ما هي المخاطر التي يواجهها القطاع المالي بسبب الذكاء الاصطناعي؟
يوفر الاعتماد المتزايد للذكاء الاصطناعي (AI) في القطاع المالي فوائد عديدة؛ لكنَّه ينطوي أيضاً على مخاطر معينة، وفيما يأتي بعض المخاطر الرئيسة التي يواجهها القطاع المالي بسبب الذكاء الاصطناعي:
1. خصوصية البيانات وأمنها:
يعتمد الذكاء الاصطناعي اعتماداً كبيراً على كميات هائلة من البيانات، ومن ذلك معلومات العملاء الحسَّاسة، ويثير هذا مخاوف بشأن خصوصية البيانات واحتمال حدوث انتهاكات للبيانات أو الوصول غير المُصرَّح به، ويجب أن تضمن المؤسسات المالية وجود تدابير أمنية قوية لحماية بيانات العملاء والحفاظ على الثقة.
2. التحيز والتمييز:
تُعدُّ خوارزميات الذكاء الاصطناعي جيدة بقدر جودة البيانات التي دُربت عليها، وإذا احتوت بيانات التدريب على تحيزات، مثل التمييز التاريخي، فقد يؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات متحيزة من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يؤدي هذا إلى معاملة غير عادلة أو تمييز ضد أفراد أو مجموعات معينة، وخاصة في مجالات مثل الإقراض والتأمين والتوظيف.
3. الافتقار إلى الشفافية وقابلية التفسير:
قد تكون بعض نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية للتعلم العميق، معقدة ويصعب تفسيرها، ويثير هذا الافتقار إلى الشفافية مخاوف بشأن عملية صنع القرار والقدرة على شرح الأساس المنطقي وراء القرارات التي يحركها الذكاء الاصطناعي، وتحتاج المؤسسات المالية إلى ضمان الشفافية والمساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها لبناء الثقة وتلبية المتطلبات التنظيمية.
4. المخاطر ونقاط الضعف المنهجية:
نظراً لأنَّ الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر تكاملاً في البنية التحتية المالية؛ فثمة خطر من حدوث إخفاقات أو مواجهة نقاط ضعف منهجية، قد يكون لعيب أو ثغرة واحدة في نظام الذكاء الاصطناعي عواقب بعيدة الأمد، فتؤثر في مؤسسات متعددة أو حتى في النظام المالي بأكمله؛ لذا يعد الاختبار المنتظم والمراقبة وتقييم المخاطر أمراً ضرورياً للتخفيف من هذه المخاطر.
كيف نشأ الذكاء الاصطناعي في البلدان الأوروبية؟
أخذ الذكاء الاصطناعي (AI) شهرة وتطوراً كبيراً في الدول الأوروبية على مر السنين، ويمكن أن يُعزى ظهور الذكاء الاصطناعي في أوروبا ونموه إلى عوامل عدة، ومن ذلك المبادرات البحثية والدعم الحكومي والتعاون الأكاديمي والاستثمار الصناعي، وفيما يأتي بعض الجوانب الرئيسة التي ساهمت في ظهور الذكاء الاصطناعي في الدول الأوروبية:
1. البحث والأوساط الأكاديمية:
تتمتع الدول الأوروبية بتاريخ طويل من المؤسسات الأكاديمية والمنظمات البحثية القوية، وتشارك جامعات عديدة ومراكز الأبحاث في أوروبا بنشاط في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.
قدَّم الباحثون والأكاديميون في دول مثل المملكة المتحدة وألمانيا وفرنسا وسويسرا وهولندا والسويد مساهمات ملحوظة في المجالات الفرعية المختلفة للذكاء الاصطناعي، ومن ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات.
2. المبادرات الحكومية:
أدركت الحكومات في البلدان الأوروبية إمكانات الذكاء الاصطناعي وأهميته للنمو الاقتصادي والفوائد المجتمعية، ولقد نفذوا سياسات ومبادرات مختلفة لدعم أبحاث الذكاء الاصطناعي والابتكار والاعتماد، على سبيل المثال أطلقت دول مثل المملكة المتحدة وفرنسا وألمانيا والسويد استراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي وبرامج تمويل لتشجيع تطوير الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في صناعات، مثل الرعاية الصحية والنقل والأمن السيبراني.
3. الشبكات التعاونية:
عزَّزت الدول الأوروبية شبكات وشراكات تعاونية لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي ومشاركة المعرفة، وأدى الاتحاد الأوروبي (EU) دوراً حاسماً في دعم مبادرات الذكاء الاصطناعي من خلال برامجه التمويلية، مثل Horizon Europe، التي تشجع التعاون بين الباحثين والمنظمات عبر الدول الأعضاء.
إضافة إلى ذلك أُنشِئت منظمات الذكاء الاصطناعي الأوروبية ومجموعات البحث والشبكات، مثل ELLIS (المختبر الأوروبي للتعلم والأنظمة الذكية) وCLAIRE (اتحاد المختبرات لأبحاث الذكاء الاصطناعي في أوروبا) لتعزيز التعاون والتميز في أبحاث الذكاء الاصطناعي.
4. مشاركة الصناعة:
شهدت الدول الأوروبية مشاركة كبيرة من القطاع الخاص في تطوير الذكاء الاصطناعي، وبرزت شركات أوروبية عديدة، بدءاً من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة، بصفتها رائدة في ابتكار الذكاء الاصطناعي.
تركز هذه الشركات على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، ومن ذلك المركبات ذاتية القيادة وتشخيصات الرعاية الصحية والتكنولوجيا المالية والأمن السيبراني، إضافة إلى ذلك ساهم وجود مراكز البحث والتطوير لشركات التكنولوجيا الكبرى في أوروبا في نمو خبرة الذكاء الاصطناعي ونقل المعرفة.
5. الأطر الأخلاقية والتنظيمية:
كانت الدول الأوروبية أيضاً سبَّاقة في وضع مبادئ توجيهية أخلاقية وأطر تنظيمية للذكاء الاصطناعي، وتحدِّد اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، التي ينفذها الاتحاد الأوروبي، معايير لحماية البيانات والخصوصية، وهي جوانب هامة لتطوير الذكاء الاصطناعي ونشره.
أكدت الدول الأوروبية على الحاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي مسؤولة وشفافة، وهذا يضمن العدالة والمساءلة والشفافية في خوارزميات الذكاء الاصطناعي وعمليات صنع القرار.
ما هو تأثير الذكاء الاصطناعي في النجاح المالي والمهني؟
إنَّ للذكاء الاصطناعي (AI) تأثيراً كبيراً في النجاح المالي والمهني في الصناعات المختلفة، وفيما يأتي بعض الطرائق الرئيسة التي أثَّر فيها الذكاء الاصطناعي في النتائج المالية والمهنية:
1. الأتمتة والكفاءة:
أتمتت تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي وأتمتة العمليات الروبوتية، مهاماً عديدة في القطاعات المالية والمهنية، وأدت هذه الأتمتة إلى زيادة الكفاءة عن طريق تقليل العمل اليدوي وتبسيط العمليات وتقليل الأخطاء البشرية.
يمكن للخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات وإجراء عمليات حسابية معقدة وإنشاء رؤى وتقارير بوتيرة أسرع بكثير من البشر، وهذا يتيح للمهنيين اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة أكبر.
2. تحليل البيانات المُحسِّنة والرؤى:
يتيح الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المتقدم، وهذا يسمح للمهنيين الماليين باستخراج رؤى قيمة من كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة، ويمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات في البيانات المالية، وهذا يُسهِّل إجراء تقييم أكثر دقة للمخاطر واكتشاف الاحتيال وتحليل الاستثمار والتنبؤ.
يساعد هذا المهنيين على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات وتحسين المحافظ، وتحديد فرص العمل، وهذا يؤدي إلى تحسين النتائج المالية.
3. تجربة العملاء الشخصية:
لقد غيَّر الذكاء الاصطناعي الطريقة التي تتفاعل بها المؤسسات المالية مع العملاء، ويمكن أن توفِّر روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي دعماً شخصياً للعملاء، والإجابة عن الاستفسارات، وتقديم توصيات مُخصَّصة.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات العملاء وسلوكهم لتقديم حملات تسويقية مستهدفة، ونصائح مالية مُخصَّصة، وتوصيات منتجات مُخصَّصة، ويعزِّز هذا النهج المُخصَّص من رضى العملاء وولائهم، وهذا يؤثِّر في النهاية في النجاح المالي للشركات.
ما هي سلبيات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية؟
لقد وفَّر الذكاء الاصطناعي (AI) فوائد عديدة في الخدمات المالية، وتوجد أيضاً عيوب وتحديات محتملة يجب أخذها في الحسبان، وفيما يأتي بعض عيوب الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية:
1. الافتقار إلى الشفافية:
يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي مُعقدة ومُبهمة، وهذا يجعل من الصعب فهم السبب الدقيق وراء القرارات التي يحركها الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يكون هذا الافتقار إلى الشفافية مشكلة، وخاصة في الصناعات شديدة التنظيم مثل التمويل، ويمكن أن يعوق القدرة على شرح القرارات للعملاء والمنظمين والمراجعين، وهذا قد يثير مخاوف بشأن الإنصاف والتحيز والمساءلة.
2. التحيز والتمييز:
أنظمة الذكاء الاصطناعي غير متحيزة مثل البيانات التي تُدرَّب عليها، وإذا كانت بيانات التدريب تحتوي على تحيزات أو تعكس عدم المساواة التاريخية، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تديم تلك التحيزات وتضخمها في الخدمات المالية.
يمكن أن تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي المتحيزة إلى ممارسات تمييزية في الإقراض وتسجيل الائتمان والاكتتاب، والتي قد تؤثِّر تأثيراً غير متناسب في مجموعات معينة وتساهم في التفاوتات الاجتماعية والاقتصادية.
3. الاعتماد على البيانات التاريخية:
عادةً ما تُدرَّب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، والتي قد لا تلتقط دائماً ظروف السوق المتغيرة بسرعة أو الأحداث غير المتوقعة، وخلال فترات تقلب السوق أو الأزمات الاقتصادية قد تكافح نماذج الذكاء الاصطناعي للتكيف بسرعة، وهذا قد يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة أو اتخاذ قرارات خاطئة.
4. مخاطر الأمن السيبراني:
أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر انتشاراً في الخدمات المالية، وأصبح أيضاً في الوقت نفسه هدفاً جذاباً لمجرمي الإنترنت، وقد تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات، مثل الهجمات العدائية أو تسمم البيانات؛ إذ تتلاعب الجهات الخبيثة ببيانات الإدخال لخداع خوارزميات الذكاء الاصطناعي أو اختراقها، ويمكن أن تؤدي الانتهاكات في الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى خسائر مالية، وبيانات العملاء المهترئة والإضرار بالسمعة.
5. الاستغناء عن الوظائف وانتقال القوى العاملة:
يمكن أن تؤدي قدرات التشغيل الآلي للذكاء الاصطناعي إلى مخاوف بشأن إزاحة الوظائف وتعطيل القوى العاملة، ويمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية في الخدمات المالية، وهذا يقلِّل من الحاجة إلى أدوار معينة، وقد يتطلب ذلك إعادة صقل مهارات القوى العاملة، أو صقلها للتكيف مع الأدوار والمسؤوليات الوظيفية الجديدة التي يحركها الذكاء الاصطناعي.
6. الاعتماد المُفرط والمخاطر النظامية:
يمكن أن يشكِّل الاعتماد المفرط على أنظمة الذكاء الاصطناعي دون إشراف وتدخُّل بشري مناسبين مخاطر، ويمكن أن يكون للأخطاء أو التحيزات في خوارزميات الذكاء الاصطناعي عواقب بعيدة الأمد، ولا سيما إذا أدت إلى قرارات مالية غير صحيحة أو اضطرابات في العمليات المالية الهامة.
من الهام الحفاظ على التحكم البشري والمراقبة والحوكمة للتخفيف من المخاطر النظامية المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية.
في الختام:
يمكن بشكل عام أن يُعزى صعود الذكاء الاصطناعي في البلدان الأوروبية إلى مجموعة من المؤسسات البحثية القوية والدعم الحكومي والشبكات التعاونية ومشاركة الصناعة والاعتبارات الأخلاقية.
أنشأت هذه العوامل بيئة مواتية لتطوير الذكاء الاصطناعي واعتماده، وتعزيز الابتكار والنمو الاقتصادي والتصدي للتحديات المجتمعية، كما تتطلب معالجة هذه العيوب دراسة متأنية للمبادئ التوجيهية الأخلاقية، وممارسات قوية لإدارة البيانات، ومراقبة النماذج والتدقيق المنتظم والتواصل الشفاف مع العملاء وأصحاب المصلحة.
إنَّ تحقيق التوازن الصحيح بين فوائد الذكاء الاصطناعي ومخاطره أمر هام جداً لضمان التنفيذ المسؤول والمستدام في الخدمات المالية.
