مسابقات الذكاء الاصطناعي في تقارير البنوك المدرجة: بحلول عام 2025، ستتجاوز الاستثمارات في التكنولوجيا المالية للستة بنوك الكبرى 1300 مليار يوان، مع وجود تحديات في تطبيق السيناريوهات ومخاطر التنفيذ

المحرر: ليو جياكوي ｜ المحرر التحريري: وي وينيي‬

مع انتهاء موسم تقارير البنوك المدرجة في سوق A للعام 2025، ترسم مجموعة من الأرقام صورة جديدة كاملة للتحول الذكي في القطاع المالي——استثمرت شركة بنك الصناعة والتجارة الصيني طوال العام 28.588 مليار يوان في مجال التكنولوجيا المالية، بينما أعلنت شركة بنك تشاو شانغ أن تطبيقاتها بالذكاء الاصطناعي (AI) استبدلت خلال سنة واحدة أكثر من 15.56 مليون ساعة عمل بشرية، وزاد عدد سيناريوهات تطبيقات النماذج الكبيرة لدى بنك بينغ آن في غضون سنة واحدة بنسبة الضعف تقريبًا ليصل إلى ما يقرب من 400 سيناريو⋯⋯

لاحظ مراسل صحيفة «ديلي إيكونومي نيوز» (ويُشار إليه لاحقًا بـ«مراسل كل يوم/كل يوميّة») أن في عام 2025، جمعت ستة بنوك مملوكة للدولة مثل بنك الصناعة والتجارة الصيني، وبنك الزراعة الصيني، وبنك الصين، وبنك الإنشاءات الصيني، وبنك الاتصالات، وبنك البريد والتوفير، استثماراتها في مجال التكنولوجيا المالية بما يفوق إجمالي 1300 مليار يوان، وهو ما يمثل نموًا إضافيًا مقارنة بإجمالي 1254.59 مليار يوان في عام 2024. خلف هذا الاستثمار الضخم، يجري تحول أعمق: لقد انتقل الذكاء الاصطناعي من كونه فصلًا استشرافيًا للتقنية في التقارير السنوية، ليصبح المعيار الحاسم لقياس القدرة التنافسية الأساسية للبنوك.

وفي الوقت نفسه، عبر المحيط الأطلسي، يرسم بنك جيه بي مورغان تشيس صورة أخرى للذكاء الاصطناعي—إذ يضع الرئيس التنفيذي جيمي ديمون (Jamie Dimon) الذكاء الاصطناعي على أنه «تقنية تحويلية بقدر تأثير آلة الطباعة ومحرك البخار»، ويعلن أنه يخصص سنويًا أكثر من 2 مليار دولار أمريكي بهدف بناء «شركة متعاونة بالكامل بالذكاء الاصطناعي». هذه العملاقة المالية في وول ستريت لا تكتفي بتطبيقات أحادية النقطة، بل تحاول دمج الذكاء الاصطناعي بعمق في كل شعيرة من شعيرات المؤسسة.

ومن جهة يوجد—في قطاع البنوك المحلي—استثمار منظّم وكبير النطاق في الذكاء الاصطناعي مع تطبيقات على أرض الواقع، ومن جهة أخرى—يوجد عملاق مالي دولي يدفع بإعادة بناء ذكية شاملة وفق منطق أنظمة بيئية. موجة الذكاء المالي العابرة للمحيط الهادئ تُغيّر بهدوء كل حلقة محورية بدءًا من الموافقات على الائتمان، وتحديد التسعير للمخاطر، وصولًا إلى قرارات الاستثمار.

ومع ذلك، خلف هذا الاستثمار الحار والاتجاهات الطموحة في الذكاء الاصطناعي، تكمن أيضًا منطقة الأعماق الحقيقية لحوكمة البيانات، والمخاطر الواقعية لـ«هلوسة» النماذج، وتحديات الامتثال الناجمة عن «صندوق أسود» الخوارزميات، وهي كلها تختبر مدى عمق هذا التحول وقابليته للاستمرار. رحلة الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي، بينما تعرض إمكانات هائلة، تدخل أيضًا مرحلة حاسمة تتطلب قدرًا أكبر من الحكمة والتروي.

مصدر الصورة: أرشيف مواد كل يومي/منصة كل يوميّة

ترقية استراتيجية: سباق التنافس من «رقمي» إلى «رقمي ذكي»

بعد أن قام مراسل كل يوم بتفكيك تقارير الأداء للبنوك المدرجة في 2025، وجد أن «الذكاء الاصطناعي» انتقل من فصول الاستشراف التقني إلى كونه مؤشر أداء رئيسي لقياس القدرة التنافسية الأساسية في المستقبل. محور هذه المنافسة يتمثل الآن في الانتقال من «هل يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي؟» إلى «إلى أي مدى يتم تطبيقه، وإلى أي مدى تكون المنظومة قوية»، ما يُظهر سِمة واضحة للتطبيق المنظّم واسع النطاق.

تستفيد البنوك المملوكة للدولة من مواردها القوية، وتعمل على بناء «بنية تحتية ثقيلة» للتحول بالذكاء الاصطناعي. ففي تقرير بنك الصناعة والتجارة الصيني، تم توضيح أنه تم ترقية استراتيجية «الصناعة والتجارة الرقمية» (D-ICBC) التي تم تنفيذها لمدة أربع سنوات بشكل شامل إلى «الصناعة والتجارة الذكية» (AI-ICBC)، وأن نموذجها الكبير الأساسي «غوشِنغ يِنغل/إير-جيانغ» (Gongyin Zhiyong) تم تطبيقه في أكثر من 30 مجال أعمال، مع ما يزيد عن 500 سيناريو تطبيقي. كشف بنك الصين للإنشاء والتعمير أن تقنيات الذكاء الاصطناعي قد تم تمكينها على نطاق واسع في 398 سيناريو داخل المجموعة. أما بنك الصين، فقد بنى منصة قدرات نموذج BOCAI الكبير، وتم نشر أكثر من 400 مساعد ذكي إجمالًا.

وفي البنوك التي تملك مساهمات وشركات المدن التجارية، تبرز مرونة أعلى في سرعة واتساع تطبيقات السيناريوهات. ففي مؤتمر إعلان الأداء، كشف بنك تشاو شانغ أن سيناريوهات تطبيقاته بالذكاء الاصطناعي وصلت إلى 856 سيناريو، وأنه خلال العام استبدل عبر الذكاء الاصطناعي أكثر من 15.56 مليون ساعة عمل بشرية، ما يعادل تشكيل كفاءة عمل بشرية بدوام كامل تتجاوز 8000 شخص. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي يتجه من كونه «مركزًا للتكلفة» إلى «محركًا لتحقيق الفائدة». إذ تُسهم المساعدات الذكية الموجهة لمديري العملاء لدى البنك في دفع زيادة بنسبة 14% في عدد المرات الفعلية لطلب العملاء لكل فرد، وارتفاع بنسبة 20% في حجم المعاملات لكل عميل. وفي بنك بينغ آن، زادت سيناريوهات تطبيقات النماذج الكبيرة من «أكثر من 200» خلال عام واحد إلى «أكثر من 390»، وبلغت نسبة كمية الأكواد التي يولدها الذكاء الاصطناعي أكثر من 30%. كما بنى بنك الصين للتجارة (سيتيك) نموذج «النموذج الكبير + النموذج الصغير» بنمط تعاوني، وبحلول نهاية 2025 تجاوزت سيناريوهات تطبيق النموذج الكبير 120 سيناريو.

من «الأولوية للذكاء الاصطناعي» إلى «ذكاء أصلي»، تحاول البنوك الرائدة إدخال العمق الذكي في نسيج المنظمة، وبناء حواجز تنافسية جديدة.

قال أحد الباحثين المخضرمين في قطاع البنوك لمراسل كل يوم إن إنجازات الذكاء الاصطناعي التي تم الكشف عنها بشكل كثيف في تقارير 2025 تشير إلى أن التحول الرقمي للبنوك الصينية دخل «منطقة الأعماق» التي يكون محورها اتخاذ القرار الذكي وإعادة تشكيل العمليات. ويعود ذلك إلى خلفية استمرار انكماش هامش صافي الفائدة البنكي؛ إذ أصبح من الضروري استحصال الكفاءة والنمو من خلال التقنيات. لم يعد استثمار الذكاء الاصطناعي مجرد بند ميزانية لقسم التكنولوجيا، بل بات استثمارًا استراتيجيًا مرتبطًا مباشرة بمؤشرات التشغيل الأساسية مثل خفض التكاليف وزيادة الكفاءة، وضبط المخاطر، وتحسين الإيرادات.

تطبيق متعمق: ثورة الكفاءة في إدارة المخاطر والشمول التشغيلي والعمليات

بعد سنوات من الاستكشاف، تجاوزت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاع البنكي بكثير مرحلته المبكرة المتمثلة في خدمة العملاء الذكية والدفع عبر التعرف على الوجه، لتدخل في قلب العمليات، وتُظهر إمكانات مدمّرة من حيث تعزيز الكفاءة وضبط المخاطر.

في «قلب» إدارة المخاطر—مجال الائتمان ومكافحة الاحتيال—يحقق الذكاء الاصطناعي تحولًا نوعيًا من «حكم قائم على القواعد» إلى «استشعار ذكي». إذ تعتمد أدوات إدارة المخاطر التقليدية على البيانات التاريخية والقواعد الثابتة، ما يجعلها عاجزة عن التعامل مع المخاطر الجديدة المعقدة والمتغيرة. أما نظام إدارة مخاطر ذكي يقوم على التعلم الآلي وحسابات الرسوم (graph computing) فيمكنه التعامل لحظيًا مع كميات هائلة من بيانات غير متجانسة. على سبيل المثال، أنشأ بنك البريد والتوفير نظامًا شاملاً لنماذج مكافحة الاحتيال على سلسلة كاملة؛ وخلال النصف الأول من 2025، قام بحماية أكثر من 100 ألف حساب محتمل ضحية. كذلك، يتيح «منصة إدارة مخاطر ائتمانية عبر الإنترنت» لدى بنك تشاو شانغ إجراء الموافقات على ائتمان الشركات المستحقة بما يقرب من 600 مليار يوان في 2025، بزيادة قدرها 44%؛ وفي الوقت نفسه، فإن وقت إنذار ما بعد الإقراض بمساعدة الذكاء الاصطناعي يبلغ متوسطه 42 يومًا أبكر من النمط اليدوي التقليدي.

وفي مجال التمويل الشامل، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات بديلة لكسر المشكلة الكلاسيكية المتمثلة في «صعوبة الحصول على التمويل» و«ارتفاع كلفته» لدى الشركات الصغيرة والمتناهية الصغر. تستخدم العديد من البنوك نماذج ذكاء اصطناعي لدمج بيانات مثل ضرائب الشركات، والفواتير، وسلاسل التوريد، وصولًا إلى بيانات المياه والكهرباء، لرسم «صورة ائتمانية» للشركات الصغيرة التي تفتقر إلى ضمانات تقليدية، بما يمكّن من منح ائتمان بسرعة.

تُعد العمليات الذكية وخدمة العملاء أوضح تجسيد لكيفية خفض التكاليف وزيادة الكفاءة عبر الذكاء الاصطناعي. ففي بنك تشاو شانغ، بات المساعد الذكي الموجه لأكثر من 10 آلاف مدير من عملاء «金葵花» (جين كوي هوا/زهرة عبق الشمس) رفيقًا ذكيًا في العمل اليومي. وبنك بينغ آن يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي (AIGC) لمساعدة إنشاء محتوى تسويقي؛ وضمن هذا البند وحده، وفر ما يقارب 60 مليون يوان في 2025. وعلى مستوى العمليات في الخوادم الخلفية، يقوم «الموظف الرقمي» بالذكاء الاصطناعي بتولي كميات كبيرة من الأعمال المتكررة. كما يدفع بنك سيتيك عبر الذكاء الاصطناعي في معالجة أعمال مثل فتح حسابات الشركات وإجراء تغييرات المعلومات بطريقة أكثر تجميعًا، ما يرفع كفاءة المعالجة التجميعية بأكثر من الضعف.

يحلل الباحث المذكور في قطاع البنوك أن «نجاح الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات يكمن في أنه يعالج كميات هائلة من البيانات التي يعجز العمل البشري التقليدي عن التعامل معها، وأنماطًا معقدة لا تستطيع القواعد تغطيتها، ومتطلبات الاستجابة الفورية في ظل ضغط الطلبات المتزامنة العالي». ووفقًا له، فإن هذه التطبيقات الناضجة تشكل «القاعدة الأساسية» لقدرات الذكاء الاصطناعي لدى البنوك، وتنعكس قيمتها مباشرة في خفض التكاليف وتقليل المخاطر وتحسين تجربة العملاء.

ويرى أن التطبيقات الحالية تركز أكثر على «تحسين العمليات القائمة»، بينما ستتمحور المنافسة في المرحلة التالية حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي «لإنشاء عمليات جديدة» وحتى «خلق أعمال جديدة»، أي الانتقال من «زيادة الكفاءة داخلية» إلى «تحقيق إيرادات خارجية».

الواقع في الخارج: اختراق من تحسين العمليات إلى خلق القيمة

بينما تركز البنوك المحلية على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات الداخلية وخدمة العملاء، فإن عمالقة المال الدوليين، بقيادة بنك جيه بي مورغان، يمدون أطراف تقنية الذكاء الاصطناعي إلى مجالات أكثر قابلية لإحداث قطيعة: مجال قرارات الاستثمار نفسها.

في مجالات رأس المال الاستثماري (VC) والأسهم الخاصة (PE)، يقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل المنطق الأساسي لاكتشاف المشاريع وإجراءات العناية الواجبة. إذ يتم تغيير نموذج يعتمد تقليديًا على شبكات العلاقات الشخصية والبحث في الصناعة (مثل منصات Wind وBloomberg وغيرها). فعلى سبيل المثال، قامت شركة سِد هِيل كابيتال (Sequoia Capital) بتطوير أدوات ذكاء اصطناعي داخلية منذ وقت طويل لأتمتة فحص بيانات الشركات الناشئة حول العالم، والأبحاث الأكاديمية، وبراءات الاختراع، والأخبار؛ وتعمل بشكل دوري في وقت محدد كل يوم لإرسال ملخص تحليل أولي لفريق الاستثمار عن العوائد/الأهداف المحتملة، ما يعزز نطاق فرز المشاريع وكفاءته.

وفي مجالات إدارة الثروات والخدمات المصرفية الاستثمارية الموجهة للعملاء، ينتقل الذكاء الاصطناعي من المساندة في الخلفية إلى تقديم خدمات في الواجهة. فقد تقدم بنك جيه بي مورغان منذ 2023 بطلب تسجيل علامة تجارية لمنتجه المعروف بـ«IndexGPT»، وهو أداة مستشار استثماري للورق/الأوراق المالية تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل وتحديد أدوات الاستثمار تلقائيًا بناءً على مواضيع أو مجالات اهتمام يحددها العميل ضمن مدخلاته. يتم تدريب هذا النموذج على أساس نموذج عام كبير، باستخدام تدريب على بيانات خاصة هائلة مملوكة لبنك جيه بي مورغان مثل البيانات الاقتصادية الكلية وأبحاث الشركات، بهدف تقديم توصيات مخصصة للمحافظ الاستثمارية للعملاء.

بالإضافة إلى ذلك، في أعمال الإقراض، يعد استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء تصنيف أدق للمخاطر وتسعير أكثر دقة للعملاء إجراءً ناضجًا نسبيًا بالفعل في الخارج.

فقد فسر الباحث المذكور في قطاع البنوك أن ممارسات الذكاء الاصطناعي لدى المؤسسات المالية في الخارج تكشف اتجاهين رئيسيين: أولًا، ينتقل تطبيق الذكاء الاصطناعي من «تحسين العمليات الداخلية» إلى «خلق قيمة خارجية»، مع التدخل مباشرة في الحلقات الأساسية لخلق القيمة مثل تقديم توصيات الاستثمار وتصميم المنتجات. ثانيًا، تستخدم المؤسسات الرائدة حواجزها الفريدة وعالية الجودة من البيانات (مثل بيانات التداول والبحث المتعمق) لتدريب نماذج كبيرة موجهة لمجالات عمودية، وبذلك تبني مسارات تنافسية جديدة يصعب تقليدها. بالمقابل، لا يزال أمام المؤسسات المالية المحلية مساحة تطوير في استخدام الذكاء الاصطناعي مباشرة لدفع قرارات الاستثمار وتقديم خدمات استشارات استثمارية ذكية وعميقة، وربما تكون هذه المواقع المرتفعة هي ما سيحتاج إلى اختراقه في المستقبل.

عثرات مُحتملة: اختبار حوكمة البيانات و«هلوسة» الذكاء الاصطناعي ونقص المواهب

بالإضافة إلى التطبيقات الناضجة مثل مكافحة الاحتيال وخدمة العملاء الذكية، تدفع الصناعة المالية بالذكاء الاصطناعي بحذر نحو مجالات أكثر تقدمًا وأعمق، في محاولة لإطلاق قيمة جديدة، وإسناد دور لـ«محلل» بل وربما «صانع قرار أولي» للذكاء الاصطناعي في أنشطة مالية أعقد.

علم مراسل كل يوم أنه في تحليل المشاعر/الإشارات الإعلامية الذكية والإنذار المبكر للسوق، يتم تدريب نماذج بالذكاء الاصطناعي لالتقاط الأخبار وتحليلها لحظيًا، إلى جانب تقارير الأبحاث، ووسائل التواصل الاجتماعي، وحتى صور الأقمار الصناعية، من بين كميات ضخمة من البيانات غير المهيكلة، بهدف التقاط «إشارات» المخاطر التي قد تؤثر على السوق أو شركة بعينها. على سبيل المثال، يمكن لمنصة «بنك الشرق/الدماغ الشرقي» للذكاء الاصطناعي لدى شركة الشرق للغِدير؟ (Orient Securities) معالجة ما يقرب من 70 ألف بند من المعلومات المتعلقة بمشاعر السوق يوميًا؛ إذ تقوم تلقائيًا بتحديد الجهات المصدرة للشركات وتصنيف المشاعر السلبية.

وفي مجال الإدارة الذكية بعد منح القروض وحفظ الأصول، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة المخاطر بشكل مستمر وأوتوماتيكي على القروض القائمة. ومن خلال تحليل بيانات تشغيل الشركات، ومعلومات القضاء، وتغيرات المشاعر الإعلامية، يمكن للنموذج إصدار تحذيرات مبكرة بالمخاطر المحتملة، وتحويل الوضع من التعامل السلبي إلى الإدارة الاستباقية. وقد جربت بعض البنوك بالفعل استخدام النماذج الكبيرة للمساعدة في توليد تقارير المراجعة بعد القرض، ما اختصر وقت الكتابة بشكل كبير.

وتحدث محاولات أكثر تقويضًا في قلب مجالات التداول والاستثمار. ففي مجال الاستثمار الكمي، بالإضافة إلى تحسين استراتيجيات التداول القائمة، فإن الاستكشاف الأحدث يتمثل في تطوير «متداولين افتراضيين» قادرين على تعلم بنية السوق الميكروية ذاتيًا وتنفيذ أوامر تداول جزئية ذاتيًا. ووفقًا للتقارير، أطلق بنك جيه بي مورغان منصة تداول كمية بالذكاء الاصطناعي تدعم الدمج الذكي بين التداول عالي التردد واستراتيجيات متعددة العوامل. وفي التداول بالوكالة (مثل تداول العملات الأجنبية والمشتقات المرتبطة بالفائدة)، تتم أيضًا دراسة استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم أفضل عروض أسعار وإرشادات استراتيجيات التحوط لحظيًا للمتداولين.

ومع ذلك، وعلى الرغم من آفاق واسعة، ما تزال تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي العميقة في قلب القطاع المالي قيودًا؛ إذ إن حوكمة البيانات، و«هلوسة» النماذج الكبيرة، ونقص المواهب من ذوي المهارات المركبة، هي «ثلاث بوابات» يجب على المؤسسات المالية تجاوزها.

أولًا، حُبْس حوكمة البيانات. إن البيانات عالية الجودة والمُعيّرة هي «وقود» الذكاء الاصطناعي. لكن بيانات القطاع المالي تتضمن قدرًا كبيرًا من خصوصية الأفراد الحساسة والأسرار التجارية، وغالبًا ما تتوزع عبر أقسام أعمال مختلفة لتتكون «جُزر بيانات». وقال خبراء من شركة كي بي إم جي (KPMG) إن المؤسسات المالية تواجه بشكل عام تحديات مثل صعوبة تعاون البيانات متعددة المصادر غير المتجانسة، وصعوبة تبادل وتشارك البيانات داخل المؤسسة.

ثانيًا، «هلوسة» النماذج الكبيرة ومخاطر الموثوقية. إن مشكلة «هلوسة» نماذج اللغة الكبيرة المتأصلة تُعد كارثية في قرارات مالية تتطلب عدم وجود أخطاء إطلاقًا. وأشار الباحث لدى بنك البريد والتوفير الصيني «لـ»/لـ؟ (China Post Savings Bank) ليو في بِنغ (Luo Feipeng) إلى أنه إذا ظهرت «الهلوسة» في مجال إدارة المخاطر، فقد تؤدي إلى عدم تمكن البنك من فهم منطق المخاطر، وبالتالي عدم اتخاذ إجراءات فعالة للتعامل معها.

ثالثًا، نقص المواهب ذات المهارات المركبة وآلام تغيّر التنظيم. فالمواهب التي تجمع بين الإلمام العميق بمنطق الأعمال المالية المعقدة والإتقان بخوارزميات الذكاء الاصطناعي والهندسة، نادرة للغاية. وفي الوقت نفسه، توجد فجوة عميقة بين ثقافة تنظيمية بنكية تقليدية تركز على الصرامة والهرمية، وبين نمط التطوير المرن الذي يحتاجه الذكاء الاصطناعي للتكرار السريع وتجربة الخطأ مع هامش للخطأ.

وختم الباحث في قطاع البنوك أن التنافس في المستقبل بالقطاع المالي سيكون اختبارًا لمنظومة بيئية متكاملة من «التقنية—البيانات—الحوكمة—المواهب». ولا يمكن الفوز بالميزة طويلة الأمد في هذه الثورة «الرقمية الذكية» العميقة إلا للمؤسسات التي تستطيع أولًا بناء أصول بيانات عالية الجودة، وإقامة إطار حوكمة موثوق للذكاء الاصطناعي، ودفع نجاح التحول التنظيمي والثقافي.

إخلاء المسؤولية: محتوى هذه المقالة والبيانات لغرض المعلومات فقط، ولا تشكل نصيحة استثمارية. يُرجى التحقق قبل الاستخدام. يتحمل المستخدم المسؤولية عن أي تصرف يتم بناءً على ذلك.

مصدر صورة الغلاف: أرشيف مواد كل يومي/منصة كل يوميّة