ما هو الذكاء الاصطناعي في التمويل؟

30-Nov-2024

من الواضح أن هناك تحولًا جذريًا في العديد من القطاعات بفضل تقدم الذكاء الاصطناعي، ويبدو أن القطاع المالي في المقدمة. يساعد على زيادة إنتاجية العديد من الشركات، وبعضها يلغي مهام معينة، بينما يعزز البعض الآخر الحكم الأفضل. لكن ما هو هذا الشيء المسمى الذكاء الاصطناعي في المالية، وكيف يغير عالم المالية؟ في هذا المنشور، نلقي نظرة على الذكاء الاصطناعي في المالية، التطبيقات، وكذلك المزايا والعيوب.

ما يجب أن تعرفه عن الذكاء الاصطناعي في المالية

تشمل الذكاء الاصطناعي استخدام الخوارزميات، والتعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق لتحقيق الأهداف التي تتطلب عادةً قدرات الدماغ البشري مثل التعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات، أو حل المشكلات. الذكاء الاصطناعي قادر على القيام بهذه المهام في عالم المال السريع. في المجال المالي، على سبيل المثال، تتوفر كمية كبيرة من المعلومات ويمكن معالجتها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يعرف كيف يتنبأ بالسلوك المستقبلي بناءً على البيانات السابقة المتاحة ويتخلص من الأنشطة الروتينية. لذلك، تعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الدقة والكفاءة وسرعة اتخاذ القرارات، مما يعزز النتائج لكل من المؤسسات في قطاع المالية وعملائها.

في مجال المالية، تحتل التقنيات التالية للذكاء الاصطناعي مرتبة عالية:

التعلم الآلي (ML): هو مفهوم يتم فيه إنشاء الأنظمة بطريقة تجعلها تميل إلى التعلم والتحسن مع الخبرة دون الحاجة إلى برمجتها بشكل محدد لهذا التحسين. في مجال المالية، على سبيل المثال، التنبؤ بالسوق، ومنع الاحتيال، وتنظيف التجارة هي بعض من استخدامات التعلم الآلي.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): هي المصطلح الموجه نحو الكمبيوتر. يعني ذلك قدرة الآلة على فهم وتفسير لغة الإنسان. إنه مفيد بشكل خاص لتحليل الاتجاهات في السوق المتعلقة بالأخبار والشبكات الاجتماعية وتقارير التسويق.

أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): RPA هي حل برمجي يتم فيه دمج الذكاء الاصطناعي في الوظائف الروتينية التي لا تتطلب أي إبداع، مثل ملء النماذج، وإجراء التسويات، وإعداد التقارير للامتثال.

النهج الوصفي للتحليل: يتم استخدام تقنيات مختلفة للتنبؤ بالاتجاهات والرؤية المستقبلية مدفوعة بالكثير من البيانات التجريبية حول ما حدث سابقًا بدلاً من الحدس أو التكهن، على الرغم من تطبيق تقنيات متقدمة مثل الاقتصاد القياسي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المالية:

الذكاء الاصطناعي في المالية متعدد الاستخدامات ويعالج عوامل مثل الكفاءة ورضا العملاء والتحكم في المخاطر. فيما يلي بعض الأمثلة على هذه التطبيقات:

كشف الاحتيال وإدارة المخاطر: ربما تكون أكبر فائدة لا يمكن الاستغناء عنها للذكاء الاصطناعي في قطاع المالية هي كشف الاحتيال. خوارزميات التعلم الآلي قادرة على مراقبة بيانات المعاملات للكشف عن الشذوذ في الوقت الفعلي. خذ على سبيل المثال شركات بطاقات الائتمان التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الإبلاغ عن المعاملات غير النمطية للعميل المعني. ومع ذلك، فإن نمذجة مخاطر الائتمان للأنشطة الإقراضية تتضمن أيضًا استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي وتشمل نماذج تحلل نقاط بيانات مختلفة من الغالبية العظمى من المصادر التقليدية وغير التقليدية من خلال استخدام الحوسبة المتقدمة.

التداول الخوارزمي: شهد سوق الأسهم تحولًا كبيرًا مع إدخال ممارسات التداول الخوارزمي. تقوم هذه الأنظمة الخوارزمية بتحليل كميات هائلة من البيانات وتنفيذ المعاملات أو الصفقات في أجزاء من الثانية غالبًا بناءً على البيانات اللحظية. التداول عالي التردد (HFT) هو أحد هذه الأمثلة، حيث تراقب أنظمة الذكاء الاصطناعي السوق، وتتعرف على الأنماط والاتجاهات الإحصائية، ثم تقوم بسرعة بإجراء صفقات مثلى للاستفادة منها. تساعد نماذج التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي على زيادة الأرباح دون تحمل مخاطر كبيرة، حيث يمكنها استشعار التغيرات في السوق والتصرف بسرعة أكبر من المتداول البشري.

خدمة العملاء والدردشة الآلية: اعتمدت المؤسسات المالية الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يمكن للمساعدين الافتراضيين أن يكونوا أكثر انخراطًا في أداء الإجراءات الأساسية مثل الرد على الاستفسارات حول حسابات العملاء وإجراء العمليات، بالإضافة إلى تقديم نصائح مخصصة حول الاستثمارات. تقدم معالجة اللغة الطبيعية، لن تُنفذ فقط أنشطة ملء الفراغات في الدردشة والروبوتات المحادثة، بل ستُنجز المهام أيضًا بكفاءة أكبر حيث سيشعر العديد من المستخدمين بالرضا التام من الاهتمام المناسب.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية:

على الرغم من المزايا العديدة التي تأتي مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من العقبات التي تعترض طريق دمجها في قطاع المالية.

خصوصية البيانات والأمان: لكي تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، تحتاج إلى كميات كبيرة من البيانات. يجب على الكيانات المالية حماية معلومات المستهلكين والامتثال لقوانين الخصوصية. وإلا، فإن العواقب ستؤدي إلى خسائر فادحة سواء من الناحية المالية أو السمعة.

التحيز والعدالة: فعالية تصميم الذكاء الاصطناعي تتناسب عكسياً مع جودة بيانات التدريب. يمكن أن تؤدي البيانات المتحيزة تاريخياً إلى تسبب أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحيز غير مقصود، خاصة في تقييم الائتمان والتقدم للحصول على القروض.

التنظيم والمساءلة: المخاوف بشأن نهج الذكاء الاصطناعي في تنظيم التجارة، خاصة في المجالات الحساسة والمستخدمة بشكل شائع مثل الإقراض.

استخدامات الذكاء الاصطناعي في التمويل الذكاء الاصطناعي في التمويل