تعدي الذكاء الاصطناعي في التمويل

منذ فجر تقاليد البشرية وتطور القدرات التخيلية ، كانت الرغبة في خلق تقليد للتفكير في شكل بناء يكرر الذكاء البشري لغرض العمل كمساعد يمكن تتبعها في جميع أنواع الأعمال الفنية و الأدب.

من عمال الروبوت الذهبي الذين يساعدون هيفايستوس في تشكيلته إلى غولم سيئ السمعة ، أدى تقليد التفكير في الحياة إلى دفع الخيال البشري ودفع المخترعين إلى أبعد من ذلك في العالم الذي نعرفه الآن الذكاء الاصطناعي.

ولكن حتى الخمسينيات من القرن الماضي ، مهدت أجهزة الكمبيوتر بحجم الغرفة الطريق للبرمجة والمحاولات الأولى لتكرار هياكل الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية. أصبحت ممكنة.

نظرًا لأن الاقتصاد قد اتخذ خناقًا على كل مجال من مجالات النشاط البشري تقريبًا ، حيث وافق على الاختراعات والابتكارات أو أسقطها من خلال منظور الربحية ، فقد خطى الذكاء الاصطناعي أيضًا مسار الحكم من خلال العائد على الاستثمار.

والآن حددت منظمة العفو الدولية أهدافها على القطاع المالي ، وتحولت إلى مصطلح جديد تمامًا يعرف باسم fintech. الأعمال المصرفية والتداول والاستثمارات هي المجالات الجديدة التي يوشك الذكاء الاصطناعي على الاتصال بها في السنوات القادمة.

الذكاء الاصطناعي قادم

الأسباب الرئيسية لذلك استقر الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي يرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى الحقيقة البسيطة المتمثلة في أن التكنولوجيا هي الأنسب للتعامل مع كميات هائلة من البيانات والقيام بما تم تصميمه من أجله منذ زمن بعيد – مساعدة العقل البشري على التعامل مع المهام التي تكون الأخيرة محدودة بيولوجيًا في.

يستلزم القطاع المالي كميات هائلة من البيانات التي تحتاج إلى معالجتها وتحليلها لاستخراج معلومات مفيدة يمكن استخدامها لتحقيق ربح. وهذا هو المجال الرئيسي الذي يمكن أن يساعد فيه الذكاء الاصطناعي من خلال برمجته لاستخلاص واستخلاص النتائج أو الاتجاهات كأداة تنبؤية من مصفوفات البيانات التي تمر عبر البنى التحتية المالية.

بطبيعة الحال ، كما هو الحال مع كل تقنية ، مر الذكاء الاصطناعي بدورات رئيسية من التطور وما يترتب عليها من فترات هدوء ناتجة عن خيبة الأمل أو الأزمات المالية.

هبطت أحدث دورة “شتاء” في التسعينيات واستمرت في السنوات الأخيرة ، حتى تعافى الاقتصاد العالمي تمامًا لتبني التقنيات الجديدة وحقق طفرة في الابتكارات. كانت التقنيات الطبيعية للذكاء الاصطناعي في طليعة هذه الحركة وشهدت العديد من التطبيقات.

الذكاء الاصطناعي مثل التكنولوجيا المالية: كيف غيّر الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا المالية?

يمكن رؤية المظهر الأول والأكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي في ظهور الروبوتات.

من المرجح أن أي شخص دخل متجرًا عبر الإنترنت وتحدث مع مساعد عبر الإنترنت قد تحدث مع روبوت. أظهرت دراسة من Statista أن عدد المستهلكين الذين يستخدمون مساعدين افتراضيين في جميع أنحاء العالم كان من المتوقع أن يتجاوز المليار في عام 2018.

تعني كلمة “التحسين” في المصطلحات الاقتصادية شيئين مصبوبين في واحد – التخفيض أو التكاليف وزيادة الإنتاجية. والنتيجة هي تسريح الموظفين من خلال إدخال الروبوتات ، أو بالأحرى إنشاءات بسيطة للذكاء الاصطناعي يمكن برمجتها لأداء مهام بسيطة ، مثل الإجابة على استفسارات العملاء من خلال سلسلة من الخوارزميات المبرمجة مسبقًا.

مثل هذه الروبوتات قادرة على الرد في وقت واحد على طلبات متعددة وتؤدي إلى المبيعات ، وهو أمر لا يستطيع المديرون البشريون القيام به على هذا النطاق. تغلغلت الروبوتات بشكل كبير في العديد من الصناعات ، من التجارة عبر الإنترنت إلى الخدمات المصرفية ، حيث حلت بالفعل محل طبقة كبيرة من مديري الخط المتوسط.

قام Sberbank ، العملاق المالي الروسي الرائد ، مؤخرًا أعلن أن حلول الذكاء الاصطناعي قد خفضت ما يصل إلى 90٪ من موظفي الخط الأوسط وأدت إلى تقليل زيارات العملاء إلى الفروع بما يصل إلى 5 ملايين في عام 2018. إنجاز كبير في توفير التكاليف.

التحليل التنبئي هو تطبيق هائل آخر لتقنيات الذكاء الاصطناعي التي شقت طريقها مؤخرًا إلى الساحة المالية.

بدأت ناسداك في استخدام الذكاء الاصطناعي في قاعة التداول الخاصة بها في عام 2018 ، وتفوق مؤشر NASDQ للذكاء الاصطناعي والروبوتات (NQROBO) على منافسيها في ROBO Global Robotics and Automation Index و Indxx Global Robotics & مؤشر الذكاء الاصطناعي (IBOTZ) بنسبة 5.3٪ مقابل 0.19٪ و 2.71٪ على التوالي.

أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل حركات الرسم البياني المحتملة بديلاً قابلاً للتطبيق وأكثر ربحية إلى حد كبير للحفاظ على طاقم عمل هائل من المحللين ، الذين لن يتمكنوا أبدًا من معالجة كميات المعلومات التي يمكن أن يستخدمها الذكاء الاصطناعي في ثوانٍ.

في الوقت نفسه ، دخل بنك UBS السويسري ، الذي يحتل المرتبة 35 في العالم من حيث حجم أصوله ، في شراكة مؤخرًا مع Amazon لدمج خدمة “Ask UBS” في أجهزة مكبرات الصوت Echo التي تعمل بنظام Alexa..

يعد تداول الأموال هو الشيء الكبير التالي بالنسبة للذكاء الاصطناعي حيث أن استخدام مزيج من التحليل التنبئي والروبوتات لإلقاء نظرة خاطفة على المستقبل على أساس البيانات المجمعة من الإنترنت حول تحركات السوق المحتملة هو أداة لا تقدر بثمن للمتداولين.

يمكن للذكاء الاصطناعي المتخصص تلخيص كميات هائلة من البيانات من الشبكات الاجتماعية والقنوات الإخبارية لصياغة توقعات حول سعر صرف أي عملة. وهي أداة يتم استخدامها بنشاط من قبل كل من قاعات التداول الرئيسية والشركات المالية الناشئة الأصغر.

تعد GAN أو شبكات الخصومة التوليدية واحدة من أكبر الاتجاهات في السنوات القادمة.

اخترع Ian Goodfellow شبكات GAN في عام 2014 ، وهي تتألف من شبكتين عصبيتين في شكل أداة تمييز ومولد يمكنها تصنيف أي شكل من أشكال البيانات فيما بينها والوصول إلى التوازن في شكل إجماع عندما ينتج المولد صورًا لا يمكن تمييزها عن بيانات حقيقية.

بمعنى آخر ، يمكن تدريب شبكات GAN بطريقة غير محدودة ويمكن أن تتعلم بدون توقف. هذه أخبار رائعة للتكنولوجيا المالية حيث ستكون الصناعة قادرة على تعليم هذه الشبكات بشكل فردي لتشكيل سلوك سوق واقعي ، وبالتالي تصبح أداة مرسلة من السماء لأي شخص من المتداولين إلى مديري المخاطر.

الاتجاهات في الاستخدام المستقبلي للذكاء الاصطناعي

إلى جانب شبكات GAN ، فإن أبرز مظاهر الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية في السنوات القادمة لن تركز كثيرًا على الابتكار ، ولكن على تطبيق. تكمن أعظم الاتجاهات في استخدام الذكاء الاصطناعي في الأمان والتخصيص وتحسين العمليات.

لقد ابتليت الصناعات المصرفية والمالية بشكل عام بقضايا أمنية على مر السنين ، والذكاء الاصطناعي هو أحد الأدوات التي يبدو أنها الأكثر قدرة على تعويض الثغرات المتعددة المتبقية في النظام. يعد استخدام البيانات الحيوية ، مثل بصمات الأصابع وأنماط شبكية العين لتحديد هوية العميل ، أحد المجالات التي يمكن أن تطبق الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تقنيات التعرف على الوجه التي تستخدمها Apple في هواتفها لخدمات Apple Pay..

يزعم تقرير حديث صادر عن Goode Intelligence أن 1.9 مليار عميل من عملاء البنوك سيستخدمون تحديد الهوية باستخدام المقاييس الحيوية بشكل أو بآخر بحلول عام 2021. يعد الاحتيال أحد المجالات الرئيسية التي يمكن للذكاء الاصطناعي القضاء عليها إذا تم تطبيقها بشكل صحيح في أقسام منع الاحتيال.

يعد إضفاء الطابع الشخصي على تجارب المستخدم مع البنوك تحديًا كبيرًا للصناعة بشكل عام حيث أصبح العملاء أكثر تطلبًا ، ومتقلبة ، وذكاءً تقنيًا ، ومتقدمًا في محو الأمية المالية. لا يمكن تصور تخصيص تجارب المستخدم وإضفاء الطابع الشخصي عليها دون استخدام الذكاء الاصطناعي ، لأن هذا الأخير هو المفتاح للتنبؤ بطلبات المستخدم وتلبية احتياجاتها قبل أن يعرف العميل حتى ما قد يحتاجه في المستقبل.

من خلال الاعتماد على تحليل سلوك العميل ، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي قويًا أداة إعلانية للأدوات والمنتجات المالية.

وغني عن القول ، إن تحسين العمليات الداخلية وإدارة العميل هو أحد المجالات الرئيسية التي سيتم تطبيق الذكاء الاصطناعي عليها في السنوات القادمة حيث تكافح المؤسسات لخفض التكاليف وتبسيط سير العمل. تمامًا كما يمكن للروبوتات الآن التعامل مع استفسارات العملاء في المتاجر عبر الإنترنت ، يمكن للبنيات المماثلة المصممة للقطاعات المالية تلبية احتياجات العملاء وتقليل حجم الأعمال الورقية المتضمنة في معالجة الطلبات.

بمعنى أكثر داخليًا للتطبيق ، بدأت JPMorgan في استخدام التركيبات القائمة على الذكاء الاصطناعي لمعالجة طلبات تكنولوجيا المعلومات الداخلية ، مثل التلاعب بالموظفين باستخدام أنظمة البنك الرئيسية. أدخلت JPMorgan Chase مؤخرًا منصة استخبارات العقود (COiN) المصممة لتحليل المستندات القانونية واستخراج نقاط البيانات الهامة والبنود.

نظرًا لأن المراجعة اليدوية لحوالي 12000 اتفاقية ائتمان تجاري سنوي والمستندات ذات الصلة تتطلب ما يقرب من 360.000 ساعة عمل ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعامل مع المهمة في غضون ساعات قليلة هو أكثر من مبرر.

قابلية التطبيق: من يستفيد من استخدام الذكاء الاصطناعي وكيف?

لا يمكن لأي تقنية أن تصبح مربحة حقًا ما لم تثبت قيمتها وفائدتها أمام المستخدم العادي. ولكن في القطاع المالي ، فإن المستخدم العادي هو معنى ثلاثي للكلمة التي تشمل العملاء والمستثمرين والشركات الناشئة.

بالنسبة لجانب العميل في القطاع المالي ، يمكن أن يعني تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي شيئًا واحدًا فقط من حيث الفائدة – الراحة. تتضمن راحة العملاء قدرًا أكبر من الأمان وإضفاء الطابع الشخصي على الخدمات وخدمة أسرع وربحية أعلى. يمكن تحقيق الجمع بين هذه الفوائد من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي ، وسيتم ضمان ربحيتها من خلال خفض التكاليف على الموظفين.

بالتأكيد ، تقليص عدد الموظفين هو أمر يستاء منه المجتمع ، لكن العملاء حريصون على تجاوز مشاكل المسرحين لصالحهم في التفاعل مع البنوك والقدرة على تلقي خدمات أفضل تحت مظلة حماية أكبر لكلمات المرور الخاصة بهم. والبيانات الشخصية.

على سبيل المثال ، بنك أوف أمريكا كوربوريشن مؤخرًا كشف مساعدها الافتراضي الذكي المسمى Erica ، والذي يستخدم التحليلات التنبؤية والرسائل المعرفية لتقديم التوجيه المالي لأكثر من 45 مليون عميل للمنظمة.

لكن المستثمرين ، مثل المستثمرين المؤسسيين والتجار هم العملاء الأكثر جاذبية لأي مؤسسة مصرفية ، والذكاء الاصطناعي هو الكأس المقدسة عند الحديث عن تطور مثل هذه الاتجاهات.

من تقديم روبوتات التداول إلى تحليل البيانات الضخمة والتنبؤ بالتعامل مع مجموعات واسعة من بيانات العميل مع دعم النتائج المالية لها ، يمكن للتقنية أن تعمل العجائب في مضاعفة القيمة للعملاء. نظرًا لأن القيمة تترجم إلى حد كبير إلى أرباح في حالة المستثمرين ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل فرص الاستثمار المثلى وتقديم قدر أكبر من الراحة في الخدمة يعد أمرًا واعدًا.

أخيرًا وليس آخرًا ، يمكن للشركات الناشئة التي تشكل العمود الفقري لتطوير السوق أن تستفيد بشكل كبير من تطبيق الذكاء الاصطناعي.

نظرًا لأن المنافسة ظاهرة صحية تدفع التقدم ، فإن التوافر المجاني لتقنيات الذكاء الاصطناعي ووجود عدد كبير من قواعد البيانات الداعمة يجعل تطوير بنيات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات السوق مشروعًا مربحًا.

نظرًا لأن سوق الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية يسيطر عليه إلى حد كبير عمالقة مثل أمازون وجوجل وآي بي إم ، فإن وجود شركات ناشئة أصغر قادرة على تقديم منتجات عالية القيمة مماثلة لتلك التي يقدمها المهيمنون ولكن مع ميزات أفضل ، والأهم من ذلك ، بتكاليف أقل ، يجعل سوق الذكاء الاصطناعي مساحة واسعة مربحة وغير مستغلة إلى حد كبير ومليئة بالفرص.

افكار اخيرة

لا تزال ثورة التكنولوجيا المالية مع تطبيق الذكاء الاصطناعي في طور الظهور ، ولكنها تركت بالفعل انطباعًا كبيرًا في الصناعة بأكملها.

تدفع الجدوى الاقتصادية المؤكدة والكفاءة التي توفرها الأنظمة ومشتقاتها قادة الصناعة للاستثمار في تطوير تقنيات جديدة بحثًا عن أرباح أكبر وتحسين. إن سوق حلول الذكاء الاصطناعي مليء بالفرص ، والاتجاه العالمي لتطبيقها بطريقة أو بأخرى ينبع من المراكز المالية العالمية في نيويورك ، حيث يستثمر رواد القطاع المالي في أدوات جديدة لإحداث ثورة في الصناعة.

يشير تقرير صادر عن CB Insights إلى أن الربع الأول من عام 2018 وحده شهد تحقيقًا قياسيًا قدره 5.4 مليار دولار أمريكي جمعتها شركات التكنولوجيا المالية بدعم من رأس المال الاستثماري – وهو دليل واضح على أن المستثمرين المؤسسيين يرون وعودًا بالعائدات في تطوير تقنيات جديدة لتلبية احتياجات السوق الهائل من الخدمات المالية.

البنوك لا تتخلف عن الركب لأن تحقيق أتمتة خدمة العملاء والتخصيص وتحسين الأمن وتحسين العمليات والتعرف على الأنماط سيضمن ميزتها التنافسية على المنظمات الأخرى التي لم تتبنى فكرة الابتكار بعد..

نظرًا لأن السوق المالي هو منافس وحشي مثل أي سوق آخر يتضمن مبالغ ضخمة من المال ، فإن أولئك الذين يتابعون ويتبنون الاتجاهات سينتهي بهم الأمر إلى البقاء والانتصار على عظام التفكير القديم بينما تجتاح الثورة التكنولوجية الاقتصاد العالمي على أجنحة الذكاء الاصطناعي.

بمساهمة إيفان ألكساندروف

إيفان ألكساندروف هو الشريك الإداري في مذكرة رأس المال, شركة استثمار دولية تركز على الأصول القائمة على blockchain. تتيح لهم خبراتهم في رأس المال الاستثماري والملكية الخاصة والخدمات المصرفية الاستثمارية تقديم خدمات نموذجية لعملائهم وفرصًا كبيرة لجذب الاستثمار.