أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة محور اهتمام رئيسي في مختلف القطاعات، ولا سيما القطاع المالي. تنتج الخدمات المالية والمحاسبة كميات هائلة من البيانات، التي يمكن جمعها وتنقيحها واستخدامها بطرق متنوعة.
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل يضم العديد من التقنيات المتطورة. ويساعد فهم هذه المجالات الأساسية المتخصصين في المجال المالي على تحديد الأدوات المناسبة لاحتياجاتهم والتحديات التي يواجهونها.
تستعرض هذه المقالة أهم تقنيات وتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث تأثيرًا حقيقيًّا في مجال التمويل، حتى تتمكن من تحديد الأنسب منها لأعمالك.
الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي: التقنيات والأساليب
أحدثت نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا على القطاع المالي، حيث وفرت أدوات متطورة لتحليل بيانات المعاملات والبيانات الأساسية والسجلات المحاسبية وغيرها. وفيما يلي بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي الشائعة الاستخدام في تحليل البيانات المالية:
نماذج Large (LLMs)
نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تم تدريبها على مجموعات بيانات نصية ضخمة. تتميز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بقدرتها على إنشاء اللغة الطبيعية وتلخيصها وتفسيرها، مما يجعلها مثالية لمهام مثل أتمتة إعداد التقارير المالية، وتحليل العقود، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالامتثال، وتحسين التواصل مع العملاء. وتُعد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من الناحية الفنية مجموعة فرعية من التعلم العميق، وغالبًا ما تُعتبر جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
نماذج التعلم الآلي (ML)
وتشمل هذه النماذج نماذج التعلم الخاضع للإشراف، مثل تحليل الانحدار (الانحدار الخطي واللوجستي) للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية استنادًا إلى البيانات السابقة، ونماذج التعلم غير الخاضع للإشراف، مثل التجميع (طريقة K-means، والتجميع الهرمي) لتقسيم البيانات إلى مجموعات ذات مغزى.
نماذج التعلم العميق
تُعد الشبكات العصبية، ولا سيما الشبكات العصبية العميقة (DNNs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، أدوات فعالة في التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات، مما يجعلها مناسبة للكشف عن الاحتيال وتحليل سلوك العملاء والتحليلات التنبؤية.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تُستخدم لتحليل الوثائق المالية والتقارير والأخبار لاستخلاص رؤى قيّمة، أو لإجراء تحليل للمشاعر، أو لأتمتة خدمات العملاء والخدمات الاستشارية.
أشجار القرار والغابات العشوائية
باعتبارها نماذج تعلم آلي خاضعة للإشراف، تُعد أشجار القرار والغابات العشوائية مفيدة في مهام التصنيف والانحدار، مثل تقييم الجدارة الائتمانية وتقييم المخاطر وتصنيف العملاء.
نماذج تحليل السلاسل الزمنية
تُستخدم نماذج مثل ARIMA (المتوسط المتحرك الذاتي التراجع المتكامل) للتنبؤ بالمؤشرات المالية وتحليل الأنماط الزمنية في الأسواق المالية.
التعلم المعزز
يُستخدم في التداول الخوارزمي لتطوير استراتيجيات تهدف إلى تعظيم الأرباح استنادًا إلى البيانات التاريخية.
نماذج الكشف عن الحالات الشاذة
لا يُعد «الكشف عن الحالات الشاذة» نموذجًا بحد ذاته، بل هو تطبيق يمكن استخدامه لتحديد القيم المتطرفة أو الأنماط غير المعتادة في المعاملات المالية، والتي قد تشير إلى وجود احتيال أو أخطاء في البيانات.
النماذج القائمة على الرسوم البيانية
فعالة في الكشف عن العلاقات والشبكات المعقدة، مثل الكشف عن الأنشطة الاحتيالية من خلال تحليل شبكات المعاملات.
توليد البيانات الاصطناعية
في حين تتعامل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع النصوص، يمكن أيضًا تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على أنواع أخرى من البيانات، مثل توليد البيانات الاصطناعية، ونمذجة السيناريوهات، وأتمتة إعداد التقارير. وفي مجال التمويل، يمكن أن يكون ذلك مفيدًا في محاكاة السيناريوهات الاقتصادية لأغراض إدارة المخاطر، وتوليد بيانات معاملات اصطناعية لكن واقعية لاختبار النماذج، ووضع توقعات وتقارير مالية ديناميكية.
يمكن تكييف تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه لتناسب مهام مالية محددة، بدءًا من أتمتة العمليات المحاسبية وتحسين الاستراتيجيات المالية وصولاً إلى تعزيز آليات الكشف عن الاحتيال وتحسين تجارب العملاء.
يعتمد اختيار التكنولوجيا والنموذج وكيفية استخدامها على عدد كبير من العوامل، بما في ذلك الاستخدامات المحددة في مجالي المالية والمحاسبة، وتوافر البيانات، ومستوى الدقة المطلوب للنتائج.
تعد البيانات الأصل الأكثر قيمة في عملية التحول المدعومة بالذكاء الاصطناعي للعمليات المالية. ويؤدي تحسين الممارسات الحالية لإدارة البيانات إلى إعداد الشركات لتبني الجيل التالي من الأدوات. وللحفاظ على قدرتها التنافسية، من الضروري أن تضع الشركات في مقدمة أولوياتها تحويل البيانات غير المنظمة إلى بيانات منظمة، وإنشاء بنية تحتية للتبادل، وتطبيق معايير على مستوى المؤسسة، وإعطاء الأولوية للعمليات الرقمية في الوقت الفعلي.
للحصول على مزيد من المعلومات والإرشادات العملية، قم بتنزيل whitepaper الخاصة بنابعنوان «الذكاء الاصطناعي لفرق الشؤون المالية » أو اطلع على حلول الذكاء الاصطناعي التي تقدمها Qvalia للعمليات المالية.
مقالات ذات صلة
أصبح الاستعداد لتطبيق الذكاء الاصطناعي عاملاً أساسياً للنجاح في مختلف القطاعات. وفي الوقت الذي تواجه فيه فرق الشؤون المالية والمشتريات ضغوطاً متزايدة للحفاظ على كفاءتها وامتثالها للمعايير وقدرتها التنافسية، لا يزال هناك تحدٍ واحد: لا تزال معظم المؤسسات تعاني من الروتينات اليدوية والأدوات المتفرقة والبيانات التي يصعب استخدامها.
نقدم لكم Clarity — الوكيل الذكي الذي يوفر رؤى مالية.
تم تطوير Clarity لتزويد المتخصصين في مجالات المالية والمحاسبة والمشتريات بالرؤى التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات واثقة تستند إلى البيانات.
الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في مجال الإدارة المالية — لكن العديد من الشركات تخاطر بالبدء من نقطة خاطئة. ففي حين ينصب التركيز غالبًا على أحدث التقنيات، مثل نماذج اللغة الضخمة (LLMs) القوية أو الخوارزميات المتطورة، فإن كفاءة هذه الأدوات لا تتجاوز كفاءة البيانات التي تعتمد عليها.