قالت شركة “نيكسون” المتخصصة في البحوث أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ليس مقاومًا للركود إلا إنه يمكن أن يساهم في تعافي الشركات من الدخول في مرحلة الركود عن طريق تحسين كفاءة الأعمال والعمل على خلق فرص جديدة وتجنب عدم الاستقرار المالى فى المستقبل.
وذكرت “نيكسون”، في ورقة بحثية ، أنه حتى لو كان (AI) لديه القدرة على تعزيز إنتاجية وكفاءة الأعمال لدي الشركة، إلا إنه ليس مقاوم للركود، نظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعى خلال فترة الأزمات المالية أو الإقتصادية تعتمد في الأساس على البيانات التى يتم التدريب عليها.
اضافت: “قد لا يستطيع الذكاء الاصطناعى اجراء تنبؤات أو توقعات بشكل دقيق في حال كانت البيانات المستخدمة قديمة أو غير كاملة أو متحيزة، بالإضافة إلى ذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعى أموال كبيرة للاستثمار، وأثناء فترات الركود قد تقلص الشركات مثل هذه النفقات”.
وأشارت إلى أنه يمكن أيضًا أن تساعد الشركات في تحديد أسواق جديدة وآفاق تجارية، مما قد يؤدي إلى خلق مصادر دخل جديدة، بالإضافة إلى ذلك، من خلال تقديم أنظمة المراقبة والإنذار المبكر في الوقت الفعلي يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز إدارة المخاطر وتجنب عدم الاستقرار المالي في المستقبل.
تابعت: “علاوة على ذلك، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية المساهمة في التنمية الاقتصادية المستقبلية من خلال تحفيز الابتكار وخلق وظائف جديدة في المستقبل، يمكن للروبوتات وأنظمة الأتمتة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أن تعزز الإنتاج والكفاءة مما يعزز الاقتصاد”.
من ناحية أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي دعم تعافي أسواق تداول الاسهم بعدة طرق، على سبيل المثال: يمكن أن تساعد الشركات في خفض التكاليف وتحسين العمليات مما يسمح لها بالصمود في وجه العاصفة الاقتصادية بحسب نيكسون.
ما الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في منع الأزمة المالية القادمة؟
من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المخاطر المحتملة وتقديم إنذارات مبكرة لتمكين التدابير الاستباقية، ومع ذلك، فإن مواجهة تحديات مثل الشفافية وقابلية التفسير أمر حيوي لضمان الاستخدام المسؤول والفعال للخدمات المالية.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا مهمًا في منع الأزمة المالية القادمة من خلال تحسين إدارة المخاطر وتعزيز عمليات صنع القرار، لتحديد المخاطر الرئيسية وتقديم الإنذارات المبكرة للأزمات المالية المحتملة يمكن للذكاء الاصطناعي فحص الارتباطات المعقدة بين المؤشرات الاقتصادية المختلفة والأسواق المالية والأحداث العالمية من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، يمكن أن يساعد هذا الشركات المالية والهيئات التنظيمية في اتخاذ خطوات وقائية للحد من المخاطر وتجنب الكوارث.
يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج تنبؤية يمكنها التنبؤ بأنماط السوق وتحديد المخاطر المحتملة قبل حدوثها، يمكن أن يساعد ذلك المؤسسات المالية في إدارة تعرضها للمخاطر بشكل مناسب وتعديل إستراتيجيتها الاستثمارية، يمكن أيضًا استخدامه للكشف بشكل أفضل عن الاحتيال ووقف الجرائم المالية والتي يمكن أن تكون سببًا رئيسيًا لعدم الاستقرار في النظام المالي.
النماذج التنبؤية هي نماذج إحصائية أو خوارزميات التعلم الآلي التي تُستخدم لتحليل البيانات التاريخية وعمل تنبؤات حول الأحداث أو السلوكيات المستقبلية، على سبيل المثال: افترض أن البنك يريد تحديد العملاء الذين من المرجح أن يتخلفوا عن سداد قروضهم، يمكن للبنك تدريب نظام التعلم الآلي للعثور على الاتجاهات المرتبطة بالتخلف عن السداد باستخدام البيانات السابقة حول تصنيفات ائتمان العملاء ومستويات الدخل وحالة الوظيفة وغيرها من المعايير ذات الصلة، يمكن بعد ذلك استخدام الخوارزمية لإنشاء نموذج تنبؤي يمنح كل عميل درجة مخاطر ويتنبأ بمدى احتمالية تخلفه عن السداد.
باستخدام نموذج التنبؤ هذا، قد يركز البنك على العملاء الأكثر تعرضًا لخطر التخلف عن السداد ويخصص موارده وفقًا لذلك، يمكن أن يقدم لهم خيارات دفع أخرى أو التعاون معهم لحل المشاكل الأساسية التي قد تسبب مشاكلهم المالية، باستخدام نموذج تنبؤي يمكن للبنك إدارة محفظة قروضه بشكل استباقي وتقليل الخسائر الناتجة عن التخلف عن السداد.
ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية لا يخلو من الصعوبات، تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في أن نماذج الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الشفافية مما قد يجعل من الصعب فهم مبررات الأحكام الصادرة عن الذكاء الاصطناعي.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تطوير أنظمة الإنذار المبكر للمخاطر المحتملة؟
من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي وإعطاء صانعي القرار رؤى مفيدة، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تطوير أنظمة الإنذار المبكر التي يمكنها تحديد المشاكل المحتملة في الأسواق المالية.
فيما يلي الخطوات التي يمكن أن يتخذها الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تطوير أنظمة الإنذار المبكر:
جمع البيانات
أنظمة الذكاء الاصطناعى قادرة على جمع المعلومات من مجموعة من المصادر مثل الحسابات المالية من البنوك والمقالات الاخبارية والأخبار على وسائل التواصل الاجتماعى.
معالجة البيانات
يجب معالجة البيانات التي تم الحصول عليها مسبقًا من أجل التخلي عن أية معلومات غير ضرورية ووضعها في تنسيق يمكن استخدامه للتحليل.
اختيار المميزات
الخطوة التالية هي اختيار المميزات التى من المرجح أن تشير إلى المخاطر المتوقعة فى البيانات التي تمت معالجتها سابقًا، يمكن تضمين متغيرات مثل أسعار العملات المشفرة وأسعار الفائدة والتصنيفات الائتمانية والمؤشرات الاقتصادية في هذا.
التعلم الالي
بمجرد اختيار الميزات ذات الصلة، يمكن تدريب النماذج التي يمكنها التنبؤ بالمخاطر المتوقعة باستخدام أساليب التعلم الآلي، يمكن تدريب هذه النماذج عن طريق استخدام البيانات التاريخية لتقييم الإتجاهات التى يمكن أن تتنبأ ببداية الأزمات مثل المخاطر النظامية أو أزمات الديون أو أزمة الائتمان أو الإفلاس أو حدوث كارثة في سوق الأوراق المالية.
ما هي بعض الفوائد والقيود المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر المالية والوقاية منها؟
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالعديد من الفوائد المحتملة في إدارة المخاطر المالية بما في ذلك تحسين الدقة والمراقبة في الوقت الفعلي وتحسين الإنتاجية والفعالية من حيث التكلفة والتحليلات التنبؤية، ومع ذلك، هناك أيضًا قيود مثل الافتقار إلى الشفافية وقضايا جودة البيانات والتحيزات المحتملة والاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي ومخاطر الأمن السيبراني التي يجب مراعاتها قبل تنفيذ الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في المؤسسات المالية.
استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر المالية والوقاية منها له العديد من الفوائد المحتملة، بما في ذلك:
1 .دقة محسّنة: يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد المخاطر المحتملة بشكل أكثر دقة وسرعة من الأساليب التقليدية، والتي يمكن أن تحسن فعالية إدارة المخاطر وجهود الوقاية.
2 .المراقبة في الوقت الفعلي: يمكن للذكاء الاصطناعي تتبع سلوك العميل وبيانات المعاملات في الوقت الفعلي، مما يمكّن المؤسسات المالية من اكتشاف الاحتيال والتهديدات الأخرى أثناء تطورها.
3 .تحسين الإنتاجية: يمكن لحلول إدارة المخاطر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة مجموعة متنوعة من العمليات، مما يمنح المحللين مزيدًا من الوقت للتركيز على العمل ذي المستوى الأعلى.
4 .فعالة من حيث التكلفة: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات المالية في خفض النفقات المرتبطة بإدارة المخاطر عن طريق أتمتة المهام وتقليل الحاجة إلى المراجعة اليدوية.
5 .التحليلات التنبؤية: باستخدام البيانات السابقة للتنبؤ بالمخاطر والاتجاهات المحتملة، تمكّن التحليلات التنبؤية المؤسسات المالية من إدارة المخاطر المحتملة بشكل استباقي.
ومع ذلك، هناك أيضًا بعض القيود على استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر المالية والوقاية منها، بما في ذلك:
1 .الافتقار إلى الشفافية: قد يكون من الصعب فهم الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب على المؤسسات المالية شرح كيفية اتخاذ الخيارات.
2 .جودة البيانات: لكي يكون الذكاء الاصطناعي فعالاً فإن البيانات عالية الجودة ضرورية، لكن البيانات منخفضة الجودة قد تؤدي إلى تنبؤات وأحكام غير صحيحة.
3 .التحيز: يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي متحيزًا إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب النظام متحيزة أو إذا كانت الخوارزميات نفسها متحيزة.
4 .الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي: قد تصبح المؤسسات المالية شديدة الاعتماد على الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى الرضا عن الذات ونقص الرقابة البشرية.
5 .مخاطر الأمن السيبراني: قد تكون الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات الإلكترونية والتي يمكن أن تُعرض أمن البيانات المالية الحساسة للخطر.