتقليل الأخطاء، وتمكين الموظفين من التركيز على الأنشطة الأكثر تعقيدًا أو ذات القيمة العالية.

رغم أن زيادة التعقيد تجلب المخاطر، فإن فوائد الأتمتة كبيرة. يجب على البنوك الاستثمار في حوكمة منصات واضحة لإدارة الأمن والامتثال والمرونة مع توسُّع نطاق الأتمتة. أظهرت دراسة أجراها معهد IBM IBV لعام 2025 أن أكثر من 60% من رؤساء البنوك يرون أنه يجب عليهم قبول مخاطر كبيرة للاستفادة من مزايا الأتمتة وتعزيز القدرة التنافسية.¹

تؤدي الأتمتة دورًا رئيسيًا في الأمن الإلكتروني مثل الكشف عن الغش وإدارة المخاطر. تحلِّل أنظمة الذكاء الاصطناعي أنماط المعاملات في الوقت الفعلي لاكتشاف الأنشطة المشبوهة. وتستخدم فرق الامتثال مهام سير عمل مؤتمتة تتكيَّف بسرعة مع التغييرات التنظيمية، أحيانًا خلال ساعات بدلًا من أسابيع.

توفِّر منصات الأتمتة واجهات منخفضة التعليمات البرمجية أو دون تعليمات برمجية تمكِّن البنوك من بناء الأتمتة وتوسيع نطاقها عبر الأقسام دون الاعتماد الكبير على قسم تكنولوجيا المعلومات. يُتيح هذا النهج نشر الحلول بسرعة أكبر في مجالات مثل خدمة العملاء، وإعداد التقارير، والتسويق، والمحاسبة.

في الخدمات المصرفية للأفراد، تدعم الأتمتة عمليات مثل إصدار بطاقات الائتمان وإعداد الحساب وطلبات القروض وفحوصات الامتثال. تعمل أنظمة أتمتة العمليات الآلية والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على استخراج بيانات العملاء والتحقق منها، ومعالجة النماذج، وإدخالها إلى أنظمة إصدار القروض. تساهم هذه الكفاءة بشكل كبير في تقليل أوقات الاستجابة وضمان الاتساق على نطاق واسع.

يستخدم العديد من البنوك الأتمتة والتقنيات المالية المتقدمة خلف الكواليس. على سبيل المثال، في الماضي، عندما يودِع العملاء شيكًا، كان يتعيَّن على موظف البنك فحص الصورة، وإدخال البيانات الصحيحة، وتحويل الأموال. الآن يتولى النظام تنفيذ معظم هذه العمليات تلقائيًّا. عندما يستخدم العملاء تطبيق البنك على الهاتف المحمول، يقرأ البرنامج الشيك، ويتحقق منه، ويحدِّث رصيدهم، وغالبًا ما يتم ذلك في ثوانٍ معدودة.

على مستوى القطاع، يمكن للأتمتة الذكية تحقيق توفير كبير في التكاليف. تعمل الأتمتة على تحسين الكفاءة وقد أثبتت فاعليتها في تجنُّب الأخطاء تمامًا في عمليات مثل عمليات الرهن العقاري. ويمكن إنجاز معالجة المستندات على نطاق واسع، والتي كانت ستستغرق سنوات إذا تم إنجازها يدويًا، في غضون أيام بمساعدة الذكاء الاصطناعي الوكيل والبرمجيات الذكية.

في المدى القريب، من المتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي (ML) دورًا أكبر في اتخاذ القرارات، والتواصل مع العملاء، وتقديم الخدمات المالية المخصصة. تدعم هذه التقنيات تنفيذ عمليات مصرفية أكثر تكيُّفًا واستجابة، مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الأمن والامتثال.

تُعَد أتمتة العمليات المصرفية مهمة لأنها تُتيح للمؤسسات المالية العمل بسرعة أكبر، ودقة أعلى، وكفاءة أكبر. تعتمد العديد من العمليات المصرفية التقليدية على مهام يدوية تستغرق وقتًا طويلًا ومعرضة للأخطاء، مثل استقبال العملاء، ومعالجة القروض، وإدارة المدفوعات. تعمل الأتمتة على تبسيط هذه المهام وتقليل الأخطاء وتحسين الاتساق.

تُعَد هذه الحاجة مهمة في صناعة البنوك شديدة التنظيم، حيث غالبًا ما تُبطئ الأنظمة القديمة التحول الرقمي وتجعل التحديث ضروريًا لتحقيق الاستفادة الكاملة من التقنيات الجديدة.

تساعد الأتمتة على تحقيق امتثال أقوى وإدارة فعَّالة للمخاطر. يمكن للأنظمة المؤتمتة مراقبة المعاملات في الوقت الفعلي، والإشارة إلى الأنشطة المشبوهة، ومواكبة التغييرات التنظيمية بكفاءة أكبر بكثير من الفرق البشرية. وهذا يعني أن البنوك يمكنها الاستجابة بسرعة للقوانين التنظيمية وتقليل مخاطر الغرامات أو الضرر الذي يلحق بعلامتها التجارية. تعمل الأتمتة أيضًا على تحسين جاهزية التدقيق من خلال توفير سجلات تفصيلية لكل إجراء في النظام، ما يجعل الرقابة والمراجعة أكثر سهولة وموثوقية.

كما تساعد الأتمتة على تعزيز تجربة العملاء. يتوقَّع العملاء استجابات سريعة، وخدمات رقمية سلسة، وتفاعلات مخصصة. تساعد الأتمتة البنوك على تلبية هذه التوقعات من خلال معالجة الطلبات على مدار الساعة وتمكين ميزات مثل الموافقات الفورية على الحسابات والتنبيهات الفورية للاحتيال. وتُتيح للموظفين التركيز على التعامل مع التفاعلات الأكثر تعقيدًا وذات القيمة العالية، ما يؤدي إلى تحسين جودة الخدمة بشكل عام.

وأخيرًا، تمكِّن الأتمتة البنوك من توسيع النطاق. يمكن للأنظمة المؤتمتة فتح آلاف الحسابات ومعالجة ملايين المعاملات دون الحاجة إلى زيادة مماثلة في عدد الموظفين. تساعد هذه القدرة البنوك على تقليل التكاليف مع الحفاظ على قدرتها التنافسية في سوق سريع التغيُّر.

تستخدم الأتمتة في قطاع البنوك أدوات برمجية مثل الذكاء الاصطناعي، وأتمتة العمليات الآلية، ومنصات أتمتة سير العمل للتعامل مع المهام التي تتَّبِع قواعد أو أنماط محددة. يمكن لهذه الأنظمة التفاعل مع قواعد البيانات والمستندات والمنصات الموجَّهة للعملاء والأنظمة الداخلية تمامًا كما يفعل الموظف البشري، ولكن بسرعة أكبر ودون تعب. تتعامل أتمتة العمليات الآلية مع المهام المنظمة والقابلة للتكرار مثل إدخال البيانات، بينما يدعم الذكاء الاصطناعي تفسير البيانات والاستراتيجية وصناعة القرار، مثل الكشف عن الغش أو تحليل سلوك العملاء.

يعمل الذكاء الاصطناعي الوكيل على توسيع نطاق هذه الوظائف من خلال تمكين الأنظمة من تخطيط وتنفيذ عمليات متعددة الخطوات بشكل مستقل، والتكيف في الوقت الفعلي عند توفُّر معلومات جديدة.

عادةً ما تبدأ عملية الأتمتة بتحديد مهمة روتينية مستهلكة للوقت ولا تتطلب الكثير من الحكم البشري. بعد ذلك، يعمل المطورون أو محللو الأعمال على تصميم سير عمل للأتمتة باستخدام أدوات منخفضة التعليمات البرمجية أو البرمجة النصية، موضِّحين للنظام ما يجب فعله خطوة بخطوة. يمكن أن يتضمن سير العمل هذا نسخ البيانات من نظام إلى آخر، أو التحقق من تفاصيل العميل، أو إنشاء التقارير.

بعد النشر، تعمل هذه البرامج في الخلفية أو عند الطلب، وغالبًا ما تُنجز مهامَّ كانت تستغرق ساعات في غضون ثوانٍ.

تعمل أتمتة الخدمات المصرفية على كلٍّ من عمليات الواجهة الأمامية والخلفية. في الواجهة الأمامية، قد يشمل ذلك استخدام روبوتات المحادثة أو المساعدين الافتراضيين للإجابة عن أسئلة العملاء الأساسية، أو النماذج الرقمية التي تتم تعبئتها تلقائيًا استنادًا إلى بيانات العملاء السابقة. في المكتب الخلفي، يمكن أن تعمل على تبسيط تسوية الحسابات، ومعالجة المستندات، وإعداد تقارير الامتثال.

غالبًا ما تبدأ البنوك بخطوات صغيرة وأتمتة بعض المهام، ثم تتوسَّع إلى أنظمة أوسع نطاقًا عند رؤية العوائد. يمكن للأتمتة العمل على مدار الساعة، ما يؤدي إلى تحسين سرعة الخدمة والكفاءة الداخلية مع تقليل الأخطاء وتكاليف التشغيل.

لكلٍّ من هذه التقنيات دور في تبسيط العمليات، وتقليل العمل اليدوي، وتحسين الدقة، وتمكين اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ذكاءً. معًا، تشكل هذه التقنيات أساس أتمتة الخدمات المصرفية الحديثة.

يُعَد الذكاء الاصطناعي تقنية تمكِّن أجهزة الكمبيوتر والآلات من محاكاة التعلم البشري، والفهم، وحل المشكلات، واتخاذ القرارات، والإبداع، والاستقلالية. يتم استخدامه في المهام التي تتجاوز القواعد الثابتة، مثل منع الاحتيال واكتشافه، وتقييم مخاطر الائتمان، وتحليل مشاعر العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والتعرُّف على الأنماط واتخاذ القرارات بناءً على السلوك السابق. في مجال الخدمات المصرفية، يشغِّل الذكاء الاصطناعي روبوتات المحادثة والمساعدين، ويتنبأ باحتياجات العملاء، ويساعد على اكتشاف الحالات الشاذة في الأنشطة المالية.

يوسِّع الذكاء الاصطناعي التوليدي نطاق هذه القدرات من خلال إنشاء محتوى مخصص مثل النصائح المالية المخصصة، ورسائل التسويق المستهدفة، والتواصل المخصص مع العملاء. ويمكن أن يساعد أيضًا على إنتاج التقارير التنظيمية أو مقالات قاعدة المعرفة وتكييفها.

يضيف الذكاء الاصطناعي الوكيل طبقة أخرى من القدرات، حيث يُتيح لأنظمة الأتمتة العمل بشكل أكثر استقلالية. فبدلًا من اتباع التعليمات المحددة مسبقًا، يستطيع الذكاء الاصطناعي الوكيل تحديد أهداف وسيطة، والتكيُّف مع المعلومات الجديدة، وضبط سير العمل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، إذا كان طلب القرض الخاص بالعميل تنقصه بعض المستندات، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الوكيل اكتشاف المشكلة وطلب المستندات المطلوبة مباشرةً من العميل. بعد ذلك، يتحقق النظام من المستندات ويتابع معالجة القرض تلقائيًا.

في عام 2024، كانت 8% فقط من البنوك تطوِّر الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل منهجي، في حين أن 78% اعتمدت عليه من خلال مبادرات تكتيكية. ومع ذلك، من المتوقع أن يشهد اعتماد الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا كبيرًا في السنوات المقبلة.¹ تُظهر الأبحاث أن المؤسسات التي تمكَّنت من دمج الذكاء الاصطناعي بالكامل في عمليات تكنولوجيا المعلومات تستثمر المبلغ نفسه في التكنولوجيا كالمؤسسات الأخرى. ومع ذلك، فإنهم يستثمرون جزءًا أكبر من ميزانيتهم في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تتفوق هذه المؤسسات على أقرانها في عدة مقاييس أداء، حيث سجَّلت انخفاضًا بنسبة 50% في انقطاعات الخدمة وزيادة بنسبة 24% في رضا العملاء عن خدمات تكنولوجيا المعلومات.⁴

واجهات برمجة التطبيقات هي مجموعات من القواعد أو البروتوكولات التي تمكِّن تطبيقات البرمجيات من التواصل مع بعضها ومشاركة البيانات بأمان. في أتمتة الخدمات المصرفية، تعمل واجهات برمجة التطبيقات على ربط أنظمة البنوك الأساسية، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، وبوابات الدفع، وأدوات الامتثال. وهي ضرورية لبناء مهام سير العمل المتكاملة والخدمات في الوقت الفعلي عبر المنصات.

تستخدم منصات إدارة عمليات الأعمال (BPM) أساليب لاكتشاف استراتيجيات الأعمال والعمليات ومهام سير العمل، ونمذجتها، وتحليلها، وقياسها، وتحسينها، وتحقيق أقصى استفادة منها. فهي تساعد البنوك على تخطيط العمليات بأكملها، وتحديد مجالات التحسين وتنسيق كيفية عمل الأنظمة المختلفة وعناصر الأتمتة معًا. تُعَد منصات BPM مفيدة بشكل خاص لإدارة العمليات المعقدة متعددة الخطوات عبر الأقسام.

الحوسبة السحابية هي الوصول عند الطلب إلى موارد الحوسبة -سواء أكانت خوادم فعلية أم افتراضية، وتخزين البيانات، وقدرات الشبكات، وأدوات تطوير التطبيقات، والبرمجيات، ومنصات التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وغير ذلك- عبر الإنترنت مع نموذج تسعير يعتمد على الدفع حسب الاستخدام. توفِّر المنصات السحابية البنية التحتية اللازمة لتشغيل أدوات الأتمتة على نطاق واسع. وتدعم النشر السريع والتخزين المرن والوصول الآمن إلى الأنظمة من أي مكان. تستخدم البنوك الخدمات السحابية لاستضافة روبوتات أتمتة العمليات الآلية ونماذج الذكاء الاصطناعي ومنصات تحليل البيانات بأقل قدر من الاستثمار في الأجهزة.

يجمع IDP بين تقنية التعرُّف الضوئي على الحروف (OCR) والذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لقراءة المستندات وفهمها وتصنيفها، حتى تلك التي تحتوي على تنسيقات مختلفة أو لغة غير منظمة. تستخدم البنوك IDP لمعالجة المستندات المعقدة تلقائيًا وبدقة، مثل طلبات القروض، والكشوفات المالية، والنماذج التنظيمية.

تسمح هذه المنصات لمستخدمي الأعمال أو المحللين بتصميم سير العمل الأتمتة ونشرها بأقل قدر من البرمجة. وتستخدمها البنوك لبناء أدوات داخلية بسرعة أو أتمتة العمليات الأصغر دون الاعتماد بشكل كبير على فِرَق تكنولوجيا المعلومات. هذا النهج يجعل الأتمتة أكثر قابلية للتوسع ويمكن الوصول إليها عبر الأقسام.

التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركِّز على تمكين أجهزة الكمبيوتر والآلات من محاكاة طريقة تعلُّم البشر. ويُتيح لهم ذلك أداء المهام بشكل مستقل وتحسين أدائهم مع مرور الوقت من خلال الخبرة والتعرُّض لمزيد من البيانات.يتم تدريب نماذج التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بالنتائج أو تصنيف المخاطر أو التوصية بالإجراءات.

في مجال الخدمات المصرفية، يساعد التعلم الآلي على تحسين أنظمة الكشف عن الغش، وأتمتة الاكتتاب في القروض، وتخصيص عروض العملاء من خلال التعلم من الأنماط في البيانات التاريخية. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل استخدام مخرجات التعلم الآلي لاتخاذ قرارات مستقلة، أو طلب المعلومات الناقصة أو تصعيد الحالات المعقدة دون تدخل بشري.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم الآلي لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها والرد عليها. وهي أمر ضروري لروبوتات المحادثة، والمساعدين الصوتيين، والمعالجة المؤتمتة للرسائل الإلكترونية. في مجال الخدمات المصرفية، تساعد معالجة اللغة الطبيعية على أتمتة دعم العملاء، وتحليل تعليقات العملاء، واستخراج رؤى من النصوص غير المنظمة مثل شكاوى العملاء أو نصوص مركز الاتصالات.

يتم استخدام تقنية التعرُّف الضوئي على الحروف (OCR) لتحويل المستندات أو الصور الممسوحة ضوئيًا إلى نص يمكن للآلات قراءته. تستخدم البنوك تقنية OCR لاستخراج البيانات من النماذج والشيكات والفواتير ومستندات الهوية أثناء عمليات الانضمام أو معالجة القروض. عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي أو أتمتة العمليات الآلية، تُتيح تقنية OCR أتمتة مهام سير العمل المليئة بالمستندات التي كان تتطلب مراجعة بشرية سابقًا.

تستخدم أتمتة العمليات الآلية تقنيات الأتمتة الذكية لأداء المهام المتكررة والقائمة على القواعد التي يقوم بها البشر عادةً على جهاز الكمبيوتر، مثل استخراج البيانات، وملء النماذج، ونقل الملفات. في مجال الخدمات المصرفية، يتم استخدام أتمتة العمليات الآلية على نطاق واسع في مهام مثل تأهيل العملاء، وصيانة الحسابات، ومعالجة المعاملات. وهي تتطلب القليل من التعديلات على الأنظمة القائمة أو لا تتطلب أي تعديل، ويمكن أن تعمل عبر عدة تطبيقات.

تُعَد بعض العمليات المصرفية أهدافًا رئيسية لحلول الأتمتة لأنها مهام متكررة وقائمة على القواعد، وتُعَد أساسية لكلٍّ من الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء. ومع التطورات التقنية الحديثة، يمكن للبنوك الآن أتمتة الوظائف المعقدة عبر الأنظمة بسرعة ودقة أكبر. تشمل حالات استخدام أتمتة الخدمات المصرفية ما يلي:

تتضمن التحديثات الروتينية مثل تغيير العنوان، أو تعديل معلومات التواصل، أو إعادة تعيين كلمة المرور مهام سير عمل بسيطة تتَّبِع منطقًا صارمًا، ما يجعلها سهلة الأتمتة. يعمل روبوت المحادثة أو نموذج الخدمة الذاتية على جمع المعلومات المحدَّثة من المستخدم، ويحدِّث روبوت RPA الأنظمة الداخلية ذات الصلة تلقائيًا، مثل نظام إدارة علاقات العملاء (CRM)، والنظام المصرفي الأساسي، وسجلات الامتثال. هذه العملية الشاملة تُلغي الحاجة إلى تدخُّل مركز الاتصال، وتقلِّل أوقات الانتظار، وتضمن التناسق عبر جميع المنصات.

غالبًا ما تكون عملية التأهيل بطيئة ويدوية، وتتضمن التحقق من الهوية، وجمع المستندات، وإدخال البيانات. وهي هدف مثالي للأتمتة لأن خطواتها منظمة للغاية وتعتمد على قواعد واضحة. يمكن لأدوات الأتمتة استخدام تقنية التعرُّف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج البيانات من المستندات الممسوحة ضوئيًا مثل جوازات السفر أو فواتير مرافق الخدمات.

تتحقق الروبوتات بعد ذلك من هذه المعلومات مقابل قواعد البيانات الداخلية أو مزوِّدي الخدمات الخارجيين مثل سجلات الهوية الحكومية. يتم إنشاء ملفات تعريف العملاء تلقائيًا وتعبئة النماذج مسبقًا. ويتم تفعيل عمليات الامتثال، مثل اعرف عميلك (KYC)، في الوقت الفعلي. تقلِّل هذه الأتمتة من وقت التأهيل من أيام إلى دقائق، ما يؤدي إلى تحسين رضا العملاء ويقلِّل من معدلات الانسحاب.

يتوقَّع حوالي 65% من قادة خدمات العملاء دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع الذكاء الاصطناعي الحواري لزيادة رضا العملاء.²يمكن لروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التعامل مع استفسارات خدمة العملاء الأساسية مثل التحقق من الرصيد، أو تحديد موقع أقرب جهاز صرَّاف آلي، أو إعادة تعيين الرقم السري، دون الحاجة إلى تدخل بشري. تفهم هذه الروبوتات الاستفسارات بلغة طبيعية وتقدِّم إجابات فورية عبر الوصول إلى البيانات المستخرجة من الأنظمة الخلفية.

إذا لم يتمكن الروبوت من حل المشكلة، فإنه يرفع الحالة إلى وكيل بشري مع إرفاق سجل المحادثة، لضمان عدم فقدان أي معلومة. يعمل هذا النموذج الهجين على تحسين الكفاءة ويُتيح للموظفين التركيز على احتياجات الدعم الأكثر تعقيدًا.

تتعامل البنوك مع حجم هائل من المستندات، بدءًا من طلبات الرهن العقاري ووصولًا إلى أوراق الامتثال. تستخدم الأتمتة تقنية التعرُّف الضوئي على الحروف (OCR) والمعالجة الذكية للمستندات (IDP) لاستخراج البيانات من الملفات غير المنظمة مثل ملفات PDF أو الصور الممسوحة ضوئيًا. تقوم البرامج بتصنيف هذه المستندات وتخزينها وفهرستها في أنظمة إدارة المحتوى، ما يجعل من السهل استرجاعها وتدقيقها. تعمل أتمتة هذه العملية على تقليل احتياجات التخزين المادي والتخلص من الفهرسة اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلًا.

يتطلب الكشف عن الغش مراقبة مستمرة لكميات كبيرة من المعاملات بهدف تحديد الحالات الشاذة التي قد تُشير إلى نشاط ضار. لا يمكن توسيع نطاق المراقبة اليدوية، ولكن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتفوق في قابلية التوسع. يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل الأنماط في سلوك العميل والإبلاغ عن الانحرافات، مثل تسجيل الدخول من موقع غير مألوف أو السحب المفاجئ لمبالغ كبيرة.

عند تجاوُز العتبات المحددة، يمكن للنظام إطلاق استجابات آلية مثل تجميد الحساب، أو تنبيه العميل، أو تصعيد الحالة إلى محلل احتيال بشري. تقلِّل هذه التدخلات في الوقت الفعلي بشكل كبير من الخسائر المالية وتبني الثقة مع العملاء.

على سبيل المثال، تعاوَن بنك Aksari في باكستان مع IBM للمساعدة على تلبية القواعد الجديدة للأمن الإلكتروني التي فرضتها الحكومة. دعَت السياسة الجديدة البنوك إلى الحفاظ على قدرات أمنية أساسية، بما في ذلك مراكز العمليات الأمنية (SOCs) وأدوات الاستجابة المؤتمتة التي تعمل على مدار الساعة.

وقد أدى مركز العمليات الأمنية الجديد إلى خفض عدد الحوادث الأمنية من نحو 700 حادث يوميًا إلى أقل من 20. كما قلَّل من متوسط وقت المعالجة من 30 دقيقة إلى 5 دقائق فقط من خلال تطبيق الاستجابة المؤتمتة.³

تشمل عمليات الامتثال لمتطلبات اعرف عميلك (KYC) ومكافحة غسيل الأموال (AML) جمع معلومات شخصية ومالية تفصيلية، وفحصها مقارنةً بقوائم الرقابة التنظيمية، وإجراء مراقبة مستمرة للمعاملات. وهذه العمليات وظائف متكررة تحكمها القواعد، وتتطلب دقة عالية وقابلية للتتبُّع. تساعد الأتمتة من خلال جمع مستندات الهوية والتحقق منها، وإجراء فحوصات قوائم الرقابة التنظيمية في الوقت الفعلي، وتحديث سجلات KYC استنادًا إلى المعلومات الجديدة.

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل سجلات المعاملات لاكتشاف السلوكيات المشبوهة، ما يقلِّل من مخاطر الجرائم المالية والعقوبات التنظيمية. كما تُنشئ البرمجيات مسارات تدقيق تلقائيًا، ما يدعم الشفافية التنظيمية.

تتضمن معالجة القروض عادةً جمع البيانات المالية، وتقييم الجدارة الائتمانية، والتحقق من صحة المستندات. سير العمل هذا متكرر ومليء بالمستندات وعرضة للعوائق - ما يجعله مناسبًا تمامًا للأتمتة. يمكن لروبوتات RPA جمع بيانات المتقدمين من قنوات متعددة (مثل النماذج عبر الويب، ورسائل البريد الإلكتروني، وأنظمة إدارة علاقات العملاء)، وفحص درجات الائتمان، والتحقق من سجلات الدخل، والمطابقة مع معايير الإقراض الداخلية.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا على تقييم المخاطر بناءً على الأنماط السابقة. وهذا بدوره يبسِّط دورة الحياة بأكملها من التطبيق إلى القرار، ما يقلل من الجهد اليدوي ووقت الاستجابة مع الحفاظ على الدقة والامتثال.

تجمع البنوك كميات كبيرة من بيانات العملاء لكنها غالبًا لا تستغلها بالشكل الكافي. تُتيح الأتمتة إجراء تقسيم ديناميكي للعملاء استنادًا إلى السلوك أو التفضيلات أو تاريخ المعاملات. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي، إنشاء عروض مخصصة وإيصالها في الوقت المناسب عبر القناة المفضلة للعميل مثل البريد الإلكتروني أو تطبيق الأجهزة المحمولة.

تساعد الأتمتة أيضًا على مراقبة أداء الحملات في الوقت الفعلي وتعديل الرسائل وفقًا لاستجابة الجمهور. يزيد ذلك من التفاعل ويساعد البنوك على تعزيز البيع المتبادل أو ترقية الخدمات دون جهد يدوي.

تعالج البنوك الآلاف -وأحيانًا الملايين- من المدفوعات يوميًا، وقد تكون تسوية هذه المعاملات عبر الأنظمة عملية مرهقة. يمكن لروبوتات RPA مطابقة سجلات المدفوعات الواردة والصادرة، واكتشاف التناقضات، وتحديد الاستثناءات للمراجعة البشرية. ويمكنها أيضًا إنشاء تقارير التسوية تلقائيًا. على سبيل المثال، إذا قام عميل بسداد بطاقة ائتمان، فيجب مطابقة الدفعة مع كشف الحساب وتسجيلها في الحساب. تضمن الأتمتة تطبيق المبالغ الصحيحة دون أخطاء.

تفرض الهيئات التنظيمية على البنوك تقديم تقارير دورية تتضمن بيانات تفصيلية ومنظمة. يُعَد جمع هذه البيانات من أنظمة مختلفة، وتنسيقها بشكل صحيح، والوفاء بالمواعيد النهائية الضيقة مهامَّ صعبة على الموظفين. تسحب منصات الأتمتة البيانات في الوقت الفعلي من أنظمة متعددة، وتطبِّق المنطق لفرزها والتحقق منها، ثم تولِّد تقارير موحَّدة جاهزة للتقديم. تقلِّل هذه العملية من مخاطر التأخير في التقديم أو الوقوع في الأخطاء أو عدم الامتثال، وهي مشكلات قد تؤدي إلى فرض غرامات.

تتضمن المزايا الرئيسية لأتمتة الخدمات المصرفية ما يلي:

تحسين الامتثال وإدارة المخاطر: تتَّبِع الأنظمة المؤتمتة قواعد محددة وتُنشئ سجل تدقيق، ما يجعل من السهل على البنوك الالتزام باللوائح التنظيمية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مراقبة النشاط والإبلاغ الفوري عن المعاملات المشبوهة.

الاتساق عبر العمليات: تنفِّذ مهام سير العمل المؤتمتة المهام بالطريقة نفسها في كل مرة، ما يساعد على ضمان الاتساق في تقديم الخدمات.

تحسين تجربة العملاء: تصبح تفاعلات العملاء أسهل ويزيد معدل رضاهم بفضل سرعة الخدمة، وقلة الأخطاء، والدعم المتواصل على مدار الساعة الذي توفِّره روبوتات المحادثة وأدوات الخدمة الذاتية.

تسريع صناعة القرار: تستطيع الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات بيانات كبيرة بسرعة لدعم تقييم الائتمان، وتحليل المخاطر، واستهداف العملاء، وتسريع القرارات.

تحسين الدقة: تقلِّل الأتمتة من الأخطاء البشرية في إدخال البيانات، ومعالجة المستندات والمعاملات. ويؤدي تحسين الدقة إلى بيانات أنقى ونتائج أكثر موثوقية.

زيادة الكفاءة: تُنجز الأتمتة المهام بسرعة أكبر من البشر ويمكنها العمل بشكل متواصل دون انقطاع. وهذا يعني أن عمليات مثل فتح الحساب أو الموافقة على القرض تتم في دقائق بدلًا من أيام.

تقليل التكاليف التشغيلية: من خلال استبدال العمل اليدوي بالأنظمة المؤتمتة، يمكن للبنوك تقليل تكاليف العمالة وخفض النفقات الناتجة عن الأخطاء أو التأخيرات.

قابلية التوسع: تُتيح الأتمتة للبنوك التعامل مع أحجام متزايدة من العمل، مثل ارتفاع استفسارات العملاء أو زيادة حجم المعاملات.