الذكاء الاصطناعي يفتح مستقبلاً مشرقاً للخدمات المصرفية، ولكن التطوير المسؤول هو الملك

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي شائعاً. لقد أثار الجوء بعد وباء كورونا إلى زيادة الكفاءة والاستجابة والذكاء، مما أدى إلى سباق تنافسي بين أبرز لاعبين التكنولوجيا في العالم. في السنوات القليلة الماضية، نمو الذكاء الاصطناعي من تكنولوجيا هامشية ناشئة لاستخدامات متخصصة جداً إلى شيء يمكن الوصول إليه بسهولة من خلال أي جهاز متصل. في الواقع، 33% من جميع استثمارات رأس المال الاستثماري في الولايات المتحدة خلال الربع الأول من عام 2024 ذهبت إلى شركات ذات صلة بالذكاء الاصطناعي، وهو زيادة كبيرة من 14% في عام 2020. وقد ترجم هذا إلى تبني سريع، شبه حمي، لأنظمة الذكاء الاصطناعي في الوظائف التجارية الأساسية والتطبيقات للاستخدام الاستهلاكي.

على الرغم من حث مسؤولي البنوك على اعتماد الذكاء الاصطناعي، فإن نموه في الصناعة سيكون أكثر تحفظاً. من المتوقع أن يضيف الذكاء الاصطناعي بين 200 و340 مليار دولار في القيمة للبنوك سنوياً، بشكل رئيسي من خلال تعزيز الإنتاجية. 66% من مسؤولي البنوك والمالية يعتقدون أن يؤمنون بأن هذه المكاسب المحتملة في الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي والآلي هي كبيرة لدرجة أنهم يجب أن يقبلوا المخاطر للبقاء في المنافسة. ومع ذلك، فإن المعايير التنظيمية الصارمة والمخاطر الكبيرة المحيطة بمعلومات العملاء لا تزال تعني أن البنوك يجب أن تتعامل مع الذكاء الاصطناعي بحذر، مع التركيز على الأمان والموثوقية.

يؤدي دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى تغيير البنوك بشكل مستمر، مع وعد بتحسينات في سهولة الاستخدام والكفاءة التشغيلية وإدارة التكاليف – جميعها أمور حيوية للحفاظ على البنوك في المنافسة والتركيز على العملاء في اقتصاد رقمي متطور.

يخدم الذكاء الاصطناعي كمحفز للابتكار في البنوك من خلال تبسيط العمليات المعقدة في هذا القطاع مع تحسين الكفاءة والدقة والتنظيم. هذا التأثير واضح بشكل خاص في مجالات مثل خدمة العملاء، وكشف الاحتيال، وصنع القرار الائتماني. على سبيل المثال، أصبحت بوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي شائعة الآن – مع 72% من البنوك التي تبلغ عن تحسين تجربة العملاء بسبب تنفيذها.

يعد دمج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) قيمة بشكل خاص، مما يسمح بالتفاعلات مع العملاء بطرق أكثر直ورة. في الحالات التي قد يحتاج فيها العملاء إلى دعم مع منصات على الإنترنت، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرد في الوقت الفعلي، مما يوفر للعملاء تعليمات بلغة بسيطة وواضحة. يمكن أن يحسن هذا من تجربة المستخدم، مما يجعل خدمات البنوك التي كانت متعبة أكثر سهولة وسهولة استخدام. بالإضافة إلى ذلك، من خلال تحليل بيانات العملاء وتاريخ المعاملات، أصبحت المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أفضل في تقديم توصيات منتجات مخصصة. على سبيل المثال، إذا قمت بعملية استثمارية من بنك إلى آخر، قد ترى عرضًا للتجارة بدون عمولة من أحد البنوك على صفحة معاملاتك. يمكن أن تعزز هذه العروض المخصصة ولاء العملاء، ولكن يبدو أن قطاع البنوك لديه فجوة لملأها، حيث يقول 74% من العملاء أنهم يريدون تجارب أكثر شخصنة. يجب على البنوك أن يأخذوا هذا كإشارة لتبني الذكاء الاصطناعي لدعم التخصيص، خاصة في وقت يفقدون 20% من العملاء بسبب تجربة عملاء سيئة.

تتجاوز فوائد أنظمة الذكاء الاصطناعي تحسينات المكتب الأمامي؛ فهي تجعل عمليات المكتب الخلفي أكثر كفاءة بشكل كبير. استفادت المؤسسات المالية من الذكاء الاصطناعي لتقليل المراجعات اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً وتخفيف المخاطر. على سبيل المثال، يمكن لمنصة Contract Intelligence (COiN) من JP Morgan معالجة 12,000 عقد سنوياً، مما يوفر للفريق القانوني للشركة 360,000 ساعة من المراجعات. كانت هذه المنصة مفيدة بشكل خاص لتحليل طلبات القروض.

يؤكد الذكاء الاصطناعي على تخفيف المخاطر وتحديد الاحتيال

بeyond تعزيز التفاعلات مع العملاء وجعل موافقات العقود أكثر كفاءة، تقوي تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي البنوك في اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر. في العام الماضي، تكلف الاحتيال البنوك العالمية أكثر من 442 مليار دولار في خسائر متوقعة، معظمها من عمليات الدفع والشيكات وعمليات الاحتيال بالبطاقات الائتمانية. تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحسنا كبيرا في اكتشاف الاحتيال من خلال التعرف على الأنماط التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية. يمكن لهذه الأدوات أيضًا مراقبة المعاملات في الوقت الفعلي وتحديد الشذوذ بسرعة أكبر من الطرق التقليدية. على سبيل المثال، تساعد أدوات التأليف التي تعمل بالذكاء الاصطناعي البنوك في تقييم المخاطر في خدمات التجار من خلال تحليل سجلات المعاملات وتحديد أعلام حمراء محتملة، مما يعزز الكفاءة والأمان في عملية الموافقة.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد حقق مكاسب كبيرة في منع الاحتيال، إلا أنه ليس بدون تعقيداته. يضيف ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية طبقات جديدة من المخاطر. يمكن استغلالها لسرقة الهوية والاحتيال المتقدم الآخر – مثل موظف الخدمات المالية الذي خدع دفع 25 مليون دولار لمحتالي باستخدام تقنيات Deepfake لتمثيل رئيسه التنفيذي.

مع تحسين أنظمة اكتشاف الاحتيال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تتحول الإطارات التي تحكم استخدامها. ومن المشجع أن المؤسسات المالية تتعاون بشكل متزايد مع المنظمين لضمان تصميم هذه الأنظمة وتنفيذها بطرق مسؤولة، مع التركيز القوي على حماية العملاء.

إدارة التحديات الأخلاقية والتنظيمية

على الرغم من فوائده الكثيرة، يأتي اعتماد الذكاء الاصطناعي في البنوك مع عقبات أخلاقية وتنظيمية كبيرة. نظراً للمناظر التنظيمية الثقيلة في البنوك، تواجه المؤسسات المالية معايير امتثال صارمة، غالباً ما تختلف من منطقة إلى أخرى. على سبيل المثال، تعتزم الاتحاد الأوروبي تنفيذ قانون الذكاء الاصطناعي، الذي يتضمن غرامات تصل إلى 7% من الإيرادات السنوية للشركة في حالة عدم الامتثال. وبالمثل، في الولايات المتحدة، يعني الرقابة التنظيمية من هيئات مثل مجلس الاحتياطي الفيدرالي ومكتب الحماية المالية للعملاء أن البنوك يجب أن تتنavigate قواعد خصوصية معقدة عند نشر نماذج الذكاء الاصطناعي.

من المخاوف التنظيمية الحاسمة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هو خطر الانحياز في نماذج اللغة الكبيرة، والتي يمكن أن يكون لها عواقب غير مقصودة في قرارات تسجيل الائتمان أو الموافقة على القروض. على سبيل المثال، قد يرفض نموذج الذكاء الاصطناعي مدرب على بيانات متحيزة أو معيبة طلبات القروض من مجموعات ديموغرافية معينة، مما قد يخضع البنوك لمخاطر سمعة، أو دعاوى قضائية، أو إجراءات تنظيمية، أو مزيج من الثلاثة.

للمواجهة هذه القضايا، تستثمر البنوك في إطارات “الذكاء الاصطناعي القابل للشرح” التي تسمح بتحقيق أكبر شفافية في القرارات التي يوجهها الذكاء الاصطناعي. يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للشرح رؤى حول كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤات، مما يساعد البنوك على إظهار المساءلة للمنظمين والعملاء. من الضروري أيضا أن تحتفظ البنوك bằng استراتيجيات “الإنسان في الحلقة” لتعطيل القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي، خاصة إذا اعتقدوا أن قرارات الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى إجراءات تأديبية.

علاوة على ذلك، من الضروري ضمان أمان البيانات وخصوصية العملاء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأن البنوك تتعامل مع كميات هائلة من المعلومات الحساسة. يجب أن تدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي تشفيرا متقدمًا وتحمي البيانات لتجنب الانتهاكات. تبلغ التكلفة المتوسطة لانتهاك البيانات في قطاع الخدمات المالية 4.45 مليون دولار لكل حادثة – تكلفة يمكن للذكاء الاصطناعي التخفيف منها، شريطة تنفيذه مع إجراءات أمان قوية أخرى.

الحاجة إلى تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول

كل بضعة أسابيع، يبدو أن هناك تطورا جديدا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يثير السؤال المهم: هل هذه التطورات مدفوعة بالمسؤولية أم مدفوعة بالحوافز المالية فقط؟ يعتبر نهج مسؤول لتطوير الذكاء الاصطناعي أمرا حاسما للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، خاصة بالنسبة للبنوك. يتضمن هذا الرصد المستمر والاختبار والتكيف مع نماذج الذكاء الاصطناعي لضمان عملها كما هو موضح. يشمل استراتيجية الذكاء الاصطناعي الشاملة التحقق الصارم من النموذج وبروتوكولات اكتشاف الانحياز والتدقيقات المنتظمة وأهم من ذلك، تنظيف البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيز الرقابة البشرية بدلاً من استبدالها، خاصة في سيناريوهات اتخاذ القرار المعقدة. هذا النهج يضمن أن يخدم الذكاء الاصطناعي كأداة تمكين، مما يسمح لموظفي البنوك بالتركيز على المهام التي تتطلب التفكير النقدي والتعاطف والتفاعل مع العملاء.

إنشاء مسار متوازن للمضي قدمًا

إمكانية الذكاء الاصطناعي لثورة البنوك لا يمكن إنكاره، لكن المسار الأمامي يتطلب مراعاة احتياجات التكنولوجيا والأخلاق. البنوك لديها وضع فريد لقيادة التبني المسؤول للذكاء الاصطناعي، مما يضع معايير الصناعات الأخرى حول كيفية دمج الابتكار مع المساءلة. من خلال التركيز على نماذج الذكاء الاصطناعي الشفافة والمتوافقة والمركزة على العملاء، يمكن للمؤسسات المالية تحويل تجربة البنوك، مما يوفر خدمات أكثر كفاءة دون المساس بالثقة أو الامتثال التنظيمي.

في المستقبل، سيتوقف نجاح تبني الذكاء الاصطناعي في البنوك على التعاون عبر الصناعة. يجب على البنوك والمنظمين ومقدمي التكنولوجيا العمل معا لتحديد أفضل الممارسات ومشاركة الاكتشافات والتكيف مع المناظر المتغيرة بسرعة. مع توجيه البنوك لتعقيدات الذكاء الاصطناعي، أولئك الذين يمكنهم استغلال إمكاناته مع إدارة المخاطر سوف ي出现ون بلا شك كقادة في مستقبل التمويل.