*قم بإعادة توجيه العنوان الأصلي ‘#81 - ما وراء الضجيج: لماذا تعتبر الذكاء الاصطناعي التوليدي التحول الحقيقي التالي في المصرفية (مجانًا للقراءة)’

برعاية Triage

بُني بواسطة التنفيذيين

في قطاع الخدمات المالية في إفريقيا، يمكن أن تكون الخبرة المتخصصة في مجالات مثل المخاطر، الائتمان، الامتثال، والتكنولوجيا هي ما يحدد أداء الشركة. يتطلب التنقل عبر اللوائح المعقدة ودمج التقنيات الجديدة قادة يفهمون تفاصيل المنتجات المالية، وتوقعات أصحاب المصلحة، وحقائق السوق. بدون هذه العمق من المعرفة، حتى المؤسسات الممولة جيدًا تواجه مخاطر أخطاء مكلفة تؤدي إلى إزعاج المستثمرين، وتعطيل النمو، وتقويض ثقة العملاء.

تقدم ترياج مزيجاً من الخبرة العملية كعوامل في البنوك والخدمات المالية، وخبرة عالمية في العمل مع بعض من أكبر شركات الخدمات المالية في العالم. عمل فريقنا مع قادة كبار في أكثر من 35 دولة عبر أفريقيا، داعماً مجموعة من استراتيجيات النمو والتغيير عبر طيف من العملاء، من المشاريع الناشئة إلى التوسع، إلى التحولات الرقمية والتعافي. تمكننا هذه الخبرة الواسعة من تمييز الفرق بين الخبرة العابرة والقدرة الحقيقية، مما يضمن لك التعامل مع قادة يفهمون حقاً ما يتطلبه الأمر للنجاح في عالم الخدمات المالية سريع التطور.

مقدمة

الشك هو ما يتطلبه النظر خلف ميزانية، أو أحدث معجزة من الهندسة المالية أو القصة التي لا يمكن تفويتها. . . . فقط المشكك يمكنه فصل الأشياء التي تبدو جيدة وتكون كذلك عن الأشياء التي تبدو جيدة وليست كذلك. أفضل المستثمرين الذين أعرفهم يجسدون هذه الصفة. إنها ضرورة مطلقة. - هوارد ماركس

كشخص شاب في مجال المالية، من المهم تطوير جرعة صحية من الشك. في مجال البنوك بشكل خاص، الشك يجلب النتائج الإيجابية لأن أكثر البنوك نجاحًا هي تلك التي تتجنب الخسارة بدلاً من تلك التي تسعى لتحقيق المكاسب. إنها فن سلبي. ومع ذلك، الشك ليس هو نفسه التشاؤم. إنه يعني ببساطة وجود تمييز بين ما هو ضجة وما ليس كذلك. التحدي مع العديد من الأشخاص في مجال المالية هو أنهم يقعوا في فخ الشك من أجل القيمة الاجتماعية التي تشير إلى أنك ذكي.

كما قال جون كوليسون أو كان نافال رافيكانت، "يبدو المتشائمون أذكياء، لكن المتفائلين يكسبون المال". العقل المتشكك ذو قيمة. ومع ذلك، لكي تكون له قيمة، يجب أن يتطابق مع الدقة التحليلية والأهم من ذلك، القدرة على تغيير رأيك عندما تتغير الحقائق.

هذا سياق مفيد للمناقشة الحالية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا سيما في مجالات البنوك والمالية. من المهم الإشارة تحديدًا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي بدلاً من التعلم الآلي الذي كان موجودًا لبعض الوقت، خاصة في قطاع البنوك. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من الذكاء الذي يمكنه إنشاء أشياء جديدة مثل النصوص والصور والصوت أو الفيديو من خلال التعلم من كميات هائلة من البيانات. يؤدي التشكيك الكسول إلى أن يسمي العديد من الناس الذكاء الاصطناعي مبالغًا فيه بشكل مسبق، بينما يمكن أن يؤدي التفاؤل غير المحدود إلى استثمارات مبكرة. لكي يتم اتخاذ قرارات ذكية حول الذكاء الاصطناعي، من المهم وضعه في سياقه، خاصة سياقه الاقتصادي. وهذا يعني تحليل الذكاء الاصطناعي كتحول في المنصات ووضعه في مكانه التاريخي مقارنةً بالتحولات الأخرى في المنصات. يجب أن يجعل الذكاء الاصطناعي في سياقه التاريخي المصرفيين وصناعة المالية بشكل عام يتخذون القرارات الصحيحة.

في مقالة اليوم، سنفهم ما هو تحول المنصة، نستعرض التحولات السابقة للمنصة وتأثيرها على صناعة الخدمات المالية، نضع الذكاء الاصطناعي في سياقه كتحول منصة، ننظر إلى المبادرات العالمية من قبل البنوك والشركات المالية حول الذكاء الاصطناعي ونقيم الدروس الرئيسية للقادة في صناعة الخدمات المالية.

تحولات المنصة والخدمات المالية

ما هي تحول المنصة

التمويل مثل أي صناعة أخرى يخضع لتقلبات التقنية. سواء كان ذلك هو التلغراف وتأثيره على البنوك المعتمدة على الفروع أو الكمبيوتر المصغر وتأثيره على أجهزة الصراف الآلي. لقد تكيف التمويل دائمًا مع تحولات المنصات. في التكنولوجيا، تشير تحولات المنصة إلى تحول جذري في البنية التحتية التكنولوجية الأساسية التي تتيح قدرات جديدة بسبب تغيير كبير في هيكل التكلفة الأساسية. غالبًا ما يمكّن هذا نماذج أعمال جديدة وطرقًا لخلق القيمة. الشيء الرئيسي هو أنه يجب أن يكون هناك تغيير جذري في هيكل تكلفة شيء ما، أي أن تكلفة القيام بـ X تقل بمقدار 10 أضعاف أو أكثر لكي يُعتبر شيء ما حقًا تغييرًا في المنصة. يمكن وصف الخصائص الرئيسية كما يلي؛

• تغيير البنية التحتية الأساسية: تتضمن التحولات في المنصة تغييرات جذرية في كيفية هيكلة التكنولوجيا والوصول إليها، وليس مجرد تحسينات على الأنظمة الحالية.
• تحسينات غير خطية في التكلفة والأداء: عادةً ما تقدم تحسينات بمقدار عشرة أضعاف (10x أو أكثر) في التكلفة أو الأداء أو القدرات، وليس فقط مكاسب تدريجية.
• نماذج جديدة لإنشاء القيمة: تتيح التحولات في المنصات نماذج أعمال جديدة تمامًا ونماذج لإنشاء القيمة لم تكن قابلة للتطبيق سابقًا.
• تشكيل النظام البيئي: إنهم يخلقون أنظمة بيئية غنية من المنتجات والخدمات والأعمال التكميلية. وغالبًا ما يكون هذا تأثيرًا بدلاً من سمة تعريفية.
• تعطيل السوق: غالبًا ما تؤدي التحولات في المنصات إلى تعطيل الصناعات القائمة وخلق أسواق جديدة تمامًا.
• الديمقراطية: عادةً ما يجعلون التكنولوجيا متاحة لجماهير أوسع، مما يمكّن المشاركين الجدد.

سننظر في بعض التحولات التاريخية للمنصات وسنحللها بشكل مهم؛

1. ما كانت تدور حوله تحولات المنصة؛
2. أثره على هيكل التكلفة؛
3. الفائزون من هذه التحول وكيف استفادوا من التكنولوجيا؛

1. الحواسيب المركزية: مركزية الحوسبة (الخمسينيات - أوائل السبعينيات)

السياق التاريخي والخصائص الرئيسية
قبل الخمسينيات، كانت البنوك تحتفظ بالسجلات يدويًا أو باستخدام أجهزة التعداد الكهربائية الميكانيكية. كانت معالجة الشيك تعني أن يقوم موظف بإدخال عنصر في السجل، وتخزين الأوراق، ومطابقة المجموعات في نهاية اليوم. قدمت أنظمة الحواسيب الكبيرة مثل نظام IBM / 360 الحوسبة بالبرامج المخزنة، والتعرف على الأحرف بالحبر المغناطيسي، والمعالجة الدفعية. للمرة الأولى، كانت الآلة الواحدة قادرة على قراءة عشرات الآلاف من الشيكات في الساعة، وتطبيق قواعد الحساب تلقائيًا، ونشر النتائج بين عشية وضحاها.

منحنى التكلفة
كان مشروع رأس المال مرتفعًا، عدة ملايين من الدولارات، لكن التكلفة الهامشية لنشر معاملة انخفضت بمعدل حوالي مئة إلى واحد مقابل الإدخال اليدوي. انهارت معدلات الخطأ، وتقلصت فترات القطع، وأصبح التوسع مشكلة برمجية بدلاً من أن تكون مشكلة توظيف.

قصة الفائز
في أمريكا بعد الحرب العالمية الثانية، كانت الطبقة الوسطى الأمريكية مزدهرة وكان الطلب على خدمات البنوك والشيكات بشكل خاص في تزايد. في بنك أمريكا، كان عدد حسابات التوفير ينمو بمعدل 23,000 حساب شهريًا وكان يتعين على البنك الإغلاق بحلول الساعة 2 ظهرًا فقط لمعالجة الشيكات. قام بنك أمريكا بتنفيذآلة تسجيل إلكترونية للمحاسبة(ERMA) النظام في عام 1959. كان يعالج حوالي 36 000 شيك في الساعة، (حوالي 10 في الثانية) مقابل ~245 شيك/ساعة من قبل محاسب بشري. لقد تعامل مع ثلاثة أرباع مليار إدخال في السنة، وأتاح للبنك التوسع خارج كاليفورنيا دون توظيف آلاف الموظفين. بالنسبة لبنك أوف أمريكا، من خلال تحسين معدل الإنتاجية بشكل كبير (أكثر من 100× أسرع)، قلل بشكل كبير من تكلفة معالجة الشيكات ووسع نطاق الخدمة لتلبية احتياجات المزيد من العملاء. أدى أتمتة المهام الخلفية إلى منح المتبنين الأوائل مثل بنك أوف أمريكا ميزة تكلفة، مما ساهم في نموهم ليصبحوا روادًا على الصعيد الوطني.

2. الحواسيب الصغيرة: أتمتة الأقسام (سبعينيات القرن العشرين - منتصف الثمانينيات)

السياق التاريخي والخصائص الرئيسية
أدى ظهور الحواسيب الصغيرة – التي كانت أصغر بكثير وأرخص من الحواسيب الرئيسية – إلى ديمقراطية الحوسبة خارج نطاق الشركات المدرجة في قائمة Fortune 500. كان بإمكان البنوك وشركات الوساطة ومزودي الخدمات نشر أنظمة صغيرة ومتوسطة (من بائعين مثل DEC وData General وخط AS/400 من IBM، إلخ) على مستوى الأقسام أو الفروع. شهدت هذه الفترة ولادة الشبكات الإلكترونية وخدمات التكنولوجيا المالية التي يمكن أن تعمل على بنية تحتية أقل تكلفة، مما مكن اللاعبين المتخصصين الجدد.

منحنى التكلفة
يمكن الآن أن يكون لكل فرع قوته الحاسوبية الخاصة بتكلفة جزء من تكلفة حاسوب رئيسي. تم استبدال الجلسات التفاعلية بالتقارير الدفعة، وأصبحت قنوات جديدة مثل أجهزة الصراف الآلي اقتصادية. قامت الحواسيب الصغيرة بخفض سعر الحوسبة. كانت تكلفة حاسوب صغير في منتصف السبعينيات تتراوح في عشرات الآلاف، مما أدى إلى خفض تكاليف الحوسبة لكل وحدة بمقدار ترتيب من حيث الحجم مقارنةً بالحاسبات الرئيسية في الستينيات. وقد ساعدت هذه القدرة على تحمل التكاليف في توسيع اعتماد تكنولوجيا المعلومات في المالية. ونتيجة لذلك، بحلول الثمانينيات، كانت حتى الشركات المالية المتوسطة المستوى تقوم بأتمتة العمليات، مما أدى إلى خدمة أسرع وتكاليف وحدات أقل.

قصة الفائز

كمبيوتر مصغر من DEC - مصدر DEC

اشترت سيتي بنك مئات من أجهزة الكمبيوتر Tandem NonStop و DEC الصغيرة، وربطتها بأجهزة الصراف الآلي، وأطلقت حملتها التسويقية "Citi Never Sleeps" في عام 1977. عندما أغلق تساقط الثلوج مدينة نيويورك في عام 1978، استمرت أجهزة الصراف الآلي التابعة لسيتي في خدمة العملاء، وارتفعت أحجام المعاملات بنسبة عشرين في المئة، وتضاعف حصة الودائع في المدينة خلال ثلاث سنوات. تكاليف الصرافين، والتي تبلغ حوالي دولار واحد لكل زيارة،انخفض إلى حوالي ثلاثين سنتًا على ماكينة الصراف الآلي.

3. العميل-الخادم وقواعد البيانات العلائقية: المعالجة الموزعة (أواخر الثمانينات - التسعينات)

السياق التاريخي والخصائص الرئيسية
قبل عصر العميل-الخادم، كانت قاعدة البيانات موجودة داخل الكمبيوتر تجمع بين البيانات والواجهة. جلب عصر العميل-الخادم فصلًا بين طبقة البيانات وطبقة الواجهة. كان هناك عميل (حاسوب شخصي) وخادم. كان حاسوب Windows أو Mac يتولى العرض، وخادم متوسط المدى يخزن البيانات، وSQL كان يتحدث بينهما عبر شبكة محلية. لقد كانت قواعد البيانات العلائقية الجاهزة تعني نظرة جديدة: يمكن استعلام ملايين الصفوف في ثوانٍ، مما أتاح نماذج تسويقية إحصائية ونماذج مخاطر.

منحنى التكلفة
الكمبيوترات التي تقل عن 2000 دولار بالإضافة إلى صناديق يونيكس التي تقل عن 100000 دولار تتيح للبنوك الاستعلام عن ملايين الصفوف في ثوانٍ.

قصة الفائز
تأسست كابيتال ون، التي انفصلت عن بنك سيغنت في عام 1994، على شبكة خادم عميل تعمل بنظام أوراكل لاختبار الآلاف من عروض بطاقات الائتمان في وقت واحد. كانت تسعير المخاطر على مستوى الأفراد ونمت قاعدة عملائها بنسبة أربعين في المائة في عام 1997 بينما اعتمدت المؤسسات التقليدية على فئات فايكو العامة. كانت العائدات على حقوق الملكية تتجاوز باستمرار عشرين في المائة لأن التحليلات حلت محل التسعير الشامل. ومن بين الفائزين الآخرين كان تشارلز شواب الذي اكتشف أن عصر خادم العميل يمكن أن ي democratise الوساطة في الأسهم.

في إفريقيا، على الرغم من وجود تأخير طفيف، شمل الفائزون؛

1. بنك إكويتي الذي استغل بنية العميل-الخادم والكمبيوترات الصغيرة لتوسيع قدراته في المعاملات من خلال الترقية إلى فيناكيل (نظام مصرفي أساسي قائم على العميل-الخادم) بينما قام أيضًا بتوسيع شبكة أجهزة الصراف الآلي الخاصة به باستخدام نفس الأنظمة. وتحولت هذه العملية في النهاية إلى الخدمات المصرفية الوكيلة. انتقلوا من كونهم كيانًا غير موجود في التسعينيات إلى أكبر بنك في شرق إفريقيا من حيث القيمة السوقية؛
2. بنك GT - استخدم بنية العميل-الخادم لتحسين معالجة المعاملات في الفرع مما يتيح خدمة عملاء أفضل. قبل ذلك، كان يتعين على العملاء الانتظار لساعات لمعالجة إيداع أو سحب بسيط.

4. السحابة 1.0: البنية التحتية كخدمة (2006–أوائل 2010ات)

المصدر: مجلة الأعمال والمالية - أخوان كوليسون

السياق التاريخي والخصائص الرئيسية

لا يزال الويب يتطلب من الشركات امتلاك الخوادم. حولت خدمات أمازون ويب الحوسبة والتخزين وقواعد البيانات إلى خدمات استهلاكية مقاسة. يمكن أن يتوسع التطبيق من عشرة مستخدمين إلى عشرة ملايين دون أمر شراء للأجهزة.

منحنى التكلفة
بدلاً من الملايين في نفقات رأس المال، كان المطور يحتاج إلى بطاقة ائتمان وكان يمكنه دفع بضع سنتات في الساعة مقابل الحوسبة. كانت القدرة المرنة تعني أن التكلفة تتناسب تقريبًا مع الاستخدام، مما يلغي الزيادات الكبيرة. كان هذا بعيدًا عن عصر قواعد البيانات العلائقية حيث كان يتعين عليك تقدير نموك مقدمًا مما يؤدي إلى نفقات رأس المال الكبيرة.

قصة الفائز
أطلقت سترايب في عام 2010، بعد أربع سنوات من إطلاق AWS في عام 2006، مع واجهة برمجة تطبيقات للدفع تم تشغيلها في دقائق. عينة الشيفرة المكونة من سبع سطور أبعدت عن تحتية التجار والتسوية والامتثال. بحلول عام 2024، كانت سترايب تتعامل مع حوالي 1.4 تريليون دولار أمريكي في المدفوعات، وهو حجم كان سابقًا مع المتعهدين البنكيين والمعالجات التقليدية، وظلت تكلفة الانضمام لها خطأً تقريبيًا بفضل الفوترة السحابية المستندة إلى الاستخدام. أصبحت واجهات برمجة التطبيقات شكلًا جديدًا من خلق القيمة، مما يثبت أن السحابة تمثل تحولًا حقيقيًا في المنصة.

5. عصر الهواتف المحمولة والسحابة الأصلية (2010s – 2020s)

المصدر: [itweb.co.za]

السياق التاريخي والخصائص الرئيسية
تضع الهواتف الذكية جهاز كمبيوتر إنترنت، ومستشعر حيوي، وعنصر أمان في كل جيب، مما يحول "التوزيع" إلى قائمة في متجر التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، قدمت منصات السحابة العامة (AWS، GCP، Azure) بنية تحتية بمستوى بنكي كخدمة؛ حيث مكنت الخدمات الصغيرة وخطوط أنابيب CI/CD من إصدار الميزات أسبوعيًا - حتى يوميًا. كما أصبحت الشبكات المحمولة سكك دفع؛ حيث حلت رموز QR والحسابات الافتراضية محل أجهزة نقاط البيع المخصصة وشبكات الفروع.

منحنى التكلفة
في هذا الإطار الجديد، قدم العملاء الجهاز الطرفي وعرض النطاق الترددي والمصادقة؛ وانخفضت تكلفة الانضمام التدريجي إلى جزء من تكاليف انضمام عميل قائم على الفرع أو تاجر. تنخفض رسوم المعاملات على الشبكات المعتمدة على التطبيقات إلى أقل من 1%، مما يفتح الوصول المربح إلى المدفوعات ذات القيم المنخفضة والحسابات الخالية من الرسوم.

الفائزون وكتب قواعد لعبهم

• نوبانك (البرازيل، تأسست 2013)
  • الاكتساب عبر قائمة الانتظار الفيروسية فقط على الهاتف المحمول؛ أكثر من 2000 خدمة ميكرو من AWS لتحليل الائتمان في الوقت الحقيقي.
  • تم نشر الشيفرة عشرات المرات في اليوم، مما أدى إلى طرح ميزات أسرع من قدرة الجهات التنظيمية على الموافقة على زيادات الأسعار للبنوك التقليدية.
  • بحلول عام 2023: 100 مليون عميل في جميع أنحاء أمريكا اللاتينية؛ 11 مليار دولار أمريكي من الرسوم التقليدية التي تم توفيرها للمستخدمين؛ حصة مزدوجة الرقم في سوق بطاقات البرازيل مع الحفاظ على أحد أدنى نسب التكاليف إلى الإيرادات في القطاع المصرفي العالمي.
  • إيراداتهم تنمو بمعدل ضعف تكاليفهم وهم في طريقهم ليكونوا البنك الأكثر ربحية في البرازيل بحلول عام 2028.
• تايم بانك (جنوب أفريقيا، تأسست 2019)
  • النواة السحابية على AWS؛ KYC فوري بلا أوراق عبر أكشاك بيومترية داخل سلاسل البقالة (Pick n Pay، Boxer).
  • لا فروع مملوكة، فريق تقني صغير؛ بيع متقاطع للمدخرات، الائتمان، والتأمين داخل التطبيق.
  • بحلول 2024: 8 مليون عميل؛ تم الوصولالربحية في أقل من خمس سنوات, مما يدل على أنه يمكن الاستعانة بمصادر خارجية للتوزيع المادي بينما يظل الجوهر رقميًا بحتًا.
• تشمل الأمثلة الأخرى شركات مثل فلاتر ويف، ستيتش، إم إن تي هالان، بايستاك وباي موب.

لماذا فازوا

• توزيع بدون بنية تحتية
• الاقتصاد المرن
• سطوح موجهة للمطورين;
• دورات تكرار سريعة؛

تُظهر هذه الجهات الفاعلة معًا كيف أن الأجهزة المملوكة للعميل جنبًا إلى جنب مع الهيكل المعماري القائم على السحابة تخلق ميزة هيكلية في التكلفة—وجعلت السرعة، وليس الحجم التقليدي، السلاح الحاسم في كل من البنوك الإفريقية والعالمية.

الدروس الرئيسية من التحولات السابقة في المنصات

بعض الدروس الرئيسية من التحولات السابقة للمنصات

1. كل التحولات في المنصة مكنت الخدمات المالية من القيام بها بطريقة مختلفة. كانت الفكرة الأساسية هي هيكل التكلفة لمشكلة معينة سواء كانت تكلفة المعاملة أو تكلفة التوزيع.
2. كان المستفيدون من التحولات في المنصات إما بنوكًا اعتمدت التكنولوجيا بسرعة (مثل بنك أوف أمريكا، سيتي) أو شركات جديدة تفهم ما أتاحته هذه التحولات (مثل سترايب، نوبانك)؛

سياق الذكاء الاصطناعي التوليدي

بالنسبة لي، كانت التحولات السابقة في المنصات تركز على التكلفة والتوزيع نظرًا لأن هذه المجالات كانت محددة حقًا بالبرمجيات أي حتمية. قد لا تكون الذكاء الاصطناعي التوليدي بالضرورة قضية تكلفة وتوزيع. وجهة نظري هي أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيحقق تخفيضًا بنسبة 10,000 ضعف في تكلفة تقديم علاقة مخصصة. حاليًا، تقوم البنوك والشركات المالية بتوزيع المعاملات عبر التكنولوجيا وهذه اتجاه يستمر. يتعامل تقريبًا الجميع عبر هواتفهم مع حدوث عدد قليل جدًا من المعاملات في الفروع. هذا ينطبق على الأفراد وكذلك العملاء الشركات. ومع ذلك، فإن عنق الزجاجة المتبقي لتوزيع الخدمات المالية بشكل أكبر هو تمكين الخدمات المصرفية القائمة على العلاقات على نطاق واسع. وذلك لأن هذا لا يزال عمل البشر نظرًا لأن إدارة العلاقات تتطلب سياقًا عاليًا وتتطلب حكمًا.

يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم "الخدمات المصرفية المرتبطة بالعلاقات" الفاخرة مقابل بنسات لكل عميل. اليوم، يكلف مدير العلاقات في أفريقيا حوالي 6000 دولار شهريًا لخدمة حوالي 30 عميلًا، أي حوالي 300 دولار لكل عميل بعد التكاليف العامة. إذا تم نقل هذا العمل إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تنخفض التكلفة إلى مجرد سنتات، مما يفتح المجال لتقديم نصائح عالية الجودة للسوق العامة وتحويل الوصول المالي عبر القارة. في رأيي، هذه هي الحدود التالية نظرًا لأن التكنولوجيا المالية المعاملات قد تم حلها بالفعل.

ستظل العلاقات مهمة في البنوك - لكنها ستتحول من إنسان إلى إنسان إلى إنسان إلى ذكاء اصطناعي. غالبًا ما تحمل محادثات المال الخجل؛ العديد من العملاء يخفون أسئلة أساسية عن نظر البنك. يقلل الذكاء الاصطناعي غير الحي، الذي لا يعرف التعب، من ذلك الحاجز الاجتماعي، مما يدعو إلى الصراحة وطرح الأسئلة "البلهاء" بلا حدود. تجعل الصراحة الأكبر بالإضافة إلى الإرشاد على مدار الساعة الذكاء الاصطناعي مدير علاقات قوي وقابل للتوسع.

مبادرات الذكاء الاصطناعي العالمية

كيف تستخدم بنوك العالم الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل

إذا قمت بإزالة العناوين الرئيسية والضجة، فإن السؤال يبقى: ماذا تفعل أكبر البنوك في العالم حقًا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ ليس الإمكانيات المستقبلية. ليس ما يقدمه البائعون. ماذا تم نشره بالفعل، وأين؟

على مدى العامين الماضيين، دخل القطاع المالي العالمي بهدوء عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. لكن الصورة التي تتشكل ليست موحدة. إنها مزيج من أدوات داخلية هادئة، وتجارب حذرة مع العملاء، وبعض الخطوات الجريئة حقًا التي تشير إلى كيفية إعادة هيكلة البنوك من الداخل إلى الخارج. سأقدم نظرة عامة أدناه؛

داخلي أولاً، عميل لاحقاً

إذا كان هناك موضوع ثابت واحد، فهو هذا: الذكاء الاصطناعي يبدأ من الداخل.

ركزت غالبية اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي على الإنتاجية الداخلية - أدوات تساعد الموظفين على إنجاز المزيد مع موارد أقل. من مساعد محلل JPMorganالذي يحلل أبحاث الأسهم، إلى أداة مورغان ستانلي المدعومة بتقنية GPT لمديري الثروات, الرهان المبكر هو على تمكين المصرفيين، وليس استبدالهم.

غولدمان ساكس هوبناء طيارين مساعدين للمطورين.تمتلك سيتي ملخصات ذكاء اصطناعي تساعد الموظفين في التعامل مع المذكرات وصياغة رسائل البريد الإلكتروني. "ستاندرد تشارترد"SC GPT"يعمل عبر 70,000 موظفًا، helping with everything from proposal writing to HR queries.

نظرًا لأننا نعيش في بيئة تنظيمية عالية اللمس، فإن الأدوات الداخلية لها معنى لأن البنوك يمكن أن تجرب وتطور مهاراتها في الذكاء الاصطناعي دون مواجهة أي انتهاكات تنظيمية. إذا كانت الإجراءات الأخيرة من البنك المركزي النيجيري ضد زاب تشير إلى أي شيء، فمن الأفضل أن تكون آمنًا بدلاً من أن تندم.

قطاعاً بقطاع: أين تكمن القيمة

تتحرك الأقسام المختلفة بسرعات مختلفة. يقود مصرف التجزئة من حيث الحجم. في هذا الصدد، فإن ويلز فارجوفارغو أو بنك أمريكا إريكا, الروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تتعامل الآن مع مئات الملايين من التفاعلات سنويًا. في أوروبا، أطلق كوميرزبانك مؤخرًاأفا, روبوت المحادثة الخاص به.

المشكلة مع ذلك هي أن بعض هذه الأنظمة لا تستخدم فعليًا الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل تعتمد في الواقع على التعلم الآلي. هذامقالةيوفر تحليلًا جيدًا لكيفية عمل إريكا من بنك أمريكا، إنها في الواقع تورك ميكانيكي. ومع ذلك، فإن التجريب هو ما يهم.

في البنوك التجارية والاستثمارية، التحول أكثر دقة. تدعم أدوات JPMorgan الداخلية فرق البحث والمبيعات، وليس العملاء.تستخدم دويتشه بنك الذكاء الاصطناعي لتحليل سجلات اتصالات العملاء.هذا ليس خدمة العملاء - إنه استغلال البيانات، مما يساعد المصرفيين على فهم العملاء وخدمتهم بشكل أفضل وأسرع.

يدير الثروة مكانًا ما في المنتصف. لا تتحدث ذكاء مورغان ستانلي الاصطناعي مع العملاء مباشرة، لكنه يضمن أن المستشارين لا يدخلون إلى اجتماع دون استعداد. يقوم دويتشه بنك وبنك أبوظبي الأول بتجربة مساعدين موجهين للعملاء لعملائهم من الدرجة الأولى، مصممين للإجابة على الأسئلة الاستثمارية الدقيقة في الوقت الحقيقي.

الاختلافات الإقليمية: من يتحرك بسرعة؟

المصدر:مؤشر الذكاء الاصطناعي الواضح

تتقدم أمريكا الشمالية، كما هو متوقع. لقد حولت البنوك الأمريكية؛ JPMorgan و Capital One و Wells Fargo و Citi و RBC الذكاء الاصطناعي إلى محرك للإنتاجية. وبفضل الشراكات مع OpenAI و Microsoft، حصلوا على وصول مبكر إلى النماذج المتطورة.

أوروبا أكثر حذراً. تقوم BBVA وDeutsche وHSBC باختبار الأدوات داخلياً، غالباً مع مزيد من الحواجز. يشكل قانون حماية البيانات العامة (GDPR) ظلًا طويلًا. كما هو الحال دائماً، تركز أوروبا على التنظيم بدلاً من التقدم وقد يكلفهم هذا.

أفريقيا وأمريكا اللاتينية في مرحلة مبكرة، لكنها تتحرك بسرعة. تعتبر نوبانك في البرازيل من الأسماء البارزة، حيث تتعاون مع OpenAI لنشر الأدوات داخليًا وفي نهاية المطاف للعملاء. في جنوب إفريقيا، تقوم بنوك مثل ستاندرد بانك ونيدبانك بتشغيل تجارب داخلية للذكاء الاصطناعي عبر المخاطر والدعم والتطوير.

الصين: بناء مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها

البنوك الصينية لا تستخدم الذكاء الاصطناعي فقط - بل تقوم ببناء النظام.

• أطلقت ICBCZhiyong, نموذج لغوي كبير مكون من 100 مليار معلمة تم بناؤه داخليًا. لقد تم استدعاؤه أكثر من مليار مرة، مما يدعم حالات الاستخدام من تحليل الوثائق إلى أتمتة التسويق عبر 200 مجال عمل. إنه ليس مجرد أداة داخلية، بل هو تحول أساسي في كيفية إدارة البنك.
• أنت جروب أطلقت نموذجين ماليين كبيرين للغة -Zhixiaobao 2.0 (للعملاء بالتجزئة) وZhixiaozhu 1.0(للمحترفين الماليين). تم تصميم الأول لشرح المنتجات المالية للمستخدمين العاديين داخل Alipay. يساعد الثاني مديري الثروات في تلخيص تقارير السوق وتوليد رؤى حول المحافظ.
• مجموعة بينغ آن، واحدة من شركات التكنولوجيا المالية المفضلة لدي، وهي مزيج من التأمين والبنوك والتكنولوجيا، تدفع إلى الأمام بشكل أكبر. لقد أنشأتاسأل بوب, مساعد ذكاء اصطناعي توليدي لكل من العملاء ومديري العلاقات. بالنسبة للعملاء، يمكن لAskBob الإجابة على أسئلة الاستثمار والتأمين باللغة الصينية الطبيعية. بالنسبة للمستشارين، يقوم بتجميع وتلخيص تاريخ العملاء وبيانات المنتجات ومواد التسويق، مما يحول كل وكيل إلى خبير مالي معزز رقمياً. طموح Ping An هو إعادة تعريف الاستشارات المالية من خلال الذكاء الاصطناعي، ليس فقط للإجابة على الأسئلة، ولكن لاستباقها.

في الصين، حيث تشجع الأطر التنظيمية بشدة على توطين البيانات وشفافية النماذج، تأخذ هذه المؤسسات الطريق الطويل: بناء الذكاء الاصطناعي المدرب خصيصًا والذي يمكنه الازدهار في البيئات التنظيمية واللغوية والسوقية المحلية. علاوة على ذلك، تمتلك الصين كثافة كافية من المواهب تمكن البنوك من بناء نماذجها الأساسية الخاصة، وهو إنجاز قد لا يتكرر في أي مكان آخر في العالم.

من يقف وراء هذا؟

تظهر بعض الأسماء الكبيرة في كل مكان: مايكروسوفت (عبر Azure OpenAI) هي المنصة الأكثر شيوعًا حتى الآن. الجميع من مورغان ستانلي إلى ستاندرد تشارترد يقومون بتشغيل نماذجهم في صندوق مايكروسوفت الآمن.

تدخل نماذج اللغة الكبيرة من جوجل أيضاً في اللعبة، حيث تستخدم ويلز فارجو فلان لتشغيل فارجو. وفي الصين، يعتمد الأمر بشكل أساسي على المنتجات المحلية: ديب سيك، هونيون، وغيرها.

بعض البنوك مثل؛ JPMorgan و ICBC و PingAn تقوم بتدريب نماذجها الخاصة. لكن معظمها تعمل على تحسين النماذج الموجودة. الأمر لا يتعلق بامتلاك النموذج. بل يتعلق بامتلاك طبقة البيانات والتنظيم.

نظرة عامة على المبادرات المختلفة للذكاء الاصطناعي على مستوى العالم

فماذا؟

في صناعة خاضعة للتنظيم الشديد، من المهم أن نكون حذرين ولهذا السبب تبقي البنوك الذكاء الاصطناعي في الصورة وليس في الصفوف الأمامية. ومع ذلك، كما شهدنا في تحولات المنصات الأخرى، من الضروري أن نكون حاسمين ونجرّب بسرعة. لن تكون اللوائح أبداً متقدمة على التنفيذ ومن غير الذكي إيقاف تجارب الذكاء الاصطناعي بفكرة أنه يجب عليك الانتظار للوائح. أتذكر أنني قمت ببناء خدمات مصرفية وكيلة منذ أكثر من عقد من الزمان في بلد لم يكن لديه مثل هذه اللوائح. بمجرد أن بنيناها، كنا نحن من شرحناها للبنك المركزي. إذا كنت في مجلس إدارة بنك، سيكون سؤالي هو "كم عدد التجارب التي نجريها وكم عدد الرؤى التي نولدها؟"

لقياس التقدم حقًا، يجب عليك العودة إلى أساسيات تحول المنصة. يجب أن تجيب استراتيجيتك في الذكاء الاصطناعي على:

"هل تعيد استراتيجيتنا للذكاء الاصطناعي بناء البنية الأساسية، وتقلل التكاليف بنسبة 100×، وتفتح نماذج قيمة جديدة، وتثير الارتباطات البيئية، وت disrupt الأسواق، وت democratise الوصول؟"

المنطق واضح، من المهم أن نكون متشككين لكن المنطق والحقائق تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمثل تحولًا جديدًا في المنصات. علاوة على ذلك، فإن المنطق والحقائق تظهر أن التحولات السابقة في المنصات قد حركت بشكل مجازي الجبن في الأسواق المالية. عمل سيتي مع التكنولوجيا في السبعينيات والثمانينيات وسع بشكل كبير أعماله في التجزئة. ظهرت كابيتال وان من العدم لتصبح واحدة من أفضل 10 بنوك في السوق و لاعبًا بارزًا في الصناعات المجاورة مثل قروض السيارات والرهن العقاري. في أفريقيا، ركبت بنك إكويتي موجة العميل-الخادم ليكون أكبر بنك في شرق أفريقيا من حيث القيمة السوقية. نفس الموجة تم ركوبها من قبل بنك أكسيس، وبنك جي تي وكابيتك في أسواقهم المعنية.

عصر منصات الذكاء الاصطناعي هنا وسينتج عنه فائزون. الفكرة هي عدم التركيز على الخاسرين لأن ما يحدث هو أن الفائزين يأخذون حصة كبيرة من السوق في اتجاه معين مثل Stripe في المدفوعات. هذه الفجوات الأولية تؤدي إلى مكاسب في حصص السوق في المجالات المجاورة مثل كيفية استخدام Nubank لبطاقات الائتمان لتصبح لاعبًا جادًا في مصرفية الشركات الصغيرة والمتوسطة والتجزئة.

وجهة نظري هي أن الفائزين في عصر الذكاء الاصطناعي سيركزون على تكلفة العلاقة. لم يعد الأمر مجرد لعبة معاملات. لقد حدث ذلك بالفعل. إنها لعبة تجربة العملاء والعلاقات. هذه هي الرؤية الأساسية التي يجب أن يأخذها قادة الخدمات المالية في الاعتبار. كيف يمكنك خلق تحسين بمقدار 100 ضعف في تجربة العملاء وعلاقات البنوك بتكلفة منخفضة؟ كيف يمكننا استغلال الذكاء كبنك لمساعدتك في إدارة أموالك، عملك وحياتك بشكل أفضل؟ اللاعبون الذين يجيبون على هذه الأسئلة وينفذونها سيكونون الفائزين.

إخلاء المسؤولية：

1. هذه المقالة معاد طباعتها من [نشرة أخبار التكنولوجيا المالية الحدودية]. قم بنقل العنوان الأصلي '#81 - ما وراء الضجيج: لماذا تعتبر الذكاء الاصطناعي التوليدي المنصة الحقيقية التالية للبنوك (مجانًا للقراءة)'. جميع حقوق الطبع والنشر تعود للمؤلف الأصلي [ماري موغوي]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا الطباعة، يرجى الاتصال بـبوابة التعلم الفريق، وسيتعاملون مع ذلك على الفور.
2. إخلاء المسؤولية: الآراء والأفكار المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط آراء الكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمات المقال إلى لغات أخرى بواسطة فريق Gate Learn. ما لم يُذكر خلاف ذلك، فإن نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة محظور.