إن أكبر فرصة للذكاء الاصطناعي في مجال التمويل ليست النماذج الجديدة، بل هي فتح البيانات القديمة

مع استمرار الذكاء الاصطناعي في التقدم السريع عبر الصناعات، شركات الخدمات المالية تجد نفسها عند مفترق طرق. في ظل حرصها على تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي، وحذرها من التدقيق التنظيمي المتزايد، تكتشف العديد من المؤسسات أن طريق الابتكار أكثر تعقيدًا بكثير مما كان متوقعًا. وتسلط عناوين الأخبار الأخيرة الضوء على مخاطر مثل هلوسة الذكاء الاصطناعيوالتحيز في النماذج واتخاذ القرارات غير الشفافة ــ وهي القضايا التي يحرص المنظمون بشكل متزايد على معالجتها. 

ومع ذلك، وراء ضجيج الضجيج حول الذكاء الاصطناعي المُولِّد ومخاوف الامتثال، تكمن فرصة عملية أكثر، وإن كانت مُهمَلة. لا يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على بناء نماذج أكبر، بل على تزويدها بالبيانات الصحيحة والمحددة للمجال لتعمل بفعالية. تتراكم لدى المؤسسات المالية كميات هائلة من البيانات غير المنظمة، مُكدسة في العقود والبيانات والإفصاحات ورسائل البريد الإلكتروني والأنظمة القديمة. وإلى أن تُتاح هذه البيانات وتُصبح قابلة للاستخدام، سيظل الذكاء الاصطناعي دون مستوى وعوده في القطاع المالي.

التحدي الخفي: تريليونات البيانات المحبوسة في بيانات غير منظمة

تُنتج المؤسسات المالية وتُدير كميات هائلة من البيانات يوميًا. ومع ذلك، يُقدر أن 80-90% من هذه البيانات غير منظمة، مدفونة في العقود ورسائل البريد الإلكتروني والإفصاحات والتقارير والاتصالات. بخلاف مجموعات البيانات المنظمة بدقة في قواعد البيانات، تتسم البيانات غير المنظمة بالفوضى والتنوع، ويصعب معالجتها على نطاق واسع باستخدام الطرق التقليدية.

يُمثل هذا تحديًا بالغ الأهمية. فجودة أنظمة الذكاء الاصطناعي تتوقف على جودة البيانات التي تُغذّى بها. فبدون الوصول إلى معلومات واضحة، وسياقية، وموثوقة، تُخاطر حتى أكثر النماذج تطورًا بتقديم نتائج غير دقيقة أو مضللة. ويُعد هذا الأمر إشكاليًا بشكل خاص في الخدمات المالية، حيث تُعدّ الدقة والشفافية والامتثال التنظيمي أمرًا لا غنى عنه.

مع تسابق الشركات نحو تبني الذكاء الاصطناعي، يكتشف الكثير منها أن أصول بياناتها الأكثر قيمة لا تزال حبيسة أنظمة قديمة ومستودعات بيانات معزولة. لم يعد تحرير هذه البيانات شأنًا إداريًا، بل أصبح أساس نجاح الذكاء الاصطناعي.

الضغط التنظيمي وخطر التسرع في استخدام الذكاء الاصطناعي

بدأت الجهات التنظيمية حول العالم بتعزيز تركيزها على استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية. وتتزايد المخاوف بشأن الهلوسة والشفافية، حيث تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي معلومات معقولة ولكنها غير دقيقة دون إمكانية تتبع دقيقة. ويزيد تحيز النماذج وغياب إمكانية تفسيرها من تعقيد عملية التبني، لا سيما في مجالات مثل الإقراض وتقييم المخاطر والامتثال، حيث قد تؤدي القرارات الغامضة إلى مخاطر قانونية وإضرار بالسمعة.

تشير الدراسات الاستقصائية إلى ذلك أكثر من 80% من المؤسسات المالية يُشيرون إلى مخاوف تتعلق بموثوقية البيانات وسهولة تفسيرها كعوامل رئيسية تُبطئ مبادراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد أدى الخوف من العواقب غير المقصودة، إلى جانب تشديد الرقابة، إلى خلق بيئة حذرة. تتعرض الشركات لضغوط للابتكار، لكنها تخشى الوقوع في مشاكل مع الجهات التنظيمية أو نشر أنظمة ذكاء اصطناعي لا يمكن الوثوق بها تمامًا.

في هذا المناخ، غالبًا ما يؤدي السعي وراء حلول الذكاء الاصطناعي العامة أو تجربة برامج الماجستير في القانون الجاهزة إلى توقف المشاريع، أو إهدار الاستثمارات، أو ما هو أسوأ من ذلك - أنظمة تعمل على تضخيم المخاطر بدلاً من تخفيفها.

التحول نحو الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات والمتخصص في المجال

إن الاختراق الذي يحتاجه القطاع ليس نموذجًا جديدًا، بل هو تحول في التركيز، من بناء النماذج إلى إتقان البيانات. تُقدم معالجة البيانات غير المنظمة والمخصصة لمجالات محددة نهجًا أكثر رسوخًا للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية. فبدلًا من الاعتماد على نماذج عامة مُدرَّبة على بيانات الإنترنت الواسعة، تُركز هذه الطريقة على استخراج البيانات الفريدة التي تمتلكها المؤسسات المالية بالفعل، وهيكلتها، ووضعها في سياقها.

من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المُصمم لفهم الفروق الدقيقة في اللغة المالية والتوثيق وسير العمل، يُمكن للشركات تحويل البيانات التي كانت يصعب الوصول إليها سابقًا إلى معلومات استخباراتية عملية. وهذا يُتيح الأتمتة والرؤى ودعم القرارات المستندة إلى معلومات المؤسسة الموثوقة، وليس إلى مجموعات البيانات الخارجية المعرضة للأخطاء أو عدم الصلة.

يحقق هذا النهج عائدًا استثماريًا فوريًا من خلال تحسين الكفاءة وتقليل المخاطر، مع تلبية التوقعات التنظيمية. ومن خلال بناء أنظمة ذات قنوات بيانات واضحة وقابلة للتتبع، تكتسب المؤسسات الشفافية والقدرة على الشرح اللازمين للتغلب على اثنين من أكبر التحديات التي تواجه تبني الذكاء الاصطناعي اليوم.

الذكاء الاصطناعي يقود إلى نتائج حقيقية في العالم المالي

بينما لا يزال معظم الحديث عن الذكاء الاصطناعي منصبًّا على الابتكارات المبهرة، تُحدث معالجة البيانات غير المنظمة، المتخصصة في مجالات محددة، تحولًا جذريًا في العمليات في بعض أكبر البنوك والمؤسسات المالية في العالم. لا تستخدم هذه المؤسسات الذكاء الاصطناعي ليحل محل الخبرة البشرية، بل لتدعيمها، من خلال أتمتة استخراج الشروط المهمة من العقود، والتنبؤ بمخاطر الامتثال الكامنة في الإفصاحات، أو تبسيط تحليل اتصالات العملاء.

على سبيل المثال، يُعدّ التحليل الأساسي للبيانات المالية وظيفةً أساسيةً في جميع الخدمات المالية، إلا أن المحللين غالبًا ما يقضون ساعاتٍ لا تُحصى في دراسة تباين كل بيان مالي وفكّ رموز ملاحظات المدقق. وقد قلّصت الشركات التي تستخدم حلول الذكاء الاصطناعي، مثل حلولنا، أوقات المعالجة بنسبة 60%، مما يسمح للفرق بتحويل تركيزها من المراجعة اليدوية إلى اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

التأثير ملموس. العمليات اليدوية التي كانت تستغرق أيامًا أو أسابيع، تُنجز الآن في دقائق. فرق إدارة المخاطر تكتشف المشكلات المحتملة مبكرًا. أقسام الامتثال قادرة على الاستجابة بشكل أسرع وبثقة أكبر أثناء عمليات التدقيق أو المراجعات التنظيمية. لا تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه من الشركات الاعتماد على نماذج غير مثبتة، بل تعتمد على قواعد البيانات الموجودة، معززةً بذلك ما هو موجود بالفعل.

يتناقض هذا التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي بشكل صارخ مع أساليب التجربة والخطأ الشائعة في العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي. فبدلاً من ملاحقة أحدث اتجاهات التكنولوجيا، يُركز هذا التطبيق على حل مشاكل الأعمال الحقيقية بدقة وهدف.

تقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي: ما يغفله مسؤولو التكنولوجيا والجهات التنظيمية

في خضمّ الاندفاع نحو اعتماد الذكاء الاصطناعي، قد يُفرط العديد من قادة الخدمات المالية - وحتى الجهات التنظيمية - في التركيز على طبقة النماذج، مُغفلين بذلك طبقة البيانات. فجاذبية الخوارزميات المتقدمة غالبًا ما تُخفي حقيقةً جوهريةً مفادها أن نتائج الذكاء الاصطناعي تُحدّدها جودة البيانات وأهميتها وبنيتها.

بإعطاء الأولوية لمعالجة البيانات الخاصة بمجالات محددة، يمكن للمؤسسات الحد من مخاطر مبادرات الذكاء الاصطناعي منذ البداية. وهذا يعني الاستثمار في التقنيات والأطر القادرة على معالجة البيانات غير المنظمة بذكاء في سياق الخدمات المالية، مما يضمن دقة المخرجات وقابليتها للتفسير والتدقيق.

يُمكّن هذا النهج الشركات أيضًا من توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بفعالية أكبر. فبمجرد تحويل البيانات غير المنظمة إلى صيغ قابلة للاستخدام، تُصبح أساسًا يُبنى عليه استخدامات متعددة للذكاء الاصطناعي، سواءً لإعداد التقارير التنظيمية، أو أتمتة خدمة العملاء، أو كشف الاحتيال، أو تحليل الاستثمارات. وبدلًا من اعتبار كل مشروع ذكاء اصطناعي جهدًا مستقلًا، يُنشئ إتقان البيانات غير المنظمة أصولًا قابلة لإعادة الاستخدام، مما يُسرّع الابتكار المستقبلي مع الحفاظ على التحكم والامتثال.

تجاوز دائرة الضجيج

يمر قطاع الخدمات المالية بمرحلة محورية. يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة، لكن إدراك هذه الإمكانات يتطلب عقلية منضبطة تُولي البيانات الأولوية. إن التركيز الحالي على مخاطر الهلوسة والتحيز في النماذج، وإن كان صحيحًا، قد يُشتت الانتباه عن القضية الأكثر إلحاحًا: فبدون الاستفادة من الاحتياطيات الهائلة من البيانات غير المنظمة وهيكلتها، ستظل مبادرات الذكاء الاصطناعي دون المستوى المطلوب.

تُمثل معالجة البيانات غير المنظمة الخاصة بمجالات محددة إنجازًا لا يُثير ضجة إعلامية، بل يُحقق تأثيرًا ملموسًا ومستدامًا. إنه يُذكرنا بأنه في القطاعات شديدة التنظيم والقائمة على البيانات المكثفة، مثل الخدمات المالية، لا يقتصر الذكاء الاصطناعي العملي على السعي وراء الإنجازات الكبيرة القادمة، بل يهدف إلى تحسين الاستفادة مما هو موجود بالفعل.

مع استمرار الجهات التنظيمية في تشديد الرقابة، وسعي الشركات إلى تحقيق التوازن بين الابتكار وإدارة المخاطر، فإن أولئك الذين يركزون على إتقان البيانات سيكونون في وضع أفضل للقيادة. لن يُحدد مستقبل الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمن يمتلك النموذج الأكثر جاذبية، بل بمن يستطيع تحرير بياناته، ونشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، وتحقيق قيمة ثابتة في عالم معقد قائم على الامتثال.