مأزق الامتثال للذكاء الاصطناعي: الثقة لا تزال من حق البشر

رومان إلوشفيلي هو مؤسس والرئيس التنفيذي لمجموعة XData، شركة تطوير برمجيات للأعمال بين الشركات. هناك، يدير تطوير الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي مع التنقل بين علاقات المستثمرين وتعزيز قابلية التوسع للأعمال. كما أنه مؤسس شركة ComplyControl، شركة ناشئة مقرها المملكة المتحدة متخصصة في حلول التكنولوجيا المتطورة للبنوك.

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

قراءة من قبل التنفيذيين في JP Morgan، Coinbase، Blackrock، Klarna وغيرهم

البنوك والشركات التقنية المالية حول العالم تبحث عن طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي بطرق متعددة: لتسريع العمليات، خفض التكاليف، تحسين تفاعلات العملاء، وأكثر من ذلك. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالامتثال — وهو أحد أكثر أجزاء التمويل تطلبًا وتستهلك للوقت — لا تزال معظم الشركات تتردد.

أظهرت دراسة أُجريت في أوائل عام 2025 أن نسبة صغيرة جدًا من الشركات (أقل من 2%) قد دمجت الذكاء الاصطناعي بالكامل في سير عملها. ومع ذلك، فإن معظمها لا تزال في مراحل الاستكشاف والتبني المبكرة. إن كانت تتبناه أصلاً.

الضغط على الشركات لمواكبة التغييرات التنظيمية لا يزال قائمًا، وهو في تزايد. فلماذا يتباطأ الامتثال في تبني الذكاء الاصطناعي رغم أنه يمكن أن يكون مساعدًا كبيرًا؟

دعونا نحاول فهم الأمر.

لا تزال العين البشرية مهمة في الأمور

ربما أول وأهم شيء يجب أن نضعه في الاعتبار هو أن الامتثال لا يقتصر على اتباع قائمة فحوصات. إنه يتعلق باتخاذ قرارات حكيمة في مواقف غالبًا ما تقع في مناطق رمادية. عالم القرارات المالية نادرًا ما يكون أسود وأبيض. تختلف اللوائح عبر الولايات القضائية، وتفسير تلك القواعد نادرًا ما يكون واضحًا.

الذكاء الاصطناعي ممتاز في معالجة البيانات بسرعة البرق واكتشاف الشذوذ. لكنه، على الرغم من قدرته على تحديد معاملة تبدو مشبوهة استنادًا إلى أنماط مسبقة، لا يستطيع شرح السبب وراء استنتاجاته بشكل واضح. والأهم من ذلك، يواجه صعوبة في فهم التفاصيل الدقيقة. يمكن لموظف الامتثال البشري أن يكتشف عندما يكون سلوك العميل، رغم غرابته، غير ضار. أما الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن يطلق إنذارًا فقط بدون سياق.

لهذا السبب يتردد قادة الامتثال في تسليم الأمور إليهم. الآلات يمكن أن تكون مساعدة، لكن معظم الناس لا يزالون يثقون أكثر في قدرة الإنسان على رؤية الصورة الأوسع والحكم بناءً عليها.

الكفاءة مقابل المخاطر التنظيمية والسمعة

قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل آلاف المعاملات في الوقت الحقيقي شيء لا يمكن لأي فريق امتثال أن يطابقه وهو يعمل يدويًا. من حيث الكفاءة، لا أحد يجادل بأنها أداة دعم رائعة، قادرة على تقليل عبء العمل بحيث يركز الموظفون البشريون على مهام أكثر استراتيجية ودقة.

لكن الامتثال ليس مجالًا يفوز فيه السرعة فقط. إذا أخطأ نظام الذكاء الاصطناعي في الحكم، قد يعني ذلك غرامات، ضررًا بالسمعة، أو تدقيقًا تنظيميًا. وكل هذه الأمور يمكن أن تكون ضارة جدًا بالأعمال — وربما مدمرة. فهل من المستغرب أن يتجنب الكثيرون إحداث مثل هذه التعقيدات على رؤوسهم؟

كما يتفق معظم المنظمين على أنه، عندما يتعلق الأمر باتخاذ القرارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، يجب أن يظل شخص ما مسؤولًا. إذا قام نموذج ذكاء اصطناعي بحظر معاملة شرعية عن طريق الخطأ أو أغفل عملية احتيال، فإن المسؤولية تقع في النهاية على الشركة. ويجب على موظفي الامتثال البشريين تحمل تلك المسؤولية.

هذا يخلق شعورًا طبيعيًا بالحذر: قادة الامتثال يجب أن يوازنوا بين فوائد المراقبة الأسرع ومخاطر العقوبات التنظيمية المحتملة. وحتى تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتفسير والشفافية، من المحتمل أن تظل العديد من الشركات مترددة في السماح لها باتخاذ قرارات مستقلة.

كيفية المضي قدمًا بمسؤولية في تبني الذكاء الاصطناعي

درس مهم جدًا من كل ما سبق هو أن تردد قادة الامتثال لا يعني أنهم ضد الذكاء الاصطناعي. في الواقع، الكثير منهم متفائل بدور الذكاء الاصطناعي في المستقبل. المهم هو إيجاد الطريق الصحيح للمضي قدمًا.

برأي، أنسب مسار وأكثره وعدًا هو اعتماد نموذج هجين. تعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بالمهام الثقيلة — فحص المعاملات، تمييز الأنشطة غير العادية، أو إعداد التقارير. وعندما تكون النتائج جاهزة، يمكن للبشر مراجعتها، تفسير سياق قرارات الذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرار النهائي.

لكن من أجل اعتماد مثل هذا النموذج، يتعين على الشركات التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها قابلة للتفسير. الامتثال لا يقتصر على اكتشاف المخاطر فقط؛ بل هو إثبات أن القرارات عادلة. ولهذا، السوق بحاجة إلى أدوات ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على شرح مخرجاتها بعبارات واضحة.