المصارف العالمية تزيد إستثماراتها في تقنيات الذكاء الإصطناعي بشكل مطرد

الذكاء الإصطناعي.. ثورة في المشهد المصرفي العالمي

في عصر يُهيمن عليه التقدم التكنولوجي، يبرز الذكاء الإصطناعي كقوّة تحويلية تعيد تشكيل مختلف الصناعات، والخدمات المصرفية ليست إستثناءً. وفي السنوات الأخيرة، إستثمرت المصارف في جميع أنحاء العالم بشكل متزايد في تقنيات الذكاء الإصطناعي لتعزيز الكفاءة وتحسين خدمة العملاء وتخفيف المخاطر.

وفق تقارير وتحليلات الصناعة المختلفة، فإن الإستثمار العالمي في الذكاء الإصطناعي من قبل المصارف آخذ في الإرتفاع، مع تخصيص أموال كبيرة لأبحاث الذكاء الإصطناعي وتطويره وتنفيذه. وتؤكد الأموال المتدفقة إلى الذكاء الإصطناعي من المؤسسات المالية وغيرها من المؤسسات على الأولويات الجديدة.

ويتّسم المشهد التنافسي في إستثمارات الذكاء الإصطناعي بين المصارف العالمية بالديناميكية، حيث تتنافس المؤسسات المصرفية للحصول على ميزة تنافسية من خلال إبتكارات الذكاء الاصطناعي. وتُخصّص المصارف مبالغ متفاوتة من الموارد المالية لإستثمارات الذكاء الإصطناعي بناءً على عوامل مثل الوضع في السوق، والأهداف الإستراتيجية، والقدرات التكنولوجية، والاعتبارات التنظيمية. تجدر الإشارة الى وجود فوارق بين الأقاليم الجغرافية الدولية في مستويات الإستثمار في تقنيات الذكاء الإصطناعي من قبل المصارف. فعلى سبيل المثال، تميل البلدان التي تتمتع ببنية تحتية تكنولوجية متقدمة وقطاع مالي قوي، مثل الولايات المتحدة والصين وبعض الدول الأوروبية، إلى الريادة في إستثمار الذكاء الإصطناعي في الخدمات المصرفية. في المقابل، تسعى الإقتصادات الناشئة أيضاً إلى تكثيف إستثماراتها في الذكاء الإصطناعي في مجال الخدمات المصرفية في إطار سعيها جاهدة لتحديث أنظمتها المالية والبقاء قادرة على المنافسة في السوق العالمية.

إستثمارات المصارف في الذكاء الإصطناعي

وفقاً لـ International Data Corp، سوف ترتفع مبيعات البرمجيات والأجهزة والخدمات لأنظمة الذكاء الإصطناعي بنسبة 29 % خلال العام 2024 لتصل إلى 166 مليار دولار، على أن تتجاوز 400 مليار دولار في العام 2027.

ووفقاً لبيانات موقع AltIndex.co، من المتوقع أن تستمر سوق الذكاء الإصطناعي العالمي في النمو بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 17 % في السنوات الأربع المقبلة، وتصل قيمته إلى أكثر من 500 مليار دولار في حلول العام 2027.

وبشكل عام، تستثمر المصارف في مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الإصطناعي، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، روبوتات الدردشة لخدمة العملاء (Chatbots)، والتحليلات التنبؤية لإدارة المخاطر، وخوارزميات الكشف عن الإحتيال، وأنظمة التوصيات الشخصية، وأتمتة العمليات.

وتهدف هذه الإستثمارات إلى الإستفادة من تقنيات الذكاء الإصطناعي لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتعزيز تجارب العملاء وإكتساب مزايا تنافسية في المشهد المالي سريع التطور. من جهة أخرى، تختار بعض المصارف التعاون مع الشركات الناشئة في مجال الذكاء الإصطناعي أو شركات التكنولوجيا أو المؤسسات البحثية لتسريع إبتكار الذكاء الإصطناعي وتنفيذه، حيث تُمكّن الشراكات المصارف من الوصول إلى أحدث الحلول والخبرات والموارد في مجال الذكاء الإصطناعي مع تعزيز ثقافة الإبتكار والتعاون داخل الصناعة. وفعلاً، قامت المصارف العالمية بزيادة إستثماراتها في تقنيات الذكاء الإصطناعي بشكل مطّرد على مدى السنوات العديدة الماضية، وتشمل هذه الإستثمارات مجموعة واسعة من المبادرات، بما في ذلك البحث والتطوير، والإستحواذ على شركات الذكاء الإصطناعي الناشئة، وتنفيذ الحلول التي تعتمد على الذكاء الإصطناعي، والشراكات مع شركات التكنولوجيا. كما أعلن العديد من المصارف العالمية الكبرى عن مبادرات مهمة في مجال الذكاء الإصطناعي تهدف إلى الإستفادة من الذكاء الإصطناعي لتحويل جوانب مختلفة من عملياتها، وتتضمّن هذه المبادرات إلتزامات مالية كبيرة لتمويل أبحاث الذكاء الإصطناعي، وتطوير البنية التحتية، وإكتساب المواهب، والمشاريع التجريبية عبر وحدات الأعمال المختلفة. وبحسب تقرير لوكالة ستاندرد أند بورز، فإن المصارف وشركات الخدمات المالية هي أكبر المستخدمين لتطبيقات الذكاء الإصطناعي، مع حصّة سوقية تبلغ نحو 20 %. وعلى سبيل المثال، يُنفق بنك جي بي مورغان، وهو أكبر بنك في الولايات المتحدة، أكثر من 15 مليار دولار سنوياً على التكنولوجيا.

مجالات الإستفادة من الذكاء الإصطناعي في المصارف

يُمكن أن يكون لإعتماد الذكاء الإصطناعي في العمليات تأثير عميق على إنتاجية المصارف وكفاءتها وربحيتها، من خلال تمكين الأتمتة والتحسين والإبتكار عبر مختلف الوظائف. وعليه، تستفيد المصارف من الإستثمار في الذكاء الإصطناعي في مجالات متعدّدة منها على سبيل المثال، لا الحصر، كالتالي:

أولاً. أتمتة المهام الروتينية Automation of Routine Tasks: يُمكن لتقنيات الذكاء الإصطناعي، مثل أتمتة العمليات الروبوتية (Robotic Process Automation – RPA)، أتمتة المهام المتكررة والمستهلكة للوقت في العمليات المصرفية، مثل إدخال البيانات ومعالجة المستندات ومعالجة المعاملات. ومن خلال أتمتة المهام الروتينية، يُمكن للمصارف تقليل الأخطاء اليدوية، وتقليل أوقات المعالجة، وتحرير الموظفين للتركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى التي تتطلب الحكم البشري والإبداع.

ثانياً. تحسين العمليات: يُمكن للخوارزميات المعتمدة على الذكاء الإصطناعي، تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد أوجُه القصور والإختناقات وفرص التحسين في العمليات المصرفية. وعبر تحسين العمليات، يُمكن للمصارف تبسيط سير العمل، والقضاء على التكرار، وتعزيز تخصيص الموارد، مما يؤدي إلى أوقات تسليم أسرع، وخفض التكاليف، وتحسين الأداء التشغيلي.

 ثالثاً. تجارب العملاء المحسنة Enhanced Customer Experiences: أصبحت روبوتات الدردشة (AI-powered chatbots) والمساعدون الإفتراضيون (Virtual assistants) الذين يعملون بالذكاء الإصطناعي، أدوات لا غنى عنها للمصارف في جميع أنحاء العالم، حيث تُوفر للعملاء مساعدة شخصية على مدار الساعة.

ومن خلال معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)  وخوارزميات التعلُّم الآلي (Machine Learning Algorithms) تُقدم أنظمة الذكاء الإصطناعي هذه، توصيات مخصّصة وحلّ الإستفسارات وتبسيط عمليات إدارة الحساب. والنتيجة هي زيادة رضى العملاء، وتحسين المشاركة، وزيادة الولاء، وتعزيز العلاقات القوية بين المصارف وعملائها.

وعلى سبيل المثال، تستخدم شركة Amundi، التي يقع مقرها في باريس، وتدير نحو 2 تريليون يورو من الأصول، أدوات قائمة على الذكاء الإصطناعي لتخصيص المحافظ لبعض عملائها الذين يزيد عددهم عن 100 مليون من خلال السؤال عن تفضيلاتهم حيال المخاطر، حيث تساعد الإستجابات في تشكيل المحافظ وتوفر مقياساً للمشاعر في الوقت الفعلي(Real-time sentiment gauge).

رابعاً. الإدارة المتقدمة للمخاطر وإكتشاف الإحتيال: تُحدث خوارزميات الذكاء الإصطناعي ثورة في ممارسات إدارة المخاطر في الخدمات المصرفية، من خلال تمكين التحليل في الوقت الفعلي لكميات هائلة من بيانات المعاملات. ويُمكن لنماذج التعلم الآلي إكتشاف الأنشطة الإحتيالية بدقة غير مسبوقة، وتحديد الأنماط المشبوهة والشاذة (Anomalies) التي تتجنّب الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد. علاوة على ذلك، تعمل التحليلات التنبؤية المعتمدة على الذكاء الإصطناعي على تمكين المصارف من تقييم مخاطر الإئتمان، والتنبؤ بإتجاهات السوق، وتحسين إستراتيجيات الإستثمار، وبالتالي تعزيز عمليات صنع القرار وحماية الأصول المالية، وتعزيز الإستقرار المالي.

ونشير هنا الى أن لجنة بازل للرقابة المصرفية شدّدت على أن الذكاء الإصطناعي يُمكن أن يجعل الإقراض أكثر كفاءة في إتخاذ القرارات الإئتمانية وفي إحباط عمليات غسيل الأموال.

خامساً. الكفاءة التشغيلية وخفض التكاليف: تعمل تقنيات الذكاء الإصطناعي على تعزيز الكفاءة التشغيلية في الخدمات المصرفية من خلال الأتمتة وتحسين العمليات. تعمل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على أتمتة المهام المتكررة، مما يُقلل الأخطاء اليدوية ويُسرّع أوقات معالجة المعاملات. بالإضافة إلى ذلك، تعمل الخوارزميات المدعومة بالذكاء الإصطناعي على تحسين تخصيص الموارد، وتعزيز إدارة سير العمل، وتقليل تكاليف التشغيل. ومن خلال تبسيط العمليات الداخلية، يُمكن للمصارف تخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية، وتحسين الإنتاجية، وتخصيص المزيد من الموارد للإبتكار والمبادرات التي تركز على العملاء. ومن خلال خفض تكاليف العمالة اليدوية، وتقليل أوجُه القصور التشغيلية، وتخفيف المخاطر، تستطيع المصارف تخصيص الموارد بشكل أكثر إستراتيجية لدفع النمو والإبتكار. وبشكل عام، فإن إعتماد الذكاء الإصطناعي في العمليات يُمكّن المصارف من تعزيز الإنتاجية وتبسيط العمليات وتحسين تجارب العملاء وزيادة الربحية في مشهد مالي ديناميكي وتنافسي بشكل متزايد.

سادساً. التحليلات التنبؤية ودعم القرار: يُمكن للتحليلات التنبؤية المعتمدة على الذكاء الإصطناعي التنبؤ بسلوك العملاء وإتجاهات السوق ونتائج الأعمال، مما يُوفر للمصارف رؤى قيّمة لإتخاذ القرار. من خلال تسخير قوة الذكاء الإصطناعي لدعم القرار، يُمكن للمصارف إتخاذ قرارات أكثر إستنارة وقائمة على البيانات، وتحسين إستراتيجيات الإستثمار، وتحديد فرص النمو والإبتكار. وعلى سبيل المثال، يستخدم البنك المركزي الأوروبي الذكاء الإصطناعي لتطبيقات مثل أتمتة تصنيف البيانات من 10 ملايين شركة وهيئة حكومية، ومسح مواقع الانترنت لتتبع أسعار المنتجات في الوقت الفعلي. كما أنه يستخدم التكنولوجيا لمساعدة الهيئات الاشرافية على المصارف في العثور على القصص الإخبارية والتقارير الإشرافية وملفات الشركات وتحليلها.

التحديات الناجمة عن إستخدام الذكاء الإصطناعي  في المصارف

في حين أن إعتماد الذكاء الإصطناعي في المصارف يقدم فوائد عديدة، فإنه يطرح أيضاً العديد من التحدّيات، وفي مقدمها:

أولاً. جودة البيانات وتكاملها: يجب على المصارف التأكد من جودة ودقة وسلامة البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الإصطناعي، مما قد يتطلب تنقية البيانات وتطبيعها وتكاملها من مصادر مختلفة.

ثانياً. مخاطر الأمن السيبراني: قد تكون أنظمة الذكاء الإصطناعي عرضة للتهديدات السيبرانية، بما في ذلك الهجمات، وإنتهاكات البيانات، والتحيُّزات الخوارزمية (Algorithmic biases)، مما يسلّط الضوء على الحاجة إلى تدابير قوية للأمن السيبراني لحماية المعلومات المالية الحساسة والحفاظ على الثقة مع العملاء.

ثالثاً. فجوة المواهب والمهارات: تُواجه المصارف تحديات في جذب المواهب ذات الخبرة في مجال الذكاء الإصطناعي وعلوم

البيانات والتعلم الآلي والإحتفاظ بها، حيث يفوق الطلب على المهنيين المهرة العرض، مما يؤدي إلى نقص المواهب وفجوات المهارات.

رابعاً. إدارة التغيير: يتطلّب إعتماد الذكاء الإصطناعي تغيُّرات ثقافية وتنظيمية، بما في ذلك تدريب الموظفين، وقبول أصحاب المصلحة، ومواءمة العمليات التجارية مع سير العمل القائم على الذكاء الإصطناعي، والتي قد تواجه مقاومة وقصوراً داخل المصرف.

خامساً. الإمتثال التنظيمي: تعمل المصارف في بيئة شديدة التنظيم، ويثير إعتماد الذكاء الاصطناعي مخاوف حيال الإمتثال للوائح خصوصية البيانات، والمبادئ التوجيهية الأخلاقية، والمتطلبات التنظيمية، مما يستلزم الرقابة والحوكمة الدقيقة. ويصاحب إعتماد الذكاء الإصطناعي في المصارف تحديات تنظيمية مختلفة بسبب الطبيعة الحساسة للخدمات المالية والمخاطر المحتملة المرتبطة بتقنيات الذكاء الإصطناعي.

في ما يلي بعض التحديات التنظيمية الرئيسية:

• خصوصية وأمن البيانات: يعتمد الذكاء الإصطناعي في الخدمات المصرفية بشكل كبير على كميات كبيرة من بيانات العملاء لتدريب نماذج التعلم الآلي ووضع التنبوءات. تفرض لوائح خصوصية البيانات الصارمة متطلبات صارمة على جمع البيانات الشخصية وتخزينها ومعالجتها. لذلك، يجب على المصارف التأكد من الإمتثال لهذه اللوائح لحماية خصوصية العملاء ومنع إختراق البيانات.

• الإقراض العادل وعدم التمييز: يجب أن تلتزم خوارزميات الذكاء الإصطناعي المستخدمة في تسجيل الإئتمان وقرارات الإقراض بقوانين ولوائح الإقراض العادل لمنع التمييز على أساس الخصائص المحمية مثل العرق أو الجنس.

• الشفافية وقابلية الشرح: تطلب الهيئات التنظيمية من المصارف توفير الشفافية وقابلية التفسير في عمليات صنع القرار المعتمدة على الذكاء الإصطناعي لضمان المساءلة وتخفيف المخاطر. وعليه، يجب أن تكون المصارف قادرة على شرح كيفية وصول نماذج الذكاء الإصطناعي إلى إستنتاجاتها، ولا سيما في المجالات الحيوية مثل الموافقات الإئتمانية وتقييم المخاطر.

قد يكون تحقيق الشفافية وقابلية التفسير أمراً صعباً، خاصة مع خوارزميات الصندوق الأسود المعقدة للذكاء الإصطناعي (Complex black-box AI algorithms).

• التحقُّق من صحّة وحوكمة النموذج (Model Validation and Governance): تفرض المبادئ التوجيهية التنظيمية عمليات صارمة للتحقق من صحة النماذج والحوكمة لتقييم دقة وموثوقية واستقرار نماذج الذكاء الإصطناعي المنتشرة في العمليات المصرفية. يجب على المصارف إنشاء أطر قوية لإدارة المخاطر النموذجية والتحقق من صحتها والمراقبة المستمرة للإمتثال للمتطلبات التنظيمية وضمان نزاهة عملية صنع القرار القائمة على الذكاء الإصطناعي.

• الأمن السيبراني والمرونة التشغيلية (Cybersecurity and Operational Resilience):

 يؤدي دمج تقنيات الذكاء الإصطناعي في العمليات المصرفية إلى ظهور مخاطر ونقاط ضعف جديدة تتعلق بالأمن السيبراني والتي يجب معالجتها لحماية الأنظمة المالية وبيانات العملاء. وتطلب السلطات التنظيمية من المصارف تنفيذ تدابير قوية للأمن السيبراني وضمان المرونة التشغيلية لمقاومة التهديدات السيبرانية وفشل الأنظمة والهجمات الضارة التي تستهدف أنظمة الذكاء الإصطناعي.

• الإستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الإصطناعي: تشدّد الجهات الرقابية على أهمية الإستخدام الأخلاقي والمسؤول للذكاء الإصطناعي في الخدمات المصرفية لدعم ثقة المستهلك وتعزيز العدالة وحماية القيم المجتمعية. لذلك يجب أن تلتزم المصارف المبادئ الأخلاقية والمبادئ التوجيهية التي تحكم أخلاقيات الذكاء الإصطناعي، مثل العدالة والمساءلة والشفافية والمسؤولية.

خلاصة

في المحصّلة، يشهد المشهد المصرفي العالمي تحوُّلاً عميقاً مدفوعاً بالإعتماد الواسع النطاق على الذكاء الإصطناعي، فمن تجارب العملاء الشخصية إلى حلول إدارة المخاطر المتقدمة، يُحدث الذكاء الإصطناعي ثورة في الممارسات المصرفية التقليدية، ويُعزز الكفاءة التشغيلية والإبتكار. ولكن مع تبنّي المصارف لتقنيات الذكاء الإصطناعي، يجب عليها التعامل مع التعقيدات التنظيمية والإعتبارات الأخلاقية لضمان نشر الذكاء الإصطناعي بشكل مسؤول وأخلاقي. وبالنظر إلى المستقبل، فإن التطوُّر المستمر للذكاء الإصطناعي يَعِد بإعادة تشكيل الصناعة المصرفية، وتمكين المصارف من تقديم خدمات محسّنة، وتخفيف المخاطر، والتكيُّف مع المتطلّبات الديناميكية للعصر الرقمي.

ويتطلّب تحقيق التوازن بين مزايا وعيوب الذكاء الإصطناعي في المصارف إتباع نهج شامل يعطي الأولوية للنشر المسؤول للذكاء الإصطناعي، وتخفيف المخاطر، والإعتبارات الأخلاقية. ومن خلال تعظيم فوائد الذكاء الإصطناعي مع تخفيف مخاطره، يُمكن للمصارف تسخير القوة التحويلية للذكاء الإصطناعي لدفع الإبتكار وتحسين الكفاءة وتقديم تجارب متفوقة للعملاء مع الحفاظ على الثقة والنزاهة والإمتثال داخل النظام المصرفي. كما تتطلب معالجة التحدّيات التنظيمية الناجمة عن إستخدامات الذكاء الإصطناعي بذل جهود إمتثال إستباقية، والتعاون مع السلطات التنظيمية، والإستثمار في التكنولوجيا التنظيمية (RegTech)، والمراقبة المستمرة للتطورات التنظيمية لضمان أن إعتماد الذكاء الإصطناعي في المصارف يتم بطريقة متوافقة ومسؤولة وأخلاقية.