قبل بضع سنوات، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على فهم الوثائق المالية، وإنشاء ملخصات تحليلية، والتواصل مع المستخدمين باللغة الطبيعية، لا تزال مرتبطة إلى حد كبير بالتكنولوجيا التجريبية والخيال العلمي.
اليوم، بدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي بالاندماج في سير العمل المالي الفعلي.
تستكشف البنوك، ومديرو الأصول، وشركات التأمين، وشركات التكنولوجيا المالية، وإدارات التمويل في الشركات، كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في:
معالجة كميات هائلة من الوثائق المالية.
البحث في قواعد المعرفة المعقدة.
تلخيص المعلومات البحثية.
دعم تحليل المخاطر.
تحسين كفاءة خدمة العملاء.
وأيضًا:
أتمتة أجزاء من سير العمل كثيف المعرفة.
مع ذلك، فإن الأهمية الحقيقية للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل لا تكمن في:
الاستبدال التلقائي للمختصين الماليين.
بل إن فهمه بشكل أكثر واقعية هو:
استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين فهم المعلومات المالية، ومعالجة المعرفة، والدعم التحليلي، وأتمتة سير العمل.
تواصل شركة KAEL AI استكشاف دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، والبيانات المالية، والبحوث الكمية، وإدارة المخاطر، مع التركيز على كيفية دمج نماذج اللغة الضخمة ووكلاء الذكاء الاصطناعي في بنية تحتية مالية ذكية أكثر شمولاً.
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل؟
يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل بأنه:
تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على البيانات المالية، والمعرفة المالية، وعمليات الأعمال المالية.
تشمل هذه النماذج عادةً:
نماذج اللغة الضخمة
نماذج التعلم العميق
و:
أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى.
عادةً ما يكون التعلم الآلي التقليدي أكثر ملاءمةً لما يلي:
التصنيف
التقييم
التنبؤ
كشف الحالات الشاذة.
يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر ملاءمةً لما يلي:
توليد النصوص
تلخيص المحتوى
فهم اللغة الطبيعية
تنظيم المعرفة
الإجابة على الأسئلة
توليد المعلومات المنظمة
و:
دعم المهام متعددة الخطوات.
لذا، يُوسّع الذكاء الاصطناعي التوليدي نطاق الذكاء الاصطناعي المالي من:
تحليل البيانات
إلى:
الذكاء المعرفي.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والذكاء الاصطناعي التوليدي؟
لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي التقليدي والذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيتين منفصلتين تمامًا.
ينتمي الذكاء الاصطناعي التوليدي نفسه إلى:
منظومة الذكاء الاصطناعي الأوسع.
ومع ذلك، تختلف حالات استخدامهما النموذجية اختلافًا كبيرًا.
غالبًا ما يركز الذكاء الاصطناعي المالي التقليدي على:
التعرف والتصنيف.
على سبيل المثال:
اكتشاف المعاملات غير المعتادة.
تقييم المخاطر الائتمانية.
تحليل بيانات السوق.
تحديد مؤشرات المخاطر.
يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر ملاءمةً لـ:
الفهم والتوليد.
على سبيل المثال:
تلخيص تقرير أرباح الشركات.
شرح المعلومات المالية المعقدة.
إنشاء مسودة أولية للتقرير.
الإجابة على الأسئلة باستخدام المعرفة المالية الداخلية.
تنظيم سيناريوهات المخاطر.
إحدى الطرق البسيطة لفهم الفرق هي:
غالبًا ما يكون التعلم الآلي التقليدي أفضل في "تقييم البيانات"، بينما يُحسّن الذكاء الاصطناعي التوليدي القدرة على "فهم المعلومات وتوصيلها".
لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي مناسبًا للقطاع المالي؟
يتميز القطاع المالي بصفة واضحة جدًا:
كم هائل من المعلومات.
تُنتج المؤسسات المالية يوميًا كميات كبيرة من:
البيانات المالية.
بيانات السوق.
معلومات المعاملات.
تقارير الأبحاث.
إعلانات الشركات.
الوثائق التنظيمية.
الأخبار.
اتصالات العملاء.
و:
معلومات أخرى منظمة وغير منظمة.
تتميز الأنظمة التقليدية بفعاليتها العالية في معالجة:
الأرقام وقواعد البيانات.
مع ذلك، فإن الكثير من المعلومات التي تؤثر على القرارات المالية:
موجودة في شكل نصوص.
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة أن تساعد المؤسسات المالية بشكل أسرع على:
فهم هذه المواد.
استخلاص المعلومات الرئيسية.
ربط أجزاء المعرفة المختلفة.
توليد تحليلات أولية.
لذا:
من أهم فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي تمكين المعرفة المالية، التي كان يصعب على الآلات معالجتها سابقًا، من أن تصبح جزءًا من عمليات تحليلية أكثر ذكاءً.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في التحليل المالي؟
يتطلب التحليل المالي غالبًا معالجة:
الأرقام + النصوص + سياق العمل.
على سبيل المثال:
انخفضت إيرادات شركة ما.
إذا نظرنا إلى الأرقام فقط:
فسنعرف أن الإيرادات قد تغيرت.
ولكن إذا أخذنا في الاعتبار أيضًا:
إعلانات الشركة.
تعليقات الإدارة.
أخبار القطاع.
التطورات الاقتصادية الكلية.
قد يساعد النظام الباحثين على فهم:
الأسباب المحتملة وراء هذا التغيير بشكل أسرع.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة المحللين الماليين على:
قراءة كميات كبيرة من الوثائق.
تلخيص الأحداث المهمة.
تنظيم الافتراضات الرئيسية.
شرح التغيرات في المؤشرات المالية.
إنشاء ملخصات بحثية.
مع ذلك، من المهم فهم:
يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي دعمًا تحليليًا، وليس تصحيحًا تلقائيًا للاستنتاجات المالية.
لا تزال الاستنتاجات النهائية تتطلب:
التحقق من صحة البيانات والتقييم المهني.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في القطاع المصرفي؟
يُعدّ القطاع المصرفي من القطاعات التي تتمتع بإمكانيات هائلة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تدير البنوك كميات هائلة من:
معلومات العملاء.
المنتجات