يُعد القطاع المالي، في جوهره، قطاعاً يعتمد بشكل كبير على البيانات.
فهو يولد يومياً كميات هائلة من:
أسعار السوق
بيانات المعاملات
البيانات المالية للشركات
بيانات العملاء
بيانات الاقتصاد الكلي
الأخبار
التقارير البحثية
الوثائق التنظيمية
وغيرها من المعلومات غير المهيكلة.
تستطيع الأنظمة التقليدية معالجة البيانات المالية المهيكلة والمحددة بوضوح بكفاءة عالية.
ومع ذلك، فمع تزايد أحجام البيانات وازدياد تعقيد العلاقات بين المتغيرات، قد تصبح كفاءة التحليل اليدوي وأنظمة القواعد الثابتة محدودة.
ومن أهم مزايا الذكاء الاصطناعي قدرته على مساعدة الأنظمة المالية في:
معالجة المزيد من البيانات في آن واحد
تحديد العلاقات المعقدة
رصد الأنماط غير المعتادة
تحليل المعلومات النصية
أتمتة بعض العمليات المتكررة
ولذا:
لا تكمن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في المجال المالي في مجرد استبدال العنصر البشري، بل في توسيع نطاق المعلومات التي يمكن للأنظمة المالية معالجتها وفهمها.
ما هي التقنيات الأساسية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي المالي؟
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي المالي على تقنية واحدة.
بل إنه يجمع عادةً بين عدة مجالات تقنية رئيسية.
تعلم الآلة (Machine Learning)
يُعد تعلم الآلة أحد أهم التقنيات في مجال الذكاء الاصطناعي المالي.
إذ يمكن لنماذج تعلم الآلة استخدام البيانات التاريخية لدراسة العلاقات الإحصائية بين المتغيرات المختلفة.
على سبيل المثال:
يمكن للنموذج تحليل:
سلوك العملاء في إجراء المعاملات.
البيانات المالية للشركات.
تقلبات السوق.
أسعار الأصول.
التاريخ الائتماني.
ومحاولة تحديد:
أنماط المخاطر أو التغيرات غير المعتادة.
ويمكن تطبيق تعلم الآلة في مجالات:
التقييم الائتماني
تصنيف المخاطر
كشف الاحتيال
أبحاث السوق
تحليل المحافظ الاستثمارية
والعديد من المجالات المالية الأخرى.
ومع ذلك، تعتمد قيمة نماذج تعلم الآلة بشكل كبير على:
جودة البيانات وطرق التحقق من صحتها.
إذ أن العلاقات الموجودة في البيانات التاريخية قد لا تستمر بالضرورة في المستقبل.
كيف يُستخدم "معالجة اللغات الطبيعية" (NLP) في المجال المالي؟
جزء كبير من المعلومات المهمة في المجال المالي ليس رقمياً.
بل يوجد في شكل:
نصوص.
وتشمل الأمثلة على ذلك:
تقارير أرباح الشركات.
الأخبار المالية.
إعلانات الشركات.
بيانات البنوك المركزية.
وثائق السياسات.
تقارير المحللين.
تواجه أنظمة الكمبيوتر التقليدية صعوبة في الفهم الحقيقي لهذا النوع من المعلومات.
وهنا يمكن لتقنية "معالجة اللغات الطبيعية" (NLP) مساعدة أجهزة الكمبيوتر في استخراج:
أسماء الشركات
الأحداث
المواضيع المتعلقة بالقطاع
الكلمات المفتاحية
اتجاهات السوق (معنويات السوق)
وغيرها من المعلومات المهيكلة من النصوص. يعني هذا أن المعلومات المالية -التي كانت تعتمد سابقاً بشكل أساسي على القراءة البشرية- يمكن أن تصبح جزءاً متزايداً من سير عمل تحليل البيانات.
كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي الخدمات المالية؟
يُوسّع تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي نطاق الذكاء الاصطناعي في المجال المالي، لينتقل من:
تحليل الأرقام
إلى:
فهم المعرفة والمحتوى.
يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة مساعدة المتخصصين الماليين في:
تلخيص التقارير البحثية.
تنظيم إعلانات الشركات.
البحث في قواعد المعرفة الداخلية.
تحليل كميات كبيرة من الوثائق المالية.
استخراج المعلومات الأساسية.
إعداد ملخصات بحثية أولية.
على سبيل المثال:
في الماضي، كان المحلل قد يحتاج إلى قراءة العديد من وثائق الشركات للعثور على معلومة محددة.
أما في المستقبل، فقد يساعد نظام ذكاء اصطناعي يتمتع بالصلاحيات المناسبة في تحديد موقع المعلومات ذات الصلة بسرعة أكبر.
لذا، تتمثل إحدى أهم مزايا الذكاء الاصطناعي التوليدي في القطاع المالي في:
تحسين كفاءة استرجاع المعرفة المالية ومعالجتها.
ومع ذلك، هذا لا يعني:
أن النماذج اللغوية الكبيرة قادرة على التنبؤ بحركة الأسواق المالية تلقائياً وبدقة.
فالاستنتاجات المالية المهمة لا تزال تتطلب:
التحقق من صحة البيانات + التحليل المهني + المراجعة البشرية.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التقييم الائتماني؟
لطالما كان التقييم الائتماني جزءاً مهماً من القطاع المالي.
عادةً ما يحلل التقييم الائتماني التقليدي:
الدخل.
الديون.
سجل السداد.
السجلات الائتمانية.
وغيرها من المعلومات المالية.
يمكن لتقنيات تعلم الآلة مساعدة الأنظمة على تحليل متغيرات أكثر في آن واحد، وتحديد علاقات أكثر تعقيداً داخل البيانات.
وهذا من شأنه أن يدعم إجراء عمليات أكثر تفصيلاً لـ:
تقييم المخاطر الائتمانية.
ومع ذلك، يُعد التقييم الائتماني القائم على الذكاء الاصطناعي مجالاً عالي المخاطر أيضاً.
فإذا كانت البيانات التاريخية تحتوي على تحيزات:
قد يتعلم النموذج تلك المشكلات ويُفاقمها.
لذا، يتعين على المؤسسات المالية إيلاء اهتمام خاص لـ:
العدالة.
شفافية النموذج.
الاستخدام القانوني للبيانات.
قابلية التفسير.
و:
الرقابة البشرية.
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال؟
يُعد كشف الاحتيال أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعاً في القطاع المالي.
إذ قد تعالج الأنظمة المالية أعداداً هائلة من المعاملات يومياً.
ولا تكون سوى نسبة ضئيلة جداً من هذه المعاملات غير عادية أو مشبوهة بالفعل.
وتُعد المراجعة اليدوية لكل معاملة أمراً غير فعال.
بينما يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحليل:
مبالغ المعاملات.
وتيرة المعاملات.
معلومات الجهاز.
سلوك الحساب.
موقع تسجيل الدخول.
أنماط التوقيت.
و:
مجموعات من متغيرات متعددة. عندما ينحرف السلوك بشكل ملحوظ عن الأنماط المعتادة:
يمكن للنظام إصدار تنبيه بشأن المخاطر.
ويُشار إلى ذلك غالباً بـ:
اكتشاف الشذوذ (أو اكتشاف الحالات الشاذة).
ومع ذلك:
فإن وجود حالة شاذة لا يعني بالضرورة وجود احتيال.