موضوع سنستكشفه مع الخبراء في BIT’23 (قمة الابتكار والتكنولوجيا المصرفية في دبي)
أدت التطورات في مجال الحوسبة وتجميع البيانات إلى الصناعة 4.0، التي تغير طريقة تفكيرنا وتفاعلنا وعملنا. تؤثر التكنولوجيا على كل صناعة، لكن القطاع المصرفي يتأثر بشكل خاص.
ظهرت موجة من التقنيات المالية، أو fintech، لإحداث ثورة في إدارة الأموال. ومع البيانات الضخمة وتحسين قدرات معالجة البيانات، تعمل شركات التكنولوجيا المالية على إنشاء أنظمة مصرفية أكثر كفاءة وسهولة وأمانًا. قدر حجم صناعة التكنولوجيا المالية بـ 110.57 مليار دولار في عام 2020، ومن المتوقع أن يصل إلى 698.48 مليار دولار بحلول عام 2030.
في العقد الماضي، لعب الذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي (ML)، والحوسبة عالية الأداء دورًا محوريًا في ابتكار الصناعة المالية. أصبحت عملية اتخاذ القرارات أكثر كفاءة وفعالية حيث تعمل المؤسسات المالية على تعزيز العمليات من أجل تجارب أفضل للعملاء ومنع الاحتيال والجرائم المالية.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط المشبوهة والشذوذات والمخاطر المحتملة من خلال تحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات. ومع توفير المزيد من البيانات لهذه الخوارزميات، يمكنها التكيف والتحسين. يمكنهم تحديد المخاطر الناشئة والتخفيف منها، وتقليل الخسائر، ومنع تجارب العملاء السيئة من خلال البقاء متقدمًا على المجرمين بخطوة. تؤدي زيادة الأتمتة أيضًا إلى تقليل التكاليف وتحسين الدقة وتبسيط العمليات للمؤسسات المالية. وأخيرًا، يمكن لنماذج تعلم الآلة أن تساعد المؤسسات المالية على الاستفادة من بياناتها لحماية عملائها.
من المبادرات الواعدة والتي أثبتت فعاليتها بالفعل والتي يمكن أن تفيد النظام البيئي بأكمله في دولة الإمارات العربية المتحدة، التعلم الآلي الموحد. من خلال تمكين مؤسسات مالية متعددة من التعاون دون مشاركة بيانات العملاء الحساسة، تكشف هذه الطريقة عن المخاطر وتخففها. من خلال التدريب الجماعي على تعلم الآلة المستند إلى رؤى مشتركة، يمكن للمؤسسات المالية اكتشاف عوامل الخطر المشتركة، وتحديد الاتجاهات الناشئة، وتحسين استراتيجيات إدارة المخاطر. وفي هذا النهج التعاوني، يتم تقييم المخاطر والتخفيف منها بشكل أكثر دقة. وعلى هذا النحو، يعد هذا النموذج التعاوني وسيلة فعالة وآمنة لإدارة المخاطر.
ريتشارد هيلز، المدير العام لشركة K2 Integrity، أبوظبي
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على مكافحة الجرائم المالية، إلا أن صناعة الخدمات المالية التقليدية كانت بطيئة في اعتماده. هناك العديد من التحديات ذات الصلة التي تساهم في هذا الاستيعاب المحدود. ومن بين هذه التحديات المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات وأمانها، والأطر التنظيمية الصارمة، والمخاوف المتعلقة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. يواجه استيعاب التقنيات المتطورة تحديًا يتمثل في عدم تطور الثقافة الرقمية للمنظمات، أو عدم القدرة على الحركة الرقمية، أو مقاومة الموظفين.
ويتعين على مقدمي التكنولوجيا والجهات التنظيمية والمؤسسات المالية أن يتعاونوا للتغلب على هذه الحواجز. سوف تستخدم الصناعة المالية الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة إذا كانت المعايير والأطر التنظيمية على مستوى الصناعة توازن بين الابتكار وإدارة المخاطر. علاوة على ذلك، يمكن للمؤسسات المالية الاستثمار في مبادرات تحسين جودة البيانات، والشراكة مع شركات التكنولوجيا، وتدريب القوى العاملة لديها.
يتمتع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بالقدرة على تحويل استراتيجيات إدارة المخاطر في صناعة الخدمات المالية. من خلال التعلم الآلي الموحد، يتم تعزيز مراقبة المعاملات واكتشاف المخاطر. وبينما تستمر التحديات والحواجز، فإن التعاون الاستباقي والاستثمار في اعتماد الذكاء الاصطناعي سيجعل الصناعة أكثر مرونة وكفاءة. لذلك، يجب على صناعة الخدمات المالية التقليدية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للحصول على ميزة تنافسية والبقاء مربحة.
الكاتب هو المدير الإداري لشركة K2 Integrity، أبو ظبي
