مستقبل التكنولوجيا المالية: الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية في المؤسسات المالية
مستقبل التكنولوجيا المالية
بدأت الصناعة المصرفية في تبني الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية في محاولة لوضع اكتشاف متطور وتقليل عبء العمل البشري.
لمواكبة وتيرة الأعمال والتهديدات الأمنية في بيئة اليوم ، اضطرت المؤسسات المالية إلى تحسين الكفاءة وتطوير إجراءات وقائية مبتكرة لإدارة المخاطر. جعلت Fintech ذلك ممكنًا ، وتسارع اعتماده من قبل المستخدمين بشكل كبير نتيجة للوباء.
نمو التكنولوجيا المالية
في عام 2020 ، بلغ حجم السوق العالمية المقدرة لمكون التكنولوجيا المالية للذكاء الاصطناعي 7.91 مليار دولار أمريكي ، لتصل إلى 26.67 مليار دولار بحلول عام 2026. ويرجع ذلك إلى معدل النمو السنوي المركب البالغ 23.17٪ المقدّر للسنوات الخمس المقبلة.
“إذا نظرت إلى المقرضين الرقميين الذين قاموا بتصنيع منتجات التكنولوجيا المالية لمدة عشر سنوات على الأقل ، فإنهم يفعلون الكثير مع الذكاء الاصطناعي. تتناسب فكرة الاكتتاب مع ائتمان شخص ما بشكل جيد للغاية مع نهج الذكاء الاصطناعي “. هذه هي الملاحظة التي قدمها ليكس سوكولين ، المدير العالمي لاستراتيجية Fintech والشريك في Autonomous Research ، في Cardrates.
ما الذي يدفع إلى تبني التكنولوجيا المالية
إن القوة المتقدمة للأتمتة الرقمية جنبًا إلى جنب مع توقعات العملاء للوصول والخدمة التي تشكلت من خلال تبنيهم لتكنولوجيا الهاتف المحمول والخبرة في المنصات عبر الإنترنت هي التي دفعت حتى أكثر البنوك تحفظًا للتكيف والتسليم. عدم القيام بذلك يعطي منافسيهم ميزة من شأنها أن تكلف أعمالهم.
تلبية توقعات العملاء
أشارت KPMG إلى أنه خلال العقد الماضي ، تغيرت توقعات العملاء للمؤسسات المالية. إنهم يطالبون الآن بنفس المستوى من الراحة وإمكانية الوصول التي يتمتعون بها في مجال البيع بالتجزئة:
“في عصر يمكن فيه طلب منتجات البيع بالتجزئة وتسليمها في نفس اليوم ، فليس من المستغرب أن الناس يريدون أن تحدث معاملاتهم المالية أيضًا في الوقت الفعلي – وللقرارات المتعلقة بالرهون العقارية أو التغطية التأمينية أو الاحتياجات المالية الأخرى صنع في لحظات وليس أيام أو حتى أسابيع “.
وفقًا لذلك ، نرى زيادة في الخدمات المصرفية عبر الإنترنت والهاتف المحمول ، وإقراض السوق ، وخيارات جديدة للمدفوعات الرقمية ، والحلول الآلية لتسريع العمليات. أحد استخدامات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هو تطبيق الأتمتة على الاكتتاب لتسريع الجدارة الائتمانية لمقدمي الطلبات للحصول على قروض والتوصل إلى قرارات الموافقة بشكل أسرع.
VCAs (مساعدو العملاء الافتراضيون)
أدى توسيع نطاق الاستجابة للعملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى تقديم الخدمة عبر مساعد افتراضي. قدم Bank of America نسخته المسماة Erica في عام 2018. وقد نما من 6.3 مليون مستخدم في عام 2019 إلى 19.5 مليون في عام 2021. وتضاعفت التفاعلات على التطبيق أربع مرات تقريبًا في عام واحد فقط ، حيث قفزت من 27.8 مليون إلى 105.6 مليون.
ستكون إيريكا واحدة فقط من بين العديد ، وفقًا للاتجاه الذي حددته جارتنر. وتتوقع أن “70٪ من تفاعلات العملاء ستشمل تقنيات ناشئة مثل تطبيقات التعلم الآلي (ML) وروبوتات المحادثة والمراسلة عبر الهاتف المحمول” بحلول عام 2022. ويمثل ذلك زيادة كبيرة عن نسبة 15٪ فقط التي تم التعامل معها من خلال هذه التكنولوجيا في عام 2018.
قد يظهر الواقع نسبًا أعلى حيث تم اعتماد الحلول الرقمية على نطاق واسع من قبل الجمهور بسبب الوباء. كما تم اعتماد المحافظ الرقمية وخيارات الدفع عبر الهاتف المحمول على نطاق واسع في عام 2020 بسبب الوباء ، مما أدى إلى كسر عادات العمر لبعض الناس في غضون بضعة أشهر فقط.
هذه أخبار جيدة للبنوك التي كانت تحاول منذ سنوات إقناع العملاء باستخدام الخدمات الآلية لخفض التكاليف. لا يزال يتعين عليهم إبقاء الخدمات المصرفية التقليدية مفتوحة لاستيعاب العملاء الذين اعتادوا القيام بالأشياء “بالطريقة القديمة”. ومع ذلك ، عندما أغلقت العديد من البنوك مواقعها المادية أو قلصت ساعات عملها بشدة أثناء الإغلاق ، كان على الناس التكيف.
الروبوتات والأتمتة
كما تستخدم البنوك بالفعل أتمتة العمليات الآلية (RPA). من بينها BNY Mellon ، التي بدأت في نشر الروبوتات كوسيلة للاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لتقليل التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية.
وفورات التكلفة كبيرة. في عام 2017 ، ذكرت وكالة رويترز أن البنك قدر توفيرًا سنويًا قدره 300 ألف دولار نتيجة للتحول من العمليات اليدوية التي يقوم بها الأشخاص إلى الأتمتة التي تم تمكينها بواسطة الروبوتات.
هذا المستوى من المدخرات هو مجرد غيض من فيض للصناعة. وجد تقرير NEXT المستقل أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من تكاليف التشغيل في الصناعة المالية بنسبة 22٪. بحلول عام 2030 ، تتوقع أن المدخرات قد تصل إلى تريليون دولار. جزء من سبب هذا النمو هو الزيادة في وظائف الروبوتات في القطاع المالي.
يقدم ML حلاً للأمان يقضي على الكثير من المهام الشاقة لإجراء فحوصات يدوية باستخدام خوارزميات تحدد أنماط السلوك للإبلاغ عن الانحرافات ، كما أن الجمع بين التحليلات التنبؤية وتكامل البيانات في الوقت الفعلي يجعل من الممكن اكتشاف تهديدات الاحتيال المالي لأنها يحدث.
دور Blockchain
Blockchain هي إحدى الأدوات التي تعتمدها fintech لتحسين الأمان. تتيح تقنية دفتر الأستاذ الموزع إمكانية تخزين الأصول أو حقوق الملكية ونقلها مع الاستفادة من التشفير للأمان والشفافية للمعاملات. Blockchain هو ما يجعل تقنية دفتر الأستاذ غير قابل للتغيير حقًا لأنه لا يمكن الكتابة فوق بياناته أو تغييرها أو حذفها. كما أنها تحافظ على إمكانية تتبع كل شيء والوصول إليه. إنها أيضًا التكنولوجيا التي تقوم عليها العملة المشفرة مثل البيتكوين والإيثيريوم والترميز والأصول الرقمية.
من المتوقع أن ترتفع هذه الأشكال من القيمة الرقمية بشكل كبير خلال السنوات القليلة المقبلة. وفقًا لشركة IBM ، “من المتوقع أن تبلغ قيمة الترميز وحده 24 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2027 ، وهو رقم يمثل 10 في المائة من إجمالي الناتج المحلي العالمي”. ويضيف أن الأسماء الرئيسية في القطاع المالي ، بما في ذلك جي بي مورجان وسيتي جروب وويلز فارجو وبي إن سي ، “تعتمد الآن blockchain لتمكين بنيتها التحتية من دعم مجموعة متنوعة من الأصول الرقمية”.
بالإضافة إلى ميزة الأمان ، تتيح blockchain إنشاء عقود ذكية. لا تحدد هذه العقود الالتزامات المتفق عليها فحسب ، بل “تنفذها أيضًا تلقائيًا” بفضل الكود المضمن في blockchain.
يعتقد جيل اليوم أن الخدمات المصرفية هي شيء تفعله عبر الإنترنت ويتوقع أن يكون قادرًا على استخدام هواتفهم في جميع المعلومات والمعاملات. لهذا السبب ليس لدى المؤسسات المالية اليوم خيار سوى اعتماد التكنولوجيا المالية والتكيف مع الطلبات الرقمية للمدفوعات والخدمات والأمن.