مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دِنيس كِتِلر هو المدير العالمي لاستراتيجية البيانات وعلوم البيانات لدى Worldpay.

اكتشف أبرز أخبار وتقنيات وأحداث التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرؤها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

إذا كنت تتابع صناعة الخدمات المالية، فأنت تعرف شيئًا واحدًا على الأقل على وجه اليقين: لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا مستقبليًا—بل هو موجود، ويغيّر كل شيء. لكن بينما تبدو فكرة ثورة الذكاء الاصطناعي في المدفوعات مثيرة، إلا أن الرحلة لم تكن سلسة تمامًا.

لقد شهد تبنّي الذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا خلال السنوات القليلة الماضية، خصوصًا بعد أن أجبرت الجائحة المؤسسات المالية على إعادة التفكير في طريقة عملها. لا تكذب الأرقام. يُتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. تتجه البنوك وشركات التأمين ومعالجو المدفوعات جميعًا نحو حوض الذكاء الاصطناعي بسرعة، متحمسين إلى تبسيط العمليات وتعزيز كشف الاحتيال وخلق تجارب عملاء فائقة التخصيص.

لكن إليك المفاجأة: مهما كان ما يحمله من إمكانات، فإن دمج الذكاء الاصطناعي لا يخلو من نصيبه من المشكلات. أدركت العديد من الشركات أن بياناتها—وهي أساس الذكاء الاصطناعي نفسه—غالبًا ما تكون محبوسة داخل أنظمة قديمة، أو مجزأة عبر الأقسام، أو ببساطة فوضوية. وحتى عندما تكون البيانات في حالة جيدة، يبقى هناك أمر شائك يتمثل في ضمان الامتثال لعدد من اللوائح التي تتطور باستمرار.

أضف إلى ذلك حقيقة أن المجرمين السيبرانيين باتوا أكثر ذكاءً، وفجأة يصبح بناء نظام دفع قوي يعتمد على الذكاء الاصطناعي أشبه بمحاولة تركيب لغز تقني عالي التقنية بينما القطع تتغير باستمرار. ومع ذلك، وعلى الرغم من كل العوائق، فإن الشركات تواصل المضي قدمًا.

خلال العام الماضي وحده، أعلنت عمالقة مثل JPMorgan Chase عن زيادات في الإنتاجية تصل إلى 20% بفضل مساعدي البرمجة المعتمدين على الذكاء الاصطناعي، بينما تعاونت NatWest مع OpenAI لتعزيز منع الاحتيال، وهي خطوة حاسمة بالنظر إلى أن المملكة المتحدة فقدت £570 مليون بسبب احتيال المدفوعات في أوائل 2024. والأمر لا يقتصر على كبار اللاعبين فقط. فالمؤسسات المالية الأصغر أيضًا تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة وتوفير التكاليف وتقديم تجارب أفضل للعملاء.

تقوم الأتمتة بالمزيد من العمل الشاق، مما يتيح للخبراء البشريين العمل بوصفهم مستشارين استراتيجيين أكثر من كونهم معالجي أعمال خلفية. السؤال هو: كيف يمكن للشركات تسخير قوة الذكاء الاصطناعي دون الغرق في مشكلات البيانات، أو الأنظمة القديمة، أو القيود التنظيمية؟

هذا بالضبط ما أردنا أن نفهمه. لذلك تواصلنا مع خبير غاص لأكثر من عقد في قلب حلول المدفوعات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. بدءًا من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة كشف الاحتيال، تمتد خبرة دِنيس كِتِلر عبر منظومة المدفوعات كاملة. ولْنقل ببساطة: رؤاه كانت لافتة للنظر للغاية.

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

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

ج: بعد إكمال دراستي الجامعية والعليا 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 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 تكن لدي 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 لصالح Worldpay.

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

ج: تتمثل التغيّرات الثلاثة الكبيرة التي تخطر ببالي فورًا في الانتشار والتسارع والمزيد من التعقيد. في حين أن الذكاء الاصطناعي ليس مفهومًا جديدًا، فقد زاد انتشاره بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي محصورًا في فرق محددة تمتلك خبرات متخصصة. أما اليوم، فأصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا لفئات 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. فالمهام التي كانت غير قابلة للتنفيذ قبل عقد من الزمن، أو حتى قبل خمس سنوات، أصبحت ممكنة الآن بفضل تطورات الذكاء الاصطناعي وبنية السحابة.

س: يترافق دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية مع فرص وتحديات معًا. من واقع خبرتك، ما أكبر العوائق التي تواجه الشركات عند تبنّي حلول المدفوعات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟

ج: في تجربتي، فإن أكبر ثلاثة عوائق عند دمج حلول المدفوعات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وتبنّيها هي:

2. يتمثل تحدٍّ جوهري في **التعامل مع البيانات**. يتجاهل الكثيرون الأهمية الحيوية للبيانات عند توظيف الذكاء الاصطناعي. تتعامل الخدمات المالية غالبًا مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات منعزلة، وبأشكال مختلفة، وبتعريفات غير متسقة. إن إدارة جودة هذه البيانات، وفهم البيانات بشكل صحيح، ودمجها بفعالية هو تحدٍ كبير.
4. من منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، يتمثل تحدٍ كبير في **دمج الذكاء الاصطناعي داخل الأنظمة القديمة الحالية**. ويتطلب ذلك تعديلات تقنية ليس فحسب، بل أيضًا تحولًا ثقافيًا داخل المؤسسات لاحتضان التقنيات الجديدة.
6. يتمثل التحدي الأخير في اجتياز المشهد التنظيمي العالمي وضمان **خصوصية البيانات**. إذ تستخدم الشركات البيانات، يجب عليها ضمان ضوابط خصوصية قوية، وإدارة مخاطر النموذج، والشفافية في النموذج للامتثال للوائح وبناء الثقة لدى أصحاب المصلحة.

س: كان كشف الاحتيال أحد المجالات الرئيسية التي أحدث فيها الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا. ما التطورات التي رأيتها في منع الاحتيال، وما التحديات التي لا تزال بحاجة إلى المعالجة؟

ج: كانت حلول الاحتيال من بين أكثر المستفيدين وضوحًا من تقدم الذكاء الاصطناعي. إحدى أكبر التحسينات الدافعة لكشف الاحتيال هي حل الكيانات (entity resolution) والقدرة على ربط الأجهزة والحسابات والمعاملات ومصادر المعلومات المتباينة الأخرى بشكل أوضح لخلق رؤية أدق وأكثر شمولاً للعلاقات والنشاط المرتبط بها.

بالإضافة إلى ذلك، شهدت القدرة على التكيف مع الاتجاهات الاحتيالية زيادة كبيرة في الوقت الفعلي. يتيح الذكاء الاصطناعي إجراء تعديلات سريعة على الاتجاهات الناشئة، ما يسمح بالتدخل في الوقت المناسب ضمن أي نشاط محتمل للّاحتيال.

وأخيرًا، عزز الذكاء الاصطناعي بشكل كبير دقة أنظمة كشف الاحتيال عبر تقليل الاحتكاك إلى الحد الأدنى وتقليص كلٍّ من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. يعد هذا التحسن أمرًا حاسمًا لأنه يضمن معالجة المعاملات الشرعية بسلاسة بينما يحدد الاحتيال بشكل فعال.

تتشابه العديد من التحديات داخل كشف الاحتيال مع تحديات تبنّي الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع. فعلى سبيل المثال، رغم التطورات، لا تزال هناك تحديات لضمان بيانات عالية الجودة ودمج سلس عبر مختلف الأنظمة والمنصات. قد تؤدي رديئة جودة البيانات إلى نتائج غير دقيقة لكشف الاحتيال.

وأخيرًا، في الوقت الذي يحسّن فيه الذكاء الاصطناعي أداء أنظمة كشف الاحتيال، فإنه يزيد في الوقت نفسه من درجة تعقيد الجهات الفاعلة السيئة.

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

ج: بينما يحسن الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه يغيّر أيضًا دور المتخصص في مجال المدفوعات. على سبيل المثال، يسمح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بأتمتة المهام التشغيلية، مما يمكّننا من التركيز أكثر على تفسير بيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الاستراتيجي.

وبالتحديد، تتيح لنا هذه الأتمتة العمل على نطاق أوسع كمترجمين لعملائنا وأصحاب المصلحة. يتيح لنا الذكاء الاصطناعي أن نلعب دورًا استشاريًا أكثر، وبالتالي تحسين تجربة العميل. فعلى سبيل المثال، كمقتنٍ للمدفوعات، فإننا نستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحسين جميع جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يتيح لنا أيضًا أن نتصرف بوصفنا مستشارين استراتيجيين أكثر تركيزًا وهدفًا.

س: تأتي خصوصية البيانات والاعتبارات الأخلاقية في مقدمة تبنّي الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية والمدفوعات. كيف تتعامل مع تحقيق التوازن بين الابتكار وتطبيق الذكاء الاصطناعي المسؤول؟

ج: لا أؤمن من حيث المبدأ بأن هناك حاجة إلى إيجاد توازن بين التركيز على الابتكار وبين كون تطبيق الذكاء الاصطناعي مسؤولاً.

هذه الأفكار ليست متنافية ولا يلزم أن يؤثر أحدهما سلبًا في الآخر. بل على العكس، أنا أؤمن بشدة بأن الحوكمة السليمة—بما في ذلك السياسات والضوابط والإشراف—تعمل بالفعل كمسرّع للابتكار. ومن واقع خبرتي، فإن السياسة الواضحة والإرشادات والعمليات تسمح للمطورين باستكشاف والابتكار بحرية وبأمان وبدون تردد.

يؤدي غياب الوضوح أو وجود أطر حوكمة غير محددة إلى خلق حالة من عدم اليقين لدى المطورين، ويبطئ التطوير، ويخنق الابتكار.

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

ج: كما أُشير سابقًا، سيواصل الذكاء الاصطناعي تحسين فعالية أنظمة المدفوعات ونقاط اتخاذ القرار ذات الصلة: كشف الاحتيال، وتحسين معدل الموافقات، والتحقق الدقيق من العميل بشكل أكثر تعقيدًا (CDD) ومعرفة العميل (KYC)، إلخ.

كما سيواصل تشكيل دور المتخصصين في المدفوعات عندما يساعدون التجار وتجار التجزئة في تحديد استراتيجيات مدفوعاتهم. فعلى سبيل المثال، يمكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يتيح تخصيصًا أكبر ونتائج دفع أفضل، كما يوفر رؤى فريدة يمكن أن تقود جميعها إلى تجربة عملاء محسّنة بشكل كبير.

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.