تأثير الذكاء الاصطناعي على البنوك المركزية: السياسات النقدية وعمليات صنع القرار

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير كيفية قيام البنوك المركزية بوضع السياسات النقدية وتنفيذها. وبفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات البيانات الضخمة واستخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية، يمكن للبنوك المركزية اتخاذ قرارات أكثر دقة وفي الوقت المناسب بشأن السياسات. يتعمق هذا المقال في تأثير الذكاء الاصطناعي على السياسات النقدية للبنوك المركزية وعمليات اتخاذ القرارات، بما في ذلك دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز السياسة النقدية وإدارة العملات الرقمية والتطبيقات والتحديات التي تواجهها البنوك المركزية في العالم الحقيقي في هذا العصر الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

الوجبات الرئيسية

• يُحدِث الذكاء الاصطناعي تحولاً في القطاع المالي من خلال تمكين التحليلات التنبؤية والتداول الآلي وخدمة العملاء المحسنة، ومن المتوقع أن تصل قيمة أنظمة الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي إلى 97 مليار دولار بحلول عام 2027.
• تعمل البنوك المركزية بشكل متزايد على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز السياسة النقدية، وإدارة العملات الرقمية للبنوك المركزية، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وهو ما يتجسد في مشاريع مثل خطة عمل البنك المركزي الأوروبي للذكاء الاصطناعي ومبادرات مركز الابتكار التابع لمصرف التسويات الدولية.
• في حين أن الذكاء الاصطناعي يقدم العديد من الفوائد للبنوك المركزية، بما في ذلك زيادة الكفاءة وإدارة المخاطر وتوفير كبير في التكاليف، إلا أنه يطرح أيضًا تحديات مثل قضايا جودة البيانات والتحيز والمخاوف الأخلاقية ومخاطر الأمن السيبراني.
• تعد أطر حوكمة البيانات القوية ضرورية لضمان جودة وموثوقية البيانات المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي.

فهم الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي

لقد انتقل الذكاء الاصطناعي من كونه مفهومًا مستقبليًا إلى حقيقة واقعة تعيد تشكيل النظام المالي بوتيرة سريعة. ويشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة من التقنيات، بما في ذلك أنظمة التعلم الآلي المستندة إلى البيانات والنُهج القائمة على القواعد، والتي تُمكِّن الآلات من محاكاة الذكاء البشري، مثل التفكير وحل المشكلات. في القطاع المالي، يتمتع الذكاء الاصطناعي بقوة خاصة في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة للتنبؤ بالاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة، مما يجعله أداة لا تقدر بثمن للمؤسسات المالية والأسواق.

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل التراكم المستمر للبيانات عبر الإنترنت إلى منتجات ذات قيمة اقتصادية من خلال تحليلات معقدة، مما يؤثر بشكل كبير على العلاقات المالية والنقدية.

يشهد اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي في قطاع الخدمات المالية زيادة كبيرة. من المتوقع أن تتضاعف مبيعات أنظمة الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي بأكثر من الضعف بحلول عام 2027، لتصل إلى 97 مليار دولار، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 29%. يؤكد هذا النمو على الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي في الوساطة المالية والأثر التحويلي الذي يُحدثه على القطاع المالي. بدءًا من تحسين خدمة العملاء إلى تحسين استراتيجيات التداول، بما في ذلك التداول الخوارزمي، يعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل المشهد المالي.

الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل

في القطاع المالي، يبرز الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي كعامل مغير لقواعد اللعبة. تساعد التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي المؤسسات المالية على التنبؤ باتجاهات السوق وسلوك العملاء بدقة غير مسبوقة. وتُعد هذه القدرة بالغة الأهمية للاستقرار المالي، حيث تتيح للمؤسسات اتخاذ قرارات استباقية استنادًا إلى رؤى قائمة على البيانات. يُعد التداول الآلي تطبيقًا هامًا آخر للذكاء الاصطناعي، حيث تقوم الخوارزميات بتحليل بيانات السوق وتنفيذ الصفقات بناءً على معايير محددة مسبقًا، مما يؤدي إلى تحسين استراتيجيات التداول وتقليل الأخطاء البشرية.

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في خدمة العملاء في قطاع الخدمات المالية بعدة طرق:

• توفر روبوتات الدردشة الآلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي دعم العملاء على مدار الساعة، مما يؤدي إلى تبسيط تفاعلات العملاء وتعزيز تجربة العملاء بشكل عام.
• يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في إدارة المخاطر من خلال تحديد المخاطر المحتملة واقتراح استراتيجيات التخفيف من المخاطر، وبالتالي حماية النظام المالي.
• لا يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي إلى تحسين الكفاءة فحسب، بل يساهم أيضًا في استقرار الأسواق المالية ومتانتها.
• يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز الوساطة المالية من خلال تحسين العمليات التي تسهل من خلالها المؤسسات المالية تدفق الأموال بين المدخرين والمقترضين، مما يضمن تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة.

دور الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية

تستخدم البنوك المركزية الذكاء الاصطناعي لتعزيز جوانب متنوعة من عملياتها، بدءًا من تحسين السياسة النقدية إلى إدارة العملات الرقمية للبنوك المركزية (CBDCs). إن قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة مجموعات البيانات الضخمة وضمان جودة البيانات من خلال التحليلات في الوقت الحقيقي تجعله أداة لا تقدر بثمن بالنسبة للبنوك المركزية. على سبيل المثال، يستخدم البنك المركزي الأوروبي (ECB) الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة مجموعات البيانات وتعزيز العمليات الإحصائية، مما يتيح اتخاذ قرارات أكثر دقة وفي الوقت المناسب بشأن السياسات. وقد أصبح استخدام نماذج التعلم الآلي لمهام مثل التنبؤ بالتضخم والتنبؤ الآني شائعًا بشكل متزايد بين البنوك المركزية.

يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة اقتصادية من خلال تحويل البيانات إلى رؤى قيّمة للبنوك المركزية، والتي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على العلاقات المالية والنقدية.

يمتد دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية إلى ما هو أبعد من صياغة السياسات. فمبادرات مثل Aurora وRaven التي يقودها مركز الابتكار التابع لبنك التسويات الدولية تبحث في تطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة المعاملات الرقمية وتعزيز المرونة السيبرانية. وتسلط هذه المبادرات الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحويل الاقتصاد الرقمي من خلال جعل المعاملات أكثر أمانًا وكفاءة.

سوف تتعمق الأقسام الفرعية التالية في كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي للسياسة النقدية، ودور الذكاء الاصطناعي في البنوك المركزية ودراسات الحالة الواقعية للبنوك المركزية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

تعزيز السياسة النقدية

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي نهج البنوك المركزية تجاه السياسة النقدية. فمن خلال تحديد الأنماط في البيانات الاقتصادية بفعالية أكبر من الأساليب التقليدية، يعزز الذكاء الاصطناعي دقة قرارات السياسة النقدية، مما يولد قيمة اقتصادية كبيرة من خلال قدراته في تحليل البيانات. تسمح القدرة على إجراء تحليل في الوقت الحقيقي للمؤشرات الاقتصادية للبنوك المركزية باتخاذ قرارات أكثر دقة في الوقت المناسب وفي مجال الاقتصاد النقدي. ونماذج التعلم الآلي بارعة بشكل خاص في التعامل مع الجوانب غير الخطية في البيانات، وهو أمر ضروري لمهام مثل التنبؤ بالتضخم والتنبؤ بالتجارة العالمية.

على سبيل المثال، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل موظفي البنك المركزي الأوروبي للتنبؤ بالتضخم، باستخدام تقنيات مثل البحث في بيانات الأسعار على شبكة الإنترنت واستخدام نماذج لغوية كبيرة لتصنيف البيانات. يساعد هذا التحليل في الوقت الحقيقي في اتخاذ قرارات السياسة العامة التي تستجيب للظروف الاقتصادية الحالية، وبالتالي زيادة كفاءة وفعالية العمليات المصرفية المركزية. كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي في العمليات الإحصائية يعزز من جودة البيانات الاقتصادية وموثوقيتها، مما يدعم أطر سياسات أكثر قوة.

الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية للبنوك المركزية (CBDCs)

يطرح تطوير وإدارة العملات الرقمية للبنوك المركزية والمعاملات الرقمية للبنوك المركزية تحديات وفرصاً جديدة للبنوك المركزية، حيث يؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في هذا المجال. وتستخدم مشاريع مثل Aurora وRaven من قبل مركز الابتكار التابع لبنك التسويات الدولية الذكاء الاصطناعي لمعالجة القضايا المتعلقة بالعملات الرقمية للبنوك المركزية والمعاملات الرقمية، مما يضمن اقتصادات رقمية آمنة وفعالة.

يوضح استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه المشاريع قدرته على:

• تعزيز أمان المعاملات الرقمية وكفاءتها
• تحسين دقة وسرعة معالجة المعاملات
• كشف الأنشطة الاحتيالية ومنعها
• توفير المراقبة والتحليل في الوقت الفعلي للمعاملات الرقمية

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تشكيل مستقبل عملات البنوك المركزية الرقمية والاقتصادات الرقمية، مما يوفر إمكانيات جديدة للبنوك المركزية لإنشاء أنظمة مالية أكثر أمانًا وكفاءة.

يعد توافر البيانات وحوكمتها عاملين رئيسيين لتمكين الاستخدام الفعال للذكاء الاصطناعي في إدارة عملات البنوك المركزية الرقمية. يجب على البنوك المركزية ضمان وجود أطر قوية لحوكمة البيانات للاستفادة من الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في هذا المجال. ومع تزايد انتشار العملات الرقمية، سيكون دمج الذكاء الاصطناعي ضروريًا لإدارة تعقيدات المعاملات الرقمية وضمان استقرار النظام المالي.

دراسات الحالة

تقدم دراسات الحالة العملية رؤى قيمة حول كيفية استفادة البنوك المركزية من الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها. وقد وضع البنك المركزي الأوروبي (ECB) خطة عمل للذكاء الاصطناعي تهدف إلى تسهيل اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية لدعم مختلف المهام، بما في ذلك تصنيف البيانات والتحليل الاقتصادي والتواصل. على سبيل المثال، يستخدم البنك المركزي الأوروبي الذكاء الاصطناعي في أتمتة تصنيف البيانات، وكشط المواقع الإلكترونية للحصول على أسعار المنتجات في الوقت الحقيقي، ومساعدة المشرفين على البنوك في العثور على الأخبار وإيداعات الشركات وتحليلها.

وقد أظهرت نماذج التعلم الآلي التي يستخدمها موظفو البنك المركزي الأوروبي للتنبؤ بالتضخم في منطقة اليورو نتائج واعدة، وغالبًا ما تتفوق على طرق التنبؤ التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتنظيف البيانات غير المنظمة، مما يسهل على البشر فهمها وتحليلها. توضح هذه الأمثلة التأثير الكبير للذكاء الاصطناعي على العمليات المصرفية المركزية، مما يعزز دقة وكفاءة التحليلات الاقتصادية وعمليات صنع القرار.

فوائد الذكاء الاصطناعي للبنوك المركزية

يؤدي تبني الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق فوائد لا حصر لها للبنوك المركزية، لا سيما تعزيز كفاءتها التشغيلية وقدراتها على إدارة المخاطر وفعالية التكلفة. فباستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للبنوك المركزية معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة، مما يتيح عمليات اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفي الوقت المناسب. من خلال أتمتة المهام المتكررة، يسمح الذكاء الاصطناعي للموارد البشرية بالتركيز على الأنشطة الأكثر تعقيدًا واستراتيجية، وبالتالي زيادة الإنتاجية.

يحول الذكاء الاصطناعي أيضًا البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يخلق قيمة اقتصادية كبيرة للعمليات المصرفية المركزية.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في تحسين الاستقرار المالي من خلال:

• تعزيز تقييمات المخاطر والتخطيط الرأسمالي
• تحليل مجموعات البيانات الضخمة وتحديد المخاطر المحتملة
• تمكين البنوك المركزية من اتخاذ تدابير استباقية لحماية النظام المالي
• تقليل التكاليف التشغيلية عن طريق تقليل الحاجة إلى

زيادة الكفاءة

تتمثل إحدى أهم الفوائد الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي للبنوك المركزية في تعزيز الكفاءة التشغيلية. حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين كفاءة العمليات الإحصائية للبنوك المركزية من خلال تحسين جودة مجموعات البيانات وتمكين المعالجة السريعة لكميات كبيرة من البيانات. على سبيل المثال، تساعد النماذج اللغوية الكبيرة البنوك المركزية في إدارة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وفعالية.

من خلال أتمتة المهام الروتينية، يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك المركزية بالطرق التالية:

• تقليل معدلات الخطأ
• تحسين الدقة التشغيلية
• السماح للعاملين البشريين بالتركيز على أنشطة أكثر تعقيدًا وإبداعًا

وفورات في التكاليف

كما أن إمكانية تحقيق وفورات في التكاليف التي يوفرها الذكاء الاصطناعي تمثل فائدة كبيرة أخرى للبنوك المركزية. فمن خلال أتمتة مختلف المهام، يقلل الذكاء الاصطناعي من الحاجة إلى التدخلات اليدوية، وبالتالي خفض التكاليف التشغيلية. وتساعد الأتمتة من خلال الذكاء الاصطناعي على تحسين المهام الروتينية والمتكررة، مما يؤدي إلى توفير كبير في التكاليف. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عمليات جمع البيانات ونشرها، مما يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى التدخل البشري.

يمكن أن يؤدي تطبيق الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي في البنوك المركزية إلى تخفيضات كبيرة في النفقات التشغيلية. إن القدرة على تقليل تكاليف العمليات اليدوية وتبسيط العمليات تجعل من الذكاء الاصطناعي أداة قيّمة لتعزيز فعالية العمليات المصرفية المركزية من حيث التكلفة. يمكن إعادة توجيه هذه الوفورات في التكاليف نحو المزيد من المبادرات الاستراتيجية، مما يساهم بشكل أكبر في زيادة كفاءة البنوك المركزية وفعاليتها بشكل عام.

مخاطر وتحديات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية

على الرغم من الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية، إلا أن دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية ينطوي أيضًا على العديد من المخاطر والتحديات. يتمثل أحد الشواغل الهامة في جودة البيانات المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي. فالبيانات ذات الجودة الرديئة يمكن أن تؤدي إلى تنبؤات مضللة أو ضارة، مما يستلزم وجود أطر قوية لحوكمة البيانات لضمان موثوقية البيانات. وبالإضافة إلى ذلك، فإن الاعتماد على عدد قليل من مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي يزيد من مخاطر الاعتماد على طرف ثالث بالنسبة للمؤسسات المالية.

التحدي الكبير الآخر هو إمكانية التحيز والمخاوف الأخلاقية في نشر الذكاء الاصطناعي. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تعكس التحيزات الموجودة في بيانات التدريب وتديمها، مما يشكل مخاطر اتخاذ قرارات غير عادلة وتمييز خوارزمي. وعلاوة على ذلك، فإن طبيعة "الصندوق الأسود" لنماذج الذكاء الاصطناعي، حيث لا تتسم عملية اتخاذ القرار بالشفافية، تزيد من المخاوف الأخلاقية وتعقّد المساءلة.

كما تشكل مخاطر الأمن السيبراني، بما في ذلك المخاطر النظامية التي يشكلها الذكاء الاصطناعي، تهديدًا كبيرًا، حيث يقدم الذكاء الاصطناعي نقاط ضعف جديدة مثل هجمات الحقن الفوري وهجمات تسميم البيانات.

مشكلات جودة البيانات

تُعد جودة البيانات مسألة بالغة الأهمية بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية. فالنماذج التي يتم تدريبها على بيانات ذات جودة رديئة يمكن أن تنتج تنبؤات مضللة أو ضارة، مما يجعل أطر حوكمة البيانات القوية أمرًا ضروريًا. وتحتاج البنوك المركزية إلى ضمان جودة وموثوقية البيانات المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي لتجنب المخاطر المحتملة. تتفوق نماذج التعلم الآلي في فرض هيكلية على البيانات غير المنظمة، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للبنوك المركزية.

لمعالجة قضايا جودة البيانات، يجب على البنوك المركزية الاستثمار في أطر قوية لحوكمة البيانات تضمن دقة واكتمال وموثوقية البيانات المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي. يعد هذا الاستثمار أمرًا حيويًا للحفاظ على سلامة عمليات صنع القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي وضمان أن تكون الرؤى الناتجة جديرة بالثقة وقابلة للتنفيذ.

التحيز والمخاوف الأخلاقية

تشمل التحديات الكبيرة في نشر الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية التحيز والمخاوف الأخلاقية. يمكن أن تعكس نماذج الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة في البيانات التي يتم تدريبها عليها وتديمها. وهذا ينطوي على مخاطر اتخاذ قرارات غير عادلة وتمييز خوارزمي، مما قد يؤدي إلى تفاقم أوجه عدم المساواة القائمة. يجب أن تكون البنوك المركزية متيقظة لاحتمالية التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وأن تسعى جاهدة لضمان العدالة والمساواة في عمليات صنع القرار.

وتزيد طبيعة "الصندوق الأسود" لنماذج الذكاء الاصطناعي، حيث لا تتسم عملية اتخاذ القرار بالشفافية، من تعقيد هذه المخاوف الأخلاقية. إن الافتقار إلى إمكانية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل من الصعب مساءلة أنظمة الذكاء الاصطناعي عن قراراتها. ولمعالجة هذه القضايا، تحتاج البنوك المركزية إلى إعطاء الأولوية للشفافية وتطوير آليات لفهم وشرح كيفية توصل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجاتها. هذه الشفافية أمر بالغ الأهمية للحفاظ على ثقة الجمهور وضمان نشر الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي في البنوك المركزية.

مخاطر الأمن السيبراني

كما أن دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية يُدخل مخاطر جديدة على الأمن السيبراني. على سبيل المثال، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي عُرضة لهجمات الحقن الفوري، حيث يقوم المهاجمون بإنشاء مدخلات مصممة لجعل النماذج تتصرف بطرق غير مقصودة. بالإضافة إلى ذلك، تشكل هجمات تسميم البيانات، حيث تتلاعب الكيانات الخبيثة ببيانات التدريب، تهديدات كبيرة لسلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي. تؤكد مخاطر الأمن السيبراني هذه على الحاجة إلى تدابير أمنية قوية لحماية نماذج الذكاء الاصطناعي وبياناته.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تعزيز المرونة الإلكترونية من خلال المساعدة في الكشف المبكر عن الأنشطة الاحتيالية. على سبيل المثال، يستكشف مشروع Aurora الذي ينفذه مركز الابتكار التابع لمصرف التسويات الدولية استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن أنشطة غسل الأموال من بيانات المدفوعات. وبالمثل، يستخدم مشروع Raven الذكاء الاصطناعي لتعزيز المرونة السيبرانية للبنوك المركزية. وبينما يقدم الذكاء الاصطناعي مخاطر جديدة للأمن السيبراني، فإنه يوفر أيضًا أدوات قوية لتعزيز دفاعات الأمن السيبراني وحماية النظام المالي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية

يحمل الذكاء الاصطناعي التوليدي مستقبلًا واعدًا في مجال الخدمات المصرفية المركزية، مع وجود أوجه تشابه محتملة مع التطورات التكنولوجية التاريخية مثل المحرك البخاري والكهرباء من حيث تأثيرها التحويلي. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تعزيز الإنتاجية والتأثير على سوق العمل وتحسين الاستقرار المالي تجعله أداة مهمة للبنوك المركزية. ومع ذلك، فإن سرعة تبني الذكاء الاصطناعي وانتشاره في مختلف القطاعات سيؤثر بشكل كبير على تأثيره الإجمالي على الإنتاجية.

إن إمكانية أن يحل الذكاء الاصطناعي محل العمالة البشرية ويكملها يؤدي إلى حالة من عدم اليقين فيما يتعلق بتأثيره العام على العمالة. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من الإنتاجية بشكل كبير، فإن آثاره الأوسع نطاقًا على أسواق العمل والاستقرار المالي تحتاج إلى دراسة متأنية. ستستكشف الأقسام الفرعية التالية التطورات التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي وآثارها الأوسع نطاقًا على الخدمات المصرفية المركزية.

التطورات التكنولوجية

تمثل التطورات التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة، خطوات كبيرة في هذا المجال. فالذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي ينشئ محتوى شبيهًا بالبشر، لديه القدرة على إحداث ثورة في مختلف جوانب الخدمات المصرفية المركزية. ويجري الآن استخدام النماذج اللغوية الكبيرة للتعامل مع مصادر البيانات غير التقليدية مثل النصوص والصور والصوت، مما يعزز من قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يمكن لهذه التطورات التكنولوجية أن ترفع الإنتاجية بشكل كبير من خلال العمل كمساعدين في الترميز، وتشغيل المصانع الذكية المستقلة، وتقديم تحليلات اقتصادية في الوقت الفعلي. يمكن أن يؤدي دمج هذه الأدوات الجديدة في الخدمات المصرفية المركزية إلى تعزيز الابتكار والكفاءة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أحد الأصول التي لا غنى عنها للعمليات المصرفية المركزية في المستقبل.

الآثار الأوسع نطاقاً

إن الآثار الأوسع نطاقًا للذكاء الاصطناعي على الإنتاجية وأسواق العمل والاستقرار المالي عميقة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمارس ضغطًا نزوليًا على الأسعار من خلال استبدال العمالة وزيادة الإنتاجية. ومع ذلك، فإن هذا يعني أيضًا أن حوالي 25% من الوظائف في أوروبا معرضة بشكل كبير للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى تحولات كبيرة في سوق العمل.

بالإضافة إلى ذلك، من المحتمل أن تؤدي الطاقة الحاسوبية المتزايدة المطلوبة للذكاء الاصطناعي إلى ارتفاع تكاليف الطاقة. تحتاج البنوك المركزية إلى النظر في هذه الآثار الأوسع نطاقًا عند دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، وضمان موازنة فوائد الذكاء الاصطناعي مع التحديات المحتملة وآثاره على الاقتصاد والمجتمع.

InvestGlass: الحل المناسب لدمج الذكاء الاصطناعي

تبرز InvestGlass كحل مثالي لدمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية. فهو يوفر منصة سويسرية لإدارة العلاقات مع العملاء قائمة على السحابة ومصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسات المالية. مع مجموعة من الميزات القوية، بما في ذلك:

• التهيئة الرقمية
• إدارة علاقات العملاء
• إدارة المحافظ الاستثمارية
• أتمتة بدون رمز

يوفر InvestGlass حلاً شاملاً للبنوك المركزية التي تسعى إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة والإنتاجية.

ويضمن تركيز المنصة على أمن البيانات والامتثال للوائح السويسرية أن تثق البنوك المركزية في InvestGlass ببياناتها الحساسة. وبفضل تقنيات التشفير المتقدمة والمصادقة متعددة العوامل، تضمن منصة InvestGlass أعلى مستويات أمن البيانات.

ستقدم الأقسام الفرعية التالية لمحة عامة مفصلة عن زجاج الاستثمار وفوائده للبنوك المركزية ودراسة حالة افتراضية توضح تأثيره.

نظرة عامة على زجاج الاستثمار

إنفست جلاس هي منصة سويسرية قائمة على الحوسبة السحابية تقدم مجموعة من أدوات أتمتة المبيعات وإدارة علاقات العملاء المصممة للمحترفين الذين يبحثون عن حل قانون سحابي غير أمريكي. تتضمن المنصة ميزات مثل:

• التهيئة الرقمية
• إدارة علاقات العملاء
• أتمتة المبيعات
• الإدارة الآلية للمحفظة
• أتمتة التسويق
• بوابة خدمة العملاء

يدعم InvestGlass الإعداد السريع باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستخدمين باستيراد العملاء المحتملين وجهات الاتصال بسرعة باستخدام أداة استيراد CSV.

المنصة قابلة للتخصيص بدرجة كبيرة، مما يمكّن البنوك المركزية من تكييفها حسب احتياجاتها الخاصة. ويضمن تركيز InvestGlass على التعاون بين الإدارات والفرق توحيد التكنولوجيا وسير العمل، مما يعزز الكفاءة التشغيلية الإجمالية. وبفضل مجموعتها الشاملة من الميزات وتركيزها على أمن البيانات، فإن منصة InvestGlass مجهزة تجهيزًا جيدًا لدعم البنوك المركزية في رحلة تكاملها مع الذكاء الاصطناعي.

الفوائد التي تعود على البنوك المركزية

تقدم منصة InvestGlass العديد من المزايا للبنوك المركزية، خاصةً في مجال التأهيل الرقمي وأمن البيانات. تعمل المنصة على تحسين عمليات التأهيل الرقمي، مما يضمن تجربة سلسة وفعالة للعملاء. يُعد هذا التحسين أمرًا بالغ الأهمية للبنوك المركزية التي تتطلع إلى تعزيز رضا العملاء وتبسيط عملياتها.

وعلاوةً على ذلك، يوفر InvestGlass الميزات التالية لضمان أمان البيانات:

• تقنيات التشفير المتقدمة
• المصادقة متعددة العوامل
• استضافة البيانات في سويسرا للامتثال للوائح السويسرية وتجنب الاعتماد على السحب الأمريكية والصينية

إن هذا التركيز على أمن البيانات يجعل من InvestGlass شريكًا مثاليًا للبنوك المركزية التي تسعى إلى حماية معلوماتها الحساسة مع الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة التشغيلية.

دراسة حالة

ضع في اعتبارك سيناريو افتراضي يقوم فيه أحد البنوك المركزية بدمج InvestGlass في عملياته لتعزيز الشمول المالي للمشاركين في السوق. يمكن أن يرى البنك الفوائد التالية:

• انخفاض كبير في أوقات تأهيل العملاء بشكل كبير
• زيادة رضا العملاء
• تبسيط العمليات
• تعزيز الكفاءة الإجمالية لتفاعلات العملاء

إن مجموعة أدوات InvestGlass الشاملة وتركيزها على أمن البيانات يجعلها الحل المناسب للبنوك المركزية التي تتطلع إلى تحسين عملياتها الرقمية وتعزيز الكفاءة التشغيلية. وبالاستفادة من InvestGlass، يمكن للبنوك المركزية أن تضمن دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في عملياتها، مما يؤدي إلى الابتكار وتحسين رضا العملاء.

الملخص

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في الخدمات المصرفية المركزية، حيث يقدم العديد من المزايا مثل زيادة الكفاءة وتعزيز إدارة المخاطر وتوفير التكاليف، وفي الوقت نفسه يطرح تحديات مثل مخاطر الاستقرار المالي ومشاكل جودة البيانات والتحيز ومخاطر الأمن السيبراني. إن مستقبل الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية المركزية واعد، مع التقدم التكنولوجي والآثار الأوسع نطاقاً على الإنتاجية وأسواق العمل. تبرز منصة InvestGlass كحل مثالي لدمج الذكاء الاصطناعي، حيث توفر منصة شاملة وآمنة للبنوك المركزية. وبينما نمضي قدمًا، سيكون احتضان إمكانات الذكاء الاصطناعي مع معالجة تحدياته أمرًا بالغ الأهمية للتطور المستمر للخدمات المصرفية المركزية.

الأسئلة المتداولة

ما هو زجاج الاستثمار؟

InvestGlass هي منصة سويسرية قائمة على الحوسبة السحابية توفر أدوات أتمتة المبيعات وإدارة علاقات العملاء للمحترفين الذين يبحثون عن حل قانون سحابي غير أمريكي.

كيف يساعد زجاج الاستثمار في كفاءة المبيعات؟

يساعد نظام InvestGlass في كفاءة المبيعات من خلال توحيد التواصل والمشاركة والأتمتة في نظام إدارة علاقات العملاء السويسري المرن والبسيط، مما يمكّن فرق المبيعات من البيع بكفاءة أكبر.

ما هي ميزات InvestGlass؟

تقدم InvestGlass ميزات تشمل الإعداد السريع للذكاء الاصطناعي، والبيع المتكامل، والتواصل الآلي مع الذكاء الاصطناعي، والإعداد الرقمي، وإدارة علاقات العملاء، وإدارة المحافظ، وأتمتة المحفظة بدون رموز، وأتمتة التسويق، والميزات القابلة للتخصيص، وعملية الموافقة، والاستضافة السحابية داخل الشركة أو في Swiss Cloud.

لمن يناسب InvestGlass؟

تُعد شركة InvestGlass مناسبة للشركات التي تسعى إلى الاستقلالية الجغرافية السياسية وترغب في الاستفادة من الأدوات الحديثة مثل التأهيل الرقمي والذكاء الاصطناعي، وكذلك للبنوك التي تتطلع إلى تعزيز عمليات التأهيل الرقمي ورضا العملاء.

أين يتم استضافة البيانات الخاصة بـ InvestGlass؟

تتم استضافة بيانات InvestGlass في سويسرا.