الذكاء الاصطناعي الوكيل في التمويل: كيف يتوسع قادة البيانات بأمان

في جميع أنحاء أوروبا، يجد رواد البيانات في قطاع الخدمات المالية أنفسهم في مأزق صعب - متلهفين لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها، لكنهم مقيدون بمتطلبات الامتثال وإدارة المخاطر وتحدي إثبات القيمة الملموسة. وفقًا لتقريرنا استطلاع CDO Insights 2025يقول أكثر من 97% من قادة البيانات العالميين إنهم يجدون صعوبة في إثبات القيمة التجارية للذكاء الاصطناعي التوليدي بوضوح. وبينما يخطط 87% لتسريع الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، يُقر 67% منهم بأنهم نقلوا أقل من نصف مشاريعهم التجريبية للذكاء الاصطناعي إلى مرحلة النشر الكامل.

من أكبر العقبات التي تواجهها الشركات هو ضمان دعم القيادة. يرى أكثر من ثلث المشاركين (35%) أن تأمين الدعم وإثبات القيمة يُمثلان تحديًا رئيسيًا يعيق إطلاق الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن الكثيرين ما زالوا عالقين في نمط انتظار، مترددين في الالتزام بتوسيع نطاق إطلاق الذكاء الاصطناعي دون أدلة ملموسة.

ويشكل هذا التردد تناقضا صارخا مع إمكانات التكنولوجيا. ماكينزي تشير التقديرات إلى أن الذكاء الاصطناعي والتحليلات يمكن أن تضيف ما يصل إلى تريليون دولار من القيمة السنوية الإضافية إلى الخدمات المصرفية العالمية، في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي وحده يمكن أن يساهم ما يصل إلى 340 مليار دولار إنها فرصة بالغة الأهمية لا يمكن تجاهلها، ولكن يجب التعامل معها بطريقة تضمن الامتثال، وتبني الثقة، وتولد عوائد مؤكدة.

الطريق إلى الأمام

رغم التحديات الكبيرة، تُحرز مؤسسات في أوروبا، وبقية العالم، تقدمًا في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتستكشف سبل جني ثمارها. ولا يقتصر دور المؤسسات التي تُحدث نقلة نوعية على الانغماس في عمليات نشر معقدة وطويلة الأمد، بل تتبنى نهجًا مُدروسًا: البدء بمشاريع صغيرة، وبناء الثقة، وإثبات القيمة، والتوسع فقط بعد إثبات فعالية التكنولوجيا.

لا تُحقق عمليات إطلاق الذكاء الاصطناعي الأكثر نجاحًا بين عشية وضحاها. بل تبدأ بخطوات صغيرة وفعّالة تُعزز الثقة وتُحقق نتائج ملموسة. إليك ثلاث خطوات للبدء.

1. استخدم الذكاء الاصطناعي لتنظيف البيانات قبل التوسع

حتى مع موافقة الامتثال، لا تُعد أنظمة الذكاء الاصطناعي قوية إلا بقدر قوة البيانات التي تُبنى عليها. فضعف جودة البيانات يُقوّض الدقة والكفاءة والثقة. في الواقع، يقول 43% من قادة البيانات إن مشكلات البيانات تُمثل أكبر عائق أمام توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي المُولّد.

من المشجع أن الذكاء الاصطناعي بحد ذاته قادر على حل مشاكل البيانات هذه. ففي قطاع الخدمات المالية، على سبيل المثال، تستخدم بعض الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي لتنقية بيانات حسابات القبض، وإزالة التكرارات، وتصحيح القيود القديمة، ومعالجة السجلات غير المتطابقة. بمجرد أن تصبح البيانات متناسقة وموثوقة، يمكن للشركات أتمتة عمليات المتابعة، وتحسين التدفق النقدي، والعمل بثقة أكبر في رؤاها المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. ويُعد هذا أيضًا أولوية استثمارية رئيسية. يخطط 86% من قادة البيانات لزيادة الإنفاق على إدارة البيانات، حيث ذكر ما يقرب من نصفهم أن جعل البيانات ملائمة للذكاء الاصطناعي هو دافعهم الرئيسي.

2. ابدأ بوكلاء التنفيذ المركّزين

يُعدّ استخدام وكلاء "منفذين" ذوي أغراض محددة من أسرع الطرق لتحقيق مكاسب ملموسة. صُممت هذه الوكلاء للتعامل مع مهام محددة للغاية وواضحة المعالم، مثل تجميع ملخصات الاجتماعات، ومعالجة المعاملات القياسية، وتصنيف استفسارات العملاء الواردة.

بفضل سهولة مراقبة وكلاء التنفيذ، فإنهم يُنتجون مخرجاتٍ قابلةً للتتبع بوضوح، ويسهل التحقق من دقتها. هذا لا يقلل من المخاطر التشغيلية فحسب، بل يُوفر أيضًا نقاط إثبات مبكرة لأصحاب المصلحة، مما يُساعد على ضمان تبني أوسع نطاقًا.

بمجرد إثبات النجاح باستخدام وكلاء المهمة الفردية، يمكن للمؤسسات تقديم هياكل وكلاء أكثر تعقيدًا، مثل المخططين والمنسقين، للتعامل مع سير العمل متعدد الخطوات.

3. تبسيط تقارير الامتثال من خلال الأتمتة

يُعدّ الامتثال مجالًا كثيف الموارد في الخدمات المالية. غالبًا ما يتطلب إعداد التقارير التنظيمية جمع البيانات من مصادر متعددة ومطابقتها، وهي عملية قد تستغرق مئات الساعات وتعتمد على مجموعة صغيرة من المتخصصين المدربين. يتفوق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال، إذ يوفر نقطة انطلاق ممتازة لاختبار هذه التقنية وتوسيع نطاقها.

بمجرد تنظيف البيانات الأساسية وهيكلتها، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى بعض المهام الصعبة. على سبيل المثال، يُمكن أتمتة إعداد التقارير المتوافقة مع معيار BCBS 239 جزئيًا باستخدام ربط البيانات الوصفية مع نماذج الذكاء الاصطناعي الوكيل. تُنتج هذه الأنظمة مسودات أولية دقيقة تُراجعها بعد ذلك جهات الامتثال، مما يُقلل من أوقات التنفيذ مع الحفاظ على مراقبة الجودة.

الإمكانات هنا كبيرة. ماكينزي يُسلِّط هذا التقرير الضوء على بنك عالمي حقق زيادةً في الإنتاجية تراوحت بين ٢٠٠٪ و٢٠٠٠٪ في عمليات "اعرف عميلك" (KYC) من خلال اعتماد نهج "مصنع وكلاء الذكاء الاصطناعي". وقد احتفظ البنك بالإشراف البشري، ولكنه أتمت الخطوات الأكثر استهلاكًا للوقت.

الدروس المستفادة من رحلة البيانات في بنك متعدد الجنسيات

اعترف أحد البنوك الهولندية المتعددة الجنسيات أهمية بناء أسس البيانات لنجاح الذكاء الاصطناعيأدركت الشركة أهمية إدارة البيانات، فأعطتها الأولوية. واستثمرت في العمليات التنظيمية المناسبة لتمكين التنفيذ على نطاق واسع، واتخذت خيارات مدروسة لتمكين الفرق. ووفرت للفرق توجيهًا واضحًا وتعاونًا قويًا بين مختلف الوظائف لتحقيق النجاح. هذا المزيج من البيانات الموثوقة، والفرق المتمكنة، والتوجه الاستراتيجي الواضح هو ما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من تحقيق قيمة للأعمال - وليس فقط نتائج التكنولوجيا.

بناء الزخم دون فقدان السيطرة

مع 76٪ من شركات الخدمات المالية مع التخطيط لإطلاق حلول الذكاء الاصطناعي الوكيل خلال الاثني عشر شهرًا القادمة، يتزايد الزخم. ومع ذلك، من الواضح أن المؤسسات الأكثر نجاحًا لا تتعجل في التحول الشامل. فهي تنشر الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي، مع التركيز على حالات استخدام صغيرة ومحدودة تُحقق قيمة قابلة للقياس وتُحسّن الكفاءة التشغيلية. كما أنها تُدمج الحوكمة في كل مرحلة، مما يضمن مشاركة فرق الامتثال مبكرًا وبشكل متكرر.

من خلال تبني هذا النهج التدريجي، يمكن للشركات تسريع تبني الذكاء الاصطناعي دون المساس بالثقة أو التوافق التنظيمي، مما يحول "البدء على نطاق صغير" من مجرد قيد مُفترض إلى استراتيجية نمو مدروسة ومُثبتة. في تبني الذكاء الاصطناعي، تُعدّ السرعة أمرًا بالغ الأهمية، لكن السلامة وقابلية التوسع أهم. ستكون مؤسسات الخدمات المالية التي تبدأ على نطاق صغير، وتُثبت قيمتها، وتتوسع بثقة، هي الأقدر على إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي البالغة تريليون دولار.