الذكاء الاصطناعي الوكّالي في البنوك: تي دي يوضح ما هو التالي

الذكاء الاصطناعي يتوغل أعمق في جوهر عمليات البنوك التقليدية. لسنوات، استخدم القطاع المالي الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال، وتقييم الائتمان، وتقسيم العملاء، وفحص الامتثال، ودعم الدردشة الآلية. ومع ذلك، كانت معظم تلك الأنظمة ضيقة، مخصصة لمهام محددة، وتعتمد على سير عمل بشري محدد بوضوح.

المرحلة التالية مختلفة. الذكاء الاصطناعي الوكّالي يمنح البنوك وكلاء برمجية يمكنهم تفسير الأهداف، جمع المعلومات، تنفيذ مهام متعددة الخطوات، تصعيد الاستثناءات، وإنتاج مخرجات قابلة للاستخدام مع تدخل بشري أقل مباشرة. هذا لا يعني أن البنوك تسلم قرارات الائتمان إلى خوارزميات غير مراقبة. بل يعني أنها بدأت في دمج الذكاء الاصطناعي في طبقة سير العمل حيث تتقاطع المستندات، القواعد، السياسات، بيانات العملاء، وحكم الموظفين.

إطلاق مجموعة بنك تي دي نموذجها الأول للذكاء الاصطناعي الوكّالي في الإقراض المضمون بالعقارات هو مثال واضح على الاتجاه الذي تتجه إليه هذه التحولة. يستخدم البنك الذكاء الاصطناعي الوكّالي لأتمتة وتبسيط أجزاء من عملية طلب الرهن العقاري وخط ائتمان الملكية المنزلية. يركز النشر الأول على ما قبل التحكيم، حيث يولد النظام مذكرات ملخصة للمقرضين من خلال تصنيف المستندات، استخراج المعلومات الرئيسية، حساب الدخل، التحقق من الموافقة، التحقق من الأرقام مقابل متطلبات السياسة المختارة، تحديد التناقضات، وإنتاج ملخص ملف مختصر.

وفقًا لتقارير تي دي (TD ), خفضت النتائج الأولية عملية كانت تستغرق في المتوسط 15 ساعة إلى أقل من ثلاث دقائق. بالنسبة للبنك، هذا ليس مجرد ترقية تقنية. إنه إعادة تصميم محتملة لكيفية توجيه عمل الإقراض، مراجعته، قياسه، وتوسعه.

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكّالي في المالية؟

يشير الذكاء الاصطناعي الوكّالي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها السعي لتحقيق هدف عبر سلسلة من الإجراءات بدلاً من الاستجابة لمطالبة واحدة فقط. قد يقوم أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي التقليدية بتلخيص مستند عند الطلب. يمكن للنظام الوكّالي العثور على المستندات ذات الصلة، تصنيفها، استخراج البيانات المطلوبة، مقارنة تلك البيانات مع السياسة، الإشارة إلى التناقضات، إعداد ملخص، وتوجيه الملف إلى صانع قرار بشري.

في البنوك، هذه الفروقة مهمة لأن معظم سير العمل عالي القيمة ليست مهامًا ذات خطوة واحدة. تشمل عملية التحكيم العقاري، مراجعة الائتمان التجاري، تحقيقات مكافحة غسيل الأموال، إلحاق الثروات، مطالبات التأمين، والتقارير التنظيمية جميعها عدة أنظمة، مستندات، قواعد، موافقات، ومتطلبات تدقيق.

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي الوكّالي عن الأتمتة القياسية

تعمل الأتمتة التقليدية بأفضل شكل عندما يكون العملية متكررة ومهيكلة. على سبيل المثال، يمكن لأتمتة العمليات الروبوتية نقل البيانات من نظام إلى آخر إذا كان تنسيق الإدخال قابلًا للتنبؤ. الذكاء الاصطناعي الوكّالي أكثر مرونة. يمكنه العمل عبر مستندات شبه مهيكلة، اللغة الطبيعية، السياسات الداخلية، وملفات العملاء المتغيرة.

هذه المرونة هي السبب في اهتمام البنوك. قاعدة تكاليفهم مليئة بأعمال المعرفة التي تتكرر ولكنها ليست بسيطة. يقضي الموظفون وقتًا كبيرًا في القراءة، التسوية، التلخيص، والتحقق من المعلومات قبل اتخاذ القرار. يستهدف الذكاء الاصطناعي الوكّالي تلك الطبقة الوسطى من العمل.

• يمكنه تقليل مراجعة المستندات اليدوية.
• يمكنه تحسين الاتساق عبر سير العمل المعقد.
• يمكنه مساعدة الموظفين على التركيز على الحكم، الاستثناءات، وعلاقات العملاء.

لماذا تبدأ البنوك الكبيرة بالإقراض

الإقراض هو الهدف الأول المنطقي للذكاء الاصطناعي الوكّالي لأنه يجمع بين إلحاح العملاء، حجم كبير من المستندات، تكاليف تشغيل عالية، وضوابط مخاطر صارمة. تتطلب طلبات الرهن العقاري والإقراض المضمون من البنوك تقييم الدخل، التوظيف، الأصول، الالتزامات، معلومات العقار، الموافقة، الامتثال للسياسة، ومخاطر الاستثناء. جزء كبير من هذا العمل إداري، لكن الأخطاء يمكن أن تخلق تعرضًا للائتمان، التنظيم، والسمعة.

نشر تي دي مهم لأنه لا يضع الذكاء الاصطناعي كبديل للمقرضين. بل يخلق طبقة ما قبل التحكيم أقوى. يقوم الذكاء الاصطناعي بإعداد الملف، العثور على التناقضات، وتوليد مذكرة. يمكن للمقرض البشري بعد ذلك مراجعة حزمة أكثر اكتمالًا وهيكلية.

من المرجح أن يصبح هذا النموذج النمط السائد للبنوك التقليدية. الفرصة القريبة ليست بنوكًا ذاتية بالكامل. إنها بنوك يقودها البشر مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعاملون مع الإعداد، التحقق، وتنسيق سير العمل الذي يبطئ العمليات المواجهة للعملاء.

ما يقدمه الذكاء الاصطناعي الوكّالي لعملاء البنوك

بالنسبة للعملاء، الفائدة الأكثر وضوحًا هي السرعة. غالبًا ما يختبر المتقدمون للحصول على الرهن العقاري البنوك كسلسلة من طلبات المستندات، فترات الانتظار، حلقات التوضيح، وتحديثات الحالة غير الواضحة. إذا تمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من ضغط عملية المراجعة الداخلية، قد يتلقى العملاء إشارات موافقة مبكرة، طلبات أسرع للمعلومات المفقودة، وتفاعلات أقل تكرارًا.

السرعة تؤثر أيضًا على ثقة العملاء. في العقارات، قد تكون التأخيرات مهمة. قد يتعامل المشترون مع مواعيد نهائية للعرض، شروط التمويل، تغيرات الأسعار، وعروض منافسة. عملية ما قبل التحكيم الأسرع يمكن أن تجعل تجربة البنك أقل غموضًا خلال قرار مالي عالي الضغط.

الفائدة الثانية هي التخصيص. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكّالي مساعدة البنوك على فهم موقع العميل في العملية وما الإجراء المطلوب لاحقًا. بدلاً من الرسائل العامة، يمكن للبنك تقديم إرشادات أكثر تحديدًا بناءً على الحالة الفعلية للملف. قد يدعم ذلك في النهاية خدمة أكثر استباقية عبر الرهون العقارية، قروض الأعمال الصغيرة، إلحاق الاستثمارات، والتأمين.

الفائدة الثالثة هي الاتساق. يمكن أن تختلف العمليات التي يقودها البشر حسب الفرع، الفريق، عبء العمل، وتعقيد المستندات. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكّالي توحيد طبقة الإعداد بحيث يتلقى الموظفون ملفًا أكثر توحيدًا قبل تطبيق الحكم.

ما يقدمه الذكاء الاصطناعي الوكّالي للبنوك

بالنسبة للبنوك، الاقتصاديات أكثر مباشرة. تعمل المؤسسات الكبيرة على نطاق هائل، لكن العديد من عمليات الخلفية لا تزال تتطلب عملًا يدويًا مكثفًا. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكّالي تقليل الوقت الذي يقضيه الموظفون في مهام المراجعة ذات القيمة المنخفضة مع تحسين الإنتاجية عبر خطوط المنتجات ذات الحجم الكبير.

الفرصة جذابة بشكل خاص لأن البنوك لا تحتاج إلى اختراع فئات إيرادات جديدة للاستفادة. حتى التحسينات المتواضعة في وقت المعالجة، التعامل مع الاستثناءات، اكتشاف الاحتيال، وإنتاجية الموظفين يمكن أن تخلق قيمة ملموسة عند تطبيقها عبر ملايين الحسابات والطلبات.

هناك أيضًا ميزة مخاطر. يمكن لنظام وكّالي مُحكم بشكل صحيح أن يترك أثرًا منظمًا لما فحصه، ما استخرجه، ما متطلبات السياسة التي استند إليها، وما الاستثناء الذي أشار إليه. هذه القابلية للتدقيق حاسمة في البنوك، حيث الشرح والمسؤولية مهمان بقدر السرعة.

• خفض تكاليف المعالجة عبر سير العمل الكثيف بالمستندات.
• تحويل أسرع للعملاء في أسواق الإقراض التنافسية.
• تحكم داخلي أفضل عندما تتم مراقبة مخرجات الذكاء الاصطناعي وتكون قابلة للتدقيق.

تحدي الحوكمة الذي لا يمكن للبنوك تجنبه

أكبر قيد على الذكاء الاصطناعي الوكّالي في التمويل التقليدي ليس قدرة النموذج. إنه الحوكمة. تعمل البنوك في بيئة منظمة حيث الخصوصية، العدالة، الشرح، الأمن السيبراني، الصمود التشغيلي، وإدارة مخاطر النماذج هي متطلبات أساسية.

هذا هو السبب في أن إشارة تي دي إلى الإشراف من قبل فريق الذكاء الاصطناعي الموثوق به أمر مهم. كلما ارتبط الذكاء الاصطناعي الوكّالي بمزيد من الخطوات التشغيلية، ستحتاج البنوك إلى ضوابط تغطي وصول البيانات، التحقق من النموذج، المراجعة البشرية، حدود التصعيد، التعامل مع الاستثناءات، مراقبة المخرجات، والانحراف بعد النشر.

ملف المخاطر مختلف أيضًا عن نشر روبوت محادثة بسيط. الوكيل الذي يلخص معلومات المنتج العامة منخفض المخاطر. الوكيل الذي يستخرج الدخل، يتحقق من الموافقة، يبحث عن التناقضات، ويعد وثائق الإقراض أقرب كثيرًا إلى سير عمل قرار منظم. حتى إذا ظل الإنسان هو صانع القرار النهائي، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على ما يراه الإنسان أولاً.

ما هو التالي بعد إطلاق الذكاء الاصطناعي الوكّالي من تي دي؟

أشارت تي دي بالفعل إلى أن هذا ليس سوى الخطوة الأولى في تحول أوسع للإقراض المضمون بالعقارات. قامت البنك برسم مسار رحلة RESL من تقديم المستندات إلى التمويل وتخطط لإدخال الذكاء الاصطناعي الوكّالي عبر خطوات إضافية. يشير ذلك إلى مستقبل حيث لا تكون وكلاء الذكاء الاصطناعي أدوات معزولة، بل بنية تحتية لسير العمل.

من المرجح أن تشمل المرحلة التالية تكاملًا أعمق في بوابات العملاء، قنوات السماسرة، أنظمة التحكيم الداخلية، أدوات إدارة المستندات، ومنصات المخاطر. بدلاً من مجرد تلخيص الملفات، قد تساعد الأنظمة الوكّالية في تحديد المستندات المفقودة، توصية بأفضل الإجراءات التالية، إعداد حزم الموافقة المشروطة، ومراقبة الملفات حتى الإغلاق.

بعيدًا عن الرهون العقارية، من المحتمل أن تتبع بنوك تقليدية أخرى أنماطًا مشابهة. ستكون حالات الاستخدام المبكرة الأكثر جاذبية هي المجالات ذات حجم المستندات العالي، قواعد السياسة الواضحة، أوقات الدورة القابلة للقياس، ومراجعة بشرية مدمجة بالفعل في العملية. الإقراض التجاري، تحقيقات الامتثال، إلحاق العملاء، مطالبات التأمين، ودعم إدارة الثروات كلها تتناسب مع هذا الملف.

الاستثمار في تكاملات الذكاء الاصطناعي الوكّالي

بالنسبة للمستثمرين الذين يتطلعون إلى ما وراء البنوك الفردية، إحدى الطرق الأكثر مباشرة لتتبع هذا الاتجاه هي عبر مزودي برامج المؤسسات الذين يدمجون الذكاء الاصطناعي الوكّالي في سير عمل الخدمات المالية. مثال بارز هو شركة أوراكل (ORCL )، التي كانت توسع منصة أوراكل للخدمات المالية بقدرات ذكاء اصطناعي مدمجة ووكلاء مُجهزين مسبقًا لحالات استخدام البنوك الشركات مثل الخزانة، تمويل التجارة، الائتمان، والإقراض.

أوراكل لا تبيع مجرد روبوت محادثة عام للبنوك. فرصتها أكثر توجيهًا نحو البنية التحتية. تعتمد المؤسسات المالية الكبيرة بالفعل على مجموعات برمجيات معقدة للبنوك الأساسية، المخاطر، الامتثال، المدفوعات، سجلات العملاء، ومعالجة المعاملات. مع انتقال الذكاء الاصطناعي الوكّالي من التجربة إلى الإنتاج، ستحتاج البنوك إلى بائعين يمكنهم ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بسير العمل المنظم، البيانات المصرح بها، سجلات التدقيق، والضوابط المؤسسية.

يجعل ذلك أوراكل مستفيدًا مثيرًا للاهتمام من نفس التحول الذي أبرزته عملية إقراض العقارات المضمونة من تي دي. تُظهر تي دي كيف يمكن للأنظمة الوكّالية ضغط سير عمل الإقراض الكثيف بالمستندات. تضع أوراكل نفسها كواحدة من بائعي التكنولوجيا القادرين على توفير قدرات وكّالية مماثلة عبر عمليات بنكية أوسع.

• يمنحه عمله في الخدمات المالية تعرضًا للبنوك، وشركات التأمين، وشركات أسواق رأس المال التي تواجه ضغطًا لتحديث سير العمل القديم.
• استراتيجيته في الذكاء الاصطناعي الوكّالي مرتبطة بالوظائف التشغيلية التي تنفق عليها المؤسسات المالية مبالغ كبيرة، بما في ذلك الائتمان، الإقراض، الخزانة، والعمليات المرتبطة بالامتثال.
• قد يساعده بصمته الأوسع في السحابة وقواعد البيانات على دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في الأنظمة المؤسسية التي تخزن فيها البنوك البيانات الحيوية وتديرها.

قضية الاستثمار ليست خالية من المخاطر. دورات مبيعات تكنولوجيا البنوك طويلة، وتكاليف التنفيذ قد تكون مرتفعة، والمؤسسات المنظمة من غير المرجح أن تنقل سير العمل الحيوي إلى أنظمة ذاتية دون تحقق واسع. تتنافس أوراكل أيضًا مع مايكروسوفت (MSFT ), سيلزفورس (CRM ), سيرفيس ناو (NOW ), آي بي إم (IBM )، وبائعي التكنولوجيا المالية المتخصصين، جميعهم يسعون إلى أتمتة الخدمات المالية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بطرق مختلفة.

مع ذلك، قد يعزز الذكاء الاصطناعي الوكّالي القيمة طويلة الأجل لمزودي برامج المؤسسات الذين يقتربون من سير العمل المالي الأساسي. إذا بدأت البنوك في اعتبار وكلاء الذكاء الاصطناعي كبنية تحتية تشغيلية بدلاً من أدوات تجريبية، قد يكون الفائزون الشركات القادرة على دمج التطبيقات المتخصصة في المجال، النشر السحابي الآمن، حوكمة البيانات، وأتمتة سير العمل.

بالنسبة للمستثمرين، تقدم أوراكل زاوية أكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي الوكّالي في المالية مقارنة بالعديد من السرديات الخالصة للذكاء الاصطناعي لأن الفرضية مرتبطة بحالات استخدام بنكية قابلة للقياس: سير عمل ائتماني أسرع، معالجة مستندات أكثر أتمتة، تحسين قدرة الخدمة، وكفاءة تشغيلية أفضل. مع تبني البنوك التقليدية لنهج تي دي، قد يصبح البائعون الذين يمتلكون منصات ذكاء اصطناعي موثوقة للخدمات المالية مزودي أدوات حيوية متزايدة الأهمية لعصر البنوك الوكّالية.

أحدث تطورات أوراكل (ORCL)

ملخص المستثمر: الذكاء الاصطناعي الوكّالي يصبح بنية تحتية للبنوك

بالنسبة للمستثمرين، النقطة الأساسية هي أن الذكاء الاصطناعي الوكّالي لا ينبغي أن يُنظر إليه فقط كاتجاه برمجي. في البنوك، يتحول إلى تحول في نموذج التشغيل. قد تتمكن البنوك التي توسعه بمسؤولية من تحسين كفاءة التكاليف، تقصير جداول الخدمة، تقليل الاحتكاك التشغيلي، وحماية علاقات العملاء ضد منافسين من التكنولوجيا المالية أكثر مرونة.

الميزة التنافسية لن تأتي من استخدام النموذج الأكثر تقدمًا بمعزل. ستأتي من دمج البيانات المملوكة، الحوكمة المنضبطة، تكامل سير العمل، تبني الموظفين، وتنفيذ يواجه العملاء. تمتلك البنوك الكبيرة البيانات، التوزيع، الخبرة التنظيمية، وحجم العمليات اللازم للاستفادة. كما أنها تمتلك التعقيد الذي يجعل التنفيذ صعبًا.

يظهر إطلاق تي دي إلى أين يتجه القطاع. يبدأ الذكاء الاصطناعي الوكّالي في الخلفية، قريبًا من المستندات وسير العمل. من هناك، من المرجح أن ينتقل إلى تجربة العملاء، عمليات الائتمان، الامتثال، ودعم الاستشارات. البنوك التي تنجح في ذلك لن تقوم فقط بأتمتة العمليات القديمة. بل ستعيد تصميم كيفية انتقال القرارات المالية من الطلب إلى الموافقة.