التعلم الآلي.. مفتاح القطاع المالي لمستقبل خال من الاحتيال

في حين أن برمجيات "شات بوت" هي الوجه العام للذكاء الاصطناعي في قطاع الخدمات المالية، يهتم المصرفيون أكثر بكيفية استخدام التعلم الآلي للتخفيف من المخاطر في صناعتهم.

وبحسب تقرير لـ"فايننشال تايمز"، أجرت بعض المؤسسات في هدوء تام تجارب على تقنيات تمكنها من تحديد المحتالين، واتخاذ قرارات ائتمانية تمكنها من إقراض المزيد وضمان خسارة أقل.

وفي النهاية، أصبح التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أدوات مهمة للاستعداد لاختبارات التحمل، التي تساعد في تحديد مقدار رأس المال الذي يحتاجه البنك.

جهود عالمية

- وجه بنك "ستاندرد تشارترد" 40% من إجمالي ميزانية الذكاء الاصطناعي لديه للتركيز على الأخطار بمفهومها الأوسع، علمًا بأن الذكاء الاصطناعي يشمل تقنية التعلم الآلي الذي يمكنه تحليل كميات هائلة من البيانات.

- قال مجلس الاستقرار المالي قبل 5 أشهر، في تقرير بمثابة مؤشر لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية، إن لجنة الأوراق المالية والاستثمارات الأسترالية وظفت التعلم الآلي للنيل من المحتالين في القطاع عبر موادهم التسويقية.

- أشار التقرير إلى أن تقنيات التعلم الآلي في لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، كانت أفضل بخمسة أضعاف من عمليات البحث العشوائية التي تجريها الهيئة، وبشكل عام أظهرت آفاقا واعدة في صناعة الخدمات المالية.

- كشف الاحتيال هو أحد أهم تطبيقات التعلم الآلي في صناعة التمويل، ومن شأن أشياء قد تبدو غير هامة كاستخدام الحاسوب بطريقة غير تقليدية لملء نموذج ما على الإنترنت الكشف عن وجود تجاوزات.

- يقول المحلل لدى شركة الاستشارات التكنولوجية العالمية "داتا أرت" "أليكسي أوتكين"، إن بنكا كبيرا أحبط محاولة احتيال بفضل التكنولوجيا التي اكتشفت نشاط مرتكب الجريمة بفضل استخدامه شريط التمرير أثناء تسجيل الدخول.

- يفضل المستخدم الحقيقي لوحة اللمس في الحاسوب المحمول، وبفضل تكنولوجيا التعلم الآلي تمكن البنك من اكتشاف شذوذ التصرف، بسبب قدرة هذه التقنية على تفسير كميات هائلة من البيانات.

خفض المخاطر

- في تقرير صدر الصيف الماضي، قالت وكالة التصنيف الائتماني "موديز" إن هذه التكنولوجيا تساهم بشكل كبير في التطبيقات المرتبطة بالمخاطر الائتمانية (التي تحدد ما إذا كان المقترض سيتمكن من سداد القروض أم لا).

- أضاف أيضًا أنه نظرًا لعدم تقيدها ببعض النماذج الإحصائية الكلاسيكية، يمكن للتعلم الآلي أن يعطي رؤى أفضل بكثير، لا يستطيع محلل بشري استنتاجها من البيانات.

- بالإضافة إلى مساعدة البنوك على تجنب المقترضين المحتالين أو أولئك الذين يعانون من سوء الوضع الائتماني، فإنها تمنحهم ثقة أكبر لإقراض من اجتازوا اختبارات المخاطر التي تجريها أداة التعلم الآلي.

- أظهر مسح أجرته "ماكينزي" في أكتوبر/ تشرين الأول أن نصف مديري المخاطر يتوقعون انخفاض مرات اتخاذ القرارات الحاسمة المتعلقة بالائتمان بنسبة تتراوح بين 25% إلى 50% بفضل الذكاء الاصطناعي والابتكارات الرقمية الأخرى.

- تتوقع الشركة الاستشارية الآن انخفاض خسائر الائتمان بنسبة قد تصل إلى 10% بفضل الأدوات التكنولوجية المستخدمة في البنوك.

أعمال مكملة

- يقول الرئيس التنفيذي لشركة "كومبيلي أدفانتج" "تشارلي ديلينفبول"، إن التعلم الآلي يوفر ميزة كبيرة للبنوك في عمليات مكافحة غسل الأموال وتمويل الإرهاب، ويضيف: الناس يخطئون، يتعبون، بينما الآلة فلا، إضافة إلى اتساع نطاقها.

- تقوم الشركة بمسح لأسماء العملاء المحتملين وتفحص أوضاعهم في السجلات العامة والتقارير الإعلامية وغيرها من المصادر عبر الإنترنت، لتنبه البنوك في النهاية إلى أولئك الذين يخالفون سياساتها.

- بدأت أعمال "كومبيلي أدفانتج" من المرأب الخاص لـ"ديلينفبول" قبل أربع سنوات، والآن لديه 200 عميل، ويعمل لحسابه 80 موظفًا في لندن ونيويورك ورومانيا، وسوف يفتتح فرعًا جديدًا لشركته في سنغافورة قريبًا.

- يشير تقرير مجلس الاستقرار المالي إلى توظيف أحد البنوك العالمية التعلم الآلي بحيث يطلب من الخوارزميات الكشف عن أنماط من البيانات لم يتم تسميتها سابقًا للمساعدة في التنبؤ بمقدار المال الذي قد يخسره.