مقابلات
ريشي تشوهان، الرئيس التنفيذي لشركة GFT Technologies في الولايات المتحدة – سلسلة المقابلات
ريشي تشوهان، الرئيس التنفيذي لشركة GFT Technologies في الولايات المتحدة، هو قائد تحويل رقمي متمرس مع أكثر من 20 عامًا من الخبرة في صناعة البرمجيات والخدمات، بما في ذلك الأدوار في Ernst & Young وSoftServe. منذ توليه المنصب في عام 2025، ركز على توسيع استراتيجية GFT القائمة على الذكاء الاصطناعي عبر الولايات المتحدة من خلال تعزيز العلاقات مع المؤسسات المالية والشركات المصنعة والشركاء التكنولوجيين، بالإضافة إلى تحديث الأنظمة التقليدية لجعلها جاهزة للذكاء الاصطناعي.
GFT Technologies هي شركة عالمية لتحويل الرقمي ولهندسة البرمجيات متخصصة في الذكاء الاصطناعي وmodernization السحابي وابتكار المنصات للقطاعات المصرفية والتعاونية والتصنيع. تأسست في عام 1987 وتعمل في أكثر من 20 دولة، وتجمع GFT أكثر من 12,000 محترف. يتم توجيه عملها بواسطة خمسة قيم أساسية: العناية، الالتزام، التعاون، الشجاعة، والإبداع.
لقد قادت تحولات في مؤسسات كبرى مثل EY وSoftServe، ولكن تولي دور الرئيس التنفيذي لشركة GFT في الولايات المتحدة خلال تحول الذكاء الاصطناعي الفريد هو تحد جديد. 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 موقع يسمح لها بمواجهة التحديات الشائعة في الصناعة بطريقة مختلفة عن الشركات الرائدة في تحويل الرقمي. كان واضحًا أن الشركة تمتلك خبرة فنية وعميقة في مجال الخدمات المالية، وأهم من ذلك، معرفة عميقة بالقطاع. الفريق الذي سأعمل معه كان يمتلك معرفة قد تتجاوز حتى المعرفة التي تمتلكها المؤسسات المالية نفسها.
كما كنا نستمر في الحديث، قمت ببناء رؤية لطريقة我的 tiếp cận هذه الفرصة لتحويل مؤسسات الخدمات المالية لتحقيق مستقبلها الخاص بالذكاء الاصطناعي، في الوقت الذي كانت شركة GFT تخضع لتحولها الخاص بالذكاء الاصطناعي.
الآن، بعد قضاء بضعة أشهر في العمل داخل المنظمة، أكدت شكوكي الأولية: حقيقة أننا ن ngồi في تقاطع الخبرة الفنية والمعرفة المالية العميقة وخبرة الذكاء الاصطناعي الواسعة تجعلنا في موقع فريد لتجديد نماذج العمل التقليدية والمناهج – إما من البداية أو قطعة قطعة. إنه نهج “اختر مغامرتك” لتحدي صناعة ناضجة للتغيير، وسأكون سعيدًا أن أكون جزءًا منه.
تخضع شركة GFT لرحلة مدتها خمس سنوات لتصبح شركة بالكامل تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ما هو الشكل الداخلي لهذا التحول حتى الآن؟
هناك أربعة مجالات رئيسية نحن نتعامل معها. في الخطوط العريضة، هذه هي:
- فحص عملياتنا وعملياتنا لتحديد كيف وどこ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرفع من أداء أعضاء الفريق.
- تحديد الفرص التي يمكننا الاستفادة منها في المدى القصير، بالإضافة إلى ما نحتاج إلى بناءه للفترة الطويلة. هذا يشمل تحديد المناطق التي يمكن لموظفيها استخدام الذكاء الاصطناعي في مهامهم اليومية الآن، في حين أننا ننفذ خطة شاملة تؤثر على العمليات بشكل شامل مع مرور الوقت.
- تطبيق حلولنا الخاصة بالذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين تطوير البرمجيات لعملائنا 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 وضوح مكان الذكاء الاصطناعي ودورهم في دعم تطور الشركة.
هل يمكنك مشاركة أمثلة أو حالات استخدام محددة تظهر تأثير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لشركة GFT، خاصة في قطاع الخدمات المالية؟
يمكنني أن أشارك حالة استخدام حديثة، وهي حل جديد طورناه للبنوك وشركات رأس المال الخاصة. بنينا مساعدًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي لتقدير مخاطر الائتمان لتوجيه قرارات القرض الكبيرة – بمقياس أسي. يجمع الأداة الجديدة تلقائيًا كميات هائلة من البيانات المالية لإنشاء تقارير الائتمان، مما يقلل من المدة من ساعات وأيام إلى دقائق فقط، مع ضمان الامتثال. من خلال توفير الوقت على إنشاء التقارير (نقول 40% ولكن هذا تحفظي)، يمكن لمحللين الائتمان زيادة تركيزهم على تقييم القرارات المعقدة للمخاطر.
هذا يحل مشكلة كبيرة بالنظر إلى أن قطاع الائتمان يتطلب كل ثانية، ولكن الحركة السريعة قد تؤدي إلى الأخطاء البشرية، وأي إغفال واحد يمكن أن يؤثر على قرارات القرض الكبيرة.
由于 أن إنشاء تقرير مخاطر يمكن أن يستغرق أيامًا من العمل اليدوي، فإن الطريقة الوحيدة التي يمكن للشركات من خلالها الحركة بشكل أسرع – دون تعبئة العمال ومخاطر الأخطاء – هي توسيع الفرق. الآن، مع هذا النهج الجديد للذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للمؤسسات المالية اتخاذ قرارات القرض بشكل أسرع مع ثقة أعلى.
مثال آخر حديث يأتي من أكبر شركة تأمين في البرازيل، التي استخدمت أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بنا لتحديد الثغرات في كودها ومنع الهجمات الإلكترونية قبل حدوثها.
هذا أمر بالغ الأهمية لأن المؤسسات المالية الكبيرة معرضة بشكل خاص للمخترقين – وكانت هذه الشركة التأمينية تعاني من عدد من الهجمات كل يوم. على الرغم من أن لديها فريقًا كبيرًا مخصصًا لاكتشاف وتحديد الثغرات المحتملة قبل حدوثها، إلا أن المخترقين كانوا لا يزالون يخترقون الفجوات في دفاعاتهم.
حل الذكاء الاصطناعي لشركة GFT يمكنه تحديد الشذوذ بسرعة 90% أكثر من فرق المطورين السابقة. بالإضافة إلى ذلك، بمجرد تحديده، يتم استخدام حل الذكاء الاصطناعي تلقائيًا لتصحيح الثغرات في الكود ومنع 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 غضون 3-4 أشهر.
مع خبرتك في قيادة المشاريع للبنوك الكبرى مثل JPMC وMorgan Stanley وCitibank، كيف تتكيف استراتيجية GFT للذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسات المالية الأمريكية؟
من عملي مع البنوك الكبرى، وفروعي في مختلف جوانب الفضاء المالي، أنا واضح حول الإمكانات التي يمثلها الذكاء الاصطناعي للمؤسسات المالية. المعرفة التي أحملها معي إلى GFT تکمل خبرة الشركة الخاصة البالغة 35 عامًا في الفضاء المالي.
على مر السنين، لقد شهدت شخصيًا التحديات الشائعة التي تظهر عبر المشاريع التي عملت عليها، بالإضافة إلى آلام الألم الخاصة التي تواجهها الشركات الفردية. القدرة على رؤية هذه الاتجاهات الكبيرة وكيف تؤثر على الصناعة بشكل عام والشركات الفردية قد أعطتني فهمًا واضحًا ل كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي. على مدى اللوحة، تشكل التحديات مثل غسيل الأموال والاحتيال وتحديد الهوية وتقارير الائتمان المعقدة تحديات للمؤسسات لسنوات.
على سبيل المثال، تعمل GFT على دمج Google Vertex AI في بنك رائد لتعزيز كشفها عن الاحتيال. على الرغم من أن التكنولوجيا لا تستخدم عادة لهذا الغرض، إلا أن المؤسسة احتاجت إلى حل يمكن دمجه بسهولة في أنظمتها المعقدة. لدعم هذا الطلب، تساعد GFT البنك على تدريب Google Vertex 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 منع غسيل الأموال مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
من منظور استراتيجي عام لشركة GFT، أعمل على تحقيق التوازن الصحيح بين تعزيز حلولنا الخاصة بالذكاء الاصطناعي وتلك التي نبنيها للعملاء جنبًا إلى جنب مع شركائنا التكنولوجيين على المدى الطويل مثل Google وAWS.
تطمح GFT إلى أن تصبح قائدة عالمية في الذكاء الاصطناعي المسؤول. ما هي الحواجز أو إطارات الحوكمة التي تقوم بإنشائها لضمان السلامة والشفافية والامتثال التنظيمي، خاصة في القطاعات الخاضعة للتنظيم بشكل كبير؟
تتبع المؤسسات المالية المختلفة لوائح مختلفة؛ في الوقت الحالي، لا يوجد حاجز موحد عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي. هذا يعني أننا نعدل لتنظيم كل عميل بشكل فردي لضمان الامتثال والسلامة.
الحلول التي نقدمها قابلة للتكيف بسهولة. قبل الإطلاق، نتأكد من أننا على دراية باللوائح والقواعد المرتبطة بكل مؤسسة ونتعديل الحل ليتوافق مع بيئتهم. بهذه الطريقة، لا تظهر أي مشاكل تتعلق بالسلامة أو الامتثال التنظيمي.
بالإضافة إلى توجيه حلولنا لاحتياجات تنظيمية مختلفة للشركات، نتبع أيضًا اللوائح الصناعية مثل GDPR في أوروبا.
لقد وُصفت بأنك قائد مدفوع بالبيانات ومتخذ إجراءات. في الممارسة، كيف تروج لهذه الثقافة عبر منظمة كبيرة مثل هذه – خاصة تلك التي تخضع لتحول سريع بالذكاء الاصطناعي؟
الخطوة الأولى في تعزيز ثقافة مدفوعة بالبيانات عبر المنظمة هي ضمان فهم كل عضو للفائدة من العمل بهذه الطريقة.
من أجل تشغيل الأعمال بنجاح، تحتاج الفرق إلى الوصول إلى بيانات المنظمة. يمنحهم نظرة داخلية على ما يعمل وما لا يعمل، ويمكن أن يمنحهم توقعات للنتائج المحتملة لسيناريوهات مختلفة. المسلح بهذه البيانات، من الأسهل اتخاذ قرارات صحيحة للشركة.
لإظهار ذلك، من الضروري أن نتبع مثالًا يظهر كيف يمكن للقرارات المدفوعة بالبيانات أن تجلب تغييرات معنوية تفيد الجميع في المنظمة. على سبيل المثال، إذا أظهرت بيانات المبيعات أن معدل التحويل منخفض، نعرف أن هذا هو مجال يحتاج إلى انتباه ويمكننا إنشاء استراتيجية لتصحيح التحدي. بمجرد أن ي trởة فوائد ثقافة مدفوعة بالبيانات واضحة، يصبح من الأسهل للفرق في جميع أنحاء المنظمة أن تتبنى ممارسة بسهولة.
特别 مع خضوعنا لتحول سريع بالذكاء الاصطناعي، البيانات أساسية لفهم كيفية عمل التغيير وأين 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 Google. معًا، على مدى العام الماضي، كنا نطلق حالات استخدام للذكاء الاصطناعي مخصصة خصيصًا لمصانع التصنيع.
في العام الماضي، أعلنا عن تنفيذ محرك بيانات التصنيع من Google Cloud، الذي أضفى قدرات الذكاء الاصطناعي مثل فحص خطوط الإنتاج البصرية وصيانة الآلات التنبؤية وتوقعات الإنتاج. الآن، في هذا العام، كشفنا عن مجموعة التطبيقات التالية التي بنيناها على نماذج Gemini من Google، بما في ذلك القدرة على تحديد原因 الجذور للأخطاء والعيوب، لوحات التوجيه التي تمكن المستخدمين من استعلام بيانات المنظمة على نطاق واسع بلغة طبيعية والقدرة على تحويل آلاف دلائل تدريب الآلة إلى عروض فيديو مدفوعة بالطيار الآلي.
عندما يتعلق الأمر بترجمة الدروس من القطاع المالي إلى التطبيقات الصناعية، إنه أقل حول الصناعة نفسها وأكثر حول الاكتشافات في الكود. في كل صناعة، الاكتشافات حول تطوير البرمجيات ودورة حياة البرمجيات مهمة ويمكن نقلها – قد يخلق الكود ويقوم بأشياء مختلفة، ولكن بعض العوائق أو التحديات في تطوير البرمجيات هي عالمية. نستخدم ما نتعلمه في كل مشروع، سواء كان لمؤسسات مالية أو مصنّعين، لجلب رؤى أعمق إلى مشروعنا التالي.
مع وجود شراكات استراتيجية مع NVIDIA وAWS وGoogle Cloud، ما هو التطور التالي لنهج النظام الإيكولوجي لشركة GFT؟ هل ستكون منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بقطاع معين متطورة بشكل مشترك أو مستقلة؟
لقد بدأنا بالفعل في تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل مشترك ومستقلة. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التي أطلقناها مع Google Cloud هي مجرد بداية لعملنا في تطبيق الذكاء الاصطناعي على أرضية المصنع. كما نخطط قريبًا لإطلاق حالات استخدام خاصة بالقطاع المالي التي طورناها مع AWS للبنوك الأمريكية.
بالإضافة إلى ذلك، نحن نوسع باستمرار حلولنا الخاصة بالذكاء الاصطناعي التوليدي 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 حقًا على الطريق الصحيح؟
يتمحور هدفنا الرئيسي حول ثقافة الحلول.
أولاً، يجب أن نغير عقلية ومهارات العمل الصلبة لكل شخص في المنظمة بحيث يكون الذكاء الاصطناعي في طليعة كيفية عملنا. هذا لا يقتصر على فريقنا الفني، بل كل عضو في الفريق، سواء كان مطورًا أو ممثل مبيعات أو مسوقًا، سيكون مدربًا بشكل كامل على استخدام حلولنا للذكاء الاصطناعي.
ثانيًا، نحن نقيس النجاح من خلال الخدمات القيمة التي نقدمها لعملائنا. في السنوات الخمس القادمة، نأمل أن نرى نسبة المشاريع التي تحتوي على عناصر الذكاء الاصطناعي في الخدمات والمنتجات التي نقدمها ترتفع بشكل كبير.
لقد رأينا بالفعل تقدمًا كبيرًا على كلا الجبهتين، مع جزء كبير من موظفينا يُدرّبون بالفعل ويستخدمون الذكاء الاصطناعي داخليًا، بالإضافة إلى زيادة في عنصر الذكاء الاصطناعي في المشاريع التي نشارك فيها. هذه الأهداف الأساسية ضرورية لتحديد أساس قوي.
أخيرًا، الآن بعد أن قمت ببضعة أشهر في المنصب – ما هو ما أ惊ك أكثر حول ثقافة GFT أو قدراتها؟ وما هو خطأ يظل الناس يعتقدونه حول تحويل الذكاء الاصطناعي للشركات 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 موقع لا نستطيع فيه فقط تنفيذ الأفكار التي تأتي إلينا من المنظمات، ولكن أيضًا توجيهها بناءً على خبرتنا في العمل مع البنوك في جميع أنحاء العالم. نقدم رؤى طويلة المدى غالبًا ما تكون أكبر بكثير – مع إمكانات توليد إيرادات أكبر – مما كانوا سيأتون به من تلقاء أنفسهم. مع استمراري في التعلم من العمل السابق والحالي لشركة GFT عبر المناطق، أدرك أن هناك قليل من الفضاءات في الصناعة التي لم تتطرق إليها GFT.
أقول إن خطأً شائعًا حول تحويل الذكاء الاصطناعي للشركات هو أنه كل شيء هو هysteria. هذا شيء ي喜欢 المنظمات أن يقولوه لأنفسهم لشراء الوقت لفهمه. كلما قبلت المنظمات أن الذكاء الاصطناعي هنا ليبقى وسوف يغير كيفية عمل كل شيء – بطريقة جيدة – كلما كانوا قادرون على تحقيق إمكاناته في طرق صغيرة وكبيرة.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا GFT Technologies.
