لن تفاجئ أتمتة إجراءات العمل هذه الأيام الكثير من الناس ، حتى في الشركات الصغيرة. توجد بالفعل حظائر الأبقار الآلية مع مواقف السيارات ، وتعمل خطوط الإنتاج المعقدة دون مشاركة الناس ، ويشبه فرز البضائع في شركات التوصيل متاهة متعددة المستويات تنطلق فيها لوادر روبوتية صغيرة. كل هذه الأمثلة لها قاسم مشترك واحد: استبدال الأشخاص بالأتمتة.
في البحث عن الفوائد ، خطت البشرية خطوة إلى الأمام. يتيح تطوير الذكاء الاصطناعي اليوم للبرامج القيام بالعمل حيث تحتاج إلى التفكير والتحليل والاختراع. تقوم البرامج القائمة على الشبكة العصبية بتحليل اتجاهات السوق. الروبوتات تكتب الأخبار لوسائل الإعلام. تقوم Chatbots بمقابلة المرشحين للوظائف وتقديم سلع أفضل من أفضل البائعين.
هل من الممكن الآن أتمتة الأعمال الصغيرة بالكامل بمساعدة البرامج الذكية واستبعاد المحللين والاستراتيجيين والموظفين المبدعين من موظفي الشركة؟ والأهم من ذلك - هل هو ضروري؟ دعونا نلقي نظرة على بعض الحالات المثيرة للاهتمام في مجال التمويل.
أمثلة توضيحية
لفهم سبب استخدام الذكاء الاصطناعي للتمويل أصبح اتجاهًا عالميًا في رقمنة المجال المالي ، يكفي النظر في العديد من الحالات النموذجية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية. عندما تستخدم الذكاء الاصطناعي لتسجيل نقاط للعملاء ، يمكنك اختصار الوقت الذي تستغرقه الموافقة على الطلب من أيام إلى دقائق. ينخفض سعر التسجيل وتتحسن جودته مما يؤثر على التأخير. AI في مساعدين صوت هو ، أولاً وقبل كل شيء ، نظام توجيه مكالمات ذكي داخل مراكز الاتصال. وثانيًا ، التواصل مع العميل من خلال مساعد صوتي داخل التطبيقات. اليوم ، يمكنه التعامل مع ما يصل إلى 80٪ من المكالمات بمفرده في الوضع الذكي و 10٪ من المكالمات بمفرده دون الحاجة إلى التحدث إلى أي شخص. انخفض وقت الخدمة لكل عميل بمقدار 40 ثانية في المتوسط. إذا تم تنفيذ المساعد الصوتي بشكل صحيح ، فسوف ينتظر العملاء أقل بكثير ، وعندما ينتظرون ، يتم توجيههم إلى الموظف المناسب مع طلب النقطة الصحيح.
تجارة
إن استخدام القوة الحاسوبية لتداول الأسهم ليس فكرة جديدة. تم استخدام التداول الخوارزمي لأكثر من 30 عامًا ويحتل حصة كبيرة في السوق ، ويتجه نحو التداول عالي التردد.
يساعد الذكاء الاصطناعي في إدارة واستكمال قواعد التداول وقرارات التداول الأخرى. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في معالجة البيانات وإنشاء خوارزميات جديدة تتوافق مع أنماط لم يتم العثور عليها تجريبيًا من قبل ولكنها موضوعة في شكل هياكل مخفية يصعب تمييزها. في هذا الصدد ، لا يمكن لمديري صناديق التحوط والمتداولين التنافس مع الذكاء الاصطناعي ، القادر على معالجة مجموعات كبيرة للغاية من بيانات السلاسل الزمنية وتحسين التوقعات بناءً على النجاحات والأخطاء السابقة. أظهرت الأبحاث أن صناديق التحوط التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تظهر نتائج أفضل بكثير من تلك التي تستند فيها القرارات الرئيسية إلى خبرة الناس.
الاستثمار
طبقت شركات الاستثمار مخططات تجارية لسنوات بناءً على المشاعر والآراء التي تم الحصول عليها من الشبكات الاجتماعية ومصادر المعلومات العامة الأخرى. في مجال إدارة B2C ، يُكمل المساعدون الآليون قرارات إدارة المحافظ وإعادة التوازن التي يتخذها الأشخاص من خلال تحليل المحفظة نفسها ، وتحملها للمخاطر ، وقرارات الاستثمار السابقة.
الإقراض
يعمل التعلم الآلي على تغيير قواعد اللعبة في مجال الإقراض ، وزيادة جودة التصنيف الائتماني وتقديم تقييم أكثر دقة لمخاطر الإقراض. وبالتالي ، هناك حالات لتقديم طلبات التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي المشتق من علم الجينوم وفيزياء الجسيمات ، والتي تمنح المقرضين نماذج ديناميكية غير خطية لمخاطر الائتمان التي تتفوق بشكل جذري على الأساليب التقليدية. يمكن تطبيق هذه الخوارزميات بنجاح على التواريخ الائتمانية القصيرة للشباب والمهنيين العاملين لحسابهم الخاص. على سبيل المثال ، لإنشاء نموذج مخاطر الائتمان. يبدو الأمر محبطًا ، لكن الذكاء الاصطناعي يسمح لك بتوليد أفكار لتغطية الديون المستحقة.
تقديم الخدمات المصرفية
Chatbots مساعدة البنوك في خدمة العملاء بشكل أكثر كفاءة ، حتى لو لم يتمكنوا من دعم شؤونهم المالية بشكل مستقل. بفضل خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية ، يمكن للروبوتات الاستماع إلى المكالمات التي تتضمن ممثلين للبنوك ، وتقديم إجابات دقيقة بسرعة ، وتقديم أفضل الممارسات لتحسين كفاءة المبيعات. تساعد الشبكات العصبية الوكلاء على الاستجابة لطلبات الخدمة الشائعة عن طريق فرز البيانات الوصفية وتصنيفها ، وإنشاء استجابات المستجيب المحتملة ، والإشارة إلى احتمالية كل منها. مع هذا النهج ، يكون تنظيم دعم العملاء الشخصي أسهل بكثير وتقليل وقت وتكاليف العمل مع كل عميل.
الكشف عن الغش
تعد مكافحة الاحتيال أيضًا من بين الأمثلة اللافتة للنظر التي توضح مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية. كما أن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأنشطة غير النمطية يجعل من الممكن وقف حوالي 7 مليارات محاولة احتيال سنويًا في الولايات المتحدة أظهرت الأبحاث الحديثة أن الإيجابيات الخاطئة المتعلقة بالمعاملات المشروعة التي تم رفضها عن طريق الخطأ بسبب الاشتباه في حدوث احتيال تؤدي إلى خسائر سنوية في تجارة التجزئة بقيمة 118 دولارًا. مليار. ناهيك عن العملاء المفقودين الذين يرفضون خدمات المُصدر بسبب مثل هذه الأخطاء.
تقوم خوارزميات ML بتحليل بيانات الإدخال المختلفة لتحديد المعاملات الاحتيالية ، وتقليل عدد الإيجابيات الكاذبة ، وبالتالي توفير المال لكل من البنوك والعملاء.
التعرف على الشخصية
أدت التطورات الحديثة في التعلم العميق إلى زيادة دقة التعرف على الصور إلى مستويات تتجاوز القدرات البشرية. على سبيل المثال ، المصادقة التلقائية لوثائق الهوية أو الاتصال بمختلف قواعد البيانات المتاحة للجمهور ستمكن أصحاب العمل من التحقق بسرعة من الهوية والبيانات الشخصية ، بما في ذلك رخص القيادة والسجلات الجنائية.
وفي الختام
يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانيات غير محدودة للتطبيق في جميع مجالات الأعمال ، ولا سيما في مجال الخدمات المالية ، مما سيؤدي بالتأكيد إلى تحول الصناعة في السنوات القادمة. من أجل العمل المناسب مع الخوارزميات والتمويل ، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة الخدمات المالية ذا أهمية متزايدة. يقلل استخدام المساعدين الآليين في التداول في البورصة من إمكانية الاستفادة من عدم كفاءة السوق. لم يعد الناس ، بل النماذج الإحصائية التي تتنافس مع بعضها البعض. علاوة على ذلك ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يبسط بالتأكيد جميع العمليات وأتمتتها.
