الذكاء الاصطناعي، الثقة، والفئات غير المخدومة - مقابلة مع باولا غريكو، نائب الرئيس الأول في كومنولث

بولـا غريكو هي نائب الرئيس التنفيذي للشؤون العليا (Senior Vice President) في شركة Commonwealth.

اكتشف أبرز أخبار التكنولوجيا المالية والفعاليات!

اشترك في النشرة الإخبارية لــ FinTech Weekly

يقرأها تنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

للذكاء الاصطناعي في مجال التمويل مسافة طويلة ليقطعها — ليس فقط من حيث السرعة أو الدقة أو حتى التنظيم، بل في الطريقة التي يكسب بها الثقة. وبشكل خاص لدى أولئك الذين لم يكونوا تقليديًا من أوائل الصف عندما تبدأ تقنيات جديدة بالانتشار.

في FinTech Weekly، كنا نتابع عمل Commonwealth، وهي مؤسسة غير ربحية تركز على بناء الأمان المالي للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMI). أظهر عملهم الميداني، كما ورد في افتتاحيتنا الأخيرة، وجود تناقض واضح: في حين أن مستخدمي LMI منفتحون على أدوات مثل روبوتات الدردشة، ما زالوا ينتظرون تجارب تخدمهم فعليًا — لا مجرد ميزات مُعاد تغليفها صُممت لشخص آخر.

هذا الأسبوع، تعمقنا أكثر.

تحدثنا مع بولـا غريكو، نائب الرئيس التنفيذي للشؤون العليا في Commonwealth، لفهم ما الذي يلزم حقًا لجعل الذكاء الاصطناعي فعالًا — وآمنًا — بالنسبة للمجتمعات غير المخدومة. بدءًا من مبادئ التصميم وحتى كسب الثقة، ومن المشاركين/المساعدين شبه التشاركيين (co-pilots) إلى إرهاق روبوتات الدردشة، تشاركنا لماذا تعني النية أكثر من الابتكار وحده.

إنها رؤية متأنية ومدعومة بالواقع لما يمكن — وينبغي — أن تبدو عليه التكنولوجيا المالية الشاملة.

اقرأ المقابلة الكاملة أدناه.

2.  قدم التعاون الأخير لـ Commonwealth مع JPMorganChase رؤى رئيسية حول دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الأمان المالي لأسر LMI. ما أكثر النتائج المفاجئة أو المؤثرة من هذا البحث؟

يُظهر بحثنا الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، وبالتحديد روبوتات الدردشة، لتقديم إرشاد ودعم شخصي للمجتمعات التي تعيش على دخول أقل —  بشرط أن تُصمم روبوتات الدردشة بعناية مع أخذ احتياجات وآراء هذه الفئة في الاعتبار.

نتيجتان رئيستان:

*   ينظر العملاء في الغالب إلى روبوتات الدردشة كأدوات إيجابية لتحسين رفاههم المالي. أظهرت بياناتنا أن 57% من المستجيبين قالوا إن استخدام روبوتات الدردشة أدى إلى تحسين وضعهم المالي. كما بيّن البحث أن الأشخاص الذين يكسبون دخلاً منخفضًا إلى متوسطًا (LMI) يريدون ميزات لبناء الائتمان، ووضع الميزانية، وإدارة الديون.

*   قيّم المستجيبون مساحة خالية من الأحكام مع روبوت دردشة لطرح أسئلة مالية حساسة دون القلق من الشعور بالعار أو الإحراج الذي قد يرافق إجراء المحادثة نفسها وجهًا لوجه مع ممثل بشري.

3.  كيف ترى تطور الذكاء الاصطناعي التفاعلي في قطاع الخدمات المالية، لا سيما بالنسبة للمجتمعات غير المخدومة؟

على نحو مثالي، ستتمثل الجيل التالي من روبوتات الدردشة التي يغذيها الذكاء الاصطناعي التوليدي في مساعدين ماليين بالذكاء الاصطناعي يدعمون بشكل أفضل الأنشطة المالية لهذه الأسر، ويكسبون الثقة لدى الفئات التي غالبًا ما تكون متحفظة إزاء الانخراط مع النظام المالي وإزاء مشاركة البيانات عبر الإنترنت. توجد فرصة كبيرة لمقدمي الخدمات المالية لتقديم قدرات أكثر تعقيدًا ودقةً وموجهة نحو الإجراءات ضمن روبوتات الدردشة الخاصة بهم.

عندما يستخدم العملاء روبوتات الدردشة المالية حاليًا، فإنهم يبحثون بشكل أساسي عن معلومات الحساب أو يحاولون حل مشكلة. أقل من 20% من المستجيبين في استطلاعنا الوطني استخدموا روبوتات الدردشة لتلقي نصائح مالية وتعليم، أو لتوصيات المنتجات، أو للتقدم بطلب للحصول على ائتمان أو قروض، أو لفتح الحسابات أو إغلاقها. ومع ذلك، يجد بحثنا وجود طلب على روبوتات دردشة يمكنها المساعدة في هذه الأنواع من إجراءات الخدمات المصرفية. قد يؤدي التركيز على هذه الأنواع من الميزات عند تطوير روبوتات الدردشة إلى زيادة استخدامها وفائدتها لدى هؤلاء العملاء.

بالنسبة للبنوك والمؤسسات المالية غير المستعدة لإطلاق مساعدين ماليين بالذكاء الاصطناعي التوليدي مباشرةً للمستهلكين، يمكن لهذه التكنولوجيا دعم موظفي البنك مثل ممثلي خدمة العملاء لتقديم ردود أفضل وأكثر دقة وفي وقت أنسب للعملاء أثناء التفاعلات.

4.  ما أبرز التحديات في ضمان أن أدوات التمويل المدعومة بالذكاء الاصطناعي عادلة وفعالة لأسر السود من أصل لاتيني والنساء اللاتي يقُدن الأسر؟

مع جميع التقنيات الناشئة، يجب بذل جهد مقصود لضمان إدراج احتياجات من يكسبون دخلاً منخفضًا إلى متوسطًا ضمن عملية التطوير وقرارات التصميم. لقد وجدنا أن الشراكة الخاصة/الخيرية مع المؤسسات المالية في وقت مبكر تساعد على بناء الزخم لهذه الجهود. وبزيادة قاعدة الأدلة، نساعد أيضًا على بناء الحجة التجارية.

لقد شاهدنا إمكانات كبيرة لتقديم إرشادات تصميمية حول أمور مثل زيادة الثقة المكتسبة والتي يمكن أن تمكّن الذكاء الاصطناعي التفاعلي من دعم الصحة المالية دون زيادات كبيرة في التكلفة.

5.  بالاستناد إلى بحثك، ما مبادئ التصميم الأساسية التي ينبغي لمقدمي الخدمات المالية أخذها في الاعتبار عند دمج الذكاء الاصطناعي لدعم مستخدمي LMI؟

أنشأت Commonwealth موردًا، دليل Financial AI for Good، لتقديم إرشادات تصميمية قابلة للتنفيذ إلى مقدمي الخدمات المالية الذين يخدمون فئات LMI. قمنا بتطوير هذه التوصيات بناءً على أبحاث شاملة مع مؤسسات مالية ومزودي روبوتات دردشة وأشخاص يعيشون على دخل ضمن فئة LMI.

تم تنظيم الدليل حول أربعة أهداف تصميم رئيسية. سأعطيك مثالًا أو مثالين لكل هدف:

2.  اكسب الثقة: كانت أكبر المخاوف لدى غالبية المستجيبين في أبحاثنا عند استخدام روبوت دردشة هي الأمان. وهنا يمكن للمؤسسات المالية التأكيد على أمن البيانات عبر رسائل توضيحية مسبقة بشأن التدابير التي يتخذها البنك، وكذلك منح المستخدمين السيطرة على ما إذا كانت البيانات يتم تخزينها.
4.  عزّز التفاعل: اجعل التجربة بحيث يعرف المستخدمون ما الذي يمكن أن تقوم به هذه الأدوات لهم ومتى، عبر تحقيق وضوح حول وظائفها. كما تابع “المبادرة الذكية”. على سبيل المثال، قم بدمج روبوتات دردشة تظهر عندما تكون أكثر فائدة، دون أن تكون مُلحّة أو عدوانية بشكل زائد، وهو ما قد يبدو كرسائل مزعجة (Spam).
6.  زيادة القيمة: توقّع احتياجات عميلك. إن محدودية الوصول إلى الفروع المادية تخلق فرصة لروبوتات الدردشة لتنفيذ إجراءات صغيرة ربما كان على العملاء التوجه إلى البنك لأجلها.وازن بين الأتمتة والتحكم عبر السماح للمستخدمين بإيقاف ميزات التمويل الآلية وتشغيلها، وتضمين ميزات “شبكة أمان” توقف الحركة الآلية للأموال إذا انخفض الرصيد تحت حد معين.
8.  تحسين إمكانية الوصول: قدم دعمًا متعدد اللغات وإرشادات تتوافق مع قاعدة عملائك، مع التركيز على ميزات ملائمة للهواتف المحمولة. أظهر بحثنا أن أكثر من نصف جميع المستجيبين يفضلون الوصول إلى خدماتهم المصرفية عبر هواتفهم المحمولة.

6.  هل يمكنك مشاركة أي قصص نجاح أو دراسات حالة حيث أدى الذكاء الاصطناعي التفاعلي إلى تحسين الرفاه المالي بشكل ملحوظ للأفراد ضمن فئة LMI؟

ما نعرفه هو أن 57% من المستخدمين في دراسة الاختبار الميداني الخاصة بنا أشاروا إلى أن استخدام روبوت دردشة مالي كان له تأثير إيجابي على وضعهم المالي. ورغم أن هذه النتائج المبكرة مشجعة، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي ما تزال في بداياتها، وسيواصل بحثنا المستمر العمل على بناء قاعدة أدلة حول فعاليتها في تحسين الرفاه المالي للأفراد ضمن فئة LMI.

7.  ما المخاطر أو العواقب غير المقصودة التي يجب أن تكون المؤسسات المالية على وعي بها عند تطبيق أدوات التمويل المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

الأمر المهم هو ألا يتم استبعاد الأشخاص ذوي الدخل ضمن فئة LMI من المعادلة. عندما تقوم المؤسسات المالية بتطوير أدوات، فمن المهم أن تفهم الفرص الكامنة وطرق خدمة قاعدة عملاء LMI.

هناك العديد من الجهات التي تركز تحديدًا على المخاطر والعواقب الكامنة لأدوات الذكاء الاصطناعي، وكذلك على انحياز ودقة نماذج اللغات الكبيرة. إضافةً إلى ذلك، نريد التأكد من معالجة مصدر قلق أساسي: مدى ملاءمة توصيات التمويل لوضع المستخدم المالي الفردي. يمكن للمؤسسات المالية زيادة تفاعل العملاء وكسب ثقتهم عبر ضمان أن المعلومات التي تقدمها دقيقة، وأن هناك شفافية حقيقية.

يتيح الذكاء الاصطناعي فرصة غير مسبوقة للأشخاص ذوي الدخل ضمن فئة LMI للوصول إلى نصائح وأدوات كانت غير متاحة لهم تقليديًا، سواء كانت أدوات للاستثمار أو لإدارة الشؤون المالية الشخصية. يمكن تخصيص هذه الأدوات وتكييفها بما يلائم الأشخاص من فئة LMI وظروفهم الفريدة. وهذه فرصة كبيرة لمقدمي الخدمات المالية لتنمية قاعدة عملائهم.

8.  كيف يمكن للمؤسسات المالية قياس الأثر الحقيقي لأدوات الذكاء الاصطناعي المدعومة على الأمان المالي والرفاه لدى المستخدمين؟

أساسيات الرفاه المالي:  هل يوجد زيادة في المدخرات، أم تقليل في الديون، أم تحسن في درجات الائتمان عند استخدام هذه الأدوات؟

يمكننا أيضًا استطلاع تجربة التعامل مع روبوت الدردشة — هل زادت الثقة؟ هل زاد الاهتمام بالمنتجات التي قد تساعد في تحسين الرفاه المالي؟ وعند تقديم الإرشاد، هل تم اتخاذ إجراءات بعد تلقي النصيحة؟

يمكن للبنوك أيضًا إجراء اختبارات A/B بين مجموعات مختلفة من المستهلكين الذين يتفاعلون مع روبوتات الدردشة مقارنةً بأولئك الذين لا يتفاعلون، لمعرفة ما إذا كان هناك فرق قابل للقياس بينهم.

9.  ما دور الإشراف البشري في نشر أدوات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية، وكيف يمكن للمقدميْن تحقيق التوازن الصحيح بين الأتمتة والدعم البشري؟

إحدى الطرق لزيادة الثقة المكتسبة حول الذكاء الاصطناعي هي ضمان وجود شخص بشري متاح في الأوقات المناسبة حول التفاعل.  وهنا يمكن أن تكون الاستفادة من “المشاركين/المساعدين شبه التشاركيين” (co-pilots) بواسطة موظفي البنوك الذين يواجهون العملاء مفيدة. إن توفر شخص حي عند الحاجة يزيد من الثقة ومن التجربة مع أداة الذكاء الاصطناعي.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي التفاعلي سيتيح لممثلي خدمة العملاء خدمة الاحتياجات المعقدة للعملاء وأفراد مجتمعهم بشكل أفضل وأسرع، مع تقديم اللمسة الإنسانية في نقاط رئيسية في التفاعل عندما يكون الوكيل المباشر هو الخيار المرغوب.

تعد الشفافية أيضًا أمرًا حاسمًا لبناء الثقة في أي تفاعل. يجب أن تعرف، على سبيل المثال، ما إذا كنت تتحدث مع روبوت دردشة أم مع شخص حقيقي.

10.  بالنظر إلى المستقبل، ما أكثر الفرص إثارة للذكاء الاصطناعي في الإدماج المالي خلال السنوات الخمس المقبلة؟

يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي التطور التالي في دعم الذكاء الاصطناعي التفاعلي، عبر تقديم تفاعل مُخصص وحساس للسياق بمستوى أقرب بكثير إلى الدعم الذي يقدمه البشر مقارنةً ببنية شجرة القرار لمعظم روبوتات الدردشة المالية اليوم. ركزت التطبيقات الأولية للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل بشكل أساسي على تطبيقات المكتب الخلفي، حيث توجد فرصة لدعم وكلاء خدمة العملاء. إن تحديد كيفية قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على تقديم دعم شخصي على نطاق واسع في سياق مالي يُعد فرصة رئيسية لدفع التطوير في هذا القطاع.

سيكون بناء الثقة المكتسبة مهمًا بشكل خاص لاعتماد أوسع للذكاء الاصطناعي التوليدي، إذ يظل المشاركون في اختباراتنا الميدانية ومجموعات التركيز أكثر تشككًا منه مقارنةً بروبوتات الدردشة التقليدية. ومع ذلك، فإن الفوائد المحتملة لتقديم مستوى أكثر تقدمًا من الدعم عبر تطبيقات الخدمات المالية تجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر التقنيات إثارةً لمتابعتها في القطاع المالي. أولئك الذين يستطيعون تطوير دعم بالذكاء الاصطناعي التوليدي موثوق وموثوق به سيتواجدون في مقدمة هذا العصر الجديد من بناء علاقات العملاء على نطاق واسع.

من بعض الفرص المحددة الأخرى التي نراها: وجود “المشاركين/المساعدين شبه التشاركيين” (co-pilots) ومساعدين شخصيين يمكنهم تقديم إرشاد مالي شامل مُخصص لاحتياجات كل فرد، إذا صح التعبير كمدرب مالي شخصي. كما نتوقع أن تلعب التطورات في الذكاء الاصطناعي التفاعلي دورًا قيّمًا في تعزيز الصحة المالية للعاملين عبر تزويدهم بالمعلومات والإرشاد للتنقل عبر أنظمة مزايا الموظفين المعقدة.

11.  كيف ترى دور المؤسسات غير الربحية مثل Commonwealth في تشكيل الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية؟

تاريخيًا، ركّز تصميم التقنيات الجديدة على اعتمادها من قِبل مستهلكين ذوي دخول أعلى، مع تجاهل احتياجات أسر LMI. ومن خلال مبادرتنا Emerging Tech for All (ETA)، نركز على ضمان فهم احتياجات الأشخاص الأكثر ضعفًا ماليًا، وجعلها مرئية، وإدخالها في المحادثات ذات الصلة، ودمجها في الحلول. نحن في نقطة تحوّل حرجة عند توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، ونعتقد أن من الملح مواصلة البحث وتحديد الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها أن يؤثر بشكل إيجابي على هذه الفئة.

يوجد حتى اليوم قدر محدود نسبيًا من الأبحاث والاعتماد في هذا المجال، وقد استشهد بعض مقدمي الخدمة الذين قابلناهم بالحاجة إلى دراسات على نطاق أكبر لبناء نوع الأدلة التي يمكنهم استخدامها داخليًا لدعم هذه الفكرة في التصميم. نحن نواجه هذا التحدي من خلال إنتاج أبحاث مؤثرة واختبارات ميدانية على أرض الواقع تُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي دعم الرفاه المالي للأسر التي تعيش ضمن فئة LMI، وكيف يقدم الأساس التجاري لتصميم يستهدف بشكل أكثر فعالية شريحة المستهلكين غير المخدومة هذه.

وبالنظر إلى المستقبل، سيعتمد الأثر المنهجي لتصميم التكنولوجيا الشاملة على تطبيقات واسعة النطاق لهذه الرؤى من قِبل كبار الفاعلين في الخدمات المالية. بالنسبة لنا، فإن نقل التصميم الشامل إلى نطاق واسع سيتطلب الاستفادة من أبحاثنا للشراكة مع منظمات أكبر تسعى إلى الاستفادة من التطورات في الذكاء الاصطناعي لدعم الصحة المالية لعملائها وموظفيها.

12.  ما النصيحة التي ستقدمها للمؤسسات المالية التي تسعى إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الثقة والشفافية مع عملائها؟

تميل أسر LMI إلى الاهتمام أكثر بالمصرفية المباشرة مع شخص، لكنها تمتلك في الوقت نفسه أقل قدر من الوصول إلى الفروع داخل الموقع. يبرز هذا الفجوة فرصة رئيسية لتمكين الذكاء الاصطناعي من تقديم نوع الدعم الشخصي الذي تبحث عنه الأسر ضمن فئة LMI دون الحاجة إلى زيادة عدد الفروع أو موظفي دعم العملاء.

ومع ذلك، ولتحقيق اعتماد أوسع، يجب على المؤسسات المالية كسب وبناء مزيد من الثقة في روبوتات الدردشة لدى الأشخاص الذين يكسبون دخلاً ضمن فئة LMI — إذ يعود جزء من ذلك إلى ما هو محدد في تجربة روبوت الدردشة نفسها، بينما يعود جزء آخر إلى مستوى الصناعة عمومًا مع زيادة تقبل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحسنها في الأمن والجودة بشكل عام.

تتمثل أهم المخاوف لدى الأشخاص الذين يتفاعلون مع روبوتات الدردشة في الأمان والخصوصية.  بشكل عام، عبّر الناس عن عدم ثقتهم في الذكاء الاصطناعي التفاعلي لأنه قد يكون مفيدًا في تقديم المساعدة، أو يحمي بياناتهم، أو يتصرف بما يحقق مصالحهم. وبالرغم من أن كثيرًا من الأشخاص في عالم الأعمال متحمسون لإمكانات الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن ينظر الأشخاص الذين يعيشون ضمن فئة LMI إليه بتشكك أكبر بوصفه تقنية جديدة لم تثبت بعد قيمتها المباشرة لهم.

ستساعد سياسات البيانات الشفافة، وهوية العلامة التجارية والرسائل التي تطمئن، والحفاظ على الاتصال بوكيل بشري كخيار بديل، جميعها في بناء الثقة وكسبها. كما سيساعد تطوير تفاعلات مفيدة ومُخصصة عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي تتجاوز مجرد تقديم المعلومات الأساسية التي توفرها روبوتات الدردشة اليوم، مثل أرصدة الحسابات والمعاملات الأخيرة، في إظهار قيمة التقنية.

ومن المهم أيضًا التأكيد على مفهوم الثقة المكتسبة. فالهدف ليس مجرد إقناع الناس بالثقة في روبوتات الدردشة، بل تصميم روبوتات الدردشة بطريقة تجعل هذه الثقة مبررة فعلاً.