نحن نعيش في وقت رائع، حيث نشهد تحولًا كبيرًا في ميزان القوى بين الذكاء البشري والآلة. وقد تنبأ بهذا التحول بشكل ملحوظ عالم الكمبيوتر هانز مورافيك، الذي لاحظ أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها بسهولة أداء المهام التي يصعب على البشر القيام بها، مثل الحسابات الرياضية المعقدة، ولكنها تواجه صعوبات في المهام التي تأتي إلينا بشكل طبيعي، مثل التعرف على الوجوه أو المشي عبر الغرفة.
الحجة، المعروفة شعبياً باسم مفارقة موفاريك، هي سبب حاجتنا إلى الذكاء الاصطناعي. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لتقليل (أو إزالة) المهام التي لا نحبها حتى نتمكن من القيام بالمزيد مما نحب.
في جوهره، يعد الذكاء الاصطناعي أداة، مثل العجلة أو المطبعة، يمكن دمجها في أي مجال تقريبًا، بما في ذلك التمويل. على مدى عقود، كانت الصناعة المالية غارقة في البيانات، والتي، بدون الأدوات المناسبة، هي مجرد مجموعة من الأرقام التي تفتقر إلى السياق. يعمل الذكاء الاصطناعي كمحفز لتحويل هذه البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال التعرف على الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات وأتمتة المهام الروتينية. وهذا يمكّن المهنيين الماليين من تجاوز المهام العادية والتركيز على التفكير الاستراتيجي وحل المشكلات.
خذ اكتشاف الاحتيال، على سبيل المثال. على نطاق واسع، تعمل الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالفعل على توفير المليارات للبنوك من خلال تحليل ملايين المعاملات في ثوانٍ لاكتشاف الحالات الشاذة التي قد يستغرق البشر وقتًا أطول لتحديدها. على نطاق أصغر، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات في اكتشاف الاحتيال الداخلي من خلال مطابقة بيانات المعاملات مع معلومات الاستلام. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لقادة التمويل أيضًا تفويض المهام المتكررة والمعرضة للخطأ مثل استخراج بيانات الاستلام والمطابقة.
تستفيد العديد من الشركات، وخاصة في قطاع التكنولوجيا المالية، من الذكاء الاصطناعي للتخفيف من المخاطر وخفض التكاليف. ومن الأمثلة البارزة على ذلك JPMorgan Chase، وهي مؤسسة مالية عالمية رائدة.
بحسب موقع الشركة، استفادت شركة J.P. Morgan من نماذج اللغات الكبيرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من عامين لتعزيز فحص التحقق من الدفع. تعمل هذه النماذج على تسريع المعالجة بشكل كبير عن طريق تقليل الإيجابيات الكاذبة وتحسين إدارة قائمة الانتظار. ونتيجة لذلك، شهد البنك مستويات أقل من الاحتيال وعزز تجربة العملاء، حيث حقق انخفاضًا بنسبة 15-20٪ في معدلات رفض التحقق من الحساب.
بالإضافة إلى J.P. Morgan، تستخدم الشركات الشهيرة مثل Amazon و Tesla و IBM الذكاء الاصطناعي لتحسين تجارب العملاء. على سبيل المثال، تستخدم Amazon الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع للتوصيات المخصصة وإدارة المخزون. تستخدم Tesla الذكاء الاصطناعي لتقنية القيادة الذاتية الخاصة بها، وتطوير وتحسين قدرات المركبات المستقلة. توفر IBM للشركات أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وأتمتة خدمة العملاء وأنظمة دعم القرار.
لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا للمستقبل البعيد - إنه موجود هنا والآن. على الرغم من أننا في البداية فقط، إلا أن هذه الرحلة مع الذكاء الاصطناعي تعد بأن تكون تحويلية. مثل أي أداة أخرى، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أو تجاهله، ولكن اختيار العمل به يمنحنا ميزة كبيرة. مع استمرارنا في تبني الذكاء الاصطناعي، نطلق العنان لإمكانيات جديدة تعزز حياتنا الشخصية والمهنية.
