لتحفيز اعتماد الذكاء الاصطناعي في البنوك، تحتاج إلى فهم مهارات موظفيك

برناردو نونيس هو عالِم بيانات متخصص في تحويلات الذكاء الاصطناعي لدى Workera.

اكتشف أهم أخبار وأحداث التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها مسؤولون تنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وأكثر

لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد تجربة. ووفقًا لأحدث “الاستطلاع العالمي حول الذكاء الاصطناعي” الصادر عن McKinsey، تستخدم 78% من المؤسسات الذكاء الاصطناعي الآن في وظيفة أعمال واحدة على الأقل.

ويُلاحِق قطاع المصارف اللحاق بسرعة. فقد وجدت دراسة استقصائية حديثة أجرتها EY-Parthenon أن 77% من البنوك قد أطلقت أو أطلقت بشكل تجريبي/مبدئي تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي، ارتفاعًا من نحو 61% في 2023. ومع ذلك، انتقلت 31% فقط نحو التنفيذ الكامل.

وفي الوقت نفسه، رغم وجود استثمارات واسعة في الذكاء الاصطناعي داخل قطاع المصارف، فإن قلة فقط قد نسجت هذه القدرات في “دفتر اللعب” الاستراتيجي لديها. وأفادت دراسة استقصائية من BCG بأن 25% فقط من البنوك قد فعلت ذلك — بينما بقيت نسبة 75% الأخرى عالقة في تجارب معزولة وإثباتات للمفهوم، بما يعرّضها لخطر عدم الملاءمة مع دفع المنافسين الذين ينطلقون من الرقمية إلى الأمام.

يتميز قطاع المصارف بأنظمة صارمة وخطط استراتيجيات متعمدة. وقد أدى هذا التاريخ إلى حداثة من المخاطر والفرص مع الذكاء الاصطناعي. وبينما كانت الصناعات الأخرى قد انطلقت إلى الأمام بسرعة، لا يزال بإمكان البنوك التي تتحرك الآن اقتناص فرصة الريادة. ويتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح بنية تحتية ونماذج وخطوط بيانات (Data pipelines) واستراتيجيات امتثال. ومع ذلك، تكمن أهم ناحية في تحويل وعد الذكاء الاصطناعي إلى قيمة أعمال في رأس المال البشري.

إن المؤسسات المالية التي ستحقق الفوز هي تلك التي تمكّن موظفيها من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ليس بشكل عشوائي/طارئ، بل كجزء من سير العمل اليومي لديهم. وهذا يعني تطوير مهارات حقيقية ومُتحقق منها حتى يتمكن الناس من فهم الابتكار بالذكاء الاصطناعي والاستفادة منه وقيادته.

لماذا يدفع الموظفون ابتكار الذكاء الاصطناعي

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحقيق مكاسب مذهلة عبر الإنتاجية وتجربة العملاء وإدارة المخاطر. لكن في جوهره، لا يعد الذكاء الاصطناعي سوى أداة — تتطلب إبداعًا بشريًا وخبرة تخصصية لإنتاج قيمة أعمال حقيقية. لا تدفع التكنولوجيا وحدها الابتكار؛ بل الناس يفعلون ذلك. وفي المصارف، حيث تُعد الثقة واللوائح والحكم عوامل محورية، تصبح هذه العلاقة التفاعلية بين الإنسان والآلة أكثر أهمية.

يجب على كل موظف اليوم أن يصبح موظفًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي بدرجات متفاوتة. سيكون بعضهم تقنيًا بعمق — علماء بيانات ومهندسين وبنّائي نماذج مسؤولين عن تصميم وصيانة الأنظمة التي تدعم تشغيل الذكاء الاصطناعي. أما آخرون، مثل موظفي الصرافة أو مدققي الائتمان (underwriters) أو ممثلي خدمة العملاء، فقد لا يلمسون أبدًا سطرًا من التعليمات البرمجية، لكنهم مع ذلك يستطيعون استخدام أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتبسيط سير العمل واتخاذ قرارات أفضل. وبين هاتين النهايتين تقع وظائف “الذكاء الاصطناعي + س” (AI+X). هؤلاء أشخاص يجمعون بين خبرة عميقة في مجال مثل مخاطر الائتمان أو الامتثال أو كشف الاحتيال، وبين قدر كافٍ من الثقافة/الوعي بالذكاء الاصطناعي لاستخدام التقنية لتعزيز تلك الخبرة.

سيكون موظفو AI+X هم من يقودون ابتكارًا حقيقيًا. يمكنهم المساعدة في سد الفجوة بين احتياجات الأعمال والإمكانات التقنية، عبر تحويل تحديات المصارف المعقدة إلى فرص للذكاء الاصطناعي كي يحقق نتائج ملموسة. على سبيل المثال، يمكن لمسؤول امتثال يجيد الذكاء الاصطناعي أن يتعاون مع فرق البيانات لتصميم نماذج أكثر إنصافًا وشفافية لعمليات KYC وAML. ويمكن لمدير منتج يقوم بعمل نماذج أولية باستخدام ذكاء اصطناعي توليدي أن يعيد تصور تفاعلات العملاء، ما يخلق نصائح مالية مخصصة أو يحسن رحلات الإعداد (onboarding). وفي كل هذه الحالات، يعزّز الذكاء الاصطناعي الرؤية البشرية بدل أن يحل محلها.

وفي قطاع شديد التنظيم ومتحفظ تجاه المخاطر مثل المصارف، تعد هذه الطبقة البشرية ضرورية. قد تحدد التكنولوجيا الحالات الشاذة أو تولد توصيات، لكن البشر هم من يفسرون ويضعونها في سياق ويضمنون أن تتماشى القرارات مع المعايير الأخلاقية والقانونية والمعايير المتعلقة بالسمعة. ولهذا السبب فإن البنوك التي تتصدر في تبنّي الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تستثمر ليس فقط في الأنظمة والنماذج، بل أيضًا في مهارات وفهم موظفيها.

دفع التطوير عبر مهارات مُتحقق منها

يبدأ بناء قوة عاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بفهم المهارات الحالية والفجوات. ولتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بنجاح، تحتاج البنوك إلى ما هو أكثر من الحماس وميزانيات التدريب. فهي تحتاج إلى أساس بيانات مهارات مُتحقق منها وقابلة للقياس. وبدون رؤية واضحة لقدرات الموظفين، لا يستطيع القادة اتخاذ قرارات مستنيرة حول كيفية تطوير موظفيهم أو أين يتم نشر الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية.

إن التقييم الذاتي وحده غير موثوق. يميل الموظفون إما إلى المبالغة في تقدير مستوى كفاءتهم أو التقليل منه، ما يؤدي إلى أوجه قصور في التدريب. تتيح المهارات المُتحقق منها — المقاسة عبر تقييمات موضوعية — للمؤسسات رسم خريطة دقيقة لنقاط القوة والضعف الحالية. وباستخدام هذه المعلومات، يمكن للبنوك تصميم مسارات تعلم مخصصة لعمليات وأهداف محددة، سواء كان ذلك يعني معرفة تمهيدية بالذكاء الاصطناعي لفِرق الخط الأمامي، أو معرفة تقنية عميقة لمتخصصي البيانات، أو خبرة في الحوكمة لمسؤولي الامتثال.

بمجرد أن يعرف الموظفون أين يقفون، يمكنهم السعي إلى رفع مهاراتهم بشكل موجّه والتحقق من المهارات في دورات دورية لقياس التقدم وإجراء استثمارات يمكن مساءلتها في الناس. يخلق هذا النمط من التعلم والتحقق ثقافة التحسين المستمر، بما يضمن بقاء المهارات مواكبة للتغيرات مع تطور المجال. وهذا مهم بشكل خاص في الذكاء الاصطناعي، حيث تكون “نصف مدة” (half-life) المهارة أقصر من أي وقت مضى. فقد يُنظر إلى ما يُعد في طليعة اليوم على أنه قديم خلال عام واحد، ما يجعل قدرة الموظف على التعلم بسرعة أكثر قيمة من أي كفاءة تقنية محددة.

وبالنسبة للبنوك، يترجم ذلك إلى الحاجة إلى إعطاء الأولوية لسرعة نمو المهارات — أي المعدل الذي يمكن للموظفين من خلاله اكتساب مهارات جديدة وتطبيقها. ستُحافظ المؤسسات التي ترعى هذه المرونة على ميزة تنافسية، عبر الاستجابة بشكل أسرع للوائح الجديدة وتوقعات العملاء والتقنيات. كما تعزز المهارات المُتحقق منها الحوكمة، لضمان فهم الموظفين ليس فقط كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي، بل كيفية استخدامه بشكل مسؤول، مع مراعاة العدالة والشفافية وإدارة المخاطر.

الهدف النهائي هو المواءمة. عندما تقود “معلومات المهارات” استراتيجية التعلم — وتدعم استراتيجية التعلم أولويات العمل — يمكن للبنوك تسريع تحولها بالذكاء الاصطناعي بثقة. تسمح بيانات المهارات المُتحقق منها للمديرين برؤية أين يستثمرون وكيف يحشدون المواهب ومتى يقومون بتوسيع نطاق الابتكار بأمان.

بناء قوة عاملة تحقق الفوز

هذه لحظة مفصلية لقطاع المصارف. ستتقدم المؤسسات التي ترسي أساسًا للابتكار بسرعة إلى الأمام، بينما قد تتعرض المؤسسات التي تتردد لخطر أن تُترك خلف الركب. والطريق إلى الأمام واضح: البنوك التي تبني قدرات واسعة النطاق بالذكاء الاصطناعي بين موظفيها — خصوصًا مهارات مُتحقق منها تمزج الخبرة التقنية مع خبرة المجال — ستكون في أقوى وضع للازدهار.

عندما يتم تمكين كل موظف لاستخدام الذكاء الاصطناعي — سواء كمبدع أو مستخدم قوي أو خبير في مجال تخصصه — فإن البنك ككل يكتسب مرونة وقدرة على الصمود والقدرة على دفع قيمة استراتيجية بدلًا من الاكتفاء بتحسينات كفاءة تدريجية. حان الوقت الآن للانتقال من التجريب إلى التمكين. في مجال الذكاء الاصطناعي، ما يميّز القادة عن المتأخرين ليس فقط النماذج التي تبنيها أو البحث والتطوير الذي تموله، بل المهارات التي تطورها.