التكنولوجيا المالية، أو fintech، تشير إلى استخدام الأدوات الرقمية والبيانات والأتمتة لتحويل وتسريع العمليات داخل البنوك والصناعات المالية. كما يشمل البرامج والتطبيقات التي يستخدمها المستهلكون للوصول إلى الخدمات المالية، بما في ذلك الأدوات التي تساعد على إنشاء الميزانيات وتتبع الإنفاق وشراء وبيع الأسهم والتقدم بطلبات للحصول على الرهن العقاري. تساعد ابتكارات فينتيك البنوك على مواكبة وتيرة التحول الرقمي داخل القطاع المالي بينما يساعد الذكاء الاصطناعي على تسريع أتمتة التكنولوجيا المالية.
لقد شهدت المصارف والمؤسسات المالية عمليات أتمتة وتحول رقمي تدريجي منذ أواخر القرن العشرين. فمن أول جهاز صراف آلي في عام 1967 إلى الودائع الرقمية والتطبيقات مثل Venmo و Zelle في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، غيرت التكنولوجيا بشكل جذري الطريقة التي يتعامل بها الناس مالياً. لقد حولت الطريقة التي ينقلون بها الأموال، ويشترون التأمين، ويحصلون على القروض، ويستثمرون أموالهم.
أدت التكنولوجيا المالية إلى توسيع نطاق الوصول إلى المنتجات والخدمات المصرفية، كما أنها تبسطت العديد من العمليات التجارية الروتينية. يتم تقديم التكنولوجيا المالية الحالية في شكل برامج تستخدم مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وتطبيقات الجوال والخدمات المستندة إلى الويب. تمكّن هذه المكونات البنوك من مشاركة بيانات العملاء الحساسة بأمان مع توفير تجربة مستخدم سلسة وجذابة للعملاء.
في قطاع التكنولوجيا المالية، تركز العديد من شركات التكنولوجيا المالية الناشئة على تطوير البرمجيات، ثم تتعاون مع البنوك الكبيرة وشركات الاستثمار وشركات الدفع في القطاع المالي.
مع تزايد رقمنة القطاع المالي، زاد أيضًا حجم البيانات الناتجة عن المعاملات والخدمات الأخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تبسيط العمليات المالية وتعزيز الشراكات التجارية من خلال استخراج وعرض المعلومات ذات الصلة. يمكن أن يساعد في حساب المخاطر، وتوقع الظروف المستقبلية، وتحسين التحليلات المالية، والتخطيط، والتنظيم.
هناك عدة فئات رئيسية تندرج تحتها عروض التكنولوجيا المالية: البنوك والمحافظ الرقمية، والمدفوعات الرقمية، والتمويل الشخصي، والاستثمار والإقراض. ومع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل، تسهل التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي تحليل مجموعات البيانات، وأتمتة المهام، وتحسين صنع القرارات القائمة على البيانات.
يمكن أن تكون تقنية التكنولوجيا المالية المعززة بالذكاء الاصطناعي مفيدة لجميع أنواع المستخدمين الذين يتفاعلون مع المؤسسات المالية بطريقة ما. يشمل هؤلاء المستخدمين العملاء اليوميين والمطورين ومحللي الصناعة والاستراتيجيين ومديري المخاطر للمؤسسات المالية مثل البنوك التجارية والبنوك الاستثمارية ومنصات التداول ومنصات التجارة الإلكترونية والشركات ذات التواجد الرقمي.
هناك عدة طرق مختلفة يمكن من خلالها دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مع برامج التكنولوجيا المالية. فيما يلي بعض حالات الاستخدام التوضيحية للذكاء الاصطناعي في مجال التكنولوجيا المالية:
قد تنطوي المعاملات المصرفية على بعض المخاطر. ومخاطر الائتمان هي أحد هذه المخاطر. في الماضي، ابتكرت المؤسسات المالية نموذجًا لمخاطر الائتمان للتنبؤ بمدى احتمالية سداد العملاء للقروض.
إدارة المخاطر هي أحد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم فيها بشكل كبير. من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات التي قد تشير إلى مخاطر محتملة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد العملاء الأكثر عرضة لـ"التعثر" في سداد القروض، مما يمكّن المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتخفيف المخاطر بشكل أكثر فعالية.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحل محل النماذج الإحصائية التقليدية لحساب درجة الائتمان. يمكنها تحليل الدخل والمعاملات وسجل الائتمان وخبرة العمل بسرعة، مع مراعاة التغييرات في الوقت الفعلي وأحدث المعلومات من الأنشطة عبر الإنترنت لتقييم أهلية الائتمان بشكل أكثر دقة. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقليل الوقت والجهد اللازمين لإعداد وتلخيص التقارير. يمكنه تبسيط عملية الموافقة على الائتمان.
من المخاطر الأخرى التي تواجهها البنوك غالبًا الاحتيال. تعد نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق أدوات رائعة لتحديد الأنماط والعثور على الخلل. يمكن تدريبها على اكتشاف الأنشطة الاحتيالية من خلال تحليل المعاملات في الوقت الفعلي تقريبًا ومراقبة أنماط السلوك وعادات الإنفاق لدى المستخدمين.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في اكتشاف الاحتيال على بطاقات الائتمان من خلال تحديد أنماط الإنفاق غير المعتادة أو المعاملات التي تحدث خارج سلوك العميل المعتاد.
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يأخذ في الحسبان متغيرات متعددة مثل تكرار الشراء وعدد المعاملات والمواقع الجغرافية للمستخدمين والمبلغ الذي تم إنفاقه على عملية شراء معينة.
بالإضافة إلى اكتشاف الاحتيال في حسابات العملاء، يمكن للمؤسسات المالية أيضًا تنفيذ حلول مدعمة بالذكاء الاصطناعي1 في أطر العمل الخاصة بها للكشف بسرعة عن تهديدات الأمن السيبراني والثغرات الأمنية في الشبكة.
يمكن للمساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وفهم اللغة الطبيعية للتفاعل مع العملاء من خلال واجهة روبوت المحادثة. يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي الحواري ومعلومات حساب المستخدم والمعلومات المتعلقة بكيفية التعامل مع البنية التحتية التقنية للبنك لتخصيص نهج دعم أكثر ملاءمة. يمكن لروبوتات المحادثة الداعمة للعملاء الرد على الاستفسارات والطلبات الشائعة على مدار 24 ساعة في اليوم و7 أيام في الأسبوع من خلال محادثة طبيعية.
يمكنهم أيضًا توجيه العملاء خلال الميزات والخدمات الجديدة وتقديم توصيات مخصصة للمنتجات والخدمات التي قد تكون مفيدة لأعمال العميل أو وضعه المالي. تتطلب التفاعلات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تدخلًا بشريًا أقل مقارنة بروبوتات المحادثة التقليدية بدون قدرات معالجة اللغات الطبيعية (NLP). يمكن أن تؤدي هذه التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إلى زيادة رضا العملاء، وبالتالي زيادة أرباح2 الشركات.
على صعيد المؤسسات، يمكن لروبوتات المحادثة هذه المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة البنوك على تحسين كفاءتها التشغيلية. يوفر الذكاء الاصطناعي أتمتة العمليات للمهام الكتابية المملة مثل إدخال البيانات والفوترة ومعالجة الدفع وفرز وتحليل البيانات المالية3. يمكن أن يساعد في بحوث العملاء واكتتاب القروض واستثمارات العملاء والتحقق من المستندات المقدمة. كما يمكنه تحليل البيانات المتعلقة بتفاعلات العملاء وأداء حلول التكنولوجيا المالية الحالية لتوفير رؤى العملاء و اقتراحات لتحسين الإيرادات وإدارة النفقات وتوفير التكاليف وإدارة المخاطر.
بالنسبة للمستهلكين، تمتلك الأدوات والخدمات المالية الشخصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي القدرة على تعزيز تجربة العملاء بشكل أكبر. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل عادات الإنفاق وتفضيلات الاستثمار وأنماط التفاعل، يمكن للمؤسسات المالية تصميم عروضها لتلبية الاحتياجات الفردية.
يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أيضًا أن تعمل كـ "مستشار آلي" لمساعدة المستهلكين على وضع ميزانيات أكثر ذكاءً بناءً على احتياجاتهم، والحفاظ على سجلاتهم المالية، وتتبع إنفاقهم الشخصي، والفواتير، والأصول والخصوم، واقتراح استراتيجيات الادخار.
الذكاء الاصطناعي يمكنه توفير رؤى قيّمة وتوقع التغيرات في اتجاهات السوق أو أسعار الصرف أو الاستثمارات. تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي4 تحليلات البيانات التي تأخذ في الاعتبار الأخبار، والحالة الراهنة للأسواق المالية، والمشاعر عبر وسائل التواصل الاجتماعي، والمؤشرات الاقتصادية والبيانات المالية التاريخية. يمكنهم المساعدة في التداول الآلي وإدارة المحافظ الاستثمارية من خلال تقديم حسابات المخاطر مقابل العائد والمشورة المالية.
يمكن تخصيص هذه التقنيات لتلائم ملفات تعريف المخاطر الفردية بناءً على قرارات الاستثمار السابقة والأهداف المالية المقترحة، وذلك لتقديم رؤى عملية أو لتوجيه استراتيجيات الاستثمار. على سبيل المثال، يستخدم بنك HSBC الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحليلاته التنبؤية لتحديد الأسهم المحتملة ذات النمو المرتفع.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال التكنولوجيا المالية يحمل إمكانات هائلة لتحويل قطاع الخدمات المالية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث تأثيرًا أكبر في مختلف جوانب التكنولوجيا المالية، بما في ذلك إدارة المخاطر، والكشف عن الاحتيال، وخدمة العملاء، والمشورة المالية الشخصية.
ومع تحسُّن وكلاء الذكاء الاصطناعي ومساعدي الذكاء الاصطناعي، سيقدمون طرقًا أكثر قوة لشركات التكنولوجيا المالية لدمجهم في نماذج أعمالهم، والحفاظ على قدرتهم التنافسية، والعمل بسرعة في السوق، وتقديم خدمات أفضل لعملائهم.
دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع التكنولوجيا المالية قد يؤدي إلى تحقيق وفورات في التكاليف5 من خلال خفض التكاليف التشغيلية المنفقة على خدمة العملاء، ومنع الاحتيال، والمهام المكتبية والمزيد. كما يمكن أن يحسن تجربة العملاء من خلال إجراء تحليلات متعمقة على نقاط بياناتهم الفردية للوصول إلى حلول أو اقتراحات. كما أن المستشارين الماليين المدعومين بالذكاء الاصطناعي أكثر سهولة في الوصول إليها وأكثر بأسعار معقولة للمستهلكين مقارنة بالمستشارين البشريين.
قد يؤدي الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى تقليل معدل الخطأ البشري6 والتحيز في تفسير البيانات، مما يمكن أن يعزز الاستراتيجيات المالية. ومع ذلك، لتحقيق ذلك، يجب أن تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بحوكمة بيانات جيدة وشفافية حتى يتمكن المديرون البشريون من رؤية كيفية عمل الذكاء الاصطناعي على حل المشكلة للوصول إلى قرار أو حل معين. إن قابلية الذكاء الاصطناعي للتكيف تعني أنه يمكن استخدامه لتعزيز مجموعة واسعة من أدوات التكنولوجيا المالية.
القطاع المالي خاضع لتنظيمات صارمة.7 هذا يعني أن أي ابتكارات في سوق التكنولوجيا المالية يجب أن تلتزم بالامتثال التنظيمي للسياسات الفيدرالية الحالية. في معظم الحالات، لا تكون الأطر التنظيمية جاهزة بعد8 بسبب سرعة التغير التكنولوجي.
بشكل عام، لا يزال التحيز الخوارزمي9 وخصوصية البيانات وحمايتها مصدر قلق. ونظرًا لأن معظم المؤسسات المالية قد لا تمتلك البنية التحتية التكنولوجية المناسبة أو مهنًا مالية تتمتع بخبرة تكنولوجية، فهناك اعتماد على بنية تحتية وتكنولوجيا بيانات تابعة لأطراف ثالثة. ويمكن أن يعرض هذا الانخراط من جانب الأطراف الثالثة المؤسسات للمخاطر المالية والقانونية والأمنية.
وفقًا لتقرير صدر عام 2024 عن1 وزارة الخزانة الأمريكية، فإن "نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لا تزال قيد التطوير، وهي حاليًا مكلفة للغاية في التنفيذ ومن الصعب جدًا التحقق من صحتها للتطبيقات عالية التأمين". نتيجة لذلك، اختارت معظم المؤسسات المالية التي تم البحث عنها في تقريرهم حلول المؤسسات بدلاً من مزود للذكاء الاصطناعي التوليدي يسمح بالوصول العام أو استخدام واجهة برمجة تطبيقات عامة (API).
تؤدي كل الروابط إلى صفحات خارج ibm.com.
1 "Managing Artificial Intelligence-Specific Cybersecurity Risks in the Financial Services Sector," US Department of the Treasury, March 2024.
2 "How Bank Of America’s Erica Boosted Earnings by 19% and What’s Coming Next," Anshika Mathews, AIM Research, 30 July 2024.
3 "Microsoft’s ‘Copilot for Finance’ aims to revolutionize the spreadsheet with AI," Michael Nuñez, VentureBeat, 29 February 2024.
4 "Can investment management harness the power of AI?" Stephanie Aliaga, Dillon Edwards, JP Morgan Asset Management, 22 May 2024.
5 "Conversational Artificial Intelligence (AI) and Bank Operational Efficiency," International Journal of Accounting and Management Information Systems, 6 August 2024.
6 "Automation Bias: What It Is And How To Overcome It," Bryce Hoffman, Forbes, 10 March 2024.
7 "Regulation of Financial Institutions," Lisa Lilliott Rydin, Harvard Law School Library, 27 August 2024.
8 "The Rise of Financial Technology (Fintech) Innovation and the Future of the Banking and Financial System. A Comparative Analysis of the Fintech Legislative and Regulatory Frameworks in the United States, Europe, and the United Kingdom," Diana Milanesi, Stanford Law School.
9 "Reducing bias in AI-based financial services," Aaron Klein, Brookings, 10 July 2020.
تخطَّ الحواجز وانطلق إلى الأمام بشجاعة وثقة في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تقديم خدمة عملاء لمؤسستك المالية تعزز الإنتاجية والنمو باستخدام IBM watsonx Assistant.
اكتشف كيف يقوم المسؤولون التنفيذيون في قطاع الخدمات المصرفية بتقييم وإدارة المخاطر المصاحبة للتوسع السريع في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تعرَّف على كيفية تحويل القطاع المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز قيمة الأعمال وتحقيق ميزة تنافسية.
تساعد استشارات الخدمات المالية من IBM العملاء على تحديث الخدمات المصرفية الأساسية وعمليات الدفع وبناء أسس رقمية مرنة تتحمل الاضطرابات.
توفر IBM Cloud for Financial Services حماية للبيانات الحساسة وأحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي من خلال أمان مدمج وضوابط تتماشى مع متطلبات القطاع المالي.
تعمل IBM Engineering Lifecycle Management على تسريع تسليم المنتجات لدعم التحول الرقمي والاستعداد للمتطلبات التنظيمية في مجال الخدمات المالية.