الذكاء الاصطناعي هو الأداة المثالية للبنوك لتظل قادرة على المنافسة مع شركات التكنولوجيا المالية

أصبحت البنوك قديمة اليوم، وخاصة مع الصعود السريع لقطاع التكنولوجيا المالية الذي يهدف إلى توفير بديل أكثر كفاءة وأرخص وتركز على المستخدم للخدمات المالية التقليدية. 

مرتكز على
بيانات Statista، استحوذت البنوك الجديدة في أوروبا على حصة سوقية تبلغ 11.1% في الصناعة المصرفية، في حين استحوذت نظيراتها في الولايات المتحدة على 15.5% من جميع الحسابات المصرفية في عام 2023. مع إجمالي قيمة معاملات البنوك الجديدة
من المتوقع أن ترتفع من 2024 تريليون دولار في عام 6.37 إلى 10.44 تريليون دولار بحلول عام 2028 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 13.15٪، تمثل هذه الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية تهديدًا كبيرًا للبنوك التقليدية.

وفي الوقت نفسه، تواجه البنوك العديد من التحديات التي يمكن أن تزيد من إضعاف قدرتها التنافسية. ويشكل التنظيم الأكثر صرامة والافتقار إلى التشغيل الآلي مشاكل كبيرة، ويتعين على المؤسسات المالية أن تتبنى تكنولوجيات جديدة لحل هذه المشاكل.

ويؤدي العمل اليدوي والتغييرات التنظيمية إلى فرض خسائر فادحة على البنوك

متابَع إفلاس البنوك العام الماضيوتهدف الجهات التنظيمية إلى إدخال تدابير أكثر صرامة على المؤسسات المالية لمنع الانهيارات المصرفية
وحماية المستهلكين. مثال على ذلك هو نهاية لعبة بازل الثالثةمجموعة نهائية من الإجراءات التي اقترحتها لجنة بازل لتعزيز أداء المؤسسات المالية
التنظيم وإدارة المخاطر والإشراف.

ومع وجود المزيد من الأنظمة والقواعد الأكثر صرامة، يصبح الأمر أكثر صعوبة وتكلفة بالنسبة للبنوك للوفاء بمتطلبات الهيئات التنظيمية. ويتعين عليها أن توظف متخصصين بأجور مرتفعة وأن تخصص موارد بشرية إضافية للامتثال، وهو نشاط لا تلتزم به البنوك.
فرق تأهيل العملاء بالفعل يقضون 91٪ من وقتهم إلى جانب المهام التشغيلية.

بالإضافة إلى ذلك، يؤدي الافتقار إلى الأتمتة في مجالات مثل خدمة العملاء والتقييم الائتماني إلى عمل يدوي كبير للبنوك. وهذا يتطلب عدداً كبيراً من الموظفين ويزيد من نفقات المؤسسة.

لكي تظل البنوك ذات صلة وتنافسية مع شركات التكنولوجيا المالية، تحتاج إلى الابتعاد عن نهجها الحذر تاريخياً وتبني تقنيات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي. في الواقع، أظهرت البيانات إلغاء استخدام الذكاء الاصطناعي
يمكن أن تعزز إيرادات القطاع المصرفي تصل إلى تريليون دولار بحلول عام 1

إذًا، كيف يمكن للبنوك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تطورها التكنولوجي؟

كفاءة فائقة مع انخفاض التكاليف التشغيلية

يجب على البنوك استكشاف حالات الاستخدام المحتملة للذكاء الاصطناعي للامتثال لمكافحة غسل الأموال واكتشاف الاحتيال.

اليوم، يتطلب الامتثال لمكافحة غسل الأموال الالتزام الصارم بالإجراءات والتعرف على الأنماط، وهي مهمة روتينية وتحتاج إلى اهتمام مستمر. والأساليب الحالية، مثل أنظمة مراقبة المعاملات، كثيفة الموارد وغير فعالة، وغالباً ما تؤدي إلى العديد من المشاكل
تنبيهات إيجابية كاذبة. 

يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع الامتثال لمكافحة غسل الأموال واكتشاف الاحتيال بشكل أكثر فعالية من البشر وبتكاليف تشغيلية أقل بكثير وبأوقات استجابة أسرع. إلى جانب التعلم الآلي، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تتعلم باستمرار وتجد الجديد والمزيد
الطرق القادرة على كشف المخالفات.

وخلافًا للاعتقاد الشائع، فإن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمثل هذه المهام لا يلغي الحاجة إلى قيام الإنسان بالتحقق من المرحلة النهائية. في الواقع، تقوم الجهات التنظيمية بتفويض مسؤول الامتثال لاتخاذ القرار المالي في هذه الحالات.

وعلى النقيض من الاعتقاد السائد، تجدر الإشارة إلى أن تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في عمليات البنوك لن يحل محل الموظفين. وبدلا من ذلك، سوف يساعدونهم في مهامهم المهنية لتعزيز إنتاجيتهم. الذكاء الاصطناعي سوف
تنفيذ الجزء الأكثر استهلاكًا للموارد من العملية، حيث يقوم العامل البشري بمراجعتها ووضع اللمسات النهائية عليها في النهاية.

علاوة على ذلك، يمكن للبنوك استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة وتقليل تكاليف دعم العملاء وفرق تحليل المخاطر. كما يمكن لنماذج اللغات الكبيرة أن تقدم حلاً للخدمات الرديئة التي تقدمها روبوتات الدردشة التقليدية القائمة على القواعد. يمكنهم التفاعل
مع العملاء بسرعة أكبر وبرسائل مخصصة، والتكيف مع كل مستخدم، والعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والتعلم المستمر لتحسين جودة الاتصال. على سبيل المثال،

لقد تطورت ماكينزي خبير افتراضي في الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم إجابات مخصصة بناءً على معلومات الملكية وأصول الشركة.

وينطبق الشيء نفسه على تقييم مخاطر العملاء وتسجيل الائتمان. استنادًا إلى البيانات التاريخية المتاحة، سيقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإجراء تقييم أكثر دقة للعميل وفقًا لنموذج المخاطر. في النهاية، سيتم تنفيذ مثل هذه المهام في ثوانٍ بدلاً من ذلك
كما هو الحال حاليًا في كثير من الأحيان، خلال أيام.

الاتجاهات المصرفية الكبيرة القادمة للذكاء الاصطناعي في المستقبل

ومن المتوقع أن يتم اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في السنوات المقبلة من قبل المؤسسات المالية. خلال هذا الوقت، ستهدف معظم البنوك إلى أتمتة جميع العمليات المصرفية الروتينية باستخدام الذكاء الاصطناعي. حاليا المؤسسات المالية
تخصيص ما بين 60% و80% من رواتبهم أو أكثر إلى المناصب التي من المحتمل أن تتأثر بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

ولهذا السبب، سيحدث انخفاض قوي في المستوى الأدنى لموظفي البنوك، مما يمكن البنوك من خفض نفقاتها التشغيلية بشكل كبير. سيكون المحترفون المتبقون هم الأكثر قدرة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتعزيز عملهم وإكماله
عمليات مثل الامتثال لمكافحة غسل الأموال والكشف عن الاحتيال.

ومع تطبيق الذكاء الاصطناعي، ستصبح البنوك أكثر فعالية في مكافحة غسيل الأموال والاحتيال. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في دعم العملاء سيوفر نهجًا أكثر تخصيصًا، مما يخلق تجربة مصممة خصيصًا لكل عميل
الاحتياجات والتفضيلات.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.finextra.com/blogposting/26058/ai-is-the-perfect-tool-for-banks-to-remain-competitive-with-fintechs?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs