مستقبل الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية

مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وتسارع اعتماده، من المتوقع أن تتغير صناعات ونماذج أعمال كاملة بشكل كبير خلال العقد القادم. هناك العديد من العوامل التي تلعب دورًا، حيث تتفوق قدرات الذكاء الاصطناعي على مرونة العديد من المؤسسات. ويُعد هذا الأمر خاصًا بشكل كبير مع العديد من المؤسسات المالية، حيث تواصل تحديث بنيتها التحتية القديمة من خلال الانتقال إلى السحابة.

بالطبع، فإن أول خطوة لمعظم المؤسسات المالية هي تطوير حالات استخدام للذكاء الاصطناعي تكون معزولة تقريبًا عن الأنظمة القديمة، مثل روبوتات الدردشة لدعم العملاء. عند النظر إلى كيفية عمل مركز الاتصال، يتضح أنه مكان مناسب للبدء. يزور العملاء موقعًا إلكترونيًا، أو يتصلون برقم دعم العملاء، أو يرسلون رسائل بريد إلكتروني عند رغبتهم في طرح مشكلة. يمكن توجيه هذه التفاعلات بالكامل عبر الحلول السحابية، مع ربطها عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) بمخازن البيانات الداخلية ذات الصلة، مثل أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM).

بينما يُعد استخدام مركز الاتصال أكثر حالات الذكاء الاصطناعي اعتمادًا في المؤسسات المالية، هناك مكاسب سريعة أخرى ستُمكن الموظفين من التركيز على مهام ذات قيمة أعلى، خاصة مع نمو فهم المؤسسات للذكاء الاصطناعي وتفاعلها معه.

مكاسب سريعة للعملاء والموظفين

مع توافر العديد من الخدمات والتطبيقات عبر السحابة، يمكن للعملاء أيضًا الاستفادة من التحسينات والكفاءات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. العديد من المنتجات المالية الآن تحتوي على مساعدين ذكيين داخل التطبيق، حيث يستفيد العملاء من زيادة الوصولية من خلال التفاعل مع تطبيقاتهم باستخدام اللغة الطبيعية. هذا يؤدي إلى تحسين واضح في تجربة المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX).

وبالمثل، يمكن لهذه المساعدين أيضًا تحسين سير العمل الداخلي، حيث يمكن للمحترفين في البنوك البحث، واكتشاف، واستخراج، وتلخيص المعلومات. كما يتيحون إنشاء محتوى جديد، مثل التقارير، من المحتوى الموجود. وهذا يجعل الموظفين في جميع وظائف الأعمال أكثر اعتمادًا على البيانات، مع تحسين سير العمل من خلال رؤى كانت ستظل بعيدة المنال بدون أدوات الذكاء الاصطناعي.

خذ على سبيل المثال المدفوعات. تتعامل البنوك ومزودو خدمات الدفع مع كميات هائلة من بيانات المدفوعات المعقدة، لذا فإن القدرة على تحليل هذه البيانات واسترجاع الرؤى عبر اللغة الطبيعية تعتبر مفيدة جدًا.

مثال آخر هو التدريب في مجالات معقدة، مثل التمويل التجاري. يواجه هذا القطاع فجوة كبيرة في المواهب مع اقتراب الموظفين ذوي الخبرة من نهاية مسيرتهم المهنية أو انتقالهم إلى أدوار أخرى. مع المساعدين الذكيين الداخليين، يمكن للأعضاء الجدد في الفريق التعرف بسرعة أكبر على العمليات وسير العمل من خلال استفسارات ذاتية الخدمة عبر المساعدة المبنية على الطلبات. ونتيجة لذلك، لم يعد على موظفي البنوك تصفح وثائق واسعة للعثور على الإجابات التي يحتاجونها.

بالنسبة للفرق التقنية، مثل المطورين، تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي قيمة هائلة. تساعد أدوات إكمال الشفرة على زيادة سرعة المطورين وتسريع دورة حياة تطوير البرمجيات، مما يؤدي إلى تسليم سريع للتحديثات والميزات الجديدة للعملاء. بالطبع، ليس جميع الموظفين داخل المؤسسة سيكونون بارعين في أدوات الذكاء الاصطناعي مثل الفرق التقنية، ولكن هنا يجب على القادة التقنيين في المؤسسات المالية قيادة تنفيذ خطط تطوير مهارات مخصصة لوظائف وفرق مختلفة.

الاستثمارات الرئيسية لمؤسسات الخدمات المالية

أهم مكاسب الكفاءة التي يحققها الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية تتعلق بأتمتة الأعمال الروتينية ذات القيمة المنخفضة والتي تستغرق وقتًا طويلاً للمهنيين في جميع القطاعات والوظائف. لقد كانت الذكاء الاصطناعي التوليدي القوة الدافعة وراء الكثير من عمليات الاعتماد والدمج التي شهدناها في السنوات الأخيرة، وتتراوح حالات الاستخدام من النسخ إلى الترجمة ورقمنة المستندات الورقية. بالنسبة لفرق الإقراض، على سبيل المثال، فإن القدرة على رقمنة واستعلام وإدارة كميات كبيرة من وثائق القروض المعقدة على نطاق واسع، وضمان استفادة التطبيقات اللاحقة من هذه البيانات، تعتبر تحولية.

مع تطور التقنيات الناشئة والقدرات المتقدمة، ستستفيد الاستثمارات الحالية أيضًا. على سبيل المثال، يفتح ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة للابتكار، حيث يمكن للوكيلات أن تتصل بأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن للدردشات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تقدم بحثًا متقدمًا عن المعرفة والبيانات من خلال الاتصال بمختلف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والمصادر الخارجية المعتمدة.

كما أن البروتوكولات الجديدة التي تسمح للوكيلات ونماذج اللغة الكبيرة بالتواصل مع بعضها البعض توسع من إمكانيات الذكاء الاصطناعي. ظهرت بروتوكولان رئيسيان هما بروتوكول الوكيل إلى الوكيل (A2A) وبروتوكول سياق النموذج (MCP). كما يوحي الاسم، تتيح بروتوكولات A2A للوكيلات التواصل والتعاون بشكل مستقل، مما يؤدي إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر اتساعًا وديناميكية. أما MCP فهو إطار يمنح نماذج اللغة الكبيرة القدرة على الوصول إلى أدوات وأنظمة أخرى، مثل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وقواعد البيانات الخارجية، والوكيلات.

مع تقدمنا نحو إنشاء أنظمة كاملة تعتمد على الوكيل، فإن الاستثمار في هذه البروتوكولات ضروري لمؤسسات الخدمات المالية. من خلال فتح وسائل جديدة وآمنة للتواصل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات والمصادر الخارجية للبيانات، يتم تعزيز الابتكار والتعاون بقيادة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.

إنه وقت مثير للخدمات المالية، حيث يحقق الذكاء الاصطناعي مكاسب مذهلة في الإنتاجية للاستخدامات الداخلية، ويعزز المنتجات والخدمات عبر النظام البيئي، من الإقراض إلى أسواق رأس المال.

جميع فروع الخدمات المالية غنية بالبيانات، والبيانات هي الوقود الذي يدفع الذكاء الاصطناعي. لهذا السبب نشهد الآن انفجارًا في عدد شركاء التكنولوجيا والتكنولوجيا المالية المتخصصين في عروض الذكاء الاصطناعي وتعزيز الخدمات المالية بتقنيات متقدمة. العقبة الرئيسية أمام الصناعة هي التكنولوجيا القديمة، لكن التعاون مع هؤلاء الشركاء واعتماد خدمات السحابة يزيد من المرونة ويضمن قدرة المؤسسات المالية على الاستفادة الكاملة من قوة الذكاء الاصطناعي.