لم يعد الذكاء الإصطناعي مجرد شئ من الخيال العلمي. في الوقت الحاضر ، يمكن للآلات أن تتعلم و تتخذ القرارات بمفردها ، وذلك بفضل قوة خوارزميات التعلم الآلي.
في السنوات الخمس الماضية ، تضاعفت حالات إستخدام الذكاء الإصطناعي في صناعة التمويل. نتوقع المزيد من التقدم في العقد القادم. وفقاً لتوقعات الذكاء الإصطناعي في صناعة التكنولوجيا المالية ، من المتوقع أن يصل السوق العالمي إلى 26.6 مليار دولار بحلول عام 2026 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 23.17%.
نوضح هنا كيف يتم تطبيق الذكاء الإصطناعي للتمويل ، ونفصل ثماني حالات إستخدام بارزة.
لماذا يعتبر الذكاء الإصطناعي مهماً جداً للقطاع المالي ؟
يساعد الذكاء الإصطناعي الشركات على إتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وسرعة ودقة في القطاع المالي. يمكن أن يساعد الذكاء الإصطناعي في الكشف عن الإحتيال وخدمة العملاء وإدارة المخاطر و الإمتثال.
تعد متطلبات إعداد التقارير التنظيمية و التخطيط المالي من الأصول القيمة في أي مؤسسة مالية.
تستخدم المؤسسات المالية الذكاء الإصطناعي لتحسين عملياتها التجارية ، و إكتساب رؤية أفضل لسلوك العملاء ، وتطوير منتجات وخدمات مبتكرة لتظل قادرة على المنافسة.
فوائد إستخدام الذكاء الإصطناعي في التمويل
يمكن للذكاء الإصطناعي تحسين الإنتاجية و الكفاءة و الدقة بأقل جهد بشري ، مما يجعله قوياً للغاية. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعلك متحمساً بشأن الذكاء الإصطناعي في التمويل :
⬤ يمكن إستخدام رؤى أفضل لسلوك العملاء و تفضيلاتهم لتصميم منتجات وخدمات وعروض أفضل.
⬤ قد يستخدم المحللون الذكاء الإصطناعي للمساعدة في تحسين عمليات صنع القرار من خلال إتخاذ قرارات أسرع تستند إلى تحليل بيانات أكثر ذكاءً.
⬤ يمكن الذكاء الإصطناعي أن يساعد الشركات على تحسين أوضاعها المالية من خلال زيادة الإيرادات. على سبيل المثال ، يمكن للذكاء الإصطناعي أوتوماتيكية المهام لتوفير وقت المحللين للقيام بعمل أكثر قيمة ، مثل مساعدة العملاء أو إنشاء عملاء محتملين جدد.
⬤ يمكن للذكاء الإصطناعي أن يساعد في خفض التكاليف بطرق مختلفة. على سبيل المثال ، يمكنه تحسين كفاءة عمليات إدارة الإستثمار عن طريق أوتوماتيكية المهام وتقليل الأخطاء البشرية. نتيجة لذلك ، سيكون هناك رسوم تداول أقل للعملاء.
⬤ يلعب التدقيق دوراً حاسماً في التمويل. يمكن للشركة تقليل الإحتيال الداخلي بشكل كبير من خلال أنظمة الكشف عن الإحتيال التي تعمل بالذكاء الإصطناعي والتي تراقب نشاط الحساب على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وتزيد من الربحية في نفس الوقت.
⬤ يقدم الذكاء الإصطناعي فوائد كبيرة لأوتوماتيكية سير العمل.
تحديات إستخدام الذكاء الإصطناعي في التمويل
⬤ تمثل تكنولوجيا الذكاء الإصطناعي تحديات جديدة لخصوصية البيانات وأمنها. على سبيل المثال ، في أوائل عام 2019 ، أعترفت جوجل / Google بجمع معلومات شخصية عن غير قصد من حسابات مُستخدميها عند إستخدام معلومات سجل المواقع الخاصة بهم.
⬤ عند تطوير أنظمة الذكاء الإصطناعي ، تكون الخوارزميات المتحيزة محفوفة بالمخاطر بسبب الأخطاء العرضية أو المتعمدة في عملية التدريب. يمكن أن تنتج هذه الأخطاء عن التحيزات المضمنة في مجموعات البيانات الحالية المستخدمة لأغراض التدريب أو حتى من التحيز البشري أثناء مراحل التطوير.
⬤ يمكن أن يمثل الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة تحدياً للعديد من الشركات. هذا لأنه يتطلب إستثماراً ووقتاً وجهداً كبيراً.
⬤ تحتاج الشركات إلى الوصول إلى معلومات عالية الجودة قبل أن تتمكن من تدريب نظام ذكاء إصطناعي بتنبؤات دقيقة. قد يكون هذا حول النتائج المستقبلية المتعلقة بهوامش الربح أو التكاليف المرتبطة بتشغيل العمليات مثل الحملات التسويقية.
أهم 8 حالات إستخدام للذكاء الإصطناعي في التمويل
يتم إستخدام الذكاء الإصطناعي / AI بالفعل في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك تصنيف الإئتمان و إكتشاف الإحتيال. فيما يلي بعض حالات الإستخدام المحتملة للذكاء الإصطناعي في التمويل:
1. تقييم المخاطر
يساعد الذكاء الإصطناعي المؤسسات في تقييم المخاطر بإستخدام البيانات الضخمة وإكتشاف الإحتيال و الوقاية منه. تقييم المخاطر أمر بالغ الأهمية لأي مؤسسة مالية تتعامل مع إقراض الأموال للعملاء أو الإستثمار في الأوراق المالية.
سيعزز إستخدام الذكاء الإصطناعي قدرة البنوك و المؤسسات المالية الأخرى على إتخاذ قرارات أفضل بشأن الجدارة الإئتمانية للمقترضين المحتملين. سيؤدي ذلك إلى تقليل إحتمالية منحهم قروضاً لأغراض غير مناسبة ، مثل تمويل الإرهاب.
بإستخدام خوارزميات التعلم الآلي ( MLAs ) ونماذج التعلم العميق ( DLMs ) ، يمكنن للذكاء الإصطناعي أكتشاف ما إذا كنت مؤهلاً للحصول على قرض.
2. كشف الإحتيال و إدارته
يتجه المزيد من الشركات إلى الحلول القائمة على الذكاء الإصطناعي. هذا يعني أن إكتشاف الإحتيال أصبح عنصراً مهماً في البنية التحتية المالية لكل صناعة. وفقاً لشركة IBM ، ستصل خسائر الإحتيال العالمية إلى 44 مليار دولار بحلول عام 2025 ، حيث صنفها 72 % من قادة الشركات على أنها مشكلة مهمة.
يمكن للذكاء الإصطناعي إكتشاف الأنشطة الإحتيالية من خلال تحليل سلوك المستخدم ومقارنته بأنماط الشراء و البيع و التداول المنتظمة. إذا كان هناك شئ غير صحيح ، فسيتم إنشاء تنبيه.
يُعد الذكاء الإصطناعي جيداً أيضاً في مساعدة البنوك في إدارة الأمتثال. هذه عملية يضمنون من خلالها أنهم يتبعون جميع القوانين و اللوائح.
3. خدمات الإستشارات المالية
يعد تقديم المشورة للعملاء بشأن وضعهم المالي أحد أهم جوانب التمويل. يمكن أن يساعدك المستشار المالي في توفير المال و الإستثمار في الأسهم المناسبة وإدارة أموالك بشكل أفضل. ومع ذلك ، لا يمكنهم تقديم مشورة دقيقة لأنهم يفتقرون إلى مهارات تحليل البيانات اللازمة. هذا هو المكان الذي يلعب فيه الذكاء الإصطناعي. يهدف إلى حل مشاكل تحليل البيانات وتقديم مشورة مالية دقيقة للأشخاص الذين ليس لديهم الوقت أو المعرفة الكافية للتعامل معها بأنفسهم. بحلول عام 2025 ، تتوقع Statista أنه سيكون هناك 478.89 مليون مستخدم يستخدمون الذكاء الإصطناعي لإدارة الأصول.
يمكن للنظام أيضاً أن يوصى بإستثمارات جديدة بناء على الإتجاهات التاريخية أو يظهر مدى ملائمتها لإستراتيجية الإستثمار الشاملة. يقوم AI بهذه العملية دون الحاجة إلى إدخال أي بيانات في جدول بيانات إكسل / Excel.
على سبيل المثال ، لنفترض أن لديك 500 ألف دولار مستثمرة في الصناديق المشتركة والأسهم. تريد معرفة الصناديق التي كان أداؤها جيداً مؤخراً و التي لم تحقق أداءً جيداً خلال الأشهر الستة الماضية أو السنوات ( أو أكثر ). سيسمح الذكاء الإصطناعي للبنوك بتحليل إستثماراتك وتقديم تقرير مخصص حول كيفية أدائها بمرور الوقت. نتيجة لذلك ، ستكون قادراً على إتخاذ قرارات مدروسة بشأن أصولك.
4. التجارة
كانت أسواق الأسهم موجودة منذ قرون ، لكن سلوكها لا يزال يحير حتى المتداولين الأكثر خبرة اليوم. هذا بسبب وجود العديد من العوامل المؤثرة في تحديد كيفية تحرك الأسهم صعوداً أو هبوطاً.
أصبحت أنظمة الذكاء الإصطناعي الآن قادرة على التعلم من التجارب السابقة وإستخلاص النتائج بناءً عليها ( أي التنبؤ ). قد نرى تنبؤات أكثر دقة حول سلوك السوق المستقبلي أكثر من أي وقت مضى. وهذا يمكن أن يؤدي إلى قرارات إستثمارية أفضل على المستويين المؤسسي و الشخصي.
في عام 2020 ، تم تنفيذ أكثر من 60% من الصفقات التي تزيد قيمتها عن 10 ملايين دولار بواسطة الخوارزميات ، وفقاً لـ JPMorgan. وفقاً للخبراء ، سيصل التداول الخوارزمي إلى 19 مليار دولار في عام 2024 ، بزيادة قدرها 4 مليارات دولار.
نتيجة لدراسات البيانات التاريخية وإكتشاف الأنماط ، يمكن للذكاء الإصطناعي التنبؤ بالأسعار المستقبلية للأسهم و السندات و الأدوات المالية الأخرى. يمكن إستخدامه أيضاً لتحليل الأخبار التي من المحتمل أن تؤثر على السوق.
بالإضافة إلى تحليل كميات هائلة من البيانات أسرع من البشر. يعد الذكاء الإصطناعي أفضل في إجراء التنبؤات نظراً لقدرته على التعلم من الأخطاء. على سبيل المثال ، إذا توقع نظام ذكاء إصطناعي أن السهم سيرتفع ، لكنه سينخفض بدلاً من ذلك ( سيناريو شائع ). ستدرج منظمة العفو الدولية هذا الخطأ في نماذجها حتى يتمكن فب المرة القادمة من الوصول إلى معلومات أكثر دقة عند التنبؤ بأسعار الأسهم.
5. القرارات الإئتمانية
في الماضي ، كان البشر يتخذون قرارات الإئتمان بالكامل تقريباً. لكن الذكاء الأصطناعي لتحليل آلاف نقاط البيانات حول الأعمال التجارية. إنهم يسحبون الأنماط التي تتنبأ بما إذا كان المستخدمون سيتخلفون عن سداد القروض في المستقبل. تساعد عملية صنع القرار هذه القائمة على البيانات المؤسسات المالية على توفيرالوقت من خلال إتخاذ قرارات إئتمانية أسرع و أكثر دقة.
يتم إستخدام الذكاء الإصطناعي بالفعل لتحليل البيانات المتعلقة بسجل الإئتمان للمقترض - مثل سجل الدفع و أنشطة الحساب الأخرى. يتيح ذلك للشركات إجراء تقييمات للمخاطر للموافقة على القروض أو رفضها. وفقا لـ Forbes ، تستخدم 70 % من المؤسسات المالية التعلم الآلي بالفعل للتنبؤ بالتدفقات النقدية الواردة ودرجات الإئتمان.
يمكن للتكنولوجيا أن تزود المستخدم بالنصيحة المالية أو حتى تقدم له قرضاً جديداً بسعر فائدة أقل. يتمتع الذكاء الإصطناعي أيضاً بإمكانية مساعدة البنوك على تقليل الإحتيال عن طريق منع المتسللين من سرقة المعلومات الشخصية وسرقة الهوية.
قد تكون التكنولوجيا قادرة على إتخاذ قرارات بشأن إقراض المال بناءً على عوامل مثل الدخل و العمر ونوع العقار الذي ترغب في شرائه. على سبيل المثال ، سيرفض المُقرض طلبك إذا كنت مهتماً بشراء منزل باهظ الثمن و لكن لديك سجل إئتماني سيئ. يمكن إستخدام الذكاء الإصطناعي لتحليل نقاط البيانات المختلفة المرتبطة بمقدم طلب فردي قبل تقرير ما إذا كان مؤهلاً للحصول على قرض أم لا.
6. تجربة مصرفية شخصية
التجربة المصرفية الشخصية هي أكثر أنواع الخدمات المصرفية المرغوبة. يتيح للعملاء الإستمتاع بتجربة مخصصة بناء على إحتياجاتهم و تفضيلاتهم الفريدة. يمكن لروبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الإصطناعي الخاص بالبنك تقديم توصيات مخصصة لكل عميل. يمكن أن يكون ذلك من خلال الإستفادة من البيانات من العديد من المصادر ، بما في ذلك وسائل التواصل الإجتماعي و الأجهزة المحمولة وسجل الإئتمان.
نتيجة لذلك ، يمكن للبنوك وعملائها التواصل بشكل فعال ، مما يُشرك كلا الطرفين في العملية. علاوة على ذلك ، يمكن الآن إستخدام الذكاء الإصطناعي لتقديم المشورة المالية الفردية بناء على نشاط المستخدم و البيانات التي تم جمعها من التطبيقات غير المصرفية الأخرى. DBS و RBC ليست سوى عدد قليل من المؤسسات التي أعتمدت بالفعل التقنيات القائمة على الذكاء الإصطناعي.
في عالم اليوم المليء بالدهاء التكنولوجي ، أعتاد الناس على إستخدام روبوتات المحادثة في كل شئ. على سبيل المثال ، طلب الطعام وحجز الرحلات الجوية. لذلك ، من المنطقي بالنسبة للبنوك أن تقدم للعملاء خيار الحصول على المساعدة من خلال Chatbot بدلاً من الإنتظار في الطابور في الفرع أو إجراء مكالمة هاتفية.
يمكن للعملاء بسهولة إستخدام Chatbots لمراجعة الأنشطة على حساباتهم المصرفية ورصيد حساباتهم ومدفوعاتهم الشهرية.
7. أوتوماتيكية العمليات
أوتوماتيكية العمليات هي حالة إستخدام كبيرة أخرى للذكاء الإصطناعي في التمويل. يتضمن ذلك أوتوماتيكية المهام المتكررة أو المعقدة مثل تحليل بيانات السوق وإدارة الإستثمار.
يمكن أوتوماتيكية المهام بواسطة البشر أو الآلات إعتماداً على ما إذا كانت تتطلب مهارات صنع القرار البشري أم لا .
فمثلا:
1. يمكن للروبوت أن يقوم بعمليات حسابية بسيطة لحساب قيمة الأصل بناءً على سعره الحالي. في الوقت نفسه ، يحتاج البشر إلى إجراء حسابات أكثر تعقيداً إستناداً إلى عوامل مثل التضخم وأسعار الفائدة.
2. يمكن للكمبيوتر أيضاً أداء مهام أكثر تعقيداً. على سبيل المثال ، النمذجة المالية ( نمذجة كيفية تأثير متغيرات معينة على الأداء المالي للمؤسسة ). قد يتضمن إستخدام الكثير من نقاط البيانات من تقارير أرباح السنوات السابقة أو إتجاهات السوق. قد يجد الإنسان صعوبة في فهم كل هذه المعلومات دون معرفة مسبقة حول هذه الموضوعات. وبالتالي ، قد يكون البرنامج مُجهزاً بشكل أفضل لهذه المهمة من البشر.
3. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للبرامج الذكية أوتوماتيكية العديد من هذه المهام وتحرير وقت المتخصصين الماليين للتركيز على عمل أكثر قيمة. هذا ينطبق بشكل خاص على المهام التي تتطلب الحدس البشري أو التفكير الإبداعي أو الذكاء العاطفي.
8. اللوائح و القواعد
الإمتثال عمل كبير. ومع ذلك ، لا تزال اللوائح و القواعد معقدة للفهم . على سبيل المثال ، إذا أصدرت شركة سنداً في الولايات المتحدة أشتراه مستثمر في الصين يريد بيع هذا السند في هونج كونج ، فكيف تعرف ما إذا كان قانونياً؟ ماذا لو كنت تريد الإستثمار كفرد و ليس كمؤسسة؟ هل هناك قواعد مختلفة لكل بلد؟
هذا مجرد مثال واحد على مدى تعقيد هذه القضايا عندما يتعلق الأمر بالإمتثال. إنه أيضاً سبب كون الذكاء الإصطناعي مفيداً : يمكن أن يساعد في فهم هذه المواقف المعقدة من خلال تحليل كميات هائلة من المعلومات بسرعة وبدقة. هذا شئ لم يتم تصميم البشر من أجله.
إذن ، كيف يمكن للذكاء الإصطناعي المساعدة في الإمتثال ؟ هناك عدة طرق يمكن من خلالها تسهيل الأمورعليك. على سبيل المثال ، يمكن لنظام الذكاء الإصطناعي تحليل البيانات المالية للشركة لمعرفة ما إذا كانت تتطابق مع القواعد و اللوائح المعمول بها. سيسمح لك هذا بتحديد أية مشكلات قبل أن تصبح كبيرة جداً. وبالمثل ، يمكن لخوارزميات الذكاء الإصطناعي تحليل أنماط البيانات السابقة. نتيجة لذلك ، إذا واجهت شركات أخرى مشاكل مماثلة في الماضي ، يمكن أن يساعد الذكاء الإصطناعي في منع الإنتهاكات المستقبلية.
ستزيد تطبيقات الذكاء الإصطناعي المالية فقط
أصبح الذكاء الإصطناعي أكثر إنتشاراً في عالم المال ، لكنه لا يزال في مهده. تتعدد حالات إستخدام الذكاء الإصطناعي في التمويل ، وسوف تتوسع كلما أصبحت التكنولوجيا أكثر تعقيداً.
هذه مجرد بداية للذكاء الإصطناعي في التمويل وستستمر أهميته بمرور الوقت. مع إعتماد المزيد من الشركات لحلول الذكاء الإصطناعي ، نتوقع أن تزداد المنافسة وأن تنخفض الأسعار أكثر. سيؤدي ذلك إلى معدلات إعتماد أعلى في جميع الصناعات ، بما في ذلك التمويل.
