يُغير الذكاء الاصطناعي تدريجيًا طريقة معالجة المؤسسات المالية للبيانات، وتقييم المخاطر، وخدمة العملاء، وإدارة العمليات التجارية المعقدة.
في الماضي، كانت المؤسسات المالية تعتمد بشكل أساسي على النماذج الإحصائية التقليدية، والأنظمة القائمة على القواعد، والتحليل البشري لأداء مجموعة واسعة من المهام المالية.
مع استمرار تطور تقنيات التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية، والذكاء الاصطناعي التوليدي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، يتوسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي ليشمل المزيد من مجالات الخدمات المالية، بما في ذلك:
تحليل السوق، وإدارة المخاطر، وتقييم الائتمان، وكشف الاحتيال، وخدمة العملاء، والامتثال التنظيمي، وتحليل البيانات المالية، وأتمتة العمليات التجارية.
لا يعني هذا أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الأنظمة المالية التقليدية بشكل كامل.
بل إن التوجه الأكثر واقعية هو:
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المؤسسات المالية على معالجة المعلومات بشكل أسرع، وتحديد العلاقات المعقدة في البيانات، وتقليل الأعمال المتكررة، وتزويد المتخصصين بدعم تحليلي أكثر فعالية وفي الوقت المناسب.
يواصل مركز KAEL AI استكشاف دمج الذكاء الاصطناعي والبيانات المالية والبحوث الكمية وإدارة المخاطر، بهدف فهم كيفية تطوير أطر عمل تكنولوجية مالية ذكية أكثر منهجية.
تطور الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية
بدأ القطاع المالي باستخدام الحواسيب لمعالجة البيانات المعقدة قبل وقت طويل من ظهور الذكاء الاصطناعي الحديث.
في المراحل الأولى، اعتمد جزء كبير من التحليل المالي على جداول البيانات والبرامج الإحصائية والنماذج الرياضية الثابتة.
مع تحسن القدرة الحاسوبية وتزايد حجم البيانات المالية، بدأ تطبيق التعلم الآلي على مهام تحليلية بالغة التعقيد.
اليوم، يُمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الأنظمة المالية على معالجة المعلومات في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي، والبحث في عدد كبير من المتغيرات عن أنماط قد يصعب على الطرق التقليدية تحديدها بسرعة.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في:
تحليل بيانات السوق المالية
تحديد أنشطة المعاملات غير المعتادة
تنظيم المستندات المالية الضخمة
تقييم عوامل المخاطرة
أتمتة المهام المتكررة
دعم خدمة العملاء
مراقبة أداء النظام
لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي مناسبًا تمامًا للقطاع المالي؟
يتميز القطاع المالي بصفة بالغة الأهمية:
اعتماده الكبير على البيانات.
تُنتج المؤسسات المالية وتُعالج يوميًا كميات هائلة من المعلومات، بما في ذلك:
أسعار السوق، وبيانات المعاملات، وبيانات العملاء، والبيانات المالية، والمؤشرات الاقتصادية الكلية، والسجلات الائتمانية، والأخبار، والتقارير البحثية، والمعلومات التنظيمية.
غالبًا ما تكون الأنظمة التقليدية فعّالة في معالجة البيانات المنظمة.
يمكن للذكاء الاصطناعي توسيع هذه القدرات من خلال العمل مع:
البيانات واسعة النطاق + البيانات غير المنظمة + العلاقات المعقدة بين المتغيرات.
يُمكّن هذا المؤسسات المالية من فحص معلومات أوسع وأكثر تنوعًا عند البحث عن أنماط ذات دلالة.
يُتيح هذا للمؤسسات المالية فحص معلومات أوسع وأكثر تنوعًا عند البحث عن أنماط ذات دلالة. مع ذلك، ثمة مبدأ بالغ الأهمية:
تعتمد قيمة الذكاء الاصطناعي على البيانات والنماذج والتحقق وإدارة المخاطر، وليس فقط على مدى تعقيد النموذج.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر؟
تُعدّ إدارة المخاطر من أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل.
تعتمد نماذج المخاطر التقليدية عادةً على البيانات التاريخية والأساليب الإحصائية وقواعد المخاطر المُحددة مسبقًا.
يُمكن للتعلم الآلي مساعدة الأنظمة على تحليل مجموعات بيانات أكبر واستكشاف علاقات أكثر تعقيدًا بين متغيرات المخاطر.
على سبيل المثال، قد يُساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل ما يلي:
مخاطر السوق
مخاطر الائتمان
شذوذ المعاملات
تغيرات السيولة
مخاطر المحفظة
المخاطر التشغيلية
كما يُمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة البيانات باستمرار وإرسال تنبيهات عند انحراف سلوك السوق بشكل كبير عن الأنماط المُحددة.
مع ذلك، لا يُمكن للذكاء الاصطناعي القضاء على المخاطر.
قد تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها أخطاءً.
لذلك، يتطلب إطار عمل ناضج لإدارة المخاطر ما يلي:
تحليل الذكاء الاصطناعي + قواعد المخاطر + التقييم البشري + المراقبة المستمرة
تعمل هذه العناصر معًا.
كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي تقييم مخاطر الائتمان؟ يعتمد التقييم الائتماني التقليدي عادةً على الدخل، ومستويات الديون، والتاريخ الائتماني، ومؤشرات مالية أخرى.
يمكن للتعلم الآلي أن يساعد المؤسسات المالية على تحليل المزيد من المتغيرات في آنٍ واحد، ووضع ملفات تعريف مخاطر أكثر تفصيلًا.
وحيثما يسمح القانون بذلك، قد تقوم بعض الأنظمة المالية أيضًا بفحص:
سجل المعاملات، وتغيرات التدفق النقدي، ومعلومات أخرى ذات صلة بالجدارة الائتمانية.
تكمن ميزة الذكاء الاصطناعي في قدرته على معالجة العلاقات الأكثر تعقيدًا داخل البيانات.
مع ذلك، يُعد التقييم الائتماني أيضًا من بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر خطورة في مجال التمويل.
إذا احتوت البيانات التاريخية على تحيز، فقد يتعلم النموذج هذا التحيز ويعيد إنتاجه.
لهذا السبب، يجب أن تراعي نماذج الائتمان القائمة على الذكاء الاصطناعي ليس فقط الأداء التنبؤي، بل أيضًا:
الإنصاف، وقابلية التفسير، والاستخدام القانوني للبيانات، والمراجعة البشرية.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التحليلات التنبؤية المالية؟