مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دينيس كيتلر هو رئيس عالمي لاستراتيجية البيانات وعلوم البيانات في وورلد باي.

اكتشف أهم أخبار الفينتك والفعاليات!

اشترك في النشرة الإخبارية لفينتك ويكلي

يقرأها التنفيذيون في جي بي مورغان وكوينباس وبلاك روك وكلارنا وغيرها

إذا كنت قد كنت تتابع صناعة الخدمات المالية، فأنت تعرف شيئًا واحدًا على وجه اليقين: الذكاء الاصطناعي لم يعد مفهومًا مستقبليًا - إنه هنا، وهو يغير كل شيء. لكن بينما تبدو فكرة تغيير الذكاء الاصطناعي للمدفوعات مثيرة، لم تكن الرحلة سلسة تمامًا.

لقد ارتفعت معدلات اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية، خاصة بعد أن أجبرت الجائحة المؤسسات المالية على إعادة التفكير في كيفية عملها. الأرقام لا تكذب. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. تتوجه البنوك وشركات التأمين ومعالجات المدفوعات جميعها إلى الانتقال إلى مجال الذكاء الاصطناعي، متشوقة لتبسيط العمليات، وتعزيز كشف الاحتيال، وخلق تجارب عملاء مفرطة التخصيص.

لكن هنا يكمن التحدي: على الرغم من إمكانياته، فإن دمج الذكاء الاصطناعي ليس بدون نصيبه من الصداع. لقد أدركت العديد من الشركات أن بياناتها—الأساس الحقيقي للذكاء الاصطناعي—غالبًا ما تكون محصورة في أنظمة قديمة، أو مجزأة عبر الأقسام، أو مجرد فوضى. وحتى عندما تكون البيانات في حالة جيدة، هناك مسألة معقدة تتعلق بضمان الامتثال لمتاهة من اللوائح المتغيرة باستمرار.

أضف إلى ذلك حقيقة أن مجرمي الإنترنت أصبحوا أكثر ذكاءً، وفجأة، يبدو أن بناء نظام دفع مدفوع بالذكاء الاصطناعي قوي يشبه محاولة تجميع لغز تكنولوجي متقدم بينما تتغير القطع باستمرار. ومع ذلك، على الرغم من جميع العقبات، تستمر الشركات في التقدم.

في العام الماضي وحده، أفادت شركات عملاقة مثل جي بي مورغان تشيس بزيادة الإنتاجية بنسبة تصل إلى 20% بفضل مساعدي برمجة الذكاء الاصطناعي، بينما تعاونت نات ويست مع OpenAI لتعزيز مكافحة الاحتيال، وهي خطوة حاسمة بالنظر إلى أن المملكة المتحدة فقدت 570 مليون جنيه إسترليني بسبب احتيال المدفوعات في أوائل عام 2024. وليس فقط اللاعبين الكبار. تستخدم المؤسسات المالية الصغيرة أيضًا الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة، وتوفير التكاليف، وتقديم تجارب عملاء أفضل.

تقوم الأتمتة بعمل المزيد من الأعباء الثقيلة، مما يحرر الخبراء البشريين للعمل بشكل أكثر مثل مستشارين استراتيجيين بدلاً من معالجي بيانات خلف الكواليس. السؤال هو: كيف يمكن للشركات استغلال قوة الذكاء الاصطناعي دون الغرق في مشاكل البيانات، أو الأنظمة القديمة، أو الروتين التنظيمي؟

هذا بالضبط ما أردنا اكتشافه. لذلك، تواصلنا مع خبير كان عميقًا في خنادق حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من عقد من الزمن. من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة كشف الاحتيال، يمتد خبرة دينيس كيتلر عبر النظام البيئي للمدفوعات بالكامل. ودعنا نقول فقط إن رؤاه مثيرة للاهتمام.

في المحادثة التالية، ستسمع مباشرة عن أكبر التحديات والفرص التي تواجه الشركات.

R: هل يمكنك أن تشارك قليلاً عن مسيرتك المهنية وكيف طورت خبرتك في الفينتك وحلول الدفع؟

D: بعد إكمال دراستي الجامعية والدراسات العليا في الرياضيات، انتقلت إلى مجال تحليل البيانات والتحليلات التنبؤية. كانت تركيزي الأولي على الرؤى التنبؤية، والأتمتة.

قبل حوالي 13 عامًا، دخلت قطاع الخدمات المالية، جالبًا خبرة واسعة وانضباطًا في البيانات والذكاء الاصطناعي. بدأت في تطبيق هذه الخبرة في مجالات مثل الفوترة، التسوية، تحسين الدفع، وتجربة العميل.

على الرغم من أنني لم أكن لدي خلفية في المدفوعات في ذلك الوقت، فقد استخدمت خبرتي السابقة في البيع بالتجزئة وإصدار الائتمان، جنبًا إلى جنب مع كفاءتي في الخوارزميات والذكاء الاصطناعي، لدفع القيمة بشكل فعال لوورلد باي.

R: ما هي بعض التغييرات الأكثر أهمية التي شهدتها في صناعة المدفوعات على مر السنين، خاصة مع صعود الذكاء الاصطناعي؟

D: التغييرات الثلاثة الكبيرة التي تخطر على بالي فورًا هي الانتشار، التسارع، والتعقيد. بينما لا يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا جديدًا، إلا أن انتشاره قد زاد بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي محصورًا في فرق معينة ذات خبرة متخصصة. اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا لعدد أكبر من الأفراد والفرق، مما أدى إلى تسارع في تطبيقه وتقليص الوقت اللازم للوصول إلى السوق. بالإضافة إلى ذلك، فقد تقدم التعقيد للذكاء الاصطناعي بشكل كبير. المهام التي كانت غير ممكنة قبل عقد من الزمن، أو حتى قبل خمس سنوات، أصبح من الممكن إنجازها الآن بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية.

R: يأتي دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية مع فرص وتحديات. من تجربتك، ما هي أكبر العقبات التي تواجهها الشركات عند اعتماد حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

D: من خلال تجربتي، فإن أكبر ثلاث عقبات في دمج واعتماد حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي هي:

2.  تحدي أساسي هو **التعامل مع البيانات**. كثيرون يغفلون أهمية البيانات الحاسمة في استغلال الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل الخدمات المالية مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات معزولة، والتي تأتي بأشكال متنوعة، وبتعريفات غير متسقة. إدارة جودة هذه البيانات، وفهم البيانات بشكل صحيح، والتكامل الفعال يعد تحديًا كبيرًا.
4.  من منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، يمثل **دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة القائمة** تحديًا كبيرًا. يتطلب ذلك ليس فقط تعديلات تقنية ولكن أيضًا تحولًا ثقافيًا داخل المؤسسات لتبني التكنولوجيات الجديدة.
6.  التحدي الأخير يتعلق بالتنقل في المشهد التنظيمي العالمي وضمان **خصوصية البيانات**. مع استخدام الشركات للبيانات، يجب عليها ضمان وجود ضوابط خصوصية قوية، وإدارة مخاطر النماذج، وشفافية النماذج للامتثال للوائح وبناء الثقة مع أصحاب المصلحة.

R: كان كشف الاحتيال أحد المجالات الرئيسية التي أثر فيها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. ما هي التطورات التي رأيتها في الوقاية من الاحتيال، وما هي التحديات التي لا تزال بحاجة إلى معالجة؟

D: كانت حلول الاحتيال واحدة من المستفيدين الأكثر وضوحًا من تقدم الذكاء الاصطناعي. واحدة من أكبر التحسينات التي تدفع كشف الاحتيال كانت في حل الكيانات والقدرة على ربط الأجهزة، والحسابات، والمعاملات، ومصادر المعلومات المتباينة بشكل أكثر وضوحًا لإنشاء رؤية أكثر دقة وشمولية للعلاقات والنشاطات المرتبطة.

بالإضافة إلى ذلك، كان هناك زيادة كبيرة في القدرة على التكيف مع اتجاهات الاحتيال في الوقت الحقيقي. يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تعديلات سريعة لتوجهات ناشئة، مما يسمح بالتدخل الفوري في النشاطات الاحتيالية المحتملة.

أخيرًا، حسن الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من دقة أنظمة كشف الاحتيال من خلال تقليل الاحتكاك وتقليل كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. هذا التحسين أمر حاسم لأنه يضمن معالجة المعاملات المشروعة بسلاسة بينما يتم التعرف بفعالية على المعاملات الاحتيالية.

تتسم العديد من التحديات في كشف الاحتيال بالتشابه مع تلك المتعلقة بأوسع اعتماد للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، على الرغم من التقدم، لا تزال هناك تحديات في ضمان جودة البيانات العالية والتكامل السلس عبر أنظمة ومنصات متنوعة. يمكن أن تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى نتائج غير دقيقة في كشف الاحتيال.

وأخيرًا، بينما يحسن الذكاء الاصطناعي أداء أنظمة كشف الاحتيال، فإنه يزيد في الوقت نفسه من تعقيد المهاجمين السيئين.

R: تتطور تقنيات الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كيف ترى دور المتخصصين الماليين يتغير مع استمرار الذكاء الاصطناعي في أتمتة وتبسيط عمليات الدفع؟

D: بينما يحسن الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه يغير أيضًا دور المحترف في المدفوعات. على سبيل المثال، يسمح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بأتمتة المهام التشغيلية، مما يمكننا من التركيز أكثر على تفسير البيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الاستراتيجي.

بشكل محدد، تتيح لنا هذه الأتمتة العمل بشكل أوسع كمترجمين لعملائنا وأصحاب المصلحة. يسمح لنا الذكاء الاصطناعي باللعب بدور استشاري أكثر مما يحسن تجربة العملاء. كمكتسب تجاري، على سبيل المثال، نستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحسين جميع جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يسمح لنا أيضًا بالعمل كمستشار استراتيجي أكثر تركيزًا وهدفًا.

R: تعتبر خصوصية البيانات والمخاوف الأخلاقية في مقدمة اعتماد الذكاء الاصطناعي في البنوك والمدفوعات. كيف تتعامل مع التوازن بين الابتكار وتنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول؟

D: لا أعتقد بشكل أساسي أنه يجب تحقيق توازن بين التركيز على الابتكار وكونك مسؤولًا في تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

هذه الأفكار ليست متعارضة ولا يلزم أن تؤثر إحداها سلبًا على الأخرى. في الواقع، أعتقد بشدة أن الحوكمة المناسبة بما في ذلك السياسة، والضوابط، والرقابة تعمل بالفعل كمعجل للابتكار. من خلال تجربتي، تتيح السياسات الواضحة، والإرشادات، والعمليات للمطورين استكشاف وابتكار بثقة وأمان.

يمكن أن تؤدي نقص الوضوح أو الأطر الحوكمة غير المحددة إلى عدم اليقين بين المطورين، مما يبطئ التطوير، ويعيق الابتكار.

R: بالنظر إلى المستقبل، ما هي الاتجاهات الأكثر إثارة في الذكاء الاصطناعي والمدفوعات التي تعتقد أنها ستشكل مستقبل الصناعة في السنوات الخمس إلى العشر القادمة؟

D: كما ذكرت سابقًا، سيستمر الذكاء الاصطناعي في تحسين فعالية أنظمة الدفع ونقاط القرار ذات الصلة: كشف الاحتيال، تحسين معدل التفويض، العناية الواجبة المعقدة (CDD) ومعرفة عميلك (KYC)، إلخ.

كما سيستمر في تشكيل الدور الذي يلعبه محترفو الدفع في مساعدة التجار وتجار التجزئة على تحديد استراتيجيات مدفوعاتهم. على سبيل المثال، يمكن أن يسمح استخدام الذكاء الاصطناعي بتحقيق تخصيص أكبر ونتائج دفع بينما يوفر أيضًا رؤى فريدة يمكن أن تؤدي جميعها إلى تحسين تجربة العملاء بشكل كبير.

بالإضافة إلى ذلك، أتوقع أن أرى تحسينات وتسارعًا في التمويل المدمج من حيث التكامل السلس وكذلك في القدرات الأساسية مثل الإقراض. أخيرًا، نظرًا للضغوط التنظيمية والتحسينات في الذكاء الاصطناعي، أتوقع أن أرى مكاسب كبيرة في الشفافية.