لسنوات ، سعت صناعة الخدمات المالية إلى أتمتة عملياتها ، بدءًا من أعمال الامتثال الخلفية إلى خدمة العملاء. لكن انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي فتح إمكانيات جديدة وتحديات محتملة لشركات الخدمات المالية.
يقول سابي روي ، الشريك الاستشاري التكنولوجي في EY: “العالم بأسره في مرحلة الاكتشاف الآن”. “نرى العديد من المنظمات تحاول استخدامه حقًا.”
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل لمحاولة تحسين تجربة العملاء عند التعامل مع مجموعات الخدمات المالية. كثير من المستهلكين على دراية بالتكرارات الأساسية لـ “روبوتات المحادثة” على مواقع الويب الخاصة بالبنوك وتجار التجزئة ، ولكنها غالبًا ما تكون ذات وظائف محدودة وتعتمد على سلسلة من الإجابات المحددة مسبقًا.
تأمل المؤسسات المالية الآن في أن يحل الذكاء الاصطناعي التوليدي محل هذه الأنظمة ببدائل أكثر قدرة على الاستجابة للطلبات المعقدة ، وتعلم كيفية التعامل مع احتياجات العملاء المحددة ، والتحسين بمرور الوقت.
يقول راف هاير ، العضو المنتدب في الممارسة الرقمية للاستشارات الإدارية Alvarez & Marsal: “إذا نظرت إلى جانب خدمة العملاء ، فإننا نرى الكثير من الاهتمام من العملاء بكيفية وضع الذكاء الاصطناعي التوليدي موضع التنفيذ حول قنوات الدردشة”. “هناك الكثير من المناقشات حول تمويل المحادثات.”
ومن المجالات الأخرى التي ترسخت فيها الأتمتة بالفعل الإقراض. هنا ، يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للنظر في الوثائق وتسريع عملية تقييم ما إذا كان المستهلك قادرًا على تحمل تكلفة المنتجات الائتمانية ، مثل الرهون العقارية.
يوضح ستيوارت شيثام ، الرئيس التنفيذي لمقرض الرهن العقاري MPowered Mortgages: “لدينا 15 نموذجًا مختلفًا للذكاء الاصطناعي تعيش على منصتنا ، وتؤدي وظائف مختلفة”. تتحقق النماذج المختلفة من البنك الذي يأتي منه البيان ، وتفحص صحته ، وتحوله إلى بيانات يمكن قراءتها آليًا والتي يمكن استخدامها للمساعدة في اتخاذ القرار.
ومع ذلك ، فإن النظام ليس آليًا بالكامل ، كما يقول شيثام ، ولا يزال البشر يشاركون في اتخاذ القرار النهائي. بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات ، يتمتع المستهلكون ببعض الحماية من اتخاذ القرارات المؤتمتة بالكامل ، والتي لا يشارك فيها أي بشر.
يقول: “نحن لا نسمح باستخدام أي صندوق أسود للذكاء الاصطناعي بالقرب من عملية اتخاذ القرار” ، مشيرًا إلى الأنظمة التي لا يمكن شرح عملياتها بوضوح.
في الطرف الآخر من المقياس ، يجد الذكاء الاصطناعي أيضًا تطبيقات في الاستثمار – لمساعدة مديري الصناديق على تحويل البيانات الأولية إلى شيء يمكن استخدامه لاتخاذ خيارات ذكية ، أو الأسهم أو فئات الأصول الأخرى.
يقول هال رينولدز ، كبير مسؤولي الاستثمار في Los Angeles Capital: “إنه يمنحك نظرة أكثر استشرافية”. “يسمح لك بفهم المعلومات بشكل أكثر كفاءة حتى تتمكن من الاستعداد لاتخاذ قرار استثماري جيد.”
من بين مجموعات البيانات التي تدرس أنظمتها مكالمات المديرين التنفيذيين مع المحللين ، حيث يمكنهم البحث عن وضوح الهدف ، واستجابات المحللين ، وما إذا كانت نتائج الشركات ترقى إلى مستوى ما يقوله رؤسائهم.
تعمل الشركات أيضًا على تكييف الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في مكافحة الجرائم المالية ، مع مجموعة واسعة من حالات الاستخدام – بما في ذلك مجال مكافحة غسيل الأموال البطيء والمكلف ، ولكن الحيوي ، وبروتوكولات “اعرف عميلك”.
مكاسب من استخدام الذكاء الاصطناعي
يقول Guðmundur Kristjánsson ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Lucinity الأيسلندية للتكنولوجيا المالية ، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم موظفي البنك الذين يحاولون اكتشاف غسيل الأموال وغيره من السلوكيات غير المشروعة: “الأمر كله يتعلق بتوفير الدقائق التي تؤدي إلى ساعات”.
يقوم نظام Luci “المساعد التجريبي” من Lucinity ، بتحويل التنبيهات حول المعاملات والأفراد إلى نصوص ، مما يسمح للوكلاء بتقييمها بشكل أسرع ، ويمكنه كتابة ملخص للحالة ، مما يسرع من قدرة الوكلاء على العمل من خلال عبء القضايا الخاصة بهم والتعامل مع المزيد المشاكل المحتملة.
يلاحظ كريستجانسون: “لقد عملت في مجال الذكاء الاصطناعي منذ 15 عامًا – وأصبح معدل الابتكار سريعًا للغاية”. “أصبح الوصول إلى الأدوات أكثر سهولة ، حتى تتمكن شركة صغيرة مثل شركتنا من جني الفوائد”.
يستخدم اللاعبون الكبار أيضًا الذكاء الاصطناعي لمحاربة الاحتيال ، وهي مشكلة كلفت المملكة المتحدة 1.2 مليار جنيه إسترليني في عام 2022 وفقًا لهيئة التجارة الصناعية UK Finance ، بما في ذلك Mastercard.
في وقت سابق من شهر يوليو ، كشفت مجموعة معالجة المدفوعات النقاب عن نظامها الجديد لمخاطر الاحتيال على المستهلكين ، والذي يقدم للبنوك درجة فردية لمدى احتمالية أن تكون المعاملة على شبكة المدفوعات السريعة في المملكة المتحدة احتيالية في غضون أجزاء من الثانية ، استنادًا إلى العمل السابق على حسابات “بغل الأموال” المستخدمة في غسيل أموال.
قدّر بنك TSB ، الذي كان يقوم بتجربة النظام منذ كانون الثاني (يناير) ، أنه يمكن أن يقلل من حالات الاحتيال المرخص به للدفع الفوري – حيث يتم خداع المستخدمين لإرسال الأموال إلى المجرمين – بنحو 20 في المائة.
يقول Ajay Bhalla ، رئيس Mastercard للإنترنت والاستخبارات: “الحجم والتسليم يختلفان مع الذكاء الاصطناعي”. “يمكن للبنوك إيقاف الاحتيال الآجل قبل تحويل الأموال”.
مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي
لكن الخبراء قلقون أيضًا بشأن مخاطر الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك قدرته على تمكين الجرائم المالية. يسلط Hayer من Alvarez & Marsal الضوء على المخاوف من أن يقوم المحتالون بتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي لجعل محاولاتهم لسرقة البيانات والأموال أكثر فعالية – على سبيل المثال ، من خلال انتحال شخصية زميل كبير بشكل أفضل في رسالة بريد إلكتروني.
واجهت عمليات النشر السابقة للأدوات الآلية أيضًا جدلاً حول تأثير فشلها ، مثل الاعتقالات غير المشروعة في الولايات المتحدة بسبب قيود تقنية التعرف على الوجه. بالنسبة إلى هاير ، هذا يعني أنه من الأهمية بمكان أن تنظر المؤسسات إلى المخاطر بقدر ما تنظر إلى الفرص.
يقول: “ستكون الحوكمة أساسية تمامًا”. “كيف يمكنك جني فوائد الذكاء الاصطناعي ونشرها دون إطلاق العنان لمجموعة من العواقب غير المقصودة أو إنشاء شيء مدمر في النهاية؟”
