البنوك الأصلية للذكاء الاصطناعي - المبنية من الأساس حول الذكاء الاصطناعي - تقوم بأتمتة خدمة العملاء والائتمان والامتثال والمزيد. انظر فقط إلى كيفية قيام الرواد مثل كاتينا لابز، ووان زيرو، وبنك، ويبانك، وسيتيك آي بنك بإعادة تعريف التمويل العالمي وتحدي البنوك التقليدية.
تطور الذكاء الاصطناعي في التمويل بسرعة. في العقد الأول من القرن الواحد والعشرين، قامت العديد من البنوك بإدخال التعلم الآلي لتقييم الائتمان والروبوتات الدردشة لدعم العملاء، واختبار إمكانات الذكاء الاصطناعي داخل الأطر الحالية. بحلول عام 2020، كانت البنوك الرائدة تدمج الخوارزميات المتقدمة في إدارة المخاطر وتخصيص الخدمات للعملاء. وأظهر استطلاع صناعي حديث أن 65٪ من البنوك تخطط لإطلاق خدمات عملاء مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 - دليل على كيف أصبح الذكاء الاصطناعي سائدًا في البنوك. ومع ذلك، لا يزال معظم هذه الجهود تضيف الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة القائمة. في المقابل، تهدف البنوك "الأصلية للذكاء الاصطناعي" إلى تصميم مؤسسة مالية بالكامل حول قدرات الذكاء الاصطناعي، معاد تصور كيفية عمل البنك بشكل أساسي.
يكتسب مفهوم بنوك الذكاء الاصطناعي الأصلية زخماً مع إدراك رواد الأعمال والتقنيين أن البنوك الحالية - حتى البنوك الجديدة الرقمية بالكامل - تواجه قيوداً في التكيف مع عالم يتركز حول الذكاء الاصطناعي. البنوك التقليدية، المبنية على عمليات وبنية تحتية عمرها عقود، غالبًا ما تجد أنها "بطيئة ومكلفة ومليئة بالاحتكاكات العالمية وغير مرنة وغير مناسبة" لدعم الفرص الجديدة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي. أدى ذلك إلى فتح الباب أمام الشركات الناشئة والشركات المالية المتقدمة لبناء بنوك تبدأ بهياكل الذكاء الاصطناعي أولاً.
يقوم هؤلاء اللاعبين الجدد بتصميم أنظمة حيث يتولى الذكاء الاصطناعي كل شيء من تفاعل العملاء ومراقبة الاحتيال إلى قرارات الائتمان وحتى الامتثال التنظيمي، وكل ذلك تحت إشراف الإنسان.
ما هي بنوك الذكاء الاصطناعي الأصلية؟
ببساطة، البنوك الأصلية للذكاء الاصطناعي هي مؤسسات مالية مبنية حول الذكاء الاصطناعي من اليوم الأول، بدلاً من إضافتها كفكرة لاحقة.
وصف حديث من شركة ناشئة في التكنولوجيا المالية عرف البنك الأصلي للذكاء الاصطناعي بأنه بنك "مبني حول الذكاء الاصطناعي، وليس مضافاً كفكرة لاحقة."
في الممارسة العملية، يعني ذلك أن منتجات البنك وخدماته وعملياته الداخلية تم تصميمها لتشغيلها بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي والأتمتة، مع تدخل بشري الحد الأدنى في سير العمل اليومي. يوفر الموظفون البشر الإشراف والإرشاد الاستراتيجي ويتعاملون مع الحالات الاستثنائية، لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي تشغل القرارات والتفاعلات الروتينية.
يتميز البنك الأصلي للذكاء الاصطناعي عادة بعمليات رقمية متكاملة من البداية إلى النهاية حيث يدير الذكاء الاصطناعي الإعداد الأولي للعملاء وتقييم المخاطر والمعاملات وخدمة العملاء.
تقوم نماذج التعلم الآلي المتقدمة بتحليل بيانات العملاء لتقديم نصائح مالية مخصصة أو اكتشاف الاحتيال في الوقت الحقيقي. تتولى روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية جزءًا كبيرًا من استفسارات العملاء. من المهم أن هذه البنوك تدمج أحدث ابتكارات الذكاء الاصطناعي مثل توليد النصوص للمحادثات أو التعلم المعزز لتحسين استراتيجيات الاستثمار. الهدف هو إنشاء بنك يمكنه التعلم والتكيف باستمرار، وتحسين خدماته مع جمع المزيد من البيانات - وهو شيء لا يمكن أن يقوم به بسهولة نواة تقليدية ثابتة.
تتميز بنوك الذكاء الاصطناعي الأصلية بأنها تعالج الامتثال وإدارة المخاطر كميزات مضمنة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. في البنوك التقليدية، يكون الامتثال غالبًا طبقة منفصلة من الفحوصات والتقارير، ويتم بعضها يدويًا. في البنك الأول للذكاء الاصطناعي، يتم تصميم البرمجيات لاحترام القيود التنظيمية من البداية، أتمتة أشياء مثل مراقبة الأنشطة المريبة. "فهم صحيح للامتثال والمخاطر التنظيمية يحتاج إلى أن يكون له مقعد في الطاولة جنبًا إلى جنب مع المنتج والهندسة،" يؤكد نيفيل، مشيرًا إلى أن هذه البنوك تبرمج المنطق التنظيمي مباشرة في سير عمل الذكاء الاصطناعي.
من المهم ملاحظة أن "الأصلي للذكاء الاصطناعي" لا يعني "للذكاء الاصطناعي فقط". يبقى الإشراف البشري ضرورياً.
الرؤية ليست للبنك الذاتي بالكامل بدون موظفين، بل هو بنك مؤتمت للغاية حيث يعمل البشر والذكاء الاصطناعي بالتوازي. على سبيل المثال، يخطط مشروع بنك ذكاء اصطناعي لاستخدام "ممثلين للذكاء الاصطناعي، أو عمال رقميين، كموظفين لأداء المهام الداخلية مثل كتابة البرمجيات"، بينما يتولى البشر الإشراف واتخاذ القرارات على مستوى عالٍ. في الأدوار الموجهة للعملاء، قد يجيب مساعد الذكاء الاصطناعي على الأسئلة الروتينية، مع تصعيد إلى موظف بنكي بشري فقط عندما يواجه شيء لا يمكنه التعامل معه أو موقف يتطلب التعاطف والحكم.
في الأقسام اللاحقة، ننظر إلى خمس مبادرات تجسد حركة البنوك الأصلية للذكاء الاصطناعي.
كاتينا لابز - بناء بنك للاقتصاد الاصطناعي
أحد المشاريع الجديدة الأكثر حديثاً عنها هو كاتينا لابز، شركة ناشئة مقرها الولايات المتحدة شارك في تأسيسها شون نيفيل (المعروف بشكل أفضل كمؤسس مشارك لـ Circle، الشركة وراء العملة المستقرة USDC).
جذبت كاتينا لابز العناوين في مايو 2025 من خلال تأمين 18 مليون دولار في جولة تمويل أولية لبناء ما يسميه نيفيل "مؤسسة مالية منظمة بالكامل ذات أصل ذكاء اصطناعي" مصممة للاقتصاد الاصطناعي الناشئ.
قادت جولة التمويل مؤسسة أندريسن هورويتز’s a16z crypto fund، بمشاركة مستثمرين بارزين بما في ذلك بريير كابيتال وكوين بيس فنشرز وحتى نجم دوري كرة القدم الأمريكي توم برادي – مجموعة تبرز الضجيج حول هذه الفكرة.
الرؤية لكاتينا طموحة: لـإنشاء بنك حيث يمكن لنظم الذكاء الاصطناعي (المشار إليها باسم "وكلاء الذكاء الاصطناعي") أن تحتفظ بحسابات، تنفيذ المعاملات، والتفاعل المالي مع وكلاء أو بشر آخرين بشكل مستقل. يعتقد نيفيل أنه في المستقبل القريب، "ستمكن غالبية المعاملات الاقتصادية من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي"، وأن بنوك اليوم غير مجهزة بشكل أساسي لذلك السيناريو.
على سبيل المثال، قد يحتاج خوارزمية تداول أو روبوت تجارة إلكترونية إلى إجراء آلاف المدفوعات المتفرقة أو توقيع عقود نيابة عن مالك بشري - مهام تثقل العمليات المصرفية التقليدية.
أجابة كاتينا هي إعادة بناء البنية التحتية المالية من الصفر لتلبية هذه الاحتياجات.
في صميم نهج كاتينا هو استخدام العملات المستقرة – تحديداً USDC، التي شارك نيفيل في إنشائها – كـ"نقود أصلية للذكاء الاصطناعي" للمعاملات.
لأن العملات المستقرة تعمل على شبكات البلوكشين، فإنها تتيح مدفوعات قابلة للبرمجة وفورية تقريباً عبر الحدود. تجادل كاتينا لابز بأن العملات المستقرة مثالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي، الذي قد يعمل على مدار الساعة 24/7 بشكل دولي ويتطلب معاملات سريعة ومنخفضة التكلفة بدون تأخيرات بشرية. من خلال الاستفادة من USDC والعملات الرقمية المماثلة، تنوي البنك الجديد السماح للعملاء الذكاء الاصطناعي بتحريك المال بسلاسة كما البيانات، مع استمرار الامتثال لمعايير التنظيم مثل اعرف عميلك (KYC) ومكافحة غسل الأموال (AML).
التنظيم والثقة هما محطتا تركيز أساسية لكاتينا لابز.
يؤكد نيفيل أهمية الحصول على التراخيص المصرفية المناسبة وضمان الامتثال كجزء لا يتجزأ من خارطة طريق المشروع. "ستكون البنك مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحت إشراف بشري"، مما يعني أن الأنظمة المؤتمتة تدير الوظائف اليومية ولكن البشر يحددون السياسات ويتدخلون عند الحاجة. وقد أصدرت كاتينا حتى مجموعة أدوات التجارة للعاملين (ACK) – مجموعة أدوات مفتوحة المصدر للتحقق من هوية عملاء الذكاء الاصطناعي وإدارتها. يعد تأسيس هوية رقمية موثوقة لكيانات الذكاء الاصطناعي أحد التحديات المثيرة، حيث تتطلب الأنظمة التنظيمية تحديد الهوية رسمياً للمالكين للحسابات (وطبعاً لا يمكنك عمل بصمة إصبع لروبوت ذكاء اصطناعي). يعد ACK محاولة مبكرة لحل ذلك من خلال توفير بروتوكولات لتسجيل الوكلاء الذكاء الاصطناعي والمصادقة عليهم في المعاملات المالية.
في توضيح سبب ضرورة هذا الجهد، لا تخفي كاتينا لابز كلماتها حول قصور المصارف الحالية. يوصف البنية التحتية المالية العالمية الحالية بأنها "بطيئة ومكلفة ومليئة بالاحتكاكات العالمية وغير مرنة وغير مناسبة للفرص الجديدة والمخاطر التي يجلبها الذكاء الاصطناعي."
من وجهة نظر نيفيل، تعيق البنوك التقليدية الوكلاء المؤتمتين بشكل نشط – على سبيل المثال، تم بناء العديد من الأنظمة لاكتشاف ومنع "الروبوتات" من أجل الأمان، وهذا بشكل ساخر يصبح عائقاً عندما تحاول وكلاء الذكاء الاصطناعي الشرعيون المشاركة. في المقابل، سيكون البنك المقترح من كاتينا "مبني بحيث يكون الوكلاء الذكاء الاصطناعي هم المستخدمين الأساسيين، بدلاً من إعاقةهم."
اعتباراً من منتصف 2025، لا تزال كاتينا لا تنشط في وضع تطوير - ليس للشركة منتج عام بعد وتعمل نحو الحصول على التراخيص. سيسرع الضخ بمقدار 18 مليون دولار التوظيف وبناء المنتجات. بالنظر إلى خلفية نيفيل في سيركل، ومن المحتمل أن تعمل الشركة الناشئة بشكل وثيق مع الجهات التنظيمية (ربما تسعى للحصول على مسموح مصرفي أو الشراكة مع بنك قائم) لضمان إطلاق البنك الأصلي صحابة الذكاء الاصطناعي على أساس قانوني قوي.
بنك وان زيرو - البنك الرقمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي في إسرائيل
بينما بعض مشاريع البنوك الأصلية للذكاء الاصطناعي لا تزال في البداية، فإن بنك وان زيرو في إسرائيل يعمل بالفعل ويدمج الذكاء الاصطناعي بعمق في خدماته.
تم إطلاقه في أواخر 2022، وان زيرو هو أول بنك رقمي بالكامل في إسرائيل – الملحوظ، أول بنك جديد يحصل على ترخيص مصرفي في البلاد منذ أكثر من 45 عامًا.
شارك في تأسيسه البروفيسور أمنون شاشا، أحد الشخصيات التقنية البارزة والمعروف بأكثر الأمور بصفته مؤسس موبيلاي (قائد في تكنولوجيا السيارات الذاتية القيادة). بدعم من تمويل كبير، سعى بنك وان زيرو منذ البداية إلى دمج التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع الخدمات المصرفية. ووصف نموذجه عند الإطلاق بأنه "مدفوع بالذكاء الاصطناعي، وضم المزايا من البنوك التقليدية والبنوك الجديدة." في الممارسة العملية، يجمع وان زيرو بين الراحة الرقمية وتجربة أسلوب البنوك الخاصة، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين خدمة العملاء وتخصيصها.
رفع بنك وان زيرو مبالغ كبيرة Here's the translation of the provided content into Arabic, while ensuring markdown links remain unchanged:
Capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx)، تأكيدًا على الثقة في نهجها. بحلول عام 2025، كان البنك قد جمع حوالي 242 مليون دولار وتم تقييمه بحوالي 320 مليون دولار، مع مستثمرين من عمالقة التكنولوجيا مثل Tencent وصناديق التقنية المالية من نظام SoftBank.
الذكاء الاصطناعي هو في صميم تجربة العملاء لدى One Zero.
في فبراير 2024، أطلق البنك "Ella 2.0"، منصة خدمة مدعمة بذكاء اصطناعي ولّد تعمل كمساعد مالي افتراضي للعملاء. تم تطوير "Ella 2.0" بالشراكة مع AI21 Labs (شركة ناشئة إسرائيلية متخصصة في نماذج اللغة الكبيرة)، وهي في الأساس مصرفي خاص مدعوم بالذكاء الاصطناعي يتوفر لخدمة العملاء على مدار الساعة.
يمكن للعملاء التفاعل مع Ella بلغة طبيعية - طرح أسئلة معقدة حول أمورهم المالية عبر حسابات متعددة، الحصول على نصائح موازنة أو حل مشكلات - والحصول على ردود فورية تعتمد على السياق. يفهم النظام لغات متعددة وتدرب على عدد هائل من استفسارات البنوك لتحسين دقته.
وفقًا للبنك، تقدم "Ella 2.0" "ردودًا فورية، وتعمل على مدار الساعة، وتستفيد من التعلم الآلي لتخصيص الخدمات المالية." بعبارة أخرى، تتعلم باستمرار من تفاعلات العملاء لتقديم مساعدة أفضل، بينما يقف المصرفيون البشريون على أهبة الاستعداد لدعمها عند الحاجة.
أول مدير تنفيذي لـ One Zero، قال غال بار دا أن هذا المساعد الذكي يعزز جودة الخدمة. وأوضح أنه "تتوفر قدرات Ella 2.0 بآلية تحول تتجاوز الحواجز اللغوية." مؤكدا على الحصول على "ردود فورية ودقيقة ومخصصة مع التطور المستمر لتلبية احتياجات العملاء الفردية."
One Zero يفخر بقيادته هذا "السعي العالمي لتحويل الذكاء الاصطناعي المولد من تجربة إلى تطبيق عملي" في مجال البنوك.
وأشار أوري جوشن، المدير التنفيذي المشارك في AI21 Labs، أن "المساعد الذكي الجديد لـ One Zero، Ella، يمثل تحولًا في صناعة البنوك الرقمية نحو تجربة عميل أفضل - حيث تكون أسرع وأكثر موثوقية ومخصصة لكل مستخدم."
مثل هذه التأكيدات تبرز مدى التكامل الحميم بين الشركة الناشئة التقنية والبنك في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي.
بعيدًا عن Ella، يستخدم One Zero الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر خلف الكواليس. تتعامل الخوارزميات الآلية مع معظم عمليات البنك اليومية واتخاذ القرارات. على سبيل المثال، تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لإجراء تقييمات المخاطر الائتمانية وتقديم توصيات استثمارية، متعلمة من البيانات لتحسين نواتجها.
كانت استراتيجية البنك تهدف إلى أتمتة المهام الروتينية بقدر الإمكان، مما يقلل من التكاليف ويسمح للبنك بتقديم رسوم أكثر تنافسية.
وفي الوقت نفسه، يحتفظ One Zero بمستشارين ماليين بشر يمكن للعملاء التواصل معهم (يوعد البنك بهجين بين "مديري ماليين شخصيين" ومساعدة الذكاء الاصطناعي). هذا النهج المزدوج يلبي رغبات العملاء الذين يرغبون في كفاءة الذكاء الاصطناعي وأيضًا ضمان وجود الخبرة البشرية للقرارات المهمة.
يحقق استثمار One Zero الكبير في الذكاء الاصطناعي نجاحًا في تفاعل العملاء.
وفقًا لبعض التقارير، كان المساعد الذكي الخاص بهم يتعامل مع ما يصل إلى 40% من استفسارات العملاء بشكل مستقل بعد وقت قصير من الإطلاق، ويساعد الوكلاء البشريين في العديد من الاستفسارات الأخرى. وخفضت هذه الجهود أوقات الاستجابة بشكل كبير - يدعي البنك أنه قد أزال أوقات الانتظار لمعظم الاستفسارات - ويضمن أن يتلقى العملاء إجابات متسقة وعالية الجودة في أي وقت.
ويمكن للذكاء الاصطناعي حتى التعامل مع الأسئلة المعقدة المتداخلة؛ وأشار One Zero إلى سيناريوهات مثل سؤال "ما هو المطعم الهندي الذي ذهبت إليه مع صديق في لندن؟" ويمكن للنظام استنتاج والعثور على المعاملة. وتوضح مثل هذه القدرات قوة الجمع بين بيانات المعاملات والذكاء الاصطناعي التفاعلي.
من منظور السوق، يُعد One Zero مثالًا على كيفية تمييز مصرف جديد وافد باستخدام الذكاء الاصطناعي. في قطاع البنوك التنافسي في إسرائيل، نقطة البيع الخاصة بـ One Zero ليست فقط أن لديها تطبيقًا محمولًا مذهلاً - فالكثير من البنوك تقوم بذلك - ولكن أن خدماتها أذكى وأكثر استباقية. يمكن للبنك تنبيه المستخدمين إلى الإنفاق غير المعتاد، أو التنبؤ بتدفق السيولة النقدية، أو اقتراح خطوات مالية تدفعها تحليلات الذكاء الاصطناعي على بياناتهم. يتماشى هذا مع الاتجاه الأوسع: يتوقع المستهلكون بشكل متزايد خدمة مخصصة وفورية في المالية، كما هو الحال مع تخصيص Netflix أو Spotify للترفيه. يحتكم One Zero إلى ذلك التوقع، باستخدام الذكاء الاصطناعي ليصبح "كونسييرج مالي" إلى حد ما.
لا تزال تواجه One Zero تحديات، خصوصًا حيث يسعى لتوسيع عملياته خارج إسرائيل. كان للبنك خطط للتوسع دوليًا، لكن الأحداث الخارجية (مثل الصراعات الإقليمية في أواخر 2023) أجبرته على إيقاف بعض المبادرات.
ومع ذلك، يتم مراقبة تقدم الشركة دوليًا. إذا استمر بنك One Zero في تحقيق النجاح، يمكن أن يلهم بنوكًا رقمية أخرى تركز على الذكاء الاصطناعي في دول أخرى. وهو أيضًا يقدم مثالًا حيًا للجهات التنظيمية حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بأمان في مجال البنوك. والجدير بالذكر أن منظمي إسرائيل منحوا One Zero ترخيصًا مصرفيًا كاملًا، مما يدل على الثقة في نموذجه ورأسماله - وهو إشارة إيجابية لأملاء البنوك الأصلية التي تعتزم دمج الذكاء الاصطناعي.
بنك بنك – أول بنك نيون بيك مدعوم بالذكاء الاصطناعي في أوروبا
في أوروبا، يعتبر أحد اللاعبين الراسخين الذين يتبنون نهجًا محليًا للذكاء الاصطناعي بنك بنك، البنك الرقمي الهولندي الذي يُطلق عليه غالبًا "بنك الأحرار" نظرًا لنهجه التقني والمركّز على المستخدم.
تأسست Bunq في 2012 ونمت لتشمل ملايين المستخدمين عبر أوروبا، ولكنها في أواخر 2023 أثارت ضجة من خلال إعلانها أنها أصبحت "أول بنك في أوروبا مدعوم بالذكاء الاصطناعي."
دمجت Bunq الذكاء الاصطناعي التوليدي في منصتها بدرجة لم تُرَ بين نظيراتها، هدفها هو تحويل كيفية تفاعل العملاء مع أمورهم المالية. تمثل هذه الجهود بشكل رئيسي "فين"، المساعد الشخصي المالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي لـ Bunq.
في ديسمبر 2023، أطلقت Bunq فين كأداة ذكاء اصطناعي تواجه العملاء مدرجة في تطبيقها.
حلت فين فعليًا محل وظائف البحث والتنقل التقليدية داخل تطبيق Bunq. بدلًا من استعراض القوائم أو قوائم المعاملات يدويًا، يمكن للمستخدمين ببساطة طرح الأسئلة على فين أو إعطاء الأوامر بلغة طبيعية. “ستنبهك فين”، قال علي نيكام، مؤسس Bunq ورئيسها التنفيذي عند الإطلاق، مشيدًا بنتائج "سنوات من ابتكار الذكاء الاصطناعي" و"التركيز بالليزر على مستخدمينا".
الهدف، كما وصف Nikkam، كان "تحويل البنوك كما تعرفها تمامًا" من خلال جعل التفاعلات سهولة المحادثة.
ما الذي يمكن أن تفعله فين؟ وفقًا لـ Bunq، كثير. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة مثل، "كم أنفقت على البقالة الشهر الماضي؟" أو "ما هو متوسط فاتورة الخدمة الشهرية؟"، وفين ستقوم بتحليل بيانات المعاملة لإعطاء الإجابة. يمكنها أيضًا معالجة استفسارات أكثر تعقيدًا تجمع بين معلومات متعددة.
على سبيل المثال، شارك Nikkam أن "بإمكانه حتى الجمع بين البيانات للإجابة عن أسئلة تتجاوز المعاملات، مثل 'كم أنفقت في المقهى القريب من سنترال بارك يوم السبت الماضي؟'". الذكاء الاصطناعي واعٍ للسياق، مما يعني أنه يمكنه تحديد أن "المقهى القريب من سنترال بارك" يشير إلى تاجر وتاريخ محددين في تاريخ معاملات المستخدم – وهو ما قد تواجه وظيفة البحث العادية صعوبة فيه. من خلال تمكين استفسارات محادثية كهذه، تسهل Bunq تحليل المستخدمين لأمورهم المالية والعثور على المعلومات دون الحاجة إلى معرفة محاسبية أو جهد يدوي.
بجانب الأسئلة والأجوبة، يساعد فين في التخطيط المالي ووضع الميزانية. يمكن للمستخدمين طلب نصائح أو رؤى، مثل "هل لدي فائض كافٍ هذا الشهر لإضافة 500 يورو إلى مدخراتي؟" والحصول على رد مدفوع بالبيانات. إنه كالاستعانة بحساب شخصي على مدار الساعة.
تستفيد Bunq من هذا الأمر لتشجيع العادات المالية الأفضل بين عملائها. داخليًا، يحلل الذكاء الاصطناعي لـ Bunq أيضًا نماذج المعاملات عبر حسابات متعددة المرتبطة باستخدام الإطارات الأوروبية المفتوحة للبنوك لتقديم رؤى مجمعة عن أمور المستخدم المالية. يعني ذلك أن فين يمكنها رؤية الأرصدة والإنفاق للعميل ليس فقط في Bunq، بل في بنوك أخرى إذا سمح المستخدم، مما يوفر نظرة شاملة – ميزة قوية لوضع الميزانية والتخطيط.
كان تأثير فين ملحوظًا.
أشارت التقارير إلى أن فين كان قادرًا على التعامل مع حوالي 40% من استفسارات العملاء بنفسه دون الحاجة إلى تدخل بشري، ومساعدة جزء كبير آخر.
هذا يقلل من عبء العمل على موظفي دعم Bunq ويسرع أوقات الاستجابة للمستخدمين. في الواقع، بحلول أوائل 2024، زعمت Bunq أن إدخال فين جعل المعاملات الشخصية مع العملاء أكثر كفاءة من أي وقت مضى، مع العديد من الأسئلة التي أجاب عليها الذكاء الاصطناعي فورًا. للستفسارات المتبقية التي تتطلب لمسة بشرية، استطاعت فرق Bunq التركيز على المسائل المعقدة، الآن حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتصنيف البسيطة.
النتيجة هي نموذج خدمة عملاء قابل للتوسع حيث تستمر Bunq في توسيع قاعدتها في جميع أنحاء أوروبا.
يأتي تبني Bunq للذكاء الاصطناعي في الوقت الذي تتوسع فيه جغرافيًا وفي المنتجات. تقدمت الشركة بطلب للحصول على ترخيص مصرفي في الولايات المتحدة في 2023، تسعى لدخول السوق الأمريكية، ويساعد الابتكار في هذا الجانب على تميزها في مشهد البنوك الجديدة الذي يزداد ازدحامًا.
من الجدير بالذكر أن الشركات التقنية المالية الأخرى تلحق الركب: أعلنت بنك MoneyLion الأمريكي عن ميزة بحث مدعومة بـChatGPT في نفس الوقت تقريبًا، وتقديمت بنوك أخرى مثل Dave "DaveGPT" لاستفسارات العملاء.
ولكن تقدم Bunq ودمجها في الوظائف الأساسية (استبدال البحث بالكامل بالذكاء الاصطناعي) منحها حق القيادة.
من وجهة نظر الأعمال، تستخدم Bunq الذكاء الاصطناعي ليس فقط لمساعدة المستخدمين، بل أيضًا لاستخلاص رؤى توجه العروض الجديدة. من خلال تحليل كيفية طرح الناس للأسئلة حول أموالهم، يمكن لـBunq تحديد نقاط الألم أو الطلبات الشائعة و ربما تطوير ميزات أو منتجات جديدة حول تلك الجوانب.
على سبيل المثال، إذا سأل الكثير من المستخدمين "هل يمكنني تحمل تكلفة X بحلول نهاية السنة؟"، فقد تطور Bunq مخطط ادخار آلي. يمثل الابتكار المدفوع بالبيانات ميزة تنافسية لكونها بنكًا أصليًا على الذكاء الاصطناعي - حيث تكون دورة التغذية الراجعة من تفاعلات المستخدمين حتى تحسين الخدمة ضيقة للغاية.
ومع ذلك، فإن Bunq حريصة أيضًا على...لإقران الذكاء الاصطناعي بالإشراف البشري. جميع استجابات الذكاء الاصطناعي تخضع للمراقبة لضمان الدقة والملاءمة.
أكد البنك أن نصائح فين تستند إلى البيانات ولكن يجب على العملاء ممارسة الحكم – فهو مساعد وليس مديرًا ماليًا مستقلًا بالكامل (على الأقل ليس بعد). بالإضافة إلى ذلك، تُعد الخصوصية والأمان ذو أهمية قصوى؛ على بنك بنق أن يضمن أن الذكاء الاصطناعي يصل فقط إلى البيانات التي يملك المستخدم إذنًا للوصول إليها وأن تكون المعلومات الحساسة محمية. حتى الآن، لم تبلغ عن أي مشاكل كبيرة، وقد استجاب العملاء بشكل إيجابي إلى حد كبير لراحة الخدمات المصرفية الحوارية.
قام علي نيكنام، المدير التنفيذي لبنك بونق، بتأطير دفع الذكاء الاصطناعي كجزء من مهمة بونق لتبسيط العمليات المصرفية. في نظره، تثقل البنوك التقليدية العملاء بواجهات مليئة بالتعقيدات والمصطلحات الغامضة، بينما يسعى بنك بونق إلى "تسهيل الحياة بشكل كبير" للمستخدمين من خلال التكنولوجيا.
من خلال جعل العمليات المصرفية سهلة كما هو الحال عند إرسال رسالة نصية لصديق، يأمل بونق في تعميق ولاء العملاء وتفاعلهم. في الواقع، تظهر تحليلات الصناعة أن التخصيص وسهولة الاستخدام تزيدان بشكل كبير من رضا العملاء في القطاع المصرفي.
تستهدف استراتيجية الذكاء الاصطناعي لبنك بونق هدفين: تخصيص التجربة وسهولتها (نظرًا لأن إجابات فين فريدة لبياناتك وأسئلتك) وجعلها ميسرة (لا حاجة لتعلم قوائم التطبيقات أو المصطلحات المالية).
كونه واحدًا من الأوائل في المصرفية بالطاقة الذكاء الاصطناعي في أوروبا، يقدم بنك بونق مثالًا قيمًا للصناعة. يثبت أنه حتى بنك عمليات مع ملايين المستخدمين يمكنه ضخ الذكاء الاصطناعي بنجاح في قلب خدماته – إنه ليس مقتصرًا على الشركات الناشئة الجديدة. ستكون تجربة بونق محل متابعة وثيقة من قبل البنوك الأوروبية الأخرى ومؤسسات التكنولوجيا المالية. بطريقة ما، يتحول بنك بونق إلى شركة تكنولوجيا بقدر ما هو بنك، متكاملًا باستمرار أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. إذا استمر أداء فين والميزات الأخرى من الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، فمن المحتمل أن نرى المزيد من البنوك تطلق مساعدين بأسلوب GPT أو ميزات تخصيص مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في سباق لجذب العملاء الرقميين المتقدمين.
WeBank – أول بنك في الصين بالتوجه الذكاء الاصطناعي
لن تكتمل أي مناقشة حول الذكاء الاصطناعي في المصرفية دون ذكر WeBank، البنك الرقمي الرائد في الصين والذي كان من أوائل المتبنين للذكاء الاصطناعي منذ تأسيسه.
تم تأسيس WeBank في عام 2014 كأول بنك إنترنت فقط في الصين، وبدعم من عملاق التكنولوجيا Tencent. منذ البداية، كانت استراتيجية WeBank تعتمد على أحدث التقنيات - مجسدة في شعارها "ABCD" (الذكاء الاصطناعي، البلوك تشين، السحابة، البيانات) – لخدمة الملايين من العملاء بتكلفة منخفضة. على مدى السنوات العشر الماضية، شهد WeBank نموًا هائلًا، حيث قدم القروض والدفعات والخدمات المالية لعشرات الملايين من المستخدمين، وكثير منهم أفراد وشركات صغيرة غير مدعومة بالقدر الكافي من البنوك التقليدية. وغالبًا ما يعزى نجاحه إلى دمج عميق للذكاء الاصطناعي في العمليات، مما يمكنه من إدارة الحجم والمخاطر بكفاءة أعلى بكثير من البنوك التقليدية.
أحد إنجازات WeBank الملحوظة هي إلى أي مدى يستخدم الذكاء الاصطناعي والأتمتة في خدمة العملاء والدعم. قبل بضع سنوات، أفاد WeBank بأنه يتلقى حوالي 100,000 استفسار لخدمة العملاء يوميًا، وكان "الروبوتات الافتراضية" الخاصة بالذكاء الاصطناعي تتعامل مع 98% منهم بدون تدخل بشري.
تستخدم هذه الوكلاء الافتراضيين معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام - وهي في الأساس نسخ مبكرة من نوع الذكاء الاصطناعي الذي يحرك اليوم أجهزة المساعدين الصوتيين – لحل استفسارات العملاء. أوضح الدكتور يانغ تشيانغ، المستشار الرئيسي للذكاء الاصطناعي في WeBank، أنهم ينشرون التعرف على الوجه، التعرف على الصوت، وNLP لتحسين الخدمة والراحة. يمكن للعملاء التفاعل عبر الدردشة أو الصوت، ويمكن الذكاء الاصطناعي التحقق منهم (عبر التعرف على الوجه) ومعالجة المشاكل أو تنفيذ الطلبات في الوقت الفعلي.
فلسفة WeBank هو أن الذكاء الاصطناعي هناك لـ"الزيادة، وليس الاستعاضة عن" الخدمة الإنسانية – موقف يبدو مشابهًا للبنوك الغربية، لكن WeBank قد أخذها إلى درجة متطرفة من التنفيذ. "الخدمة الآلية ليست عدوًا للخدمات الإنسانية. يجب أن يعملوا جنبًا إلى جنب"، قال يانغ تشيانغ لـ CNBC. النتيجة هي نموذج ذو قابلية توسع عالية: يستطيع فريق صغير نسبيًا من الموظفين البشريين الإشراف على قاعدة عملاء من الملايين لأن الذكاء الاصطناعي يقوم بالأعمال الروتينية اليومية. في الواقع، اشتهر WeBank بكونه قد بدأ فقط بضع دزينة من الموظفين وبدون فروع مادية، ومع ذلك كان قادرًا على تقديم كميات ضخمة من القروض الصغيرة عبر الصين بالاعتماد على خوارزميات ائتمانية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتفاعلات العملاء عبر الهواتف الذكية.
مجال آخر يلمع فيه WeBank هو تحليل المخاطر الائتمانية والموافقة على القروض المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما تطلب البنوك التقليدية وثائق طويلة وإجراءات تحقق بشري للحصول على القروض، لكن WeBank قام بأتمتة الكثير من ذلك باستخدام نماذج تعلم الآلة. من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات البديلة – مثل سلوك الوسائط الاجتماعية، تاريخ الدفع عبر الجوال (بالاستفادة من نظام Tencent البيئي)، وغيرها من الآثار الرقمية – يمكن ذكاء الاصطناعي في WeBank تقييم الجدارة الائتمانية بسرعة وتقديم قروض صغيرة للأفراد والشركات الصغيرة والمتوسطة التي قد يتم رفضها من قبل البنوك الكبيرة.Content:
مستقبل التمويل الذكي... إنها مؤسسة تفهم العملاء بشكل أفضل وتفهم التمويل بشكل أفضل". يلتقط هذا الاقتباس الطموح في أن دمج معرفة بايدو بالمستخدمين (من خلال سلوكهم عبر الإنترنت) مع خبرة سيتيك في الأعمال المصرفية يمكن أن يتيح للبنك الذكي التفوق على البنوك التقليدية في فَهْم العملاء وتقديم الخدمة.
كونها بنكا مباشرا (عبر الإنترنت فقط) يعني أن البنك الذكي يمكن أن يصل إلى العملاء في جميع أنحاء البلاد دون وجود مادي، وهو ميزة كبيرة في سوق الصين الشاسع.
في التطبيق العملي، على مدى السنوات القليلة المقبلة، طرح البنك الذكي منتجات إقراض رقمية وخدمات معززة بالذكاء الاصطناعي. قدم البنك قروضًا شخصية عبر تطبيقات الهاتف المحمول، مع موافقات سريعة تعتمد على نماذج الائتمان المعتمدة على التعلم الآلي. بالنسبة للشركات الصغيرة، قام بإجراء تجارب باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المعاملات في التجارة الإلكترونية وبيانات سلسلة التوريد لتمديد الائتمان - مشابهًا لما تفعله Ant Group.
استكشاف البنك الذكي أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء، بما في ذلك روبوتات المحادثة الذكية للاستفسارات الأساسية. ونظرًا لقوة بايدو في معالجة اللغات الطبيعية (خاصةً معالجة اللغة الصينية)، فمن المحتمل أن البنك الذكي استفاد من الذكاء الاصطناعي المتقدم في المساعدين الصوتيين والتفاعل النصي مع العملاء. بينما البيانات التفصيلية عن أداء البنك الذكي ليست متاحة على نطاق واسع، فإن استمرار عملياته وزيادات رأسماله (تشير التقارير إلى أن سيتيك وبايدو ضاعفتا رأس مال البنك في عام 2018 لدعم النمو) توحي بأنه اكتسب قبولًا.
زاوية فريدة للبنك الذكي هي التآزر مع نظام بايدو البيئي. يمكن لبايدو دمج خدمات البنك المالية في تطبيقاته الشهيرة. على سبيل المثال، يمكن لمستخدمي بحث أو خرائط بايدو الحصول على خدمات البنك الذكي بشكل سياقي (تخيل البحث عن "قرض سيارة" والحصول على عرض من البنك الذكي). علاوة على ذلك، فإن أبحاث الذكاء الاصطناعي لبايدو، مثل التعرف على الوجوه وتقنية الصوت، وجدت استخدامًا في العالم الحقيقي في عمليات الأمان وتسجيل الدخول الخاصة بالبنك الذكي. كما أشار يانغ تشيانغ من WeBank، يمكن أن تسمح تقنيات مثل التعرف على الوجه بإجراء فتح حساب بسلاسة عن بُعد – ومن المحتمل أن البنك الذكي قام بتطبيق أساليب مشابهة نظرًا لخبرة بايدو. بمعنى ما، يخدم البنك الذكي كمنصة لبايدو لإثبات قوة الذكاء الاصطناعي في صناعة منظمة، مما يعزز موقف بايدو في سوق الذكاء الاصطناعي التجاري.
ومع ذلك، فإن تشغيل بنك مستند على الذكاء الاصطناعي داخل هيكل بنك تقليدي أكبر (سيتيك) كان له أيضًا تحديات.
ضمان مشاركة بنك سيتيك الامتثال التنظيمي وتوفير البنية التحتية المصرفية، ولكنه قد يكون فرض أيضًا وتيرة أكثر حذرًا من شركة ناشئة بحتة. الرقابة التنظيمية من قبل لجنة تنظيم البنوك والتأمين الصينية (CBIRC) تعني أن عمليات ابتكار الذكاء الاصطناعي في البنك الذكي يجب أن تتفق مع لوائح المخاطر المالية. في عام 2021، ظهرت قِصّة أن المنظمين الصينيين فرضوا غرامة على سيتيك وبايدو لبعض الشكليات في تشكيل المشروع المشترك – تذكرة بأن حتى البنوك المتقدمة تقنيا تعمل تحت قواعد صارمة. ومع ذلك، كانت الجهات التنظيمية الصينية تدعم عمومًا الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المالية في النشطة المصرفية طالما يتم التحكم في المخاطر.
اعتبارًا من عام 2025، يقف بنك سيتيك الذكي كمثال على دمج ناجح للذكاء الاصطناعي في مشروع مصرفي جديد.
قد لا يكون لديه شهرة عالمية مثل WeBank، ولكنه يشير إلى نموذج تعاوني: بنك تقليدي وعملاق تقني يتشاركان في إنشاء منصة مصرفية مستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
الأفكار الختامية
يشير صعود البنوك المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى مستقبل حيث ستكون العمليات المالية أسرع وأكثر تخصيصًا وربما يقودها الآلات بشكل أكبر.
تبين هذه المشاريع الرائدة أن إعادة التفكير الجذري في البنوك باستخدام التكنولوجيا الحديثة يمكن أن توفر للعملاء خدمات مريحة للغاية وتفتح النظام المالي لمشاركين جدد (مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي أو الفئات غير المستفيدة). في المستقبل، نتوقع أن نرى البنوك التقليدية تسرّع اعتمادها للذكاء الاصطناعي أو تتعاون مع المبادرات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. في بعض الحالات، قد تقوم الشركات الكبرى بالاستحواذ على الشركات الناشئة في بنوك الذكاء الاصطناعي الناجحة لتعزيز قدراتها. كما يراقب المنظمون الأمور عن كثب. إذا أظهرت البنوك المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أداءً قويًا في إدارة المخاطر والامتثال، فقد يقوم المنظمون بتحديث الأطر لتسهيل استخدام أوسع للذكاء الاصطناعي في المصارف، وربما إنشاء فئات تراخيص جديدة للمؤسسات المالية المحلية على الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن ظهور البنوك المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أيضًا يجلب مخاطر وتحديات كبيرة يجب إدارتها. أحد المخاوف الرئيسية هو الحوكمة والإشراف. عندما تتخذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي قرارات الائتمان أو تكتشف الاحتيال، فإن ضمان خلوها من التحيزات والأخطاء أمر بالغ الأهمية. يمكن للخوارزميات غير المُراقبة أن تستبعد مجموعات عملاء معينة أو توافق على قروض مرتفعة المخاطر بطريق الخطأ – وهفوات قد تضر بالثقة وتدعو إلى فرض عقوبات تنظيمية. الشفافية هي تحدٍ آخر: يجب أن تجعل هذه البنوك إجراءات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها قابلة للتفسير للمنظمين والعملاء.
بالنسبة للمؤسسات المالية التقليدية، فإن ظهور بنوك الذكاء الاصطناعي يعتبر سيفا ذو حدين. من ناحية، يدفع حدود الابتكار، مما يمكن أن ينتج طرقا وتقنيات جديدة يمكن للشركات الكبيرة تبنيها. يمكن للبنوك الراسخة أن تتعلم من كفاءة تدفق عمل الذكاء الاصطناعي في Catena أو نجاح تفاعل العملاء في Bunq's Finn، وتدمج أفكارًا مشابهة. من ناحية أخرى، يمكن أن تصبح هذه الوافدين الجدد منافسين شرسين في قطاعات معينة.