لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا كبيرًا في مجال التكنولوجيا المالية من خلال تحسين تحليل البيانات وتعزيز الأمان وإحداث ثورة في خدمة العملاء من خلال روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يُظهر إدخال أدوات الذكاء الاصطناعي المتخصصة، مثل IndexGPT من JP Morgan، التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي في الصناعة. في هذه الأثناء، في حين يحمل الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة، فإن نطاقه الكامل وقيوده لا تزال في طور التطور.
كما هو الحال في العديد من القطاعات الأخرى، غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) الطريقة التي تعمل بها صناعة التكنولوجيا المالية. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:
يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل مجموعات كبيرة من البيانات والحصول بسرعة على رؤى قيمة؛
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات واكتشاف التهديدات الأمنية المحتملة؛
تقدم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجارب مخصصة للعملاء من خلال اقتراح منتجات وخدمات مخصصة.
وقد جعلت هذه التطورات شركات التكنولوجيا المالية أكثر كفاءة ودقة وقدرة على التكيف في خدماتها.
لقد أدى إدخال الذكاء الاصطناعي إلى تحول كبير عن العمليات اليدوية في الماضي، مما أدى إلى تغييرات مدمرة. على سبيل المثال، يخطط جي بي مورغان لإطلاق أداة متخصصة في الذكاء الاصطناعي تسمى IndexGPT ، على غرار ChatGPT. وسوف تركز بشكل خاص على تقديم الخدمات المالية.
وقد قدم جي بي مورغان بالفعل براءة اختراع لهذا المنتج المبتكر.
ما قبل الذكاء الاصطناعي مقابل الأوقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية
لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي بشكل فعال على صناعة التكنولوجيا المالية، من المفيد مقارنة عصر ما قبل الذكاء الاصطناعي مع الأوقات الحالية التي يقودها الذكاء الاصطناعي.
عصر ما قبل الذكاء الاصطناعي
لنأخذ مثالاً: يسعى العميل للحصول على مشورة مالية من شركة استشارات مالية. لكل عميل احتياجات فريدة، ويجب على المستشار المالي تقييم هذه الاحتياجات يدويًا والتوصية بالمنتجات المالية المناسبة.
هذه العملية برمتها تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة. وهو يتضمن فهم متطلبات العميل ومن ثم فحص مجموعة كبيرة من البيانات من المنتجات المالية للعثور على أفضل التطابقات. إن تحليل الأداء والبيانات التاريخية لهذه المنتجات لتحديد مدى ملاءمتها يزيد من التعقيد. وأخيرًا، يستغرق إنشاء تقرير مخصص وتقديمه للعميل قدرًا كبيرًا من الوقت.
في عصر ما قبل الذكاء الاصطناعي، كان المحللون الماليون يمتلكون الخبرة اللازمة ولكنهم كانوا يفتقرون إلى الأدوات اللازمة لتتناسب مع السرعة والكفاءة المطلوبة.
أوقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي
الآن، دعونا نطبق السيناريو أعلاه عندما تستخدم الشركة الاستشارية الذكاء الاصطناعي:
يقوم العميل بالدخول إلى الموقع الإلكتروني للشركة وملء النموذج التفصيلي.
يظهر برنامج chatbot على الفور على موقع الويب ويقدم المساعدة، بعد أن استخرج بالفعل المعلومات الضرورية من النموذج.
يطرح برنامج الدردشة الآلي على العميل أسئلة محددة تتعلق برغبته في المخاطرة، وأمواله الشخصية الحالية، والتفاصيل الأخرى ذات الصلة.
يلتقط برنامج الدردشة الآلية هذه المعلومات ويرسل تفاصيل العميل إلى أحد المستشارين.
يستخدم المستشار أدوات الذكاء الاصطناعي للتحليل السريع والتدقيق في العديد من المنتجات المالية المناسبة للعميل، وإعداد تقرير شامل.
يقوم المستشار بترتيب مكالمة مع العميل لمناقشة التقرير وتقديم التوصيات.
يقبل العميل التوصيات أو يطلب التعديلات.
وبمجرد الانتهاء من ذلك، يتم تسليم التقرير إلى العميل.
لقد أثر إدخال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على سرعة ودقة تحليل البيانات. وهذا بدوره جعل مهمة المستشار أسهل وزاد من موثوقية التقارير. في حين أن خبرة الاستشاري لا تزال ضرورية، فإن تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي يكمل جهودهم بشكل فعال.
لقد أدى الجمع بين الخبرة البشرية والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى إحداث تحول في العملية الاستشارية، مما يجعلها أكثر كفاءة وفعالية لكل من الاستشاريين والعملاء.
اقرا ايضا:التطور القادم للذكاء الاصطناعي؟ LLMs كصانعي الأدوات من هنا
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التكنولوجيا المالية
أمن البيانات
يعد أمن البيانات ذا أهمية قصوى في صناعة التكنولوجيا المالية، حيث يتعامل مع معلومات سرية للغاية. لضمان حماية البيانات الحساسة، يمكن تنفيذ عدة تدابير:
مساعدة Chatbot : يمكن لروبوتات الدردشة مساعدة العملاء في مهام مثل إعادة تعيين كلمة المرور أو إدارة الوصول إلى التطبيق. ومن خلال أتمتة هذه العمليات، يتم تقليل مخاطر الخطأ البشري أو الوصول غير المصرح به.
المصادقة البيومترية : يضيف تنفيذ التعرف على الوجه أو الصوت أو بصمات الأصابع في البرنامج طبقة إضافية من الأمان. تعد طرق المصادقة البيومترية بشكل عام أكثر صعوبة بالنسبة للمتسللين لتجاوزها مقارنة بكلمات المرور التقليدية، لأنها تعتمد على خصائص فيزيائية فريدة.
تعمل هذه الإجراءات الأمنية معًا لتعزيز الحماية الشاملة لبيانات العملاء في صناعة التكنولوجيا المالية. ومن خلال الاستفادة من التقنيات المتقدمة وطرق المصادقة، يمكن للشركات حماية المعلومات الحساسة والتخفيف من مخاطر الوصول غير المصرح به أو خروقات البيانات .
الكشف عن الغش
لا يؤدي الاحتيال المالي، مثل مطالبات التأمين الكاذبة والتحويلات المصرفية غير المصرح بها، إلى خسائر مالية فحسب، بل يضر أيضًا بسمعة المؤسسات المالية. باعتبارها حارسة للأموال العامة وحاملة للبيانات السرية، تعمل المؤسسات المالية في صناعة شديدة التنافسية ولها حصص كبيرة. ونظرًا للكميات الكبيرة من المعاملات التي تتم كل ثانية، فقد يكون تحديد الأنشطة الاحتيالية أمرًا صعبًا.
تقليديا، يعتمد اكتشاف الاحتيال على العمليات اليدوية التي تستغرق وقتا طويلا ومرهقة. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا حاسمًا في اكتشاف الأنشطة الاحتيالية ومنعها في القطاع المالي. ومن خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد السلوكيات والأنماط غير العادية أو غير الطبيعية في المعاملات المالية. عند اكتشاف مثل هذه الحالات الشاذة، يمكن للنظام وضع علامة على هذه المعاملات لإجراء مزيد من التحقيق.
ومن خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تعزيز عمليات العناية الواجبة، وتقليل الخسائر المالية، وحماية سمعتها.
خدمة عملاء أفضل
يعد تلبية توقعات العملاء وتقديم الحلول في الوقت المناسب للاستفسارات أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة للمؤسسات المالية، حيث أصبح لدى العملاء الآن مجموعة واسعة من الخيارات للاختيار من بينها. ومع المخاطر الكبيرة التي تنطوي عليها خدمة العملاء على مدار الساعة، تواجه المؤسسات المالية التحدي المتمثل في معالجة استفسارات العملاء بكفاءة.
وفي هذا السياق، برزت روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كحل قيم للمؤسسات المالية. إن روبوتات الدردشة المدربة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قادرة على الاستجابة لاستفسارات العملاء على الفور وجمع البيانات ذات الصلة لمزيد من المعالجة. تم تدريب روبوتات الدردشة هذه خصيصًا لتحليل مشاعر العملاء بناءً على نبرة ردودهم.
من خلال استخدام تحليل المشاعر، يمكن لروبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي فهم وتفسير المشاعر التي ينقلها العملاء. وهذا يتيح لهم تقديم استجابات أكثر تخصيصًا وتعاطفًا، مما يعزز تجربة العملاء بشكل عام. علاوة على ذلك، يساعد استخدام روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي في تخفيف عبء العمل عن المديرين التنفيذيين لمراكز الاتصال، الذين غالبًا ما يواجهون تراكمًا في الحالات بسبب طبيعة استفسارات العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
IndexGPT: هل هو أكبر مُعطل في مجال التكنولوجيا المالية؟
على غرار التأثير الذي أحدثه ChatGPT عبر مختلف الصناعات بحالات الاستخدام المتنوعة، قام JP Morgan بتطوير IndexGPT، بهدف إحداث تغيير جذري في قطاع الخدمات المالية.
على عكس ChatGPT، تم تصميم IndexGPT خصيصًا لحالات الاستخدام داخل الصناعة المالية. على الرغم من توفر معلومات محدودة حول الأداة، تشير التقارير إلى أنها تركز بشكل أساسي على المساعدة في اختيار المنتجات المالية للعملاء. يتميز البرنامج بالدقة والكفاءة العالية في عملياته.
علق محامي العلامات التجارية جوش جربين قائلاً:
"إنه برنامج ذكاء اصطناعي لاختيار الأوراق المالية. يبدو لي هذا وكأنهم يحاولون إخراج مستشاري المالي من العمل.
على الرغم من عدم الكشف عن تفاصيل محددة حول IndexGPT، فمن المعروف أن الأداة ستستخدم الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع برامج الحوسبة السحابية للمساعدة في اختيار المنتجات المالية الأكثر ملاءمة للعملاء.
الخاتمه
لقد تم بالفعل اعتماد الذكاء الاصطناعي من قبل العديد من المنظمات بقدرات مختلفة، ولكن IndexGPT من JP Morgan لديه القدرة على أن يكون تغييرًا كبيرًا في قواعد اللعبة. من المتوقع أن تقدم أداة الذكاء الاصطناعي عالية الذكاء هذه خدمات مالية دقيقة ومتقدمة مع احتمالية منخفضة للفشل.
ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي في صناعة التكنولوجيا المالية لا يزال في طور التطور، ومن الصعب التنبؤ بنطاقه وقيوده النهائية.
مرحبا بكم في جريدة وموقع كلام فور يو