مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دِنيس كيتلر هو المدير العالمي للاستراتيجية البيانات والعلوم البيانات في Worldpay.

اكتشف أبرز أخبار التكنولوجيا المالية والفعاليات!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وأكثر من ذلك

إذا كنت تتابع عن كثب صناعة الخدمات المالية، فأنت تعرف شيئًا واحدًا على الأقل: لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا مستقبليًا—بل هو موجود هنا، وهو يغيّر كل شيء. لكن في حين أن فكرة أن يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في المدفوعات تبدو مثيرة، فإن الرحلة لم تكن سلسة تمامًا.

شهدت عمليات تبنّي الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا كبيرًا خلال السنوات القليلة الماضية، خصوصًا بعد أن أجبرت الجائحة المؤسسات المالية على إعادة التفكير في كيفية عملها. الأرقام لا تكذب. يُتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. يتوجه البنوك وشركات التأمين ومعالجو المدفوعات جميعهم إلى تجمع الذكاء الاصطناعي بكل حماس، أملاً في تبسيط العمليات، وتعزيز اكتشاف الاحتيال، وخلق تجارب عملاء شديدة التخصيص.

لكن هناك الأمر الذي يجب الانتباه إليه: فبغض النظر عن إمكاناته، فإن تكامل الذكاء الاصطناعي لا يخلو من نصيبه من المشكلات. أدركت العديد من الشركات أن بياناتها—وهي الأساس الذي يقوم عليه الذكاء الاصطناعي—غالبًا ما تكون محبوسة داخل أنظمة قديمة، أو موزعة بشكل متفرق عبر الأقسام، أو ببساطة فوضوية. وحتى عندما تكون البيانات في وضع جيد، يبقى التحدي المتمثل في ضمان الامتثال لمتاهة من اللوائح التي تتطور باستمرار.

وأضف إلى ذلك أن المجرمين الإلكترونيين يصبحون أكثر ذكاءً، لتجد أن بناء نظام دفع قوي مدفوع بالذكاء الاصطناعي يشبه محاولة تجميع لغز تقني عالي التقنية بينما تتغير القطع باستمرار. ومع ذلك، وعلى الرغم من كل العوائق، تدفع الشركات قدماً.

في العام الأخير وحده، أبلغت عمالقة مثل JPMorgan Chase عن زيادات في الإنتاجية تصل إلى 20% بفضل مساعدين برمجيين يعملان بالذكاء الاصطناعي، في حين تعاونت NatWest مع OpenAI لتعزيز منع الاحتيال، وهو تحرك حاسم بالنظر إلى أن المملكة المتحدة فقدت 570 مليون جنيه إسترليني بسبب احتيال المدفوعات في أوائل عام 2024. والأمر لا يقتصر على اللاعبين الكبار فقط. كما تستفيد المؤسسات المالية الأصغر من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة، وخفض التكاليف، وتقديم تجارب عملاء أفضل.

تقوم الأتمتة بدور أكبر في إنجاز المهام الثقيلة، ما يتيح للخبراء البشريين أن يعملوا بشكل أقرب إلى مستشارين استراتيجيين بدل أن يكونوا مجرد معالجي عمليات في الخلفية. السؤال هو: كيف يمكن للشركات الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون الغرق في مشكلات البيانات، أو الأنظمة القديمة، أو التعقيدات البيروقراطية التنظيمية؟

هذا بالضبط ما أردنا أن نعرفه. لذلك، تواصلنا مع خبير غاص في قلب الميدان في حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي منذ أكثر من عقد. بدءًا من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة اكتشاف الاحتيال، تمتد خبرة Dennis Kettler لتشمل منظومة المدفوعات كاملة. ولنتحدث بوضوح: إن رؤاه لافتة حقًا.

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

س: هل يمكنك مشاركة بعض تفاصيل مسار حياتك المهنية وكيف طورت خبرتك في التكنولوجيا المالية وحلول المدفوعات؟

**ج: بعد إكمال دراساتي الجامعية والدراسات العليا في الرياضيات، انتقلت إلى مجال تحليل البيانات والتحليلات التنبؤية. كان تركيزي الأول على الرؤى التنبؤية والأتمتة.

قبل حوالي 13 عامًا، دخلت قطاع الخدمات المالية، حاملاً معي خبرة واسعة وانضباطًا في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي. بدأت بتطبيق هذه الخبرة في مجالات مثل الفوترة، والتسوية، وتحسين المدفوعات، وتجربة العميل.

على الرغم من أنني لم أكن أملك خلفية في المدفوعات في ذلك الوقت، فقد استخدمت خبرتي السابقة في البيع بالتجزئة وإصدار الائتمان، إلى جانب كفاءتي في الخوارزميات والذكاء الاصطناعي، لقيادة القيمة بشكل فعّال لـ Worldpay.**

س: ما أبرز التغييرات التي شهدتها في صناعة المدفوعات على مر السنين، خصوصًا مع صعود الذكاء الاصطناعي؟

ج: التغيّرات الثلاثة المهمة التي تخطر ببالي فورًا هي الانتشار والتسارع والتعقيد. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ليس مفهومًا جديدًا، فقد زاد انتشاره بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي محصورًا في فرق محددة تمتلك خبرة متخصصة. أما اليوم، فأصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا لعدد أوسع من الأفراد والفرق، ما يؤدي إلى تسارع تطبيقه وتقليل الوقت اللازم للوصول إلى السوق. بالإضافة إلى ذلك، تقدمت درجة تعقيد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. المهام التي كانت غير قابلة للتحقيق قبل عقد من الزمن، أو حتى قبل خمس سنوات، باتت ممكنة الآن بفضل التطورات في الذكاء الاصطناعي وبنية السحابة.

س: يُعد إدماج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية أمرًا يحمل في طياته فرصًا وتحديات معًا. ومن واقع خبرتك، ما أبرز العوائق التي تواجه الشركات عند تبنّي حلول دفع مدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

ج: في تجربتي، فإن أكبر ثلاث عوائق في دمج وتبنّي حلول دفع مدفوعة بالذكاء الاصطناعي هي:

2.  يتمثل تحدٍ أساسـي في **التعامل مع البيانات**. يتجاهل الكثيرون الأهمية الحاسمة للبيانات عند الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل الخدمات المالية مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات منعزلة، وبأشكال متنوعة، مع تعريفات غير متسقة. إن إدارة جودة هذه البيانات، وفهمها بشكل صحيح، ودمجها بفعالية يمثل تحديًا كبيرًا.
4.  من منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، فإن تحديًا كبيرًا هو **دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة القائمة**. وهذا يتطلب ليس فقط تعديلات تقنية، بل أيضًا تحوّلًا ثقافيًا داخل المؤسسات لاحتضان التقنيات الجديدة.
6.  يتمثل التحدي الأخير في التعامل مع المشهد التنظيمي العالمي وضمان **خصوصية البيانات**. عندما تستخدم الشركات البيانات، يجب أن تضمن وجود ضوابط خصوصية قوية، وإدارة مخاطر النماذج، وشفافية النماذج للامتثال للأنظمة وبناء الثقة لدى أصحاب المصلحة.

س: كان اكتشاف الاحتيال من المجالات الرئيسية التي أحدث فيها الذكاء الاصطناعي أثرًا كبيرًا. ما التطورات التي رأيتها في منع الاحتيال، وما التحديات التي ما زال يتعين معالجتها؟

ج: كانت حلول الاحتيال من بين الفوائد الأكثر وضوحًا لخطوات تطور الذكاء الاصطناعي. من أبرز التحسينات التي تدفع اكتشاف الاحتيال هو تحسين ربط الكيانات والقدرة على توصيل الأجهزة والحسابات والمعاملات ومصادر المعلومات المتفرقة الأخرى بشكل أوضح، من أجل تكوين تصور أدق وشامل للعلاقات والنشاطات المرتبطة بها.

بالإضافة إلى ذلك، شهدت القدرة على التكيف مع الاتجاهات الاحتيالية زيادة كبيرة في الوقت الفعلي. يتيح الذكاء الاصطناعي ضبطًا سريعًا للاتجاهات الناشئة، ما يسمح بالتدخل في وقت مناسب بشأن أي نشاط محتمل للاحتيال.

وأخيرًا، عزز الذكاء الاصطناعي بشكل كبير دقة أنظمة اكتشاف الاحتيال عبر تقليل الاحتكاك وتقليص كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. وتعد هذه التحسينات حاسمة لأنها تضمن معالجة المعاملات المشروعة بسلاسة مع تحديد المعاملات الاحتيالية بشكل فعّال.

العديد من التحديات داخل اكتشاف الاحتيال تشبه تلك الموجودة في تبنّي الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع. على سبيل المثال، رغم التقدم، ما زالت هناك تحديات في ضمان بيانات عالية الجودة ودمج سلس عبر مختلف الأنظمة والمنصات. يمكن أن تؤدي رديءات جودة البيانات إلى نتائج غير دقيقة لاكتشاف الاحتيال.

وأخيرًا، في حين أن الذكاء الاصطناعي يحسّن أداء أنظمة اكتشاف الاحتيال، فإنه في الوقت نفسه يزيد من تعقيد الفاعلين السيئين.

س: تتطور تقنيات الدفع المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كيف ترى دور المتخصصين الماليين وهو يتغير مع استمرار الذكاء الاصطناعي في أتمتة عمليات الدفع وتبسيطها؟

**ج: بينما يحسن الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه يغيّر أيضًا دور متخصص الدفع. فعلى سبيل المثال، يتيح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد أتمتة المهام التشغيلية، ما يسمح لنا بالتركيز أكثر على تفسير بيانات الذكاء الاصطناعي والرؤى الناتجة عنها وتطبيقها الاستراتيجي.

وبشكل محدد، تُمكّننا هذه الأتمتة من العمل بشكل أوسع كمترجمين بالمعنى الذي يخدم عملاءنا وأصحاب المصلحة. يتيح لنا الذكاء الاصطناعي دورًا استشاريًا أكبر بما يساهم في تحسين تجربة العميل. كمثال، كمقدم خدمات اقتناء التجار (merchant acquirer)، فإننا نستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحسين كل جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يتيح لنا أيضًا التصرف كاستشاري استراتيجي أكثر تركيزًا وهدفًا.

س: تتصدر مخاوف خصوصية البيانات والمسائل الأخلاقية واجهة تبنّي الذكاء الاصطناعي في المصارف والمدفوعات. كيف تتعامل مع الموازنة بين الابتكار والتنفيذ المسؤول للذكاء الاصطناعي؟

**ج: لا أؤمن من حيث المبدأ بوجوب وجود توازن بين التركيز على الابتكار والالتزام بالمسؤولية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

هذه الأفكار ليست متنافية مع بعضها، ولا يتعين على أحدهما أن يؤثر سلبًا في الآخر. في الواقع، أؤمن بقوة بأن الحوكمة السليمة، بما في ذلك السياسات والضوابط والإشراف، تعمل بالفعل كمُسرّع للابتكار. ومن واقع خبرتي، تتيح السياسة الواضحة والإرشادات والعملية للمطورين الاستكشاف والابتكار بحرية وبأمان وبتفاؤل.

إن غياب الوضوح أو الأطر الحوكمية غير المحددة بدقة يؤدي إلى عدم يقين لدى المطورين، ويبطئ التطوير، ويخنق الابتكار.

س: بالنظر إلى المستقبل، ما أبرز الاتجاهات المثيرة في مجال الذكاء الاصطناعي والمدفوعات التي تعتقد أنها ستشكل مستقبل الصناعة خلال السنوات الخمس إلى العشر القادمة؟

ج: كما أشرت سابقًا، سيواصل الذكاء الاصطناعي تحسين فعالية أنظمة المدفوعات ونقاط القرار ذات الصلة: اكتشاف الاحتيال، وتحسين معدل الموافقات، والبحث الناسب المتقدم للعملاء (CDD) ومعرفة العميل (KYC)، وغيرها.

وسيتواصل أيضًا في تشكيل دور المتخصصين في المدفوعات عندما يساعدون التجار وتجار التجزئة في تحديد استراتيجياتهم للمدفوعات. على سبيل المثال، يمكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يتيح تخصيصًا أكبر ونتائج مدفوعات أفضل، مع تقديم رؤى فريدة يمكن أن تقود جميعها إلى تحسين كبير في تجربة العميل.

بالإضافة إلى ذلك، أتوقع رؤية تحسن وتسارع في التمويل المدمج (embedded finance) من حيث التكامل السلس وكذلك من حيث القدرات الأساسية مثل الإقراض. وأخيرًا، وبالنظر إلى الضغوط التنظيمية وتحسينات الذكاء الاصطناعي، أتوقع تحقيق مكاسب كبيرة في الشفافية.