فى: الثلاثاء - يوليو 09, 2024 Print
تعتبر الدقة والكفاءة أمرين بغاية الأهمية في عالم الخدمات المالية، حيث يجب أن تكون كل نقطة عشرية وكل معاملة سليمة، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي نقطة تحولية ضخمة من الأعمال الورقية التقليدية المتكررة إلى الأتمتة المعتمدة على البيانات.
تعمل تحليلات البيانات الضخمة المدعمة بالذكاء الاصطناعي على إحداث نقلة نوعية في قطاعيّ التقنيات والخدمات المالية، مما يدفع عجلة الابتكار ويعزز الكفاءة التشغيلية والتركيز على تلبية متطلبات العملاء. ومن المتوقع أن تضاعف المؤسسات المالية إنفاقها على الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2027 وفقاً لتنبؤات صندوق النقد الدولي. ويؤكد هذا الارتفاع في الاستثمار على إدراك ووعي القطاع المتزايد بأهمية الذكاء الاصطناعي كقوة تحويلية وتجاوزه لكونه مجرد كلمة طنانة، بعد أن أصبح حافزاً ملموساً للنمو والابتكار.
توماس براموتيدهام، الرئيس التنفيذي لشركة "بريسايت"
يستفيد القطاع المالي الذي يعتمد على الميزانيات العمومية والبيانات المالية بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التحليلات التي يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، واستخراج معلومات قيّمة لتوجيه عملية اتخاذ القرار. وتُترجم هذه الخطوات في الممارسة العملية إلى تقييمات أكثر دقة للمخاطر وتوقعات الاستثمار والتخطيط الاستراتيجي على أساس اتجاهات السوق وسلوكيات المستهلكين في الوقت الفعلي.
تتمتع تحليلات البيانات الضخمة، بفضل السرعة والدقة غير المسبوقة، إلى جانب نماذج الذكاء الاصطناعي، بالقدرة على استهلاك كل شيء من البيانات التاريخية، إلى ظروف السوق الحالية والتدقيق فيها، وتعزيز ممارسات إدارة المخاطر من خلال تحديد التهديدات المحتملة وأنماط الاحتيال وتقلبات السوق في الوقت الفعلي. ويسمح هذا بدوره للمؤسسات المالية بتخفيف المخاطر بشكل استباقي وحماية الأصول.
ومن مظاهر الثقة الأخرى بالذكاء الاصطناعي التوليدي، الفهم الأفضل لقدرته على تقديم خدمات استشارات مالية أكثر تخصيصاً وتوجيه العملاء خلال رحلتهم المالية من خلال معلومات مخصصة واستراتيجيات لبناء الثقة. وتأخذ هذه التقنية نظرة متعمقة على كميات هائلة من البيانات، تشمل تاريخ المعاملات وأنماط الإنفاق والتفضيلات لتخصيص الخدمات مثل المشورة الاستثمارية، وتوصيات القروض وخطط التأمين، وتحسين رضا العملاء وولائهم ومشاركتهم. وهذا التطور ليس خيالاً علمياً في المستقبل البعيد، بل هو مسار ملموس وجاهز لإعادة تعريف المشهد المالي في وقت أقرب مما قد نتوقعه.
يُتيح الجمع بين تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي المدعم بمنصات متطورة، آليات متقدمة للكشف عن الاحتيال والوقاية منه، حيث يمكن لهذه الحلول التقنية اكتشاف أي نشاطات غير طبيعية أو مشبوهة والأنماط غير العادية في المعاملات المالية وتحديد حالات الاحتيال المحتملة للتحقيق الفوري والتخفيف منها، وبالتالي حماية كل من العملاء والمؤسسات المالية. كما يمكنها تحديد ثغرات الامتثال ومراقبة المعاملات، بحثاً عن الانتهاكات التنظيمية، وإنشاء التقارير الآلية وتبسيط العمليات، وتقليل مخاطر العقوبات أو القضايا القانونية.
لكن يتطلب هذا تدريب نماذج توليدية على بيانات المعاملات العادية، كي تتمكن هذه الأنظمة من التعرف على الأنماط والتوزيعات الأساسية لتكون قادرة على رصد الانحرافات باعتبارها نشاطات مشبوهة محتملة تُشير إلى الاحتيال. ويمكن لهذه النماذج إنشاء بيانات اصطناعية تُحاكي بيانات المعاملات الحقيقية عن كثب، مما يُثري مجموعات التدريب لنماذج اكتشاف الاحتيال. ويسمح هذا التنوع المعزز في البيانات بمجموعة أوسع من الأمثلة، مما قد يحسن قدرة النماذج على اكتشاف أنماط الاحتيال الجديدة والناشئة.
Last Updated 5 hours ago
© جميع الحقوق محفوظة 2017 - 2024