الذكاء الاصطناعي الوكيل - تحسين تفاعل العملاء في الخدمات المالية

اكتشف أبرز أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية (FinTech)!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

“من المتوقع أن تنمو الإيرادات في قطاع التكنولوجيا المالية بمعدل يقارب ثلاثة أضعاف سرعة نمو تلك في قطاع المصارف التقليدي بين عامي 2022 و2028” – ماكينزي، أكتوبر 2023، 24.
“من المتوقع أن تبلغ قيمة سوق التكنولوجيا المالية العالمي 394.88 مليار دولار في 2025 وأن يصل إلى 1,126.64 مليار دولار بحلول 2032” – Fortune business insights، 09 يونيو 2025

يُعد تفاعل العملاء أحد الفروق الرئيسية بين مؤسسات المصارف التقليدية والخدمات المالية ومجال التكنولوجيا المالية. بدءًا من تهيئة العملاء بسلاسة دون عوائق إلى التحقق، ثم تنفيذ المعاملات، وصولًا إلى خدمات ما بعد التنفيذ وحل الشكاوى، تتفوّق التكنولوجيا المالية على المؤسسات المالية التقليدية. وعلى مرّ الوقت، حاولت التكنولوجيا المالية سدّ الفجوة والتفوّق في تفاعل العملاء. تُظهر الأبحاث أن هذا العامل هو الأهم على الإطلاق، وهو ما يؤدي إلى تحسين النتيجة النهائية (bottom line).

رغم التطورات في التقنيات الرقمية وجهود البنوك، لا يزال دعم العملاء من المجالات الرئيسية للتحسين. ما زالت “إضفاء الطابع الشخصي” و"سرعة خدمة العملاء" تُقيَّمان بدرجات منخفضة في استقصاءات الرضا1، ما يوفّر فرصًا كبيرة للبنوك ولمنظمات الخدمات المالية لتحسين الجودة. تتسع الفجوة أكثر لدى عملاء إدارة الثروات، حيث تبرز الحاجة إلى إضفاء الطابع الشخصي والمعرفة المتخصصة باعتبارهما الأهم، لبناء الثقة والولاء. وهنا يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) المُمكّنين بمعرفة مجال متخصصة أن يقودوا تفاعلًا جذابًا وذكيًا مع العملاء. وبما أن خدمة العملاء تتصدر واجهات التفاعل التجاري، فهي لا تُحدث أثرًا على مستوى الرضا فحسب، بل أيضًا على الولاء طويل الأمد وقيمة الأعمال على مدى الحياة.

يمكن لنسج ذكاء اصطناعي وكلائي (Agentic AI mesh) يضم عدة وكلاء متخصصين تنفيذ أنشطة في الوقت نفسه، مثل سحب سجلات تفاعل العملاء، وتحليل المشاعر، والأحداث الحياتية، وتحليل المشهد التنافسي فيما يتعلق بالمنتجات والرسوم، وتحليل اتجاهات السوق، وما إلى ذلك، فضلًا عن تقديم إرشادات معلوماتية للعملاء. باستخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتمكين التفاعل عبر الصوت، يمكن جعل التفاعل بديهيًا عبر مواءمته مع أسلوب العميل المفضل، وبلا اعتبار لاختلاف اللغة، مع تمكين القنوات المتعددة (omni channel). فوائد GenAI واقعية، وتُظهر بعض التطبيقات الحديثة لدى البنوك نتائج إيجابية. تحسين تجربة المستخدم يعد من أبرز المستفيدين.

يُعد التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر (AI-Human collaboration) من أكثر النتائج التي تحقق منفعة متبادلة بين التطورات التقنية الحديثة. تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي كفاءة استثنائية في معالجة كميات هائلة من البيانات، وتحديد الاتجاهات والأنماط بدقة وبسرعة.

ويُقدّم الذكاء الاصطناعي التوليدي مزيدًا من هذا التمكّن، عبر توليد توصيات لوكلاء البشر تعزز تجربة العملاء وتفاعلهم. يستطيع المستشارون الماليون الشخصيون، الذين كانت مِنتَهم سابقًا مقتصرة على العملاء ذوي الثروات العالية جدًا، أن تصبح ديمقراطية بفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي وأن تُتاح لقاعدة أوسع من العملاء.

وبحكم أن البنوك لديها اطلاع على كمّ كبير من المعلومات الشخصية للعملاء وسجل المعاملات، يمكنها تقديم باقة خدمات شبيهة بخدمة الكونسيرج (concierge)، بدءًا من التخطيط الضريبي إلى الاستشارات الاستثمارية، بل وحتى التصرف كمساعد شخصي. ومن خلال هذا التمكين التدريجي لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام المعقدة والشخصية، يمكن للبنوك ومنظمات الخدمات المالية تقديم تجربة عملاء متفوقة تؤدي إلى تعزيز الولاء وقيمة الأعمال على مدى الحياة.

الذكاء الاصطناعي الوكلائي (Agentic AI) والضجة حوله

وضع اتجاه تكنولوجي لدى Gartner لعام 2025 الذكاء الاصطناعي الوكلائي باعتباره أبرز اتجاه في 2025. كما توقّع استطلاع معيار قادة الذكاء الاصطناعي والبيانات في MITSMR 2025 نتائج مشابهة.

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكلائي؟ يشير إلى “أنظمة ونماذج ذكاء اصطناعي يمكنها العمل بشكل مستقل لتحقيق أهداف دون الحاجة إلى توجيه بشري مستمر، يقول HBR. فهو يفهم أهداف وغايات المستخدم وسياق المشكلة التي يحاول حلها”. وهو نظام يتعلم ذاتيًا يستخدم استدلالًا متقدمًا وقدرات إبداعية لنماذج GenAI لحل مشكلات معقدة متعددة الخطوات. ويُعد النسيج الوكالي (Agentic mesh) فريقًا من عدة وكلاء، يمكنهم تنفيذ المهام في وقت واحد بما يتماشى مع هدف واحد.

“تَعِد أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكلائي بتحويل العديد من جوانب التعاون بين الإنسان والآلة بفضل قدرات الاستدلال والتنفيذ المُعزَّزة. ويمكنها التخطيط واتخاذ القرارات بشكل مستقل، ما يوفر إنتاجية أكبر وابتكارًا ورؤى للقوى العاملة البشرية” 
– HBR، ديسمبر 2024

تمثيل نموذجي لنظام خدمة عملاء للذكاء الاصطناعي الوكلائي

تؤدي كل هذه الوكلاء مهامها بالتوازي وتُبلّغ إلى وكيل المدير (manager agent)، والذي يستجيب في النهاية لاستفسارات العملاء بشكل فوري. يجعل التدريب والمعرفة المتخصصة المنقّاة (curated) هؤلاء الوكلاء خبراء في مجالهم. تُعد المكتبة التنظيمية الواسعة لأبحاث إدارة الثروات ونقاط البيانات موارد يمكن الاستفادة منها لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.

بعض حالات الاستخدام الرئيسية في خدمة العملاء هي:

*   مستشار مالي افتراضي
*   تحديد ملف العميل
*   مراقبة احتيال في الوقت الحقيقي
*   تنفيذ المهام الروتينية
*   إعداد التقارير

يُعد تحديد ملف العميل، باعتباره الخطوة الأولى لمعرفة العميل، حالة استخدام رئيسية أخرى تدفع تفاعل العملاء. كلما عرف البنك عملاءه بشكل أفضل، كان قادرًا على خدمتهم وبناء علاقة مستدامة أفضل. إنها عملية شاقة. ورغم التقدم في التكنولوجيا، لا يزال الأمر مستغرقًا للوقت ويمتلك مساحة كبيرة للتحسين. وعلى مدار السنوات، حسّنت تقنيات OCR بمستويات متفاوتة من الأتمتة في مراحل مختلفة بشكل كبير عملية التقاط معلومات العملاء ومعالجتها واستخدامها. تتيح وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون الكثير من الأمل والإمكانيات لمواصلة تحويل هذه العملية، مما يجعلها سلسة ويُمكّنها من تنفيذ أنشطة متعددة بالتوازي.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي، باستخدام منظومة أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل التحقق البيومتري والتحقق من التعرف على الوجه والتحقق من المستندات عبر واجهات برمجة التطبيقات (API) وما إلى ذلك، إجراء عمليات تحقق متزامنة بالتوازي مع التقاط البيانات.

كما تشير الأدلة، فإن العملية الحالية عرضة لجهات احتيالية، قد تتمكن من تجاوز آليات التحقق مثل اختبار الجِدّية (liveliness test) وما إلى ذلك. تملك وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على جعل هذه العملية أكثر متانة، عبر تحليل الإشارات السياقية مثل زاوية الجهاز، أو تشغيل أي برنامج غير مصرح به في الخلفية… إلخ. إضافة إلى ذلك، فإن قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات غير المهيكلة جنبًا إلى جنب مع تحليل المشاعر يمكن أن تقود إلى وضع ملف مخاطر أكثر قوة للعميل، مما يخلق شخصية (persona) أكثر دقة. إن مستوى التدقيق الأعمق هذا، مقترنًا بعمليات تحقق متزامنة في الوقت الحقيقي، يعزز مستوى الأمان ويساعد على منع محاولات الاحتيال المعقدة من جهات عديمة الضمير، مما يجعل النظام آمنًا. وهذا يؤدي إلى زيادة الثقة وتعزيز تفاعل العملاء والولاء.

الدروس المستفادة:

*   قد تتضمن تفاعلات العميل النموذجية عدة استفسارات—مثل المعاملات الأخيرة وتوصيات المنتجات وأخطاء الفوترة—كل ذلك في محادثة واحدة.
*   غالبًا ما تفشل روبوتات الدردشة التقليدية في التعامل مع مثل هذه التفاعلات المتعددة الأبعاد وقد تفقد السياق.
*   لا تستطيع روبوتات الدردشة التقليدية تدوير (churn) محافظ العملاء عبر تنفيذ معاملات استثمارية على منتجات إدارة الثروات 
*   يعمل الذكاء الاصطناعي الوكلائي على مستوى أكثر تقدمًا، ويعمل مثل أعضاء فريق رقميين، مع:

الاستقلالية للعمل دون تدخل بشري مستمر.

ذكاء موجه نحو الأهداف للسعي إلى نتائج محددة وتحقيقها.

قدرات استدلال في الوقت الحقيقي لاتخاذ قرارات ديناميكية.

*   يمكن لهذه الأنظمة:

فهم اللغة البشرية الدقيقة والطبيعية.

الحفاظ على الاتساق السياقي عبر حوارات طويلة ومعقدة.

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

*   في تفاعل العملاء، يقدم الذكاء الاصطناعي الوكلائي:

دعم على مدار 24/7 لأولئك الذين يقلدون التفاعل البشري.

معالجة قابلة للتوسع للمشكلات المعقدة والمتعددة الطبقات لدى العملاء.

محادثات مخصصة وسلسة بفضل شبكة من وكلاء صغار (micro-agents)، يختص كل واحد منها باحتياج عميل محدد.

*   يتجاوز النهج حل الاستفسارات الأساسية—إذ إنه يضمن تحمل المسؤولية الكاملة عن المشكلة وحلًا شاملًا من البداية إلى النهاية.

دعوة إلى اتخاذ إجراءات لقادة الصناعة:

الآن تأتي المسألة الاستراتيجية: ماذا ينبغي لقادة الصناعة فعله ليستمروا في التجربة فحسب، بل لتحويل الذكاء الاصطناعي الوكلائي إلى واقع عملي لتحقيق مكاسب نوعية؟ أولًا، يجب عليهم تجاوز إرهاق تجارب المشاريع التجريبية (pilot fatigue) واختيار حالات استخدام عالية الأثر لتفاعل العملاء لاختبارها في وضع “copilot”.

وذلك يعني تعزيز وكلاء البشر، وليس استبدالهم. ثانيًا، استثمروا في تدريب فرق الخطوط الأمامية للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي لا حوله. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي شريكهم، لا عملية موازية. ثالثًا، انتقلوا بنماذج الميزنة من برامج لكل مقعد إلى عقود خدمات قائمة على النتائج باعتبارها برمجيات؛ ادفعوا مقابل الحل، لا مقابل الترخيص. رابعًا، يجب على القادة دمج البيانات عبر الجزر/المنعزلات (silos) مثل التسويق والخدمة والعمليات، لإمداد هذه الأنظمة بالسياق الذي تزدهر عليه.

وأخيرًا، قُدوا بالثقة؛ انشروا حواجز حماية أخلاقية، وقيسوا الأداء بشفافية، وأخبروا العملاء بأن الآلات قد تتعامل مع الاستفسارات، لكن البشر موجودون دائمًا ضمن الحلقة (the loop). في هذه الحقبة الجديدة، لا يتعلق الفوز ببناء التقنية فقط، بل بتمكين الناس والعمليات من تضخيم أثرها.

المراجع:

• مستقبل نمو التكنولوجيا المالية | McKinsey
• • نظرة عامة على سوق FinTech من حيث الحجم والحصة والقيمة | النمو [2032]