الذكاء الاصطناعي الوكيل - تحسين تفاعل العملاء في الخدمات المالية

اكتشف أبرز أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يطلع عليها المسؤولون التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

“من المتوقع أن تنمو الإيرادات في قطاع التكنولوجيا المالية بمعدل أسرع بنحو ثلاث مرات تقريبًا مقارنةً بقطاع المصارف التقليدية بين 2022 و2028” – ماكنزي، أكتوبر 24، 2023. 
"يُتوقع أن تبلغ قيمة سوق التكنولوجيا المالية العالمي 394.88 مليار دولار في 2025 وأن يصل إلى 1,126.64 مليار دولار بحلول 2032” – Fortune business insights، 09 يونيو 2025

يُعد تفاعل العملاء أحد أهم عوامل التميّز بين مؤسسات المصارف والخدمات المالية التقليدية وشركات التكنولوجيا المالية. بدءًا من تمكين استقبال العملاء بسلاسة وحتى عمليات التحقق وتنفيذ المعاملات ثم خدمات المتابعة ومعالجة الشكاوى، تتفوّق التكنولوجيا المالية على المؤسسات المالية التقليدية. مع مرور الوقت، حاولت التكنولوجيا المالية سد الفجوة والتفوق في تفاعل العملاء. تُظهر الأبحاث أن هذا العامل هو الأكثر أهمية على الإطلاق، وهو ما يؤدي إلى تحسين النتيجة النهائية.

على الرغم من التطورات في التقنيات الرقمية وجهود البنوك، لا يزال دعم العملاء أحد المجالات الرئيسية للتحسين. ما تزال “الملاءمة الشخصية” و“سرعة خدمة العملاء” تُصنَّفان بدرجة منخفضة في استطلاعات الرضا1، ما يوفر فرصًا كبيرة للبنوك ومنظمات الخدمات المالية لتحسين جودة الخدمات. تتّسع الفجوة أكثر بالنسبة لعملاء إدارة الثروات، حيث تكون الحاجة إلى الملاءمة الشخصية والمعرفة المتخصصة هي الأهم، لبناء الثقة والولاء. وهنا يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المدعّمين بمعرفة متخصصة في المجال أن يقودوا تفاعلًا جذابًا وذكياً مع العملاء. وبما أن خدمة العملاء تقع في صميم تفاعل الأعمال، فإنها لا تدفع فقط مستوى الرضا، بل كذلك الولاء طويل الأمد والقيمة التجارية مدى الحياة.

يمكن لشبكة ذكاء اصطناعي وكيلـي (Agentic AI mesh) تضم عدة وكلاء متخصصين تنفيذ الأنشطة بالتوازي، مثل سحب سجلات تفاعل العملاء، وتحليل المشاعر، والأحداث الحياتية، وتحليل المشهد التنافسي للمنتجات والرسوم، وتحليل اتجاهات السوق… إلخ، وتقديم إرشادات مفيدة للعملاء. باستخدام تقنيات التعلم الآلي لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتقنيات التمكين الصوتي، يمكن جعل التفاعل بديهيًا عبر مطابقة أسلوب العميل المفضّل، وبصورة مستقلة عن اللغة (language agnostic) ومُمكّنًا عبر قنوات متعددة (omni channel). فوائد GenAI حقيقية، وتُظهر بعض التطبيقات الحديثة لدى البنوك نتائج إيجابية. تعد تحسينات التجربة أحد أبرز المستفيدين.

يُعد التعاون بين الذكاء الاصطناعي والإنسان (AI-Human collaboration) أحد أكثر النتائج المتبادلة فائدةً من التطورات التكنولوجية الأخيرة. تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي كفاءة استثنائية في معالجة كميات هائلة من البيانات، وتحديد الاتجاهات والأنماط بدقة وبسرعة.

يُطوّر الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه القدرة أكثر، عبر توليد توصيات لوكلاء بشريين تعزز تجربة العميل وتفاعله. يمكن أن تُصبح المستشارين الماليين الشخصيين، الذين كانوا امتيازًا لعملاء الثروات العالية جدًا، الآن أكثر ديمقراطية بفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي وإتاحتهم لقاعدة عملاء أوسع.

وبحكم اطلاع البنوك على كمّ كبير من المعلومات الشخصية للعملاء وسجل المعاملات، يمكنها تقديم خدمة كونسيرج من التخطيط الضريبي إلى الاستشارات الاستثمارية، وحتى العمل كمساعد شخصي. ومن خلال هذا التمكين التدريجي لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام المعقدة والشخصية، يمكن للبنوك ومنظمات الخدمات المالية تقديم تجربة عميل فائقة بما يؤدي إلى تعزيز الولاء والقيمة مدى الحياة.

الذكاء الاصطناعي الوكيلـي (Agentic AI) والضجة المحيطة به

وضعت اتجاهات التكنولوجيا لدى Gartner لعام 2025 الذكاء الاصطناعي الوكيلـي كأبرز اتجاه في 2025. كما توقعت دراسة Benchmark Survey الخاصة بقيادة الذكاء الاصطناعي والبيانات لدى MITSMR 2025 نتيجةً مماثلة.

ما هو الذكاء الاصطناعي الوكيلـي؟ يشير إلى “أنظمة ونماذج ذكاء اصطناعي يمكنها التصرف بشكل مستقل لتحقيق أهداف دون الحاجة إلى إرشاد بشري مستمر، كما تقول HBR. وهو يفهم أهداف وغايات المستخدم وسياق المشكلة التي يحاول حلها”. إنها منظومة تتعلم ذاتيًا تستخدم قدرات استدلال متقدمة وإمكانات إبداعية لدى نماذج GenAI لحل مشكلات معقدة متعددة الخطوات. إن “فوضى” الوكلاء (Agentic mess) هي فريق من عدة وكلاء يمكنه تنفيذ المهام بالتوازي وفقًا لهدف واحد.

“تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلـية بإحداث تحول في جوانب عديدة من التعاون بين الإنسان والآلة بفضل قدرات الاستدلال والتنفيذ المُعزَّزة لديها. يمكنها التخطيط واتخاذ القرارات بشكل مستقل، ما يوفر إنتاجية أعلى وابتكارًا ورؤى للقوى العاملة البشرية” 
– HBR، ديسمبر 2024

تمثيل نموذجي لنظام خدمة عملاء بالذكاء الاصطناعي الوكيلـي

تؤدي جميع هذه الوكلاء مهامها بالتوازي وتُبلّغ إلى وكيل المدير، والذي يرد في المقابل على استفسارات العملاء. إن المعرفة المتخصصة المُهيّأة والتدريب يجعل هؤلاء الوكلاء خبراء في مجالهم. إن المكتبة التنظيمية الواسعة لأبحاث إدارة الثروات ونقاط البيانات تُعد موارد يمكن الاستفادة منها لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.

تتمثل بعض حالات الاستخدام الرئيسية في خدمة العملاء في:

*   مستشار مالي افتراضي
*   إنشاء ملفات تعريف العملاء
*   مراقبة احتيال لحظية
*   تنفيذ المهام الروتينية
*   إعداد التقارير

يُعد إنشاء ملفات تعريف العملاء، كخطوة أولى لمعرفة العميل، حالة استخدام رئيسية أخرى تدفع إلى تفاعل العملاء. كلما عرف البنك عملاءه بشكل أفضل، تمكن من خدمتهم بشكل أفضل وبناء علاقة دائمة. إنها عملية شاقة. وعلى الرغم من التقدم في التكنولوجيا، ما تزال تستغرق وقتًا طويلاً وتوجد مساحة كبيرة للتحسين. وعلى مدى سنوات، حسّنت تقنيات OCR ومستويات مختلفة من الأتمتة في مراحل مختلفة بشكل كبير عملية التقاط معلومات العميل ومعالجتها واستخدامها. توفر وكالات الذكاء الاصطناعي المستقلة الكثير من الأمل والإمكانات لتحويل العملية أكثر، وجعلها سلسة وتنفيذ أنشطة متعددة بالتوازي.

تستطيع وكلاء الذكاء الاصطناعي، باستخدام منظومة أدوات ذكاء اصطناعي مدعومة مثل التحقق البيومتري، والتعرّف على الوجه، والتحقق من المستندات المدعوم بواجهة API، وما إلى ذلك، إجراء عمليات التحقق المتزامنة بالتوازي أثناء التقاط البيانات.

كما تُظهر الأدلة، فإن العملية الحالية عرضة للأطراف المحتالة، الذين يمكنهم تجاوز آليات التحقق مثل اختبار “الجهوزية/الحيوية” (liveliness test) وما إلى ذلك. لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على جعل هذه العملية أكثر متانة، عبر تحليل الإشارات السياقية مثل زاوية الجهاز، أو تشغيل أي برنامج غير مصرح به في الخلفية… إلخ. بالإضافة إلى ذلك، فإن قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على معالجة بيانات غير مهيكلة إلى جانب تحليل المشاعر يمكن أن تؤدي إلى إنشاء ملف مخاطر قوي للعميل، ما ينتج عنه شخصية (persona) أكثر دقة. إن مستوى التدقيق الأعمق هذا، إلى جانب عمليات التحقق المتزامنة في الوقت الحقيقي، يعزز مستوى الأمان ويساعد على منع محاولات الاحتيال المتقدمة من العناصر غير الموثوقة، مما يجعل النظام آمنًا. وهذا يؤدي إلى زيادة الثقة وتعزيز تفاعل العملاء والولاء.

الدروس المستفادة:

*   قد تتضمن تفاعلات العميل النموذجية استفسارات متعددة—مثل المعاملات الأخيرة وتوصيات المنتجات وأخطاء الفوترة—كل ذلك في محادثة واحدة.
*   غالبًا ما تفشل روبوتات الدردشة التقليدية في التعامل مع مثل هذه التفاعلات متعددة الأوجه وقد تفقد السياق.
*   لا تستطيع روبوتات الدردشة التقليدية تدوير/تحريك محافظ العملاء من خلال تنفيذ معاملات استثمارية على منتجات إدارة الثروات 
*   يعمل الذكاء الاصطناعي الوكيلـي على مستوى أكثر تقدمًا، يعمل كأعضاء فريق رقميين، مع:

الاستقلالية للعمل دون تدخل بشري مستمر.

ذكاء موجّه بالأهداف يتابع ويحقق نتائج محددة.

قدرات استدلال في الوقت الحقيقي لاتخاذ قرارات ديناميكية.

*   يمكن لهذه الأنظمة أن:

تفهم اللغة البشرية الدقيقة والطبيعية.

تحافظ على اتساق السياق عبر الحوارات الطويلة والمعقدة.

تدمج وتنسّق المهام باستخدام أدوات مثل CRM وERP وقواعد المعرفة الداخلية.

*   في تفاعل العملاء، يقدم الذكاء الاصطناعي الوكيلـي:

دعمًا على مدار الساعة (24/7) يقلّد التفاعل البشري.

معالجة قابلة للتوسع للمشكلات المعقدة والمتعددة الطبقات لدى العملاء.

حوارات مخصصة وسلسة مدعومة عبر شبكة من وكلاء صغار (micro-agents)، كل واحد متخصص في حاجة محددة لدى العميل.

*   يتجاوز هذا النهج حل الاستفسارات الأساسية—إذ يضمن ملكية المشكلة بالكامل وحلًا من البداية إلى النهاية.

دعوة لاتخاذ إجراءات لقادة الصناعة:

الآن يأتي السؤال الاستراتيجي: ماذا ينبغي لقادة الصناعة أن يفعلوا كي لا يكتفوا بالتجربة فحسب، بل يرسّخوا الذكاء الاصطناعي الوكيلـي (agentic AI) لتحقيق مكاسب تحويلية؟ أولاً، يجب أن يتجاوزوا إرهاق التجارب التجريبية (pilot fatigue) وأن يختاروا حالات استخدام عالية الأثر لتفاعل العملاء لاختبارها في وضع “copilot”.

وهذا يعني تعزيز الوكلاء البشر، وليس استبدالهم. ثانيًا، استثمروا في تدريب فرق الخط الأمامي للعمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، وليس حوله. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي شريكهم، لا عملية موازية. ثالثًا، غيّروا نماذج الميزانية من برامج لكل مقعد إلى عقود خدمات حسب النتائج بوصفها “برمجيات”; ادفعوا مقابل الحل، لا مقابل الترخيص. رابعًا، يجب على القادة دمج البيانات عبر الجزر/الصوامع مثل التسويق والخدمة والعمليات، لإمداد هذه الأنظمة بالسياق الذي تزدهر فيه.

وأخيرًا، قِدوا بالثقة؛ انشروا حواجز/ضوابط أخلاقية، وراقبوا الأداء بشكل شفاف، وأخبروا العملاء بأنه بينما قد تتعامل الآلات مع الاستفسارات، فإن البشر دائمًا ضمن الحلقة. في هذه الحقبة الجديدة، لا يتعلق الفوز ببناء التقنية فقط، بل بتمكين الناس والعمليات من تضخيم أثرها.

المراجع:

• مستقبل نمو التكنولوجيا المالية | ماكنزي
• • نظرة عامة على سوق FinTech مع الحجم والحصة والقيمة | Growth [2032]