تعتبر جاهزية البيانات أمرًا حاسمًا لتمكين الذكاء الاصطناعي الفعال في مجال الخدمات المالية. في هذا المقال، نستعرض التحديات والفرص المرتبطة بذلك.
جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي الفعال في الخدمات المالية
يمكن أن يكون إدارة هذه المسألة تحديًا كبيرًا لشركة خدمات مالية. وجدت دراسة من فورستر أن 57% من المؤسسات المالية لا تزال تعمل على تطوير القدرات الداخلية اللازمة للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي الفعال. يقول مايزاك: “توجد البيانات في العديد من التنسيقات المختلفة، التي تم إنشاؤها على مدار تاريخ البنك.” “خذ أي بنك موجود منذ 50 عامًا: قد يكون لديه 60 نوعًا مختلفًا من ملفات PDF لنفس الشيء تمامًا. وفي الوقت نفسه، نريد أن تكون مخرجات هذه الأنظمة دقيقة بنسبة 100%. في كثير من الحالات، لا يوجد ما يسمى بـ ‘الجيد بما فيه الكفاية’. أي أن الشركات تحتاج إلى القيام بذلك بشكل صحيح، ومن المرة الأولى.”
البحث وتأمين النتائج
تعتبر منصة البحث الفعالة مفتاحًا لحل مشكلة البيانات المجزأة، غير المفهرسة، وغير القابلة للوصول. ستستفيد شركات خدمات المالية التي يمكنها بسهولة تصفية بياناتها الهيكلية وغير الهيكلية، والحفاظ عليها آمنة، وتطبيقها في السياق الصحيح من الذكاء الاصطناعي الفعال. يتطلب هذا غالبًا تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الوصول إلى البيانات وفائدتها حتى تتمكن من العمل بشكل أسرع وتحقيق نتائج أكثر دقة، بالإضافة إلى تقليل المخاطر. يقول مايزاك: “البحث هو التكنولوجيا الأساسية التي تجعل الذكاء الاصطناعي دقيقًا ومبنيًا على بيانات حقيقية.” “أصبحت منصات البحث هي السياق والذاكرة الموثوقة التي ستدعم هذه الثورة في الذكاء الاصطناعي.”
بمجرد أن تصبح هذه الأنظمة موجودة، يمكن أن تخدم عمليات البحث المعززة بالذكاء الاصطناعي والشبكات المستقلة شركات الخدمات المالية لأغراض متعددة. عند مراقبة تعرض العملاء، يمكن للذكاء الاصطناعي الفعال أن يقوم بمسح المعاملات، والإشارات السوقية، والبيانات الخارجية بشكل مستمر لاكتشاف المخاطر الناشئة؛ ثم يمكن للمنصات تلقائيًا الإشارة إلى القضايا أو تصعيدها في الوقت الحقيقي. في مراقبة التجارة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي مراجعة تدفقات العمل التجارية، وتحديد التباينات عبر تنسيقات مختلفة، وحل الاستثناءات خطوة بخطوة مع الحد الأدنى من التدخل البشري. في التقارير التنظيمية، يمكن للذكاء الاصطناعي جمع البيانات من أنظمة متعددة، وإنشاء التقارير المطلوبة، وتتبع كيفية إنتاج كل مخرج. توفر هذه التطبيقات للذكاء الاصطناعي الوقت بينما تدعم احتياجات التدقيق والامتثال من خلال كونها قابلة للتتبع والتفسير.
على الرغم من أن مثل هذه القدرات موجودة بالفعل، إلا أنها غالبًا ما تكون يدوية، ومجزأة، وصعبة التوسع. يسمح الذكاء الاصطناعي الفعال للمؤسسات المالية بالتحول نحو عمليات أكثر أتمتة وكفاءة وقابلية للتوسع مع الحفاظ على الدقة والشفافية المطلوبة في بيئتها المنظمة بشدة. كما يقول مايزاك: “إنه ليس مختلفًا كثيرًا عن كيفية عمل البشر اليوم، فقط يتم ذلك بسرعة أكبر وعلى نطاق أوسع.”
بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي الفعال
يمكن أن يكون إطلاق الذكاء الاصطناعي الفعال أمرًا شاقًا، خاصة إذا كانت مشاريع الذكاء الاصطناعي الأخرى قد توقفت داخليًا. توصية مايزاك هي اختيار حالة استخدام قابلة للإدارة والسماح لها بالنمو بمرور الوقت. يقول: “يمكن أن يبني النجاح على النجاح.” “بينما قد تهدف الشركات إلى أتمتة عملية تجارية تتكون من 70 خطوة، فإنها تكتشف أنه يجب عليك البدء من مكان ما. ما يعمل في السوق هو معالجة المشكلة خطوة بخطوة. بمجرد أن تجعل الخطوة الأولى تعمل، يمكنك الانتقال إلى الخطوة التالية، وهكذا.”
ستكون المؤسسات المالية التي تتصدر بين أقرانها هي تلك التي تدمج الذكاء الاصطناعي الفعال في نظام بيئي أوسع يشمل ضوابط أمان قوية، وحوكمة بيانات جيدة، وإدارة فعالة لأداء النظام. كما يقول مايزاك: “سيساعد القيام بذلك بشكل جيد على إنشاء حلقة تغذية راجعة للذكاء الاصطناعي، حيث يحصل التنفيذيون على إشارات جديدة من هذه الأنظمة لتقييم فعالية استثماراتهم وتوليد رؤى موثوقة وقابلة للتنفيذ.” من خلال تكرار التجارب وتحسينها باستمرار، ستبني الشركات أنظمة فعالة يمكن قياسها وإدارتها وتوسيعها. سيحول هذا الذكاء الاصطناعي الفعال إلى ميزة تنافسية دائمة.
تعرف على المزيد حول كيفية دعم إلساتيك للخدمات المالية.
من خلال دمج الذكاء الاصطناعي الفعال، يمكن للمؤسسات المالية تحقيق تحسينات كبيرة في الكفاءة والدقة، مما يعزز قدرتها التنافسية في السوق.
