التأثير التحويلي لـ GenAI على الخدمات المالية

اقتصادي

الملخص:

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية قوية تفتح آفاقًا لا حصر لها للشركات بينما تثير أيضًا تحديات. كيف ستؤثر على الخدمات المالية؟

إن العالم يسير على طريق سريع للتكنولوجيات الجديدة. فقد تسارعت وتيرة تصميم التكنولوجيات الجديدة وإنشائها واختبارها وتبنيها بشكل كبير منذ الثورة الصناعية. ولم يعد الأمر يستغرق عقودًا من الزمن، بل أيامًا، حتى يتبنى الناس التكنولوجيات الجديدة. وتعمل ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ونموذج اللغة الكبير (LLM) على دفع العالم إلى واقع جديد تمامًا.

ما هي الآثار المترتبة على هذه التكنولوجيا الجديدة القوية؟ وكيف تعيد تصور مستقبل الخدمات المالية؟ وكيف يمكننا تحقيق التوازن بين الابتكار والمسؤولية البشرية عن الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي؟ شارك المتحدثون في حلقة نقاشية حديثة في مؤتمر المؤسسات الرسمية العالمية لبنك بي إن بي باريبا (GOIC) بآرائهم.

The Transformative Impact of GenAI on Financial Services_1

ما هي آثار الذكاء الاصطناعي على الخدمات المالية؟ شارك المتحدثون في حلقة نقاشية أقيمت مؤخرًا في مؤتمر المؤسسات الرسمية العالمية الذي نظمه بنك بي إن بي باريبا (GOIC) بآرائهم.

إنشاء المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي

افتتح المناقشة أليكسي جرينباوم، كبير الباحثين العلميين في CEA-Saclay، موضحًا: "إن الطريقة التي تولد بها أنظمة الذكاء الاصطناعي المحتوى غير دلالية. لا تفهم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية أي شيء كما يفعل البشر ولا تعمل مع بُعد المعنى البشري. تعمل الحوسبة فقط على تحديد الرمز التالي في التسلسل. اختيار الرمز هو نتيجة الحوسبة الاحتمالية، وهذا كل ما يفعله GenAI. والأمر المثير للاهتمام هو أنه على الرغم من أن GenAI يحسب الرموز المفقودة فقط، إلا أنه في الواقع ينتج محتوى منطقيًا بالنسبة لنا ويبدو مليئًا بالمعنى للمستخدم".

وأضاف: "إن جيل الذكاء الاصطناعي لا يقيم ما إذا كان بعض المحتوى صحيحًا أم خاطئًا، لأن المعنى البشري ليس جزءًا من عملية الحساب. نحن بحاجة إلى إضافة نظام من المرشحات، يسمى المحاذاة، لتصفية ما هو خاطئ أو تمييزي أو سام".

تظل GenAI آلة. وتعتمد جودة ما تقدمه على الإرشادات التي نوجهها إليها: "من أجل التحدث إلى هذا العميل غير البشري، عليك أن تتعلم طرقًا محددة للتحدث". لا يمكننا أن نستخدم الطرق البشرية في استخدام اللغة ونفترض أن هذا من شأنه أن يعطي أفضل نتيجة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.

اعتماد GenAI

بعد أن صنع كارل بنز أول مركبة تعمل بالغاز في عام 1886 أثناء الثورة الصناعية، استغرق الأمر 27 عامًا حتى أصبح استخدامها واسع الانتشار عندما أحضرها هنري فورد إلى الجماهير في عام 1913.

وبالمقارنة، عندما تم إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022، استغرق الأمر خمسة أيام للوصول إلى مليون مستخدم. وكان الرقم القياسي السابق مسجلاً باسم Instagram حيث استغرق الأمر شهرين للوصول إلى هذا العدد من المستخدمين، وفقًا لما قاله Guillaume Bour، رئيس قسم المؤسسات في Mistral AI، في حديثه في GOIC.

لقد كان تبني GenAI سريعًا للغاية، وتبدو التطبيقات بلا نهاية، وبدأ السباق نحو الحدود التالية. إن إتاحة التكنولوجيا مجانًا للاستخدام في المصادر المفتوحة من شأنه أن يسرع بشكل أكبر من الطبيعة التحويلية لـ GenAI.

ومن بين القطاعات، تعد الخدمات المالية واحدة من الصناعات الرائدة في تبني الذكاء الاصطناعي، مع عدد متزايد من الاستكشافات في الأشهر الثمانية عشر الماضية فضلاً عن التحول من التطبيقات التجارية التي تركز على الموظفين وغير الأساسية والتي كانت في الغالب حلولاً جاهزة للاستخدام إلى حالات استخدام تجارية مع مكاسب أكثر أهمية في الميزة التنافسية، كما لاحظ بور. وكانت غالبية حالات الاستخدام التي شاهدها عبارة عن أدوات تعمل على تحسين المهام الإدارية خلف الكواليس، مثل اتخاذ القرارات الائتمانية ومعرفة العميل وتحسينات ESG وإدارة المخاطر.

تُعَد التطبيقات التي تتعامل مع العملاء بمثابة مستوى جديد من المنافسة، حيث تعمل الشركات على زيادة قدرات الذكاء الاصطناعي في روبوتات الدردشة التي تتعامل مع العملاء. على سبيل المثال، تزعم شركة التجارة الإلكترونية السويدية Klarna أنها تمتلك روبوت دردشة يمكنه إدارة أكثر من مليوني محادثة مع العملاء في شهر واحد دون التأثير سلبًا على صافي نقاط الترويج (NPS) الذي يقيس رضا العملاء.

وجهة نظر المزود

يتطلب أن تكون مزودًا جيدًا عنصرين أساسيين: الخبرة ورأس المال. يقدر بور أن هناك حاليًا بضعة آلاف من الأشخاص في العالم يتقنون هذه التكنولوجيا. من ناحية رأس المال، فإن تطوير نماذج GenAI يتطلب رأس مال مكثفًا للغاية لأنه يحتاج إلى تشغيل الكثير من وحدات معالجة الرسومات دون توقف لعدة أيام أو حتى أسابيع.

إن النماذج الكبيرة والقوية مهمة للأبحاث، ولكنها ليست مجدية مالياً دائماً عند الدخول في الإنتاج والتوسع. وأشار بور إلى أن "عائد الاستثمار ليس واضحاً في العديد من حالات الاستخدام. ومن أجل دعم حجم الشركات والمؤسسات الكبيرة في جميع أنحاء العالم بأعلى نسبة كفاءة من حيث التكلفة إلى الأداء، ستحتاج إلى نماذج كبيرة وقوية للغاية، وهي أكثر تكلفة، ولكن أيضاً نماذج متوسطة الحجم يمكنك ضبطها والتخصص فيها لمهام محددة".

تتمتع النماذج الأكبر حجمًا بقدرة أكبر على التفكير المنطقي والقدرة على أداء مهام أكثر تقدمًا، كما أنها أبطأ أيضًا. ويتعين على الصناعة إيجاد توازن بين السرعة والقدرة على التفكير المنطقي.

وباستخدام مثال إعادة هيكلة التعليمات البرمجية القديمة، أوضح بور: "إذا كنت تريد ترجمة ملايين الأسطر من لغة COBOL إلى لغة Java، وهو التحدي الذي تواجهه العديد من المؤسسات المالية، فإن الأمر يتطلب قدرًا كبيرًا من الدقة والأداء للنموذج. وقد يستغرق هذا أيامًا أو حتى أسابيع، وهو أمر لا يهم حقًا. من ناحية أخرى، إذا كنت تقوم ببناء روبوت محادثة لعملائك، فإن زمن الوصول مهم للغاية. لذا فمن الأفضل اختيار نماذج أصغر حجمًا تتمتع بمستوى جيد جدًا من الأداء أيضًا".

ومن بين العوامل التي تميز شركة ميسترال أيضًا مرونتها في نشر نماذجها داخل مراكز بيانات عملائها بدلاً من وضع البيانات في السحابة، وهو ما يمثل بالتأكيد نقطة بيع للمؤسسات المالية. وأشار بور إلى أن "عملاءنا يجب أن يكون لديهم خيار نقل النموذج إلى البيانات وليس العكس".

تعد التعددية اللغوية ميزة رئيسية أخرى: فهي قدرة النموذج على فهم لغة معينة والتواصل بها بشكل أصلي بدلاً من استخدام الترجمة. وهذا يضمن أن النموذج يفهم الحساسيات الثقافية والفروق الدقيقة. قال بور: "لا يتعلق الأمر فقط بالمفردات أو القواعد النحوية، بل يتعلق أيضًا بالجوانب الثقافية، واستخلاص خصوصيات اللغة والثقافة".

وجهة نظر المستخدمين

قالت إيريس لوكاس، رئيسة قسم استخبارات البيانات في هيئة الأسواق المالية الفرنسية، إن الهيئة تعتبر نفسها "مستهلكي الذكاء الاصطناعي". وأضافت: "في الواقع، نطرح على أنفسنا في هيئة الأسواق المالية مسألة الاستخدام لأغراضنا الخاصة، وهناك العديد من المشاريع قيد التنفيذ، على سبيل المثال حماية المستثمرين، وتعزيز التمويل المستدام، واكتشاف إساءة استخدام السوق، والكفاءة التشغيلية".

أطلقت AMF أول أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في عام 2019، مع نظام كشف الاحتيال المسمى FISH، وهو برنامج لكشف عمليات الاحتيال في الاستثمار المالي. في عام 2021، أطلقت AMF برنامجًا ضخمًا للبيانات العرضية يسمى ICData، بهدف توسيع نطاق استخدام البيانات من أجل جعل AMF أكثر اعتمادًا على البيانات.

فيما يتعلق بالتمويل المستدام، تستخدم AMF الذكاء الاصطناعي لاستخراج أهداف الاستدامة في سياسات إدارة الصناديق. كما يعد الذكاء الاصطناعي أداة قيمة تستخدمها AMF في الكشف عن إساءة استخدام السوق بينما يتم استكشاف تقنيات التعلم الخاضع للإشراف لتحديد أنواع معينة من التلاعب بالسوق. وفي مجال الكفاءة التشغيلية، تستكشف AMF استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد محاضر الاجتماعات تلقائيًا، ودعم الخبراء، وزيادة المساعدة الإشرافية، لتقليل المهام اليدوية دون قيمة مضافة. وأشار لوكاس إلى أن "وجهة نظرنا هي أن LLM لن تحل محل زملائنا في العمل أو الخبراء، لكنها يمكن أن توسع قدراتهم".

وفي معرض حديثها عن استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات المالية، أوضحت ليا ديليريس، رئيسة أبحاث الذكاء الاصطناعي للمخاطر في بي إن بي باريبا: "يعمل فريقي على تطوير حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في كفاءة وفعالية إدارة المخاطر. كما نعمل على استراتيجية الوظيفة ونساهم على مستوى المجموعة في المجتمع بأكمله حول الذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي المسؤول، والذي يتسم بالأخلاقية والأمان والقوة والخلو من التحيز والوعي بالبصمة الكربونية والقابلية للتفسير".

وأضافت: "لدينا أكثر من 50 حالة استخدام في الإنتاج تعالج حالات استخدام المخاطر والامتثال، وخاصة في مجال التعريف والكشف".

وترى ديليريس أن معظم تأثير GenAI يتعلق بالتوثيق والضوابط. فالمؤسسات العالمية الكبيرة مثل BNP Paribas لديها ضوابط في مناطق جغرافية وولايات قضائية متنوعة للغاية. وأشارت إلى أن "على مستوى مجموعة BNP Paribas، نريد التأكد من أننا نلبي الخصوصيات المحلية مع ضمان الحفاظ على التماسك العالمي. إن وجود أداة يمكنها القراءة والتلخيص والعثور على التحديات سيساعدنا على أن نكون أكثر كفاءة".

رئيس قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي للمخاطر، بنك بي إن بي باريبا

ومن المجالات الأخرى التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر فيها كفاءة كبيرة هي النمذجة، واختبار الضغوط، وتسريع عملية التوثيق، والتوافق مع الإجراءات واللوائح.

الذكاء الاصطناعي المسؤول

وقال هوج إيفن، كبير مسؤولي البيانات في بنك بي إن بي باريبا، الذي أدار المناقشة: "بخلاف الفوائد والتحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي، فإن الموضوع الأساسي بالنسبة لنا جميعًا هو كيفية القيام بذلك بطريقة مسؤولة".

هذا هو الغرض من قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي والذي "يهدف إلى إنشاء إطار قانوني موحد لأنظمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في جميع أنحاء الاتحاد الأوروبي"، كما أوضح ديليريس، مضيفًا: "إن الهدف من قانون الذكاء الاصطناعي هو ضمان تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها بطريقة آمنة وأخلاقية وجديرة بالثقة".

يصنف قانون الذكاء الاصطناعي أنظمة الذكاء الاصطناعي على أساس مستوى المخاطرة ويضع التزامات ومتطلبات محددة لكل فئة. ستخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر لالتزامات امتثال صارمة، بما في ذلك تقييمات المطابقة وحوكمة البيانات ومتطلبات الشفافية.

وحذرت ديليريس من أن قانون الذكاء الاصطناعي يركز فقط على حماية فئة من المخاطر التي تؤثر على الحقوق الأساسية للمواطنين. وتواجه المؤسسات مخاطر إضافية مثل المخاطر السيبرانية ولكن أيضًا الخسائر التشغيلية أو السمعية الناجمة عن الاستخدام غير السليم للذكاء الاصطناعي. وأضافت: "إدارة مخاطر النموذج ليست جديدة في المؤسسات المالية وهي تتعلق بالضبط بضمان ملاءمة النموذج (الذكاء الاصطناعي أو غيره) للغرض واستخدامه في الغرض الصحيح. لذلك لدينا بالفعل أطر ونحتاج في الغالب إلى رعاية ثقافة إدارة هذه المخاطر".

وأشارت لوكاس إلى أن "الهيئة لا تشرف حاليًا على نماذج الذكاء الاصطناعي التي طورها المشاركون في السوق بموجب قانون الذكاء الاصطناعي، لكن هذا قد يتطور في المستقبل مع تقدم اللوائح التنظيمية. وفي الوقت نفسه، نتواصل بنشاط مع اللاعبين في السوق لفهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي وما إذا كان يؤثر على عمليات الامتثال أو إدارة المخاطر". وأضافت أن "التحدي الرئيسي يظل إيجاد التوازن بين الاستفادة من الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي وإدارة مخاطره. وهذا أمر أساسي لطموح الهيئة: دعم الابتكار مع ضمان الأداء السليم للأسواق".

واتفق غرينباوم في CEA-Saclay: "إن قانون الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على إجراءات بيروقراطية أكثر وشهادات إلزامية أكثر. بل إنه يتضمن أيضًا أحكامًا مثيرة للاهتمام للغاية - حتى مبدأ أخلاقي جديد - ودعوات مهمة لمزيد من البحث".

واختتم إيفن حديثه قائلاً: "إن التكنولوجيا المتطورة بسرعة للذكاء الاصطناعي التوليدي توفر فرصًا للمتبنين الأوائل في أسواقهم، وإمكانات وحالات استخدام يتم تنفيذها بالفعل في مجالات مثل النمذجة والكشف والتحقيق والإبلاغ. وهذا يتطلب أيضًا ضوابط واعتبارات أخلاقية، وإمكانية التنظيم بما في ذلك قانون الذكاء الاصطناعي التاريخي للاتحاد الأوروبي".

المصدر:بنك أوف أميركا

للبقاء على اطلاع على كل الأحداث الاقتصادية اليومية، يرجى مراجعة التقويم الاقتصادي

تحذيرات المخاطر وإخلاء المسؤولية عن قرارات الاستثمار

أنت تفهم وتقّر بأن هناك درجة عالية من المخاطر التي ينطوي عليها التداول باستعمال هذه الاستراتيجيات. هناك احتمال التعرض للخسارة عند اتباع أي من استراتيجيات أو مناهج الاستثمار. يتم توفير المحتوى على الموقع من قبل المساهمين والمحللين لدينا بهدف نشر المعلومات فقط. أنت وحدك المسؤول عن تحديد ما إذا كانت أي من أصول التداول أو الأوراق المالية أو استراتيجية أو أي منتج آخر مناسب لك بناء على أهدافك الاستثمارية ووضعك المالي.

الإفصاح عن المخاطر

يمكن أن تكون مخاطر الخسارة كبيرة عند تداول الأصول المالية مثل الأسهم أو العملات الأجنبية أو السلع أو العقود الآجلة أو السندات أو صناديق الاستثمار المتداولة أو العملات المشفرة. قد تتعرض لخسارة كامل الأموال التي تودعها لدى شركة الوساطة. لذلك، يجب أن تفكر مليًا فيما إذا كانت هذه التجارة مناسبة لك في ضوء ظروفك ومواردك المالية.

لا ينبغي الاقدام على الاستثمار دون إجراء التدقيق و الأبحاث اللاّزمة أو التشاور مع مستشاريك الماليين. قد لا يناسبك محتوى موقعنا ، لأننا لا نعرف حالتك المالية واحتياجاتك الاستثمارية. من المحتمل أن معلوماتنا المالية قد يكون لها زمن انتقال أو تحتوي على معلومات غير دقيقة، لذلك يجب أن تكون مسؤولاً بالكامل عن أي من معاملاتك وقراراتك الاستثمارية. لن تكون الشركة مسؤولة عن خسارة أي من أموالك.

بدون الحصول على إذن من موقع الويب، لا يُسمح لك بنسخ رسومات الموقع أو النصوص أو العلامات التجارية. حقوق الملكية الفكرية في المحتوى أو البيانات المدرجة في هذا الموقع مملوكة لمزوديها و بورصات التداول.

البحث الأخيرة

الأكثر بحثا

أسعار السوق

تحليل التداول

مستخدم

24/7

التقويم الاقتصادي

تعليم

البيانات