الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية
يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولاً في قطاع الخدمات المالية، مع إمكانية إحداث ثورة في طريقة تقديم الخدمات المالية واستهلاكها. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال وتقييم المخاطر وخدمة العملاء وإدارة الاستثمار. وفقًا لتقرير صادر عن شركة Accenture، يمكن أن يضيف استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية قيمة قدرها 1.2 تريليون دولار إلى هذه الصناعة بحلول عام 2035. تتمثل إحدى المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية في قدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة. وهذا ما يجعله مناسبًا تمامًا لتطبيقات مثل الكشف عن الاحتيال، حيث يمكنه تحديد المعاملات المشبوهة والإبلاغ عنها بسرعة. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر، مما يساعد المؤسسات المالية على اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن الإقراض والاستثمار. بالإضافة إلى ذلك الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية يمكن استخدامه لتحسين خدمة العملاء، من خلال تقديم توصيات ومساعدة مخصصة من خلال روبوتات الدردشة وغيرها من الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. كما تزداد أهمية علم البيانات في الخدمات المالية، حيث تسعى المؤسسات المالية إلى استخلاص الرؤى من الكميات الكبيرة من البيانات التي تجمعها. وباستخدام أدوات وتقنيات تحليل البيانات المتقدمة، يمكن للمؤسسات المالية فهم سلوك العملاء بشكل أفضل، وتحديد فرص الأعمال الجديدة، وتحسين عملياتها. وبشكل عام، يعمل الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات على إحداث تحول في قطاع الخدمات المالية، مما يمكّن المؤسسات المالية من العمل بكفاءة وفعالية أكبر، وتزويد العملاء بخدمات جديدة ومبتكرة. ومع استمرار تطور التكنولوجيا، ستستمر إمكانات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية في النمو.
قيمة الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية
يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قيمة هائلة لصناعة الخدمات المالية من خلال أتمتة العمليات المختلفة وتحسينها. باستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المصرفية والمالية، يمكن للمؤسسات استخلاص الرؤى من كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل. تتعدد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل ويمكن أن تتراوح بين الكشف عن الاحتيال وتقييم الائتمان وخدمة العملاء وإدارة المخاطر واستراتيجيات الاستثمار والتداول. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات في إدارة محافظها الاستثمارية من خلال تحليل اتجاهات السوق وتوفير رؤى في الوقت الفعلي لظروف السوق. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد في تقليل المخاطر وتحسين العوائد، مما يؤدي إلى تحقيق أرباح أفضل. ووفقًا لتقرير صادر عن شركة Accenture، فإن الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي لديه القدرة على إضافة أكثر من تريليون دولار من القيمة إلى القطاع المالي بحلول عام 2035. وقد أثبت علم البيانات في الخدمات المالية بالفعل قيمته في الحد من الاحتيال، وأتمتة التقييمات الائتمانية، وإدارة المخاطر، من بين تطبيقات أخرى. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية إلى تحسين الكفاءة وخفض التكاليف وزيادة الإيرادات. إن قيمة الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية هائلة، وإمكاناته لا حدود لها. من خلال تمكين اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وتبسيط العمليات، وأتمتة المهام المتكررة، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات على التركيز على المزيد من المبادرات الاستراتيجية، وخدمة عملائها بشكل أفضل، والحفاظ على قدرتها التنافسية في مشهد رقمي متزايد.
- تحسين الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي أتمتة المهام المتكررة مثل إدخال البيانات، مما يوفر الوقت للموظفين للتركيز على مبادرات أكثر تعقيدًا واستراتيجية. وهذا يؤدي إلى تحسين الكفاءة وخفض التكاليف.
- تحسين خدمة العملاء: يمكن لروبوتات الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي التعامل مع استفسارات العملاء وطلباتهم، مما يؤدي إلى سرعة الاستجابة وتحسين رضا العملاء.
- إدارة أفضل للمخاطر: يمكن للذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المصرفية والمالية تحليل اتجاهات السوق وتوفير رؤى في الوقت الفعلي لظروف السوق، مما يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات أفضل وإدارة المخاطر بشكل أكثر فعالية.
- كشف الاحتيال ومنعه: يمكن لأدوات الكشف عن الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنشطة الاحتيالية ومنعها بسرعة ودقة، مما يوفر على المؤسسات مبالغ كبيرة من المال.
حل مشكلات علم البيانات في الخدمات المالية
كما هو الحال مع أي صناعة، يأتي تطبيق علم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) في الخدمات المالية مصحوبًا بمجموعة من التحديات الخاصة به. ويتمثل أحد التحديات الرئيسية في دمج التكنولوجيا الجديدة والذكاء الاصطناعي مع الأنظمة القديمة، وهو ما قد يكون مكلفاً ويستغرق وقتاً طويلاً. التحدي الآخر هو ضمان دقة البيانات المستخدمة واكتمالها وتوافقها مع اللوائح التنظيمية.
التحدي الآخر في علم البيانات للخدمات المالية هو الافتقار إلى الشفافية وقابلية تفسير النماذج. قد يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات المالية تنبؤات دقيقة للغاية، ولكن من دون فهم كيفية توصلهم إلى تلك التنبؤات، يصعب على المؤسسات المالية شرح قراراتها للمنظمين والعملاء وأصحاب المصلحة الآخرين. كما يمكن أن يؤدي هذا الافتقار إلى الشفافية وقابلية التفسير إلى التحيز في النماذج، مما قد يكون له عواقب وخيمة على عدالة وأخلاقيات اتخاذ القرارات المالية. ولمواجهة هذا التحدي، يستكشف الباحثون والعاملون في هذا المجال طرقًا لبناء نماذج تعلم آلي أكثر شفافية وقابلية للتفسير لمواجهة هذا التحدي. على سبيل المثال، يعملون على تطوير تقنيات لشرح تنبؤات نماذج الصندوق الأسود، مثل أشجار القرار والشبكات العصبية، وبناء أنواع جديدة من النماذج، مثل النماذج القائمة على القواعد.
على الرغم من هذه التحديات، هناك العديد من التطبيقات الناجحة للذكاء الاصطناعي في المجال المالي، بدءًا من اكتشاف الاحتيال إلى تحسين المحفظة إلى روبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء. للتغلب على هذه التحديات، يجب أن يكون لدى المؤسسات المالية فهم واضح لمشاكل الأعمال التي تحاول حلها والبيانات المتاحة لها. ويتطلب ذلك فهماً عميقاً للبيانات الأساسية، بالإضافة إلى القدرة على بناء نماذج دقيقة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتدريبها. ومع ذلك، يمكن للمؤسسات المالية الاستفادة من قوة علم البيانات لاكتساب رؤى جديدة وخدمة عملائها بشكل أفضل، وذلك من خلال الخبرة والتكنولوجيا المناسبة. بشكل عام، يتمتع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية والمالية بالقدرة على إحداث تحول في القطاع المالي، ولكن الأمر يتطلب تخطيطًا دقيقًا وقيادة قوية والتزامًا باستخدام البيانات بشكل أخلاقي ومسؤول.
بالإضافة إلى معالجة التحديات المذكورة أعلاه، يمكن للصناعة المالية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المصرفية والمالية لفتح فرص جديدة للنمو والابتكار. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي تحسين خدمة العملاء ودعمهم من خلال تقديم المساعدة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع والتوصيات الشخصية بناءً على تاريخ العميل وتفضيلاته. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد فرص السوق الجديدة والمخاطر المحتملة من خلال تحليل كميات البيانات في الوقت الحقيقي في الوقت الفعلي، مثل موجز الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي والتقارير المالية. في صناعة الاستثمار، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية والمالية لتحليل اتجاهات السوق واتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة. الذكاء الاصطناعي أيضًا في مساعدة المؤسسات المالية على اكتشاف الاحتيال ومنعه، وهو مصدر قلق متزايد في هذا المجال. علاوة على ذلك، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية لأتمتة المهام الروتينية، يمكن للمؤسسات المالية تحرير الموظفين للتركيز على الأنشطة الأكثر تعقيدًا وذات القيمة المضافة، مثل تقديم المشورة المخصصة للعملاء. وبوجه عام، فإن التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي واسعة، ويمكن للمؤسسات المالية أن تظل في صدارة المنافسة وأن تخلق قيمة جديدة لعملائها من خلال الاستراتيجية والتنفيذ الصحيحين.
فوائد الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية
فوائد الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي كثيرة ومتنوعة. على سبيل المثال، تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية في القدرة على التنبؤ بالنتائج بدقة أكبر وتحديد الفرص والمخاطر المحتملة. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط والاتجاهات، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الإشارات التي قد يفوتها البشر، مما يساعد المؤسسات المالية على اتخاذ قرارات أكثر استنارة. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية وتقليل الأخطاء اليدوية، مما يزيد من الكفاءة ويقلل من التكاليف. ويكتسب ذلك أهمية خاصة في مجالات مثل الكشف عن الاحتيال، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد المعاملات الاحتيالية ومنعها قبل حدوثها. من المزايا الأخرى المهمة للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي تحسين تجارب العملاء، حيث يمكن لروبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وغيرها من الأدوات أن تقدم للعملاء توصيات ومساعدة مخصصة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين رضا العملاء وولائهم، ويؤدي في النهاية إلى زيادة الإيرادات. علاوةً على ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي لتحديد المخاطر المتعلقة بالامتثال والقضايا التنظيمية والتخفيف من حدتها، مما يقلل من مخاطر العقوبات والغرامات. وأخيراً، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في القطاع المالي المؤسسات المالية على تطوير منتجات وخدمات جديدة تتماشى بشكل أفضل مع احتياجات العملاء واتجاهات السوق، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات وتعزيز المركز التنافسي.
فيما يلي بعض فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي:
- تحسين تجربة العملاء: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي لتقديم نصائح وتوصيات مالية مخصصة للعملاء، بناءً على احتياجاتهم وتفضيلاتهم الفردية. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين مشاركة العملاء وولائهم، مع زيادة نمو الإيرادات.
- إدارة المخاطر: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات المالية على تحديد المخاطر وإدارتها، بما في ذلك مخاطر الائتمان ومخاطر السوق والمخاطر التشغيلية. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تقييمات أكثر دقة للمخاطر ومساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل.
- أتمتة العمليات اليدوية: يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في أتمتة العديد من العمليات اليدوية في الخدمات المالية، مثل إدخال البيانات ومعالجة المستندات وخدمة العملاء. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل التكاليف وتحسين الكفاءة وتحرير الموظفين للتركيز على مهام أكثر استراتيجية.
- قرارات التداول والاستثمار: يمكن للذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد المؤسسات المالية على اتخاذ قرارات تداول واستثمار أفضل، من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط والاتجاهات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية والمالية على تحسين أداء الاستثمار وتقليل المخاطر وزيادة الربحية.
كيفية استخدام علم البيانات في الخدمات المالية
يلعب علم البيانات دورًا حاسمًا في الخدمات المصرفية والمالية، حيث إنه يوفر رؤى قيمة يمكن للمؤسسات استخدامها لاتخاذ قرارات أكثر استنارة والبقاء في صدارة منافسيها. وقد أدى استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات المالية إلى فتح مجال جديد تمامًا من الإمكانيات لتحليل البيانات واتخاذ القرارات. أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في مجال التمويل هو الكشف عن الاحتيال ومنعه. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد المعاملات المشبوهة والإبلاغ عنها، مما يساعد المؤسسات على اكتشاف الأنشطة الاحتيالية ومنعها. ومن حالات الاستخدام المهمة الأخرى لعلوم البيانات في الخدمات المالية إدارة المخاطر. باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات التاريخية واتجاهات السوق لتحديد المخاطر وإدارتها بطريقة أكثر كفاءة وفعالية. بالإضافة إلى ذلك، يُستخدم علم البيانات في الخدمات المصرفية والمالية أيضًا لإضفاء الطابع الشخصي على تجارب العملاء، حيث توفر روبوتات الدردشة الآلية والمساعدون الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي للعملاء توصيات مخصصة بناءً على تاريخهم المالي وأهدافهم. وعلاوة على ذلك، يُستخدم علم البيانات في التداول الخوارزمي، حيث تستخدم الخوارزميات كميات كبيرة من البيانات لإجراء الصفقات تلقائيًا، وكذلك في تسجيل الائتمان، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل عوامل مخاطر الائتمان بدقة وكفاءة أكبر من الطرق التقليدية. وبشكل عام، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل عديدة ومتنوعة، وهي مستمرة في التطور مع توفر مصادر وتقنيات جديدة للبيانات.
حالات استخدام علم البيانات في الخدمات المالية:
- الكشف عن الاحتيال: تستخدم المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتحديد ومنع الأنشطة الاحتيالية مثل غسيل الأموال والاحتيال في بطاقات الائتمان وسرقة الهوية.
- تقسيم العملاء: تستخدم المؤسسات المالية التعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية والمالية لتقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على التركيبة السكانية والسلوك والتفضيلات الخاصة بهم. وهذا يساعد في تصميم حملات تسويقية مستهدفة وعروض منتجات مخصصة.
- تحسين المحفظة الاستثمارية: يُستخدم علم البيانات لتحسين المحافظ الاستثمارية من خلال تحديد استراتيجيات تخصيص الأصول الأكثر ربحية بناءً على اتجاهات السوق والرغبة في المخاطرة.
- روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: تستخدم المؤسسات المالية روبوتات الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي لتقديم الدعم للعملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والإجابة عن الاستفسارات، والمساعدة في المعاملات المصرفية الأساسية.
- الصيانة التنبؤية: يُستخدم علم البيانات في الخدمات المصرفية والمالية لمراقبة وتحليل أداء المعدات في المؤسسات المالية مثل أجهزة الصراف الآلي وأنظمة التداول. يساعد ذلك في التنبؤ باحتياجات الصيانة وتقليل وقت التعطل وتحسين الكفاءة التشغيلية.
- تسجيل الائتمان: تستخدم المؤسسات المالية علم البيانات للتنبؤ بالجدارة الائتمانية للعملاء من خلال تحليل تاريخهم الائتماني ونسبة الدين إلى الدخل وعوامل أخرى. وهذا يساعد في الموافقة على طلبات القروض أو رفضها، وتحديد أسعار الفائدة، وإدارة مخاطر الائتمان.
- خوارزميات التداول: تستخدم المؤسسات المالية خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للخدمات المالية لتحسين استراتيجيات التداول وتحقيق عوائد أعلى. ويشمل ذلك التداول عالي التردد، وتحسين المحافظ، والتحليلات التنبؤية.
تستخدم العديد من الشركات ذات الشهرة العالمية بالفعل إنجازات علم البيانات في صناعة التمويل اليوم. على سبيل المثال:
- جي بي مورغان: استثمر بنك JP Morgan بكثافة في تطوير قدرات علم البيانات. فهم يستخدمون التعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية والمالية والذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر وتجربة العملاء.
- كابيتال وان: كابيتال وان هي شركة خدمات مالية تستخدم علم البيانات في الخدمات المصرفية والمالية لنمذجة مخاطر الائتمان واكتشاف الاحتيال وخدمة العملاء. وهي تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات المالية لتحليل بيانات العملاء وتقديم توصيات مخصصة.
- أمريكان إكسبريس: تستخدم أمريكان إكسبريس علم البيانات للكشف عن المعاملات الاحتيالية وتحسين تجربة العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي للخدمات المالية. فهي تستخدم التعلُّم الآلي في الخدمات المصرفية والمالية لتحليل بيانات المعاملات وتحديد الأنماط التي قد تشير إلى الاحتيال.
مع استمرار تطور القطاع المالي، يمكننا أن نتوقع أن نرى المزيد والمزيد من الشركات تتبنى تقنيات علم البيانات لتحسين عملياتها وخدمة عملائها بشكل أفضل.
فرص علم البيانات في الخدمات المالية
إن الفرص المتاحة لعلوم البيانات في مجال الخدمات المالية واسعة ومتطورة باستمرار. ومع تبنّي المزيد من الشركات للتحول الرقمي والذكاء الاصطناعي، سيستمر الطلب على أدوات وتقنيات تحليل البيانات المتقدمة في القطاع المالي في النمو. أحد المجالات ذات الإمكانات الكبيرة للنمو المستقبلي هو استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات المالية. يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات المالية مساعدة المؤسسات المالية على تحسين الكشف عن الاحتيال، وتعزيز تحليل مخاطر الائتمان، وتحسين المحافظ الاستثمارية. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهما أتمتة المهام المتكررة، مثل إدخال البيانات والتسوية، مما يقلل من التكاليف التشغيلية ويزيد من الدقة. هناك مجال آخر يستعد علم البيانات لإحداث تأثير كبير فيه وهو المشورة المالية الشخصية. من خلال الاستفادة من الكميات الهائلة من البيانات المتاحة، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم مشورة مالية مخصصة وتوصيات للمستثمرين الأفراد بناءً على مدى تحملهم للمخاطر وأهدافهم الاستثمارية وعوامل أخرى. ويمكن أن يساعد ذلك المؤسسات المالية على بناء علاقات أقوى مع عملائها وتحسين رضا العملاء. وأخيرًا، يمكن لعلم البيانات أيضًا تحسين الامتثال التنظيمي من خلال أتمتة جمع البيانات وتحليلها، وتقليل مخاطر عدم الامتثال، وتوفير رؤى في الوقت الفعلي للتغييرات التنظيمية. مع استمرار تطور القطاع المالي، سيكون هناك بلا شك تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الخدمات المصرفية والمالية، مما يجعل علم البيانات أداة مهمة للغاية لقطاع الخدمات المالية للحفاظ على قدرته التنافسية وتقديم حلول مبتكرة لعملائه.
بالنظر إلى المستقبل، فإن الاستخدامات المحتملة لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية لا حصر لها تقريبًا. يتمثل أحد المجالات الواعدة في تقديم المشورة والتوصيات المالية المخصصة، وذلك باستخدام التعلم الآلي لتحليل البيانات المالية الفردية وتقديم رؤى وإرشادات مخصصة. ويمكن أن يكون هذا الأمر ذا قيمة خاصة لشركات إدارة الثروات والمستشارين الماليين الذين يتطلعون إلى تقديم المزيد من الخدمات المخصصة لعملائهم. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يسمح التوسع المستمر في إنترنت الأشياء (IoT) بجمع كميات هائلة من البيانات حول سلوكيات المستهلكين وتفضيلاتهم، والتي يمكن تحليلها لتحسين دقة تقييمات مخاطر الائتمان والنماذج المالية الأخرى.
من التطبيقات المحتملة الأخرى للذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال ومنعه، وذلك باستخدام خوارزميات التعلّم الآلي لتحديد الأنماط والسلوكيات غير الاعتيادية التي قد تكون مؤشراً على وجود نشاط احتيالي. يمكن أن يشمل ذلك كل شيء بدءًا من تحليل معاملات بطاقات الائتمان بحثًا عن علامات الإنفاق غير المعتاد إلى استخدام معالجة اللغة الطبيعية لفحص تفاعلات دعم العملاء بحثًا عن مؤشرات الاحتيال. يمكن أن يثبت الذكاء الاصطناعي للخدمات المالية أنه لا يقدر بثمن بالنسبة للمؤسسات المالية التي تسعى إلى تقليل مخاطرها وحماية عملائها من الأذى.
وأخيراً، تطبيق التعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي والامتثال يمكن أن يغير قواعد اللعبة. فمن خلال أتمتة العديد من المهام الشاقة والمستهلكة للوقت المرتبطة بالامتثال التنظيمي، يمكن للشركات تقليل تكاليفها وتحسين كفاءة عملياتها. على سبيل المثال، يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لمراجعة المستندات القانونية والتنظيمية تلقائياً، في حين يمكن استخدام التعلم الآلي لتحديد أنماط عدم الامتثال والإبلاغ عنها للمراجعة البشرية. وبشكل عام، فإن الفرص المتاحة لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المالية واسعة وواعدة، ومن المؤكد أنها ستستمر في دفع عجلة الابتكار والنمو في هذه الصناعة في السنوات القادمة.
ملخص استخدام علم البيانات في الخدمات المالية
وباختصار، يعمل علم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على إحداث تحول في القطاع من خلال توفير فرص لزيادة الكفاءة وتحسين عملية اتخاذ القرار وتعزيز تجارب العملاء. تتعدد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل، بدءًا من الكشف عن الاحتيال والوقاية منه، إلى إدارة المخاطر، إلى التسويق المخصص وخدمة العملاء. يمكن أن يساعد علم البيانات المؤسسات المالية على اكتساب ميزة تنافسية من خلال أتمتة المهام الروتينية، والكشف عن رؤى جديدة من البيانات، وتحسين أداء الأعمال بشكل عام. وتستفيد شركات مثل JPMorgan Chase وPayPal وMastercard بالفعل من الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية والتعلم الآلي في الخدمات المصرفية والمالية لتحسين عملياتها وتقديم منتجات وخدمات جديدة للعملاء. مع استمرار تقدم هذا المجال، هناك العديد من الاستخدامات المستقبلية المحتملة لعلوم البيانات في مجال التمويل، بما في ذلك تطوير منتجات مالية جديدة، وتحسين مشاركة العملاء من خلال روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين، وتعزيز تدابير الأمن السيبراني. بشكل عام، يتمتع علم البيانات والذكاء الاصطناعي بالقدرة على إحداث ثورة في القطاع المالي وخلق قيمة كبيرة للشركات والعملاء على حد سواء.
قضايانا

مركز البحث والتطوير للذكاء الاصطناعي لشركة منتجات أمريكية
بالتعاون مع زملائنا الأمريكيين، يبتكر فريقنا حلاً يعتمد على الرؤية الحاسوبية/التعلم الآلي.
الأهداف:
- تقليل مخاطر الإصابات ومنع الحوادث في إنتاج الصلب باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تجميع فريق من 10 مهندسين موهوبين خلال شهر وسط الحجر الصحي.

سلسلة متاجر التجميل والصحة (أوكرانيا)
أكبر سلسلة متاجر تجزئة وطنية لمتاجر التجميل والصحة، حيث تقدم أكثر من 30,000 صنف متنوع.
الأهداف:
- تمكين البيع الإضافي والبيع العابر من خلال نظام التوصية.
- التنبؤ بتخبط العملاء

مُركِّب ألواح الطاقة الشمسية (هولندا)
تركيب الألواح الشمسية على السطح للمنازل السكنية.
الأهداف:
- تسمية إحداثيات وأنواع الأسطح بناءً على صور الأقمار الصناعية (مشروع البحث والتطوير).

أموال أودين (الولايات المتحدة)
أودين هو تطبيق عالمي للخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول يوفر لك الاحتفاظ بجميع حساباتك المصرفية في مكان واحد. تتبع الفواتير والمراحل المالية من خلال تجربة واحدة متكاملة.
الأهداف:
- إنشاء واستخدام نموذج التعلم الآلي لتصنيف جميع المعاملات.
الصناعات التي نخدمها
1. التسويق
تميل فرق التسويق إلى امتلاك الكثير من البيانات حول الإعلانات، وتحليلات الويب، وسلوك العملاء، وما إلى ذلك. يمكننا ضبط جميع حلول تحليل البيانات لتعمل كالساعة و توفير المزيد من وقت فريق التسويق لديك ليكون استراتيجياً وفعالاً. شركة خدمات علوم البيانات لدينا تستخدم التعلُّم الآلي من أجل
- التنبؤ بالمبيعات;
- التوصية بالمنتجات;
- تحليل التشكيلة وما إلى ذلك.
2. البيع بالتجزئة (التجارة الإلكترونية)
عادةً ما يقوم قطاع التجزئة بتجميع كميات كبيرة من البيانات ويحرص على استخدام تحليلات البيانات.
يمكننا المساعدة في:
- تحليل العملاء
- تحليل التشكيلة;
- تنبؤات المبيعات;
- تحسين ميزانيات التسويق والإعلان;
- زيادة كفاءة إدارة التسويق وسلسلة التوريد.
3. التصنيع
يعد توليد الخطط المحسّنة التي تمكّن الصيانة التنبؤية أحد الأهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي في التصنيع، كما أنه يساعد في:
- تحسين خطوط الإنتاج والسلاسل اللوجستية;
- التنبؤ بالإيرادات;
- تحديد أعباء العمل المثلى للموظفين;
- إعداد أنظمة آلية لمراقبة الامتثال للوائح السلامة.
4. إنترنت الأشياء
عندما يعمل الذكاء الاصطناعي مع أجهزة إنترنت الأشياء، فهذا يعني أنه يمكن تحليل البيانات واتخاذ القرارات دون تدخل الأشخاص. في مجموعة واسعة من الصناعات التي يتم فيها تطبيق إنترنت الأشياء، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة في البيانات التي تنقلها الأجهزة الذكية وأجهزة الاستشعار (على سبيل المثال، جودة الهواء والرطوبة ودرجة الحرارة والضغط والاهتزاز والصوت وغيرها).
5. التكنولوجيا المالية
عادةً ما تعمل شركات التكنولوجيا المالية مع معلومات حساسة ولديها معايير أمنية عالية. نحن نتخذ جميع الاحتياطات اللازمة للحفاظ على أمان بياناتهم. يمكن لشركة Data Science UA مساعدة مثل هذه الشركات في:
- تسجيل الائتمان
- أنظمة التوصية لكل من العملاء الجدد والمحتملين.
6. الخدمات اللوجستية والمستودعات
تعتمد صناعة النقل والمستودعات على البيانات وتحتاج إلى تحليل البيانات التاريخية والآنية التي يتم إجراؤها بواسطة خوارزميات ذكية. لذا يمكن لفريقنا المساعدة في:
- تحسينات في إدارة حركة المرور
- تحسين المستودعات,
- تحسين المسار ("مشكلة "البائع المتنقل"),
- تطوير أنظمة التحميل وأنظمة الاستخدام الأمثل للمركبات;
7. التأمين
يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة شركات التأمين على تقديم خدمة عالية الجودة كما فعل مع الشركات الرائدة في مجالات أخرى مثل الرعاية الصحية والتكنولوجيا المالية وغيرها.
يمكن لوكالة علوم البيانات لدينا المساعدة في
- إنشاء خدمة أكثر تخصيصاً;
- التنبؤ بتكاليف الإصلاح من البيانات التاريخية;
- توفير مجموعة مختارة من الاستثمارات الأفضل بناءً على المخاطر والتفضيلات وأنماط الإنفاق;
- تحسين تحليل المطالبات.
8. الزراعة
يهدف المزارعون إلى زيادة الإنتاج والأرباح باستخدام برامج مبتكرة وجمع البيانات وتحليلها. يمكننا إجراء تحليل للصور والبيانات التاريخية والفورية التي تم جمعها من قواعد البيانات والأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء التي يمكن أن تساعد في
- زيادة غلة الأراضي الزراعية;
- ضمان صلاحية المعدات الزراعية للخدمة;
- مراقبة ظروف الحقول، والري، ورطوبة التربة، وما إلى ذلك;
- التنبؤ بأحوال الطقس.
9. الأمن السيبراني
يساعد الذكاء الاصطناعي في الوقت الحاضر على نشر تكنولوجيا فعالة للأمن السيبراني ويسمح للشركات بحل تحديات الأمن السيبراني الرئيسية: الهجوم السيبراني أو الخسارة المالية أو الإضرار بسمعة العلامة التجارية. يمكننا مساعدة فرق الأمن السيبراني على:
- تحليل الأنماط في سلوكيات المستخدم والاستجابة للسلوكيات المتغيرة;
- تحديد نقاط الضعف السيبرانية والمخالفات في الشبكة.
10. الرعاية الصحية
يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على تغيير قطاع الرعاية الصحية - حيث يساعد المرضى والمستشفيات على تحسين التكاليف وزيادة تقديم الرعاية من خلال رؤى قابلة للتنفيذ. يمكننا المساعدة في:
- إدارة البيانات وتحليلها لتوفير
- تحسين الرعاية الوقائية;
- إنشاء علاجات مخصصة;
- إجراء التحسين الأمثل للجدولة وإدارة الأسرة;
- اكتشاف وتحليل أنماط المرضى وارتباطاتهم من أجل اتخاذ قرارات أفضل.
التقنيات التي نستفيد منها
اللغات: Python، R، Scala، SQL، C++، إلخ.
التصور: Power BI، Tableau، Tableau، Qlik، Matplotlib، Matplotlib، seaborn، ggplot2، plotly، Bokeh
نظم إدارة قواعد البيانات: علائقية (MS SQL، PostgreSQL، MySQL)، غير علائقية (MongoDB، CouchDB، Cassandra، إلخ)، موزعة (Hadoop، إلخ)
أطر التعلم الآلي: Tensorflow، Scikit-learn، SciPy، إلخ.
البنى: في مكان العمل، سحابي، سحابي، هجين
الخوارزميات: التعلم الخاضع للإشراف (التصنيف، الانحدار)، التعلم غير الخاضع للإشراف (التجميع، تقليل الأبعاد، اكتشاف الشذوذ، البحث عن الأنماط)، المجموعات، التعلم المعزز
المجالات: معالجة اللغات الطبيعية، الرؤية الحاسوبية، أنظمة التوصيات، تحليل البيانات المجدولة، معالجة الإشارات
المنصات السحابية: خدمات أمازون ويب، منصة جوجل السحابية، مايكروسوفت أزور
لماذا تختار علم البيانات UA؟
-
فريق هندسي قوي للتعلم الآلي.
نحن مندمجون بعمق في مجتمع علوم البيانات الأوكراني ويمكننا العثور على جميع خبراء المجال المطلوبين للتوصل إلى أفضل خدمات تطوير التعلم الآلي;
-
لقد عملنا مع مختلف الصناعات من قبل ويمكننا التفكير خارج الصندوق.
يمكن أن تساعدك شركة Data Science UA في بناء وتنفيذ حلول تعلّم الآلة في مختلف القطاعات. إلى جانب ذلك، لا يخشى فريقنا من طرح الأسئلة والبحث عن المعلومات لتعلم صناعة/عمل جديد بشكل أفضل;
-
خبرتنا الفنية في تطوير حلول تعلّم الآلة قوية.
لقد صممنا برامج تعلم الآلة للعديد من الشركات. تقدر شركتنا النهج المتبع على شكل حرف T: يجب أن يكون كل متخصص خبير في مجال معين ولديه معرفة واسعة في مجالات أخرى. وبالتالي، نحن قادرون على تقديم خدمات ممتازة في مجال تطوير تعلّم الآلة وإيجاد حلول لمشاكل فريدة من نوعها.
-
نحن نقدم تعاوناً مرناً.
تختار Data Science UA شكل التعاون الأنسب لاحتياجات المشروع وأهدافه. يمكنك العمل معنا في وضع الفريق الموسع أو على أساس المشروع. يمكننا إنشاء مشاريع مشتركة بين الخدمات (مثل الاستشارات + تحليل البيانات وعلوم البيانات + التوظيف أو أي مجموعة أخرى);
-
نحن نستخدم تقنيات مملوكة لنا.
لقد عملت شركتنا لتطوير برمجيات التعلّم الآلي في هذا المجال لسنوات، وقمنا بتطوير وصقل أدواتنا الخاصة. يمكننا الآن الاستفادة من بعض التقنيات التي تم إنشاؤها مسبقًا لتطوير حلول فريدة من نوعها للتعلم الآلي مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات عملك;
-
نقوم بأنشطة البحث والتطوير.
يحب المتخصصون لدينا التحديات ويتوقون إلى "القيام بواجبهم". نحن شركة أبحاث في مجال التعلم الآلي نراقب الاتجاهات الجديدة ونبحث عن أفكار وأساليب جديدة لتعزيز خدماتنا ومنتجاتنا.
الأسئلة الشائعة
كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية؟
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بطرق متنوعة. أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا هو الكشف عن الاحتيال، حيث يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات لتحديد حالات الاحتيال المحتملة. هناك حالة استخدام مهمة أخرى لخدمة العملاء وروبوتات الدردشة الآلية، حيث يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لإنشاء روبوتات دردشة آلية يمكنها التعامل مع استفسارات العملاء وتقديم الدعم الشخصي. الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية يُستخدم أيضًا لتسجيل الائتمان وتقييم المخاطر، حيث يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل كميات كبيرة من البيانات للتنبؤ باحتمالية التخلف عن السداد أو المخاطر الأخرى المتعلقة بالائتمان. بالإضافة إلى ذلك، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي في إدارة الاستثمار، حيث يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل اتجاهات السوق وأنماطه لاتخاذ قرارات استثمارية. أخيرًا، يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في الامتثال التنظيمي، حيث يمكن لنماذج التعلم الآلي مساعدة المؤسسات على الالتزام باللوائح من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد المخاطر المحتملة.
كيف يغير الذكاء الاصطناعي القطاع المصرفي؟
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير القطاع المصرفي من خلال تحسين تجربة العملاء، وزيادة الكفاءة التشغيلية، وتعزيز إدارة المخاطر، وفتح مصادر جديدة للإيرادات من خلال المنتجات والخدمات المبتكرة. تُعد روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وأنظمة الكشف عن الاحتيال، والمشورة المالية الشخصية بعض الأمثلة على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتغيير القطاع المصرفي.
ما هو تعليم الذكاء الاصطناعي؟
تعليم الذكاء الاصطناعي هو عملية تعلم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. ويتضمن اكتساب المعرفة والمهارات المتعلقة بمختلف جوانب الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية والروبوتات وغيرها. يمكن أن يتخذ تعليم الذكاء الاصطناعي أشكالاً متعددة، بما في ذلك الدورات التدريبية عبر الإنترنت والبرامج التعليمية وورش العمل وبرامج الدرجات العلمية.