كيف تتعامل البنوك مع تحديات تبني الذكاء الاصطناعي؟

​Adopting artificial intelligence (AI) in the banking sector presents several challenges that can hinder successful implementation. A 2024 survey revealed that security and data privacy concerns are the primary obstacles, with 39%of banks identifying them as significant issues. Additionally, 33% of respondents highlighted a lack of AI skills or expertise within their workforce, and 30% cited difficulties in measuring return on investment as a barrier to AI adoption.​

الوجبات الرئيسية

• إن اعتماد الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية يعزز تجربة العملاء والكفاءة التشغيلية واكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر، ولكنه يتطلب أيضًا معالجة التكامل مع الأنظمة القديمة والامتثال التنظيمي.
• تُعد خصوصية البيانات والمخاوف الأمنية وجودة البيانات والتحيزات الخوارزمية تحديات كبيرة في اعتماد الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب تقنيات تشفير قوية، وتمثيلاً شاملاً للبيانات، وأطر عمل شاملة لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، والالتزام بالامتثال التنظيمي.
• إن معالجة فجوة المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، وارتفاع تكاليف التطوير، والاعتبارات الأخلاقية أمر بالغ الأهمية لنجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي، مما يستلزم التدريب المستهدف، والشراكات، وإعداد التقارير الشفافة، والاستخدام الاستراتيجي لأطر العمل مفتوحة المصدر.

فهم نطاق الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية

لقد بدأ القطاع المصرفي بالفعل في تسخير الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا سيما في تعزيز تجربة العملاء والكفاءة التشغيلية. على سبيل المثال، توفر روبوتات الدردشة الآلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي دعم العملاء على مدار الساعة، وفهم سلوك العملاء، وتقديم خدمات مخصصة. تعمل روبوتات الدردشة الآلية هذه على تبسيط العمليات المصرفية التقليدية من خلال أتمتة العمليات مثل التحقق من "اعرف عميلك و وأتمتة صرف القروضوضمان حصول العملاء على الدعم والخدمات في الوقت المناسب. بالإضافة إلى ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز اكتشاف الاحتيال من خلال تحليل أنماط المعاملات وتحديد الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، مما يحسن بشكل كبير من الأمن وإدارة المخاطر في القطاع المصرفي.

لا يقتصر دور تقنيات الذكاء الاصطناعي على خدمة العملاء فحسب، بل تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا أساسيًا في الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر. تقوم أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من بيانات المعاملات للتنبؤ بالأنشطة المشبوهة وتحديدها، مما يضمن إدارة قوية لمخاطر الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الأنظمة على أتمتة القرارات الحاسمة وإحالة الحالات المعقدة إلى المحللين البشريين، مما يوفر نهجًا متعدد الطبقات للكشف عن الاحتيال والاستقرار المالي. علاوة على ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ المالي من خلال تحليل اتجاهات السوق وأحجام البيانات الكبيرة، مما يتيح اتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة وتحليلات تنبؤية. من خلال الاستفادة من التحليلات التنبؤية، يمكن للبنوك الحصول على رؤى قيمة للعملاء، مما يعزز قدرتها على تخصيص الخدمات والمنتجات لتلبية احتياجات العملاء.

تعمل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على تعزيز الكفاءة التشغيلية في القطاع المصرفي بشكل كبير من خلال أتمتة المهام المتكررة، وبالتالي تقليل التكاليف وزيادة الإنتاجية. وبالاستفادة من قدرة الذكاء الاصطناعي على تحديد الأنماط والارتباطات في البيانات، يمكن للبنوك الكشف عن فرص مبيعات جديدة وتحسين المقاييس التشغيلية، مما يجعل تطبيق الذكاء الاصطناعي مغيرًا لقواعد اللعبة في قطاع الخدمات المالية.

خصوصية البيانات والمخاوف الأمنية

يجلب اعتماد الذكاء الاصطناعي أيضًا مخاوف كبيرة فيما يتعلق بخصوصية البيانات وانتهاكات البيانات والحاجة إلى تدابير قوية للأمن السيبراني. فبيانات العملاء الهائلة التي تعالجها أنظمة الذكاء الاصطناعي معرضة للهجمات الخبيثة، مما قد يؤدي إلى تعطيل العمليات المصرفية وتعريض المعلومات الحساسة للخطر. يمكن أن تؤدي التدابير الأمنية الضعيفة إلى تسهيل الأنشطة الشائنة مثل غسيل الأموال والتداول من الداخل، مما يشكل مخاطر شديدة على المؤسسات المالية.

تحتاج البنوك إلى استخدام تقنيات التشفير المتقدمة مثل سلسلة الكتل للتخفيف من هذه المخاطر. تعمل تقنية البلوك تشين على تعزيز أمن البيانات من خلال اللامركزية والثباتية، مما يقلل من المخاطر المرتبطة بانتهاكات التخزين المركزي للبيانات. تضمن ميزة الثبات سلامة البيانات، وتمنع التعديلات غير المصرح بها وتحمي البيانات المالية للمستهلكين.

وعلاوة على ذلك، يتطلب الاستخدام المسؤول والآمن للذكاء الاصطناعي ضمانات أمنية قوية والامتثال للمخاوف التنظيمية. يجب على البنوك وضع ضوابط شاملة للامتثال والمخاطر لحماية المستهلكين وضمان التعامل الأخلاقي مع البيانات الحساسة.

التحيز الخوارزمي والعدالة في اتخاذ القرارات المالية

في مجال اتخاذ القرارات المالية، يواجه تبني الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا يتمثل في التحيز الخوارزمي. تُعد الممارسات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي ضرورية لضمان عدم تضخيم نماذج الذكاء الاصطناعي للتحيزات المجتمعية الموجودة في بيانات التدريب التاريخية، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير عادلة ونتائج تمييزية. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي البيانات المتحيزة إلى إدامة الممارسات التمييزية مثل التحيز غير القانوني في التأمين والإقراض العقاري، مما يقوض ممارسات الإقراض العادل.

تحتاج المؤسسات المالية إلى ضمان تمثيل شامل للبيانات واستخدام نماذج تجميعية متطورة لمعالجة هذه المشكلات. إن مجرد إزالة حقول الخصائص المحمية من بيانات التدريب لا يكفي، حيث يمكن أن تعمل الميزات غير المحمية كوكلاء لهذه الخصائص، مما يؤدي إلى استمرار دورة التحيز. يجب على الشركات المالية تصميم مبادئ إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التي تدقق في جودة البيانات وعدالة الخوارزميات للحفاظ على الاستقرار المالي وثقة المستهلك.

يجب أن تتبنى صناعة الخدمات المالية أطر عمل قوية لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي للتخفيف من هذه التحيزات. من خلال تمكين المؤسسات المالية من تطوير استراتيجيات مالية عالية التخصيص تراعي احتياجات العملاء المتنوعة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز العدالة والشمولية في الخدمات المالية.

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القديمة

بالنسبة للعديد من البنوك، يشكل دمج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القديمة تحدياً هائلاً. فغالباً ما تفتقر الأنظمة القديمة إلى المرونة اللازمة لحلول الذكاء الاصطناعي، مما يجعل التكامل معقداً وصعباً. يتطلب هذا التعقيد التخطيط الدقيق والتنسيق والخبرة الكبيرة لضمان التشغيل السلس بين أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة والبنية التحتية القديمة.

قبل محاولة الاندماج، تحتاج البنوك إلى

• تقييم مدى توافق أنظمتهم القديمة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي
• دمج الأنظمة الذكية والخوارزميات المعقدة مع البيانات الموسومة، مما يضمن قابلية التشغيل البيني للنظام وحزمة تقنية متينة
• تقليل التأخير في النشر وضمان قابلية التوسع
• تصميم استراتيجيات إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التي تتماشى مع الأطر التشغيلية الحالية

يساعد هذا النهج في تصميم استراتيجيات إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التي تتماشى مع الأطر التشغيلية الحالية.

الامتثال التنظيمي والتحديات القانونية

تمثل الأُطر التنظيمية المتنوعة التي تحكم الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي تحديًا كبيرًا في التنقل. يضع قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الذي يسري اعتبارًا من ربيع 2024، نهجًا قائمًا على حماية المستهلك من خلال تصنيف تقنيات الذكاء الاصطناعي على أساس المخاطر. يتطلب هذا القانون من المؤسسات المالية الامتثال للوائح التنظيمية الصارمة، لا سيما في حالات الاستخدام عالية المخاطر مثل تقييمات الجدارة الائتمانية القائمة على الذكاء الاصطناعي وتقييمات المخاطر في التأمين.

يجب على الشركات المالية أن تضمن الامتثال للمتطلبات القانونية والأخلاقية، مثل قوانين خصوصية البيانات، لتجنب المشاكل القانونية والمتعلقة بالسمعة المرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعي المتحيزة . يمكن أن تكون تكاليف الامتثال كبيرة، ولكنها ضرورية لإدارة المخاطر وضمان الحوكمة القوية والتوثيق ضمن الأطر القانونية المعمول بها.

ستُشرف السلطات الوطنية المختصة (NCAs) على إنفاذ هذه اللوائح، ودمج أطر عمل الذكاء الاصطناعي الجديدة في أنشطتها الإشرافية. من خلال الاستفادة من تقنيات مثل Suptech، يمكن للسلطات الوطنية المختصة تعزيز قدراتها على الامتثال التنظيمي، وضمان التزام المؤسسات المالية بأحدث متطلبات حوكمة الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر.

فجوة المواهب في خبرات الذكاء الاصطناعي

تؤدي الفجوة الكبيرة في مواهب الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي إلى تعقيد عملية توظيف المهنيين المهرة والاحتفاظ بهم. ولسد هذه الفجوة، تحتاج البنوك إلى:

• تنفيذ برامج تدريب مستهدفة في مجال الذكاء الاصطناعي وإقامة شراكات جامعية
• استخدام ممارسات التوظيف الاستراتيجي
• إنشاء علاقات جامعية قوية لتوظيف المواهب الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر من حياتهم المهنية

يمكن أن يؤدي إنشاء مراكز تقنية في المناطق المعروفة بجذب المتخصصين المهرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى زيادة معالجة النقص في المواهب. بالإضافة إلى ذلك، يُعد تعزيز ثقافة التعلُّم المستمر داخل فرق الشؤون المالية أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على القدرة التنافسية والتكيف مع الاتجاهات الناشئة التي تؤثر على البنوك.

تبتعد البنوك عن التوصيفات الوظيفية الجامدة وتركز على مهارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتكيف مع المشاريع المختلفة. يسمح هذا النهج المرن، جنبًا إلى جنب مع النماذج المركزية لإدارة مبادرات الذكاء الاصطناعي، بالتخصيص الأمثل للمواهب النادرة والتنفيذ الفعال لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي.

الاعتبارات الأخلاقية والشفافية

إن الحفاظ على الثقة في الخدمات المالية يستلزم اعتبارات أخلاقية بالغة الأهمية في تبني الذكاء الاصطناعي. قد تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بمعالجة البيانات الشخصية دون الحصول على الأذونات المناسبة، مما يثير مخاوف كبيرة تتعلق بالخصوصية. كما أن الافتقار إلى الشفافية في عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي يزيد من تعقيد هذه التحديات الأخلاقية، حيث يصعب في كثير من الأحيان تحديد مصدر البيانات وكيفية اتخاذ القرارات. من الضروري التأكيد على أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتعزيز شفافية ممارسات الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه القضايا بفعالية.

ولمعالجة هذه القضايا، يجب على القطاعين المالي والمصرفي ضمان أن تتخذ صناعة الخدمات المالية، وهي جزء أساسي من القطاع المالي، الخطوات التالية

• وضع معايير على مستوى الصناعة بأكملها
• تنفيذ ممارسات شفافة في إعداد التقارير
• ضمان الامتثال وضوابط المخاطر
• تعزيز الاستخدام المسؤول والآمن للذكاء الاصطناعي

يمكن أن تساعد هذه التدابير في التخفيف من التحديات الأخلاقية وحماية مصالح المستهلكين.

ارتفاع تكاليف التنمية والجدوى الاقتصادية

يعد تطوير حلول الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي مسعىً عالي التكلفة، يغذيه تعقيد المشاريع ومتطلبات جودة البيانات والطلب على الأجهزة المتخصصة والمهنيين المهرة. إن إجراء تحليل التكلفة والعائد أمر بالغ الأهمية لضمان الجدوى الاقتصادية للعديد من المؤسسات المالية.

ولإدارة هذه النفقات، يمكن للبنوك الاستفادة من أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch، والتي يمكن أن تقلل من تكاليف التطوير ولكنها تتطلب خبرة كبيرة. كما يمكن لمبادرات التطوير التعاونية والشراكات أن تساعد في توزيع التكاليف وتوفير إمكانية الوصول إلى الخبرات والموارد المشتركة، وتعزيز الابتكار التكنولوجي وتحليل اتجاهات السوق.

بطء النشر وأوقات الاستجابة

تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي المالية عادةً من بطء النشر وأوقات الاستجابة. يمكن أن يؤدي اعتماد عمليات تنظيمية مبسطة ومنهجيات رشيقة إلى تقليل أوقات التأخير في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي بشكل كبير. تضمن هذه الأساليب تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءة ويمكنها التكيف بسرعة مع ظروف السوق المتغيرة.

يمكن أن يؤدي تطبيق التحليلات في الوقت الفعلي وخوارزميات الاستجابة السريعة إلى تعزيز سرعة وكفاءة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالي. من خلال الاستفادة من هذه التقنيات، يمكن للبنوك تحسين مقاييسها التشغيلية وإدارة المخاطر المالية بفعالية.

إنفست جلاس: الحل المناسب لتحديات تبنّي الذكاء الاصطناعي

توفر منصة InvestGlass حلاً شاملاً للتغلب على تحديات تبني الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي. وبوصفها منصة سحابية سويسرية، توفر InvestGlass أدوات مصممة خصيصًا للمؤسسات المصرفية الحديثة، بما في ذلك

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

تتيح هذه الأدوات إمكانية التكامل السلس مع الأنظمة الحالية، مما يحسن الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ InvestGlass في قدرته على أتمتة التواصل والمشاركة من خلال ميزات مثل التسلسلات وعملية الموافقة والتذكيرات الآلية. تعمل هذه الأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على تعزيز معدلات الاستجابة وتبسيط عمليات المبيعات، مما يجعلها حلاً مثاليًا للبنوك التي تتطلع إلى تعزيز عملياتها الرقمية في مجال التأهيل ومشاركة العملاء.

يقدم لك الذكاء الاصطناعي من InvestGlass المزايا التالية:

• تمكين التعاون بين الإدارات وفرق العمل من خلال توحيد التكنولوجيا وسير العمل
• تعزيز بيئة عمل متماسكة
• مساعدة البنوك على التصدي بفعالية لتحديات تبني الذكاء الاصطناعي
• تساعد البنوك في الحفاظ على قدرتها التنافسية في قطاع الخدمات المالية.

الملخص

ينطوي تبني الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي على العديد من التحديات، بدءًا من خصوصية البيانات والمخاوف الأمنية إلى التحيزات الخوارزمية وتكاليف التطوير المرتفعة. ومع ذلك، من خلال فهم هذه التحديات وتنفيذ الحلول العملية، يمكن للبنوك الاستفادة من تكامل الذكاء الاصطناعي لتحويل عملياتها واكتساب ميزة تنافسية.

ويوفر InvestGlass حلاً شاملاً لمعالجة هذه التحديات، حيث يقدم أدوات للإعداد الرقمي وإدارة علاقات العملاء وإدارة المحافظ الاستثمارية والأتمتة بدون رموز. ومن خلال اعتماد InvestGlass، يمكن للبنوك ضمان عملية تكامل سلسة للذكاء الاصطناعي وتعزيز الابتكار والحفاظ على القدرة التنافسية في قطاع الخدمات المالية.

الأسئلة المتداولة

ما هي التحديات الرئيسية لتبني الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي؟

تشمل التحديات الرئيسية التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي حوكمة البيانات، والأطر التنظيمية، وخصوصية البيانات والمخاوف الأمنية، والتحيز الخوارزمي، والتكامل مع الأنظمة القديمة، والامتثال التنظيمي، وفجوة المواهب، والاعتبارات الأخلاقية، وارتفاع تكاليف التطوير، وبطء أوقات النشر. تتطلب هذه العوامل دراسة وتخطيط دقيقين لتطبيق الذكاء الاصطناعي بنجاح في القطاع المصرفي.

كيف يمكن للبنوك معالجة فجوة المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي؟

ولمعالجة فجوة المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن للبنوك تنفيذ برامج تدريبية في مجال الذكاء الاصطناعي، وإقامة شراكات مع الجامعات، والتوظيف الاستراتيجي، وإنشاء مراكز تكنولوجية، وتعزيز ثقافة التعلم المستمر. يمكن أن يساعد هذا النهج متعدد الأوجه في سد فجوة المواهب وبناء قوة عاملة قوية في مجال الذكاء الاصطناعي داخل القطاع المصرفي.

ما هو قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي؟

قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي هو إطار عمل تنظيمي يعالج تكاليف الامتثال والأطر القانونية، ويصنف تقنيات الذكاء الاصطناعي على أساس المخاطر ويضع متطلبات امتثال صارمة لحالات الاستخدام عالية المخاطر. وهو يركز بشكل خاص على الجدارة الائتمانية القائمة على الذكاء الاصطناعي وتقييمات مخاطر التأمين.

لماذا يعتبر InvestGlass الحل المناسب لتحديات تبني الذكاء الاصطناعي؟

يُعتبر InvestGlass الحل المناسب لتحديات تبني الذكاء الاصطناعي لأنه يوفر الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي ويعزز مشاركة العملاء من خلال مجموعة شاملة من الأدوات، بما في ذلك التأهيل الرقمي وإدارة علاقات العملاء وإدارة المحافظ الاستثمارية والأتمتة بدون رموز والتكامل السلس مع الأنظمة الحالية، مما يلبي احتياجات المؤسسات المصرفية الحديثة.

كيف تعزز شركة إنفست جلاس رضا العملاء؟

تعمل شركة InvestGlass على تعزيز رضا العملاء من خلال الاستفادة من تكامل الذكاء الاصطناعي لتوفير أدوات رقمية للتأهيل، وأتمتة التواصل والتفاعل وتسهيل التعاون بين الأقسام، وكل ذلك يساهم في تحقيق ميزة تنافسية وتجربة عملاء سلسة وفعالة.