الذكاء الاصطناعي الوكيل - تحسين تفاعل العملاء في الخدمات المالية

اكتشف أهم أخبار وأحداث التكنولوجيا المالية!

اشترك في نشرة FinTech Weekly الإخبارية

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna والمزيد

“من المتوقع أن تنمو الإيرادات في صناعة التكنولوجيا المالية تقريبًا ثلاث مرات أسرع من تلك في القطاع المصرفي التقليدي بين عامي 2022 و2028” - مكينزي، 24 أكتوبر 2023.
“من المتوقع أن تصل قيمة سوق التكنولوجيا المالية العالمية إلى 394.88 مليار دولار في عام 2025 وتصل إلى 1,126.64 مليار دولار بحلول عام 2032” - رؤى الأعمال في فورتشن، 9 يونيو 2025.

يعد تفاعل العملاء أحد العوامل الرئيسية التي تميز بين المؤسسات المصرفية التقليدية ومؤسسات الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية. بدءًا من انضمام العملاء بسلاسة إلى التحقق وتنفيذ المعاملات ثم تقديم الخدمات اللاحقة ومعالجة الشكاوى، تتفوق التكنولوجيا المالية على المؤسسات المالية التقليدية. على مر الزمن، حاولت التكنولوجيا المالية سد الفجوة والتفوق في تفاعل العملاء. تُظهر الأبحاث أن هذه هي العامل الأكثر أهمية، الذي يؤدي إلى تحسين النتائج.

على الرغم من التطورات في التقنيات الرقمية وجهود البنوك، لا يزال خدمة العملاء واحدة من المجالات الرئيسية التي تحتاج إلى تحسين. “التخصيص” و"سرعة خدمة العملاء" لا تزال تصنفان في مستويات منخفضة في استبيانات الرضا، مما يوفر فرصًا واسعة للبنوك ومنظمات الخدمات المالية لتحسين الجودة. تتسع الفجوة بشكل أكبر لعملاء إدارة الثروات، حيث تكون حاجة التخصيص والمعرفة المتخصصة هي الأكثر أهمية، مما يبني الثقة والولاء. هنا تأتي Agents AI الممكّنة بالمعرفة المتخصصة لتحفيز التفاعل الذكي والجذاب مع العملاء. كون خدمة العملاء في مقدمة تفاعل الأعمال، فإنها لا تحفز فقط مستوى الرضا، ولكن أيضًا الولاء طويل الأمد وقيمة الأعمال مدى الحياة.

يمكن لشبكة Agents AI المكونة من عدة وكلاء متخصصين أداء الأنشطة بشكل متزامن، مثل سحب سجلات تفاعل العملاء، وتحليل المشاعر، والأحداث الحياتية، وتحليل المشهد التنافسي للمنتجات والرسوم، وتحليل اتجاهات السوق، وما إلى ذلك، وتقديم توجيه معلوماتي للعملاء. باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتقنيات المعتمدة على الصوت، يمكن جعل التفاعل تلقائيًا يتناسب مع أسلوب العميل المفضل، وغير متحيز للغة وممكن عبر جميع القنوات. فوائد GenAI حقيقية وبعض التطبيقات الأخيرة من البنوك تظهر نتائج إيجابية. التحسينات في التجربة هي واحدة من العوامل الرئيسية.

تعاون الإنسان مع الذكاء الاصطناعي هو أحد النتائج الأكثر فائدة للطرفين من التطورات التكنولوجية الأخيرة. تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي كفاءة استثنائية في معالجة كميات هائلة من البيانات، وتحديد الاتجاهات والأنماط بدقة وسرعة.

يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه القدرة، من خلال توليد توصيات لوكلاء بشريين تعزز تجربة العملاء وتفاعلهم. يمكن الآن أن يتم ديمقراطية المستشارين الماليين الشخصيين، الذين كانوا في السابق امتيازًا للعملاء ذوي الثروات العالية جدًا، بواسطة Agents AI وتقديمهم لقاعدة عملاء أوسع.

يمكن للبنوك، التي تتوفر على مجموعة من المعلومات الشخصية للعملاء وسجل المعاملات، أن تقدم مجموعة من الخدمات، من تخطيط الضرائب إلى تقديم المشورة الاستثمارية، وحتى العمل كمساعد شخصي. من خلال تمكين تدريجي لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مهام معقدة وشخصية، يمكن للبنوك ومنظمات الخدمات المالية تقديم تجربة عملاء متفوقة تؤدي إلى تعزيز الولاء والقيمة مدى الحياة.

الذكاء الاصطناعي الوكالي والضجيج حوله

وضعت Gartner اتجاه التكنولوجيا 2025 الذكاء الاصطناعي الوكالي كأعلى اتجاه في عام 2025. كما توقعت دراسة MITSMR 2025 حول قيادة الذكاء الاصطناعي والبيانات نتائج مشابهة.

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكالي؟ إنه يشير إلى “أنظمة ونماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تعمل بشكل مستقل لتحقيق الأهداف دون الحاجة إلى توجيه بشري مستمر، كما تقول HBR. إنه يفهم الأهداف والغايات الخاصة بالمستخدم وسياق المشكلة التي يحاولون حلها”. إنه نظام يتعلم ذاتيًا يستخدم التفكير المتطور والقدرات الإبداعية لنماذج GenAI لحل المشكلات المعقدة متعددة الخطوات. شبكة الوكالات هي فريق من عدة وكلاء، يمكنهم أداء المهام بشكل متزامن مع هدف واحد.

“تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكالية بوعد بتحويل العديد من جوانب التعاون بين الإنسان والآلة بقدراتها المعززة في التفكير والتنفيذ. يمكنها التخطيط واتخاذ القرارات بشكل مستقل، مما يوفر إنتاجية أكبر وابتكار ورؤى للقوى العاملة البشرية”

• HBR، ديسمبر 2024.

تمثيل عينة لنظام خدمة العملاء الذكاء الاصطناعي الوكالي

تؤدي جميع هذه الوكلاء مهامها بالتزامن وتقدم تقارير إلى وكيل المدير، الذي بدوره يستجيب لاستفسارات العملاء. المعرفة المنقحة والتدريب تجعل هؤلاء الوكلاء خبراء في مجالهم. المكتبة التنظيمية الواسعة من أبحاث إدارة الثروات ونقاط البيانات هي موارد يمكن الاستفادة منها لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.

بعض حالات الاستخدام الرئيسية في خدمة العملاء هي:

*   مستشار مالي افتراضي
*   تصنيف العملاء
*   مراقبة الاحتيال في الوقت الحقيقي
*   تنفيذ المهام الروتينية
*   التقارير

يعد تصنيف العملاء، وهو الخطوة الأولى لمعرفة العميل، حالة استخدام رئيسية أخرى تعزز تفاعل العملاء. كلما عرفت البنك عملاءه بشكل أفضل، كان بإمكانه خدمتهم بشكل أفضل وبناء علاقة دائمة. إنها عملية شاقة. على الرغم من التقدم في التكنولوجيا، لا تزال تستغرق وقتًا طويلاً ولديها الكثير من مجالات التحسين. على مر السنين، حسنت تقنيات التعرف الضوئي على الحروف ومستويات الأتمتة المتنوعة في مراحل مختلفة بشكل كبير من عملية التقاط ومعالجة واستخدام معلومات العملاء. تقدم وكلاء الذكاء الاصطناعي الكثير من الأمل والإمكانيات لتحويل العملية بشكل أكبر، مما يجعلها سلسة وأداء أنشطة متعددة في وقت واحد.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي، باستخدام نظامها البيئي من أدوات الذكاء الاصطناعي مثل التحقق البيومتري، والتعرف على الوجه، والتحقق من الوثائق المعتمدة على واجهة برمجة التطبيقات، أداء تحقق متزامن في الوقت نفسه أثناء التقاط البيانات.

كما تظهر الأدلة، فإن العملية الحالية عرضة للمحتالين الذين يمكنهم تجاوز آليات التحقق مثل اختبار الحيوية وغيرها. تمتلك وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على جعل هذه العملية قوية، من خلال تحليل الإشارات السياقية مثل زاوية الجهاز، أو تشغيل أي برنامج غير مصرح به في الخلفية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي القدرة على معالجة البيانات غير المنظمة لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تحليل المشاعر إلى إنشاء ملف تعريف مخاطر قوي للعميل مما يخلق شخصية أكثر دقة. يعزز هذا المستوى الأعمق من التدقيق، جنبًا إلى جنب مع التحقق المتزامن في الوقت الحقيقي، مستوى الأمان ويساعد في منع محاولات الاحتيال المعقدة من عناصر غير نزيهة، مما يجعل النظام آمنًا. يؤدي هذا إلى زيادة الثقة، وتعزيز تفاعل العملاء والولاء.

الدروس المستفادة:

*   قد تتضمن تفاعلات العملاء النموذجية عدة استفسارات—مثل المعاملات الأخيرة، وتوصيات المنتجات، وأخطاء الفواتير—all in a single conversation.
*   غالبًا ما تفشل روبوتات الدردشة التقليدية في التعامل مع مثل هذه التفاعلات المعقدة وقد تفقد السياق.
*   لا يمكن لروبوتات الدردشة التقليدية معالجة محافظ العملاء من خلال تنفيذ معاملات الاستثمار على منتجات إدارة الثروات.
*   يعمل الذكاء الاصطناعي الوكالي على مستوى أكثر تقدمًا، يعمل كأعضاء فريق رقميين مع:

استقلالية للعمل دون تدخل بشري مستمر.

ذكاء موجه نحو الهدف لتحقيق نتائج محددة.

قدرات تفكير في الوقت الحقيقي لاتخاذ قرارات ديناميكية.

*   يمكن لهذه الأنظمة:

فهم اللغة البشرية الدقيقة والطبيعية.

الحفاظ على تناسق سياقي عبر حوارات طويلة ومعقدة.

دمج وتنظيم المهام باستخدام أدوات مثل CRM وERP وقواعد المعرفة الداخلية.

*   في تفاعل العملاء، يقدم الذكاء الاصطناعي الوكالي:

دعمًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع يحاكي التفاعل البشري.

إدارة قابلة للتوسع لقضايا العملاء المعقدة والمركبة.

حوارات مخصصة وسلسة ممكنة من خلال شبكة من الوكلاء المصغرين، كل منهم متخصص في حاجة عميل معينة.

*   يتجاوز هذا النهج حل الاستفسارات الأساسية—بل يضمن ملكية كاملة للمشكلة وحل شامل.

دعوات للعمل لقادة الصناعة:

الآن يأتي السؤال الاستراتيجي؛ ماذا يجب على قادة الصناعة فعله ليس فقط للتجربة ولكن لتشغيل الذكاء الاصطناعي الوكالي لتحقيق مكاسب تحويلية؟ أولاً، يجب عليهم الانتقال من إرهاق التجارب واختيار حالات استخدام تفاعل العملاء ذات التأثير العالي للاختبار في “وضع الطيار المساعد”.

أي تعزيز الوكلاء البشريين، وليس استبدالهم. ثانيًا، استثمر في تدريب الفرق الأمامية للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، وليس حوله. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي شريكهم، وليس عملية موازية. ثالثًا، نقل نماذج الميزانية من البرمجيات المعتمدة على المقعد إلى عقود الخدمة كبرمجيات قائمة على النتائج؛ الدفع لكل حل، وليس لكل ترخيص. رابعًا، يجب على القادة دمج البيانات عبر السيلوات مثل التسويق والخدمات والعمليات، لتغذية هذه الأنظمة بالسياق الذي تحتاجه.

وأخيرًا، ابدأ بالثقة؛ نشر الحواجز الأخلاقية، قياس الأداء بشفافية، وإبلاغ العملاء أنه بينما قد تتعامل الآلات مع الاستفسارات، فإن البشر دائمًا في الحلقة. في هذه الحقبة الجديدة، الفوز ليس حول بناء التكنولوجيا، بل حول تمكين الناس والعمليات لتعزيز تأثيرها.

المراجع:

• https://www.salesforce.com/resources/research-reports/financial-services-report/
• https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2024/october/generativeai-banking.html
• https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
• https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
• مستقبل نمو التكنولوجيا المالية | مكينزي
• https://www.fortunebusinessinsights.com/ - نظرة عامة على سوق التكنولوجيا المالية مع الحجم والحصة والقيمة | النمو [2032]