وراء الأرقام: كيف أصبحت الذكاء الاصطناعي أكثر موظفين Finance ربحية

في وسائل الإعلام، غالبًا ما يتم تصوير الصناعة المصرفية، وأوسع من ذلك، التمويل، على أنها أشخاص يرتدون بدلات حادة ويتخذون قرارات تجارية من طوابق عالية من ناطحات السحاب، أو تداوليون موهوبون يمكنهم فهم حالة السوق من البيانات القليلة. منذ أن هذه هي واحدة من أكثر الصور قوة في التمويل، فإن nhiều مناقشات حول الميزات التقنية الجديدة في هذا المجال تركز على كيفية تغيير هذا العمل في الطابق الأمامي.

الذكاء الاصطناعي ليس استثناءً هنا، وجزء كبير من المناقشات حول تبنيه في التمويل يركز على ما إذا كان الوكلاء سوف ي remplacen تداوليين أو ما إذا كانوا يستطيعون تخصيص رأس المال بشكل أكثر فعالية من المستشارين. ومع ذلك، فإن التطبيق الأكثر كفاءة للذكاء الاصطناعي оказался بعيدًا عن الصورة المثيرة التي يتخيلها العديد من الناس. في الواقع، الذكاء الاصطناعي يدر أرباحًا أكثر من ما يمكن أن يسمى “الجانب الممل” من التمويل، العمليات اليومية.

حيث يخلق الذكاء الاصطناعي القيمة

المنفعة الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي أنه يمكنه التعامل مع المهام بأقل تكلفة وبعض المرات أسرع من البشر. وبالفعل، يولد ربحًا من خلال تعزيز الكفاءة التشغيلية.

على سبيل المثال، مع مساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي، قامت سيتي جروب بتقليل وقت مراجعة الوثائق قبل فتح الحساب من أكثر من ساعة إلى 15 دقيقة فقط. من الطبيعي أن يسرّ العملاء باتخاذ القرارات بشكل أسرع وربما يجعلهم أكثر ولاء. ولكن في الوقت نفسه، فإن تلك 45 دقيقة تترجم إلى مئات الآلاف من الدولارات في экономيات التكاليف بالنسبة للبنك، لأن هذه الأدوات تحرر ساعات و ساعات من العمل البشري لعمليات أكثر أهمية.

يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين الطبقة الواسعة من البيروقراطية المالية والإطارات الداخلية التي تعتمد عليها الشركات. لذلك، فإن الحالات الأكثر قيمة غالبًا ما تكون بعيدة عن الأكثر إثارة. تداوليون آليون أو برنامج محادثة يقترح أفضل الصفقات للعميل قد يبدو مثيرًا، ولكن إجراءات KYC وأتمتة فحص الدقة المحاسبية هي ما يُرجح أن يدر أرباحًا أكبر للبنك أو الشركة المالية.

هذا يعني، تمامًا مثل عملية مراجعة الوثائق في سيتي جروب، لا شيء يمنع هذه التحسينات من أن تنفذ لصالح العملاء أيضًا. قد يعجب المستخدمون بمساعدتهم الشخصية في التطبيق، ولكنهم سيعجبون بها أكثر إذا كانت قرارات القروض يمكن أن تقل من أيام إلى دقائق، أو إذا لم يتم وضع معاملاتهم بشكل خاطئ كاحتيال، حيث يتم خفض هذه الاحتمالات بنسبة عشرات النسبة المئوية.

كيف أصبح الذكاء الاصطناعي “موظفًا” الأكثر ربحية?

عادة، عندما ينمو قاعدة العملاء في البنك، يجب أن ينمو فريق العمل تقريبًا بنفس النسبة. كان من المستحيل في الماضي مراجعة عدد متزايد من المعاملات ووثائق العملاء بنفس حجم الفريق. ساعدت العديد من الحلول التكنولوجية الحديثة إلى حد ما، ولكن نمو الأعمال يؤدي دائمًا إلى نمو عدد الموظفين. وأكثر الموظفين في الشركة، أكثر المنظمة تكلفة، حيث يحتاجون إلى المزيد من المديرين والمزيد من التكلفة لإدارة الهيكل بأكمله.

الآن، مع ظهور الذكاء الاصطناعي، يبدأ هذا المشكل في الاختفاء، لأن عددًا أقل من الموظفين يمكنهم خدمة عدد متزايد من العملاء بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي. بعض الشركات已经 تستخدم هذه المنطقية: على سبيل المثال، زعمت كلارنا أن مساعدًا واحدًا يمكن أن يقوم بعمل 700 شخص. مهما كانت تكلفة تطبيق هذه الأدوات، فمن غير المحتمل أن تصل إلى رواتب الموظفين العاديين.

然而، لجعلها تعمل بالفعل، يجب على الشركة دمج الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح في عملياتها، وليس فقط في التجارب. في التمويل، لا تزال العديد من المشاريع تظل في مرحلة الاختبار، والتي لا يمكن أن تولد قيمة كبيرة. بينما قد يكون أحد الشركات يبحث عن كيفية تبني أدوات جديدة أو كيفية توسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي، لن يبقى منافسوه ساكنين، حيث يبنيون قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

التراجع في هذه السباق سوف يؤدي إلى خسائر مالية كبيرة. بشكل دقيق، الشركات التي تفشل في نقل عملياتها إلى سكة الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر قد تفقد ما يصل إلى 9% من أرباحها. لن يكون من السهل اللحاق بركب هذا العجز لاحقًا، ويتطلب من شركات التمويل بناء استراتيجية قوية للذكاء الاصطناعي.

كيفية حوكمة قرارات الذكاء الاصطناعي

هنا يأتي أكبر تحدي، لأن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في عمليات التمويل سوف يعني تفويض بعض السلطة القرارية لهم. في التمويل، حيث أصبح الذكاء الاصطناعي نوعًا من مصدر “موظفين مبتدئين” الخالي من التكلفة من خلال تحسين العمليات الأساسية للخلفية، يطرح هذا خطرًا كبيرًا. الشيء هو، الأخطاء في هذا النوع من العمل غالبًا ما تكون الأكثر تكلفة.

بشكل عام، المنظمون يمنعون المنظمات المالية من القيام بشيء مخاطر ووضع قواعد لتقليل الأضرار المحتملة. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، يتحرك القطاع بشكل أسرع من الإشراف، حيث يجمع ربع فقط من السلطات بيانات حول استخدام الذكاء الاصطناعي من الكيانات الخاضعة للرقابة. هذا واضح أنه ليس كافيًا لمواكبة عدد الشركات المتزايد التي تضيف وكلاء إلى عملياتها.

نتيجة لذلك، يجب على شركات التمويل أن تجد طرقًا لتنظيم أدوات الذكاء الاصطناعي بنفسها. هذا مفهوم، بالنظر إلى أن أي خطأ هنا يمكن أن يؤدي إلى خسائر بملايين الدولارات. على سبيل المثال، في البنوك الحديثة، يُمنح الوكلاء صلاحيات محدودة، مثل الموظفين الحقيقيين. إذا عمل الذكاء الاصطناعي مع وثائق العملاء، فمن الواضح أنه لا يحتاج إلى الحق في تغيير تصنيف مخاطر العميل. يُخصص للوكيل دور تشغيلي صارم ولا يُسمح له بالتجاوز.

آلية أخرى محتملة وضرورية هي الحفاظ على سجلات مفصلة لجميع إجراءات الذكاء الاصطناعي، بحيث إذا حدث خطأ، يمكن تتبع كل خطوة اتخذها الوكيل. في مجالات مثل KYC واكتشاف الاحتيال، قد تطرح أسئلة حول العميل بعد أشهر، لذلك تحتاج البنوك إلى الاحتفاظ بسجل كامل من منطق مساعد الذكاء الاصطناعي.

يمكن أيضًا اختبار سلوك الذكاء الاصطناعي في صندوق رمل. على سبيل المثال، بدأت بنك إنجلترا تجربة جلسات تداول الذكاء الاصطناعي لفهم كيفية تفاعل الوكلاء مع بعضهم البعض ومع السوق الحقيقي. هذا الاختبار يساعد على تحديد مكان الخطأ الذي يحدث فيه الوكيل وتصحيحه قبل إطلاقه.

في النهاية، من المفيد تذكر أن أي قرار للذكاء الاصطناعي يجب أن يتم تأكيده من قبل إنسان، الذي يظل مسؤولاً عنه. في حالة الخسائر، لن يقبل أحد الجواب “لأن النموذج قرر ذلك”، ويتعين على المدير التنفيذي الموافقة على إجراءات الذكاء الاصطناعي وتحمل المسؤولية عنها.

من “البنوك ضد التمويل” إلى “السريع ضد البطيء”

تنظيم الذكاء الاصطناعي أيضًا يؤثر على المنافسة في السوق المالية. قد يسرّ العملاء عندما يتم معالجة وثائقهم بسرعة 30 دقيقة، ولكنهم لن يكونوا سعداء إذا تسبب برنامج محادثة الذكاء الاصطناعي في تلف سجلهم الائتماني أو تكلفتهم المال. لتجنب هذه المشاكل، هم أكثر احتمالًا لتسليم أموالهم إلى الشركات التي تفسر استراتيجية الذكاء الاصطناعي بصراحة وصدق. والتي، بالطبع، لديها مشاكل أقل في إدارة الذكاء الاصطناعي.

تتمتع شركات التمويل ب优势 واضحة هنا، ببساطة لأنها لا تحمل عبء الأنظمة التقليدية. يمكن للشركات التمويلية الحديثة بناء خدماتها حول الذكاء الاصطناعي من البداية وتأتمتة جميع العمليات على الفور. يمكن أن يكون بناء شيء جديد أسهل من محاولة دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في منظمات لا تزال تعتمد على أجهزة الفاكس وأنظمة كوبول القديمة. ليس من المستغرب أن حوالي نصف شركات التمويل قد وصلت إلى مرحلة متقدمة من تبني الذكاء الاصطناعي، مقارنة بأقل من ثلثي المؤسسات المالية التقليدية.

البنوك ليست معرضة للانقراض. بعد كل شيء، نجت من الكساد الكبير، والسبعينيات، والركود العظيم، والركود، وأكثر. إنهم يعرفون كيف يتكيفون مع التغييرات. بسبب تراثهم، جمعوا كميات هائلة من بيانات العملاء ورأس المال والسمعة. ومع ذلك، لاستخدام هذه المزايا بشكل معنی، يجب عليهم دمج الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في عملياتهم، لأن إضافته إلى منتج جانبي لن يكون مفيدًا.