مقابلات
ريشي تشوهان، الرئيس التنفيذي لشركة GFT Technologies في الولايات المتحدة – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
ريشي تشوهان، الرئيس التنفيذي لشركة GFT Technologies في الولايات المتحدة، هو قائد تحويل رقمي متمرس مع أكثر من 20 عامًا من الخبرة عبر صناعة البرمجيات والخدمات، بما في ذلك الأدوار في Ernst & Young وSoftServe. منذ توليه المنصب في عام 2025، ركز على توسيع استراتيجية GFT التي تقودها الذكاء الاصطناعي عبر الولايات المتحدة من خلال تعزيز العلاقات مع المؤسسات المالية والشركات المصنعة والشركاء التكنولوجيين، بالإضافة إلى تحديث الأنظمة التقليدية لجاهزية الذكاء الاصطناعي.
GFT Technologies هي شركة عالمية لتحويل رقمي وهندسة برمجيات متخصصة في الذكاء الاصطناعي وmodernization السحابي وابتكار المنصات للقطاعات المصرفية والتأمين والتصنيع. تأسست في عام 1987 وتعمل في أكثر من 20 دولة، وتجمع GFT أكثر من 12,000 محترف. وتتمثل عملها في توجيه خمسة قيم أساسية: العناية، الالتزام، التعاون، الشجاعة، والإبداع.
لقد قادت التحولات في مؤسسات كبرى مثل EY وSoftServe، ولكن تولي دور الرئيس التنفيذي لشركة GFT في الولايات المتحدة خلال تحول الذكاء الاصطناعي الفريد هو تحدٍ فريد. ما هو ما جذبك شخصيًا إلى هذه الفرصة، وما هو ما يثيرك أكثر حول تشكيل الفصل التالي لشركة GFT؟
من البداية، أدركت أن الشركة كانت في وضع يمكنها من مهاجمة التحديات الشائعة في الصناعة بطريقة مختلفة عن لاعبي التحويل الرقمي الأكثر تأسيسًا. كان واضحًا أن الشركة كانت قوة رئيسية في الخدمات المالية، من حيث الخبرة الفنية والخبرة القطاعية العميقة. الفريق الذي سأعمل معه كان يمتلك معرفة قد تتجاوز حتى المؤسسات المالية نفسها.
كما استمرنا في الحديث، قمت بتشكيل رؤية لطريقة我的 APPROACH لهذه الفرصة لتحويل شركات الخدمات المالية لآفاق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بينما تخضع GFT لتحولها المركزي حول الذكاء الاصطناعي.
الآن، بعد قضاء بضعة أشهر العمل داخل المنظمة، أكدت شكوكي الأولية: حقيقة أننا نجلس على تقاطع الخبرة الفنية والخبرة المالية العميقة والخبرة الواسعة في الذكاء الاصطناعي، تجعلنا في وضع فريد لاعادة اختراع نماذج العمل التقليدية والمناهج، إما من الصفر أو قطعة قطعة. إنه نهج “اختر مغامرتك” لتحدي صناعة ناضجة للتغيير، وأنا سعيد أن أكون جزءًا منه.
GFT في منتصف رحلة مدتها خمس سنوات لتصبح شركة полностью تقودها الذكاء الاصطناعي. ما هو ما يحدث داخليًا حتى الآن؟
هناك أربعة مجالات رئيسية نحن نعالجها. في الخطوط العريضة، تلك هي:
- فحص عملياتنا وعملياتنا لتحديد كيف وحيث يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز أداء الفريق.
- تحديد الفرص التي يمكننا الاستفادة منها في المدى القصير، بالإضافة إلى ما نحتاج إلى بناءه من أجل المدى الطويل. هذا يشمل تحديد المناطق التي يمكن للموظفين فيها استخدام الذكاء الاصطناعي في مهامهم اليومية الآن، بينما ننفذ خطة شاملة تؤثر على العمليات بشكل شامل مع مرور الوقت.
- تطبيق حلولنا الذكاء الاصطناعي المملوكة لنا لتعزيز تطوير البرمجيات لزبائننا ووضعهم في السوق بشكل أسرع. لقد رأينا بالفعل مكاسب في الإنتاجية تتراوح بين 30٪ و 90٪، حسب المشروع، نتيجة مباشرة لتطبيق الذكاء الاصطناعي لتسليم خدمات وعروض جديدة.
- تعليم موظفينا خلال التحول لضمان فهمهم لما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدمه و哪里 يمكنهم النمو معه لدعم تطور الشركة.
هل يمكنك مشاركة أمثلة أو حالات استخدام تظهر تأثير حلول الذكاء الاصطناعي في GFT، خاصة في قطاع الخدمات المالية؟
حالة جيدة يمكنني الإشارة إليها هي حل جديد طورناه للبنوك وشركات رأس المال الخاص. بنينا مساعدًا ذكاء اصطناعي يقيّم مخاطر الائتمان لإعلام قرارات الإقراض الرئيسية – ب规模 أسي. الأداة الجديدة تجميع بيانات مالية هائلة تلقائيًا لإنشاء تقارير ائتمانية، مما يقلل من الأوقات الزمنية من ساعات وأيام إلى دقائق فقط، مع ضمان الامتثال. من خلال توفير الوقت على إنشاء التقارير (نقول 40٪ ولكن هذا تحفظي)، يمكن لمحللين الائتمان الآن زيادة تركيزهم على تقييم القرارات الخطرة المعقدة.
هذا يحل مشكلة كبيرة بالنظر إلى أن قطاع الائتمان يتطلب كل ثانية، ولكن الحركة السريعة يمكن أن تؤدي إلى الأخطاء البشرية، وأي إغفال واحد يمكن أن يؤثر على قرارات الإقراض الرئيسية.
نظرًا لأنها تأخذ أيامًا من العمل اليدوي لتجميع تقرير مخاطر، فإن الطريقة الوحيدة التي يمكن للشركات من خلالها التحرك بشكل أسرع – دون تحميل العمال والمخاطرة بالخطأ – كانت من خلال توسيع الفرق. الآن، مع هذا النهج الجديد للذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات المالية اتخاذ قرارات الإقراض بشكل أسرع مع ثقة أعلى.
مثال آخر حديث يأتي من أكبر شركة تأمين في البرازيل، التي استخدمت أداة الذكاء الاصطناعي المملوكة لنا لتحديد نقاط الضعف في كودها ومنع الهجمات الإلكترونية قبل حدوثها.
هذا أمر حرج لأن المؤسسات المالية الكبيرة معرضة بشكل خاص للمخترقين – وكانت هذه الشركة التأمينية تواجه عددًا من الهجمات كل يوم. بينما كان لديها فريق كبير مخصص لاكتشاف وتحديد الثغرات المحتملة قبل حدوثها، بسبب الكم الهائل من نقاط الضعف، كان المخترقون لا يزالون يخترقون الثغرات في دفاعاتهم.
حل الذكاء الاصطناعي في GFT يمكنه تحديد الشذوذ بسرعة 90٪ أكثر من ما كان الفريق التطويري يمكنه تحديده في السابق. بالإضافة إلى ذلك، بمجرد تحديده، يتم استخدام حل الذكاء الاصطناعي لإصلاح نقاط الضعف في الكود تلقائيًا لمنع الهجمات، مما يجعل العملية أسرع بنسبة 66٪ من قبل.
كلا القدرتين معًا مثلتا مكاسب في الكفاءة تصل إلى 30٪ في دورة حياة التطوير الكلية في مجرد 3-4 أشهر.
مع خبرتك في قيادة المشاريع للبنوك الكبرى مثل JPMC وMorgan Stanley وCitibank، كيف تحدد استراتيجية GFT للذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسات المالية الأمريكية؟
من عملي مع البنوك الكبرى، وفئات متعددة في الفضاء المالي، أنا واضح حول الإمكانات التي يمثلها الذكاء الاصطناعي للمؤسسات المالية. المعرفة التي أحملها معي إلى GFT تكمّل خبرة الشركة الخاصة البالغة 35 عامًا في الفضاء المالي.
على مر السنين، رأيت شخصيًا التحديات الشائعة التي تظهر عبر المشاريع التي عملت عليها، بالإضافة إلى آلام المرض المحددة التي تواجهها الشركات الفردية. القدرة على رؤية الاتجاهات الكبرى وطريقة تأثيرها على الصناعة بشكل عام والشركات الفردية قد أعطتني فهمًا واضحًا لطريقة وحيث تطبيق الذكاء الاصطناعي. على مدى اللوحة، تحديات مثل غسيل الأموال والاحتيال وتحديد الهوية وتقارير الائتمان المعقدة قد عانت منها المؤسسات لسنوات.
على سبيل المثال، GFT تُقدم Vertex AI من جوجل إلى بنك رائد لتعزيز اكتشاف الاحتيال. على الرغم من أن التكنولوجيا لا تستخدم عادة لهذا الغرض، فإن المؤسسة احتاجت إلى حل يمكن دمجه بسهولة في أنظمتها المعقدة. لدعم هذا الطلب، تساعد GFT البنك على تدريب Vertex AI على الأنماط الشائعة لتحديد الاحتيال المحتمل وتحفيز الإجراءات لمنعها.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل GFT مع AWS على بناء حلول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي للبنوك. في سنغافورة، بنينا عملية مكافحة غسيل الأموال مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
من منظور استراتيجي عام لشركة GFT، أنا أعمل على تحقيق التوازن الصحيح بين تعزيز حلولنا الذكاء الاصطناعي المملوكة لنا وتلك التي نبنيها للعملاء جنبًا إلى جنب مع شركائنا التكنولوجيين على المدى الطويل مثل جوجل وAWS.
تهدف GFT إلى أن تصبح قائدة عالمية في الذكاء الاصطناعي المسؤول. ما هي الحواجز أو إطارات الحوكمة التي تقوم بتحديدها لضمان السلامة والشفافية والامتثال التنظيمي، خاصة في القطاعات الخاضعة للتنظيم بشدة؟
تتبع المؤسسات المالية المختلفة لوائح مختلفة؛ في الوقت الحالي، لا يوجد حاجز موحد عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. هذا يعني أننا نضبط لتنظيمات كل عميل على حدة لضمان الامتثال والسلامة.
الحلول التي نقدمها قابلة للتكيف بسهولة. قبل الإطلاق، نتأكد من أننا على دراية باللوائح والقواعد المرتبطة بتلك المؤسسة المحددة ونعدل الحل ليتوافق مع بيئتها.
بالإضافة إلى تعديل حلولنا لاحتياجات تنظيمية مختلفة للشركات، نتبع أيضًا اللوائح الصناعية مثل GDPR في أوروبا.
تم وصفك كقائد مدفوع بالبيانات ومتخذ إجراءات. في الممارسة، كيف تروج لهذه الثقافة عبر منظمة كبيرة جدًا، خاصة تلك التي تخضع لتحول سريع في الذكاء الاصطناعي؟
الخطوة الأولى في تعزيز ثقافة مدفوعة بالبيانات عبر المنظمة هي ضمان فهم كل عضو لفوائد العمل بهذه الطريقة.
لتحقيق نجاح الأعمال، تحتاج الفرق إلى الوصول إلى بيانات المنظمة. هذا يعطي نظرة داخلية على ما يعمل وما لا يعمل، ويمكن أن يعطي تنبؤات بنتائج مختلف السيناريوهات. المسلح بهذه البيانات، يصبح من الأسهل اتخاذ قرارات صحيحة للمنظمة.
لإظهار ذلك، من الضروري أن نتبع مثالًا ونجعل واضحًا كيف يمكن للقرارات المدفوعة بالبيانات أن تجلب تغييرات ذات معنى تفيدها الجميع في المنظمة. على سبيل المثال، إذا أظهرت بيانات المبيعات أن معدل التحويل منخفض، نعرف أن هذا هو مجال يحتاج إلى اهتمام ويمكننا إنشاء استراتيجية لتصحيح هذا التحدي. بمجرد أن يصبح من الواضح فوائد ثقافة مدفوعة بالبيانات، يصبح من الأسهل على الفرق في جميع أنحاء المنظمة أن يعتمدوا بسهولة على هذه الممارسة.
特别 مع تحولنا السريع في الذكاء الاصطناعي، البيانات أساسية لفهم كيفية عمل التغيير و哪里 قد تكون هناك مجالات للتحسين.
ما وراء القطاع المصرفي، كيف تطبق GFT استراتيجيتها للذكاء الاصطناعي على قطاعات أخرى مثل التصنيع؟ هل هناك تحديات أو فرص فريدة في ترجمة دروس القطاع المالي إلى تطبيقات صناعية؟
في صناعة التصنيع، لدى GFT شراكة قوية مع جوجل. معًا، قد أطلقنا خلال العام الماضي حالات استخدام للذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لمصانع التصنيع.
في العام الماضي، أعلنا عن تنفيذ محرك البيانات التصنيعية (MDE) من جوجل كلاود، الذي أضفى قدرات الذكاء الاصطناعي مثل فحص خطوط الإنتاج البصري والصيانة التنبؤية للآلات وتحليل الإنتاج. الآن، في هذا العام، قد كشفنا عن تطبيقاتنا التالية المبنية على نماذج Gemini من جوجل، بما في ذلك القدرة على تحديد سبب الجذور والأخطاء والعيوب، ولوحات مرئية تمكن المستخدمين من استعلام البيانات على مستوى المنظمة بلغة طبيعية، والقدرة على تحويل آلاف من كتيبات التدريب الآلية إلى عروض فيديو مدفوعة بالتمثيل.
عندما يتعلق الأمر بترجمة الدروس من قطاع الخدمات المالية إلى التطبيقات الصناعية، إنه أقل عن الصناعة نفسها وأكثر حول الاكتشافات في الكود. في كل صناعة، الدروس حول تطوير الكود ودورة حياة البرمجيات مهمة وقابلة للنقل – قد يخلق الكود ويقوم بأشياء مختلفة، ولكن بعض العقبات أو التحديات في تطوير البرمجيات هي عالمية. نستخدم ما نتعلمه في كل مشروع، سواء كان لشركات الخدمات المالية أو المصنعين، لنقل رؤى أعمق إلى مشروعنا التالي.
مع الشراكات الاستراتيجية مع NVIDIA (NVDA ) وAWS وGoogle Cloud، ما هو التطور التالي لمقاربة النظام البيئي في GFT؟ هل ستكون المنتجات أو الحلول المحددة للقطاعات سوف تُطور بشكل مشترك أو مستقل؟
لقد بدأنا بالفعل في تطوير حلول مشتركة ومستقلة. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التصنيع التي أطلقناها مع جوجل كلاود هي مجرد بداية لعملنا في تلقين مصانع التصنيع. كما نخطط قريباً لإطلاق حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المحددة للقطاع المالي التي طوّرناها مع AWS للبنوك الأمريكية.
بالإضافة إلى ذلك، نحن مستمرون في توسيع حلولنا الذكاء الاصطناعي المملوكة لنا لتطوير البرمجيات.
تتضمن استراتيجية GFT لمدة خمس سنوات أهدافًا جريئة: الوصول إلى إيرادات تبلغ 1.5 مليار يورو وتصبح قائدة معترف بها في الذكاء الاصطناعي. مع النظر إلى عام 2029، ما هي المعالم أو الإشارات التي ستخبرك بأن الشركة على الطريق الصحيح؟
هدفنا الرئيسي يركز على تغيير عقلية ومهارات كل شخص في المنظمة بحيث يكون الذكاء الاصطناعي في صدارة طريقة عملنا.
ثانيًا، نحن نقيس النجاح من خلال الخدمات عالية القيمة التي نقدمها لزبائننا. في السنوات الخمس القادمة، نأمل أن نرى نسبة المشاريع التي تحتوي على الذكاء الاصطناعي في الخدمات والمنتجات التي نقدمها ترتفع بشكل كبير.
لقد رأينا بالفعل تقدمًا كبيرًا على كلا الجبهتين، مع جزء كبير من موظفينا مدربين بالفعل ويعملون بالذكاء الاصطناعي داخليًا، بالإضافة إلى زيادة في عنصر الذكاء الاصطناعي في المشاريع التي نشارك فيها. هذه الأهداف الأساسية ضرورية لتحديد أساس قوي.
في GFT، نعرف أن الذكاء الاصطناعي سوف يستمر في التطور في السنوات القادمة، والطريقة الوحيدة للبقاء في الصدارة هي التحضير الآن.
أخيرًا، الآن بعد أن أمضيت بضعة أشهر في المنصب – ما هو ما أ惊ك أكثر حول ثقافة GFT أو قدراتها؟ وما هو الخاطئ الذي ما زال الناس يعتقدونه حول تحول الذكاء الاصطناعي في المؤسسات التي تريد تصحيحه؟
لا أستطيع التأكيد بما فيه الكفاية على عمق الخبرة في الخدمات المالية والتقنية التي تتواجد بشكل متزامن في GFT. هذا يضعنا في وضع يمكننا من خلاله ليس فقط تنفيذ الأفكار التي يأتي بها العملاء إلينا، ولكن أيضًا توجيههم بناءً على خبرتنا في العمل مع البنوك في جميع أنحاء العالم. نقدم رؤى طويلة الأمد غالبًا ما تكون أكبر – مع إمكانيات توليد إيرادات أكبر – مما كانوا سيخترعونه بأنفسهم. مع استمراري في التعلم من العمل السابق والحالي لشركة GFT عبر المناطق، أدرك أن هناك قليل من الفضاءات في الصناعة التي لم تلمسها GFT.
أقول إن خاطئًا شائعًا حول تحول الذكاء الاصطناعي في المؤسسات هو أنه مجرد هysteria. هذا شيء يعتاده المؤسسات على قوله لشراء الوقت لهم ليتعلموا. كلما قبلت المؤسسات أن الذكاء الاصطناعي هنا ليبقى وسوف يغير كيفية عمل كل شيء – بطريقة جيدة – كلما أصبحوا قادرون على البدء في تحقيق إمكاناته في كل من الطرق الصغيرة والكبيرة.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا GFT Technologies.
