عصر جديد من الشمول المالي: استغلال الذكاء الاصطناعي لتمكين الأسر ذات الدخل المنخفض - افتتاحية FTW الأحد

اكتشف أبرز أخبار التكنولوجيا المالية والفعاليات!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وأكثر

في تحرير يوم الأحد هذا، يود فريق FinTech Weekly مشاركتك بقطعة بحث مهمة تم لفت انتباهنا إليها من قِبَل Commonwealth، وهي مؤسسة أهلية وطنية غير ربحية ملتزمة ببناء الأمن المالي والفرص للأشخاص الأكثر ضعفًا ماليًا من خلال الابتكار والشراكات.

تهدف مبادرتهم Emerging Tech For All (ETA) إلى الكشف عن كيفية تصميم الذكاء الاصطناعي ليخدم فعليًا الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMI)، وهي شريحة غالبًا ما يتم تجاهلها في التطورات التكنولوجية.

تم الاعتراف على نطاق واسع بإمكانات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما الذكاء الاصطناعي المحادثي، في إعادة تشكيل الخدمات المالية. تكمن المشكلة الحقيقية في ما إذا كانت هذه الأنظمة قادرة على تقديم دعم عملي وموثوق للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط، بدلًا من مجرد خدمة المستخدمين الأعلى دخلًا والأكثر إلمامًا بالتقنية. ليست المشكلة فقط مسألة وصول؛ بل مسألة تصميم أدوات تُلبّي بالفعل احتياجات من تم تركهم وراء التقدم التكنولوجي.

فهم المخاطر

لقد استمرت الفوارق في التقدم التكنولوجي وإمكانية الوصول عبر التاريخ. غالبًا ما تستهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي، خصوصًا تلك التي تهدف إلى الخدمات المالية، احتياجات المستخدمين ذوي الدخل المرتفع. الأدوات المصممة لتعزيز الراحة لفئة سكانية قد لا تنجح في التحول فعليًا إلى فئة أخرى.

تعرض بيانات بحث Commonwealth هذه الفجوة بوضوح. في حين أفاد ما يقرب من 30% من البالغين في الولايات المتحدة باستخدام الذكاء الاصطناعي في 2023، فإن جزءًا صغيرًا فقط من تلك الفئة كان ضمن الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تعكس هذه الفجوة مشكلة أعمق: غالبًا ما يتم تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي دون مراعاة كاملة للاحتياجات والمخاوف المحددة للأفراد من ذوي الدخل المنخفض والمتوسط. قد توفر الأنظمة قدرات متقدمة، لكنها تفتقر إلى الملاءمة حيث يهم الأمر أكثر.

أظهرت الحماسة المحيطة بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، التي تم تقديمها في 2022، الإمكانات الكامنة في تقديم إرشاد مالي شخصي وقابل للتوسع. ومع ذلك، تستهدف الأدوات بشكل أساسي المستخدمين الذين لديهم موارد مالية أو قدرات تقنية. لم تتحول بعد الحماسة لدى المطورين والشركات إلى حلول عملية وفعّالة للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط.

بناء الثقة ومعالجة المخاوف الحقيقية

تبقى الثقة عاملًا حاسمًا فيما إذا كان سيتم تبنّي أنظمة الذكاء الاصطناعي من قِبَل فئات ذوي الدخل المنخفض والمتوسط. بالنسبة للعديد من المستخدمين، لا تُعد أنظمة الذكاء الاصطناعي مجرد أدوات تقنية؛ بل خدمات يجب أن تُظهر قيمة حقيقية مع ضمان الخصوصية والأمان. تظل المخاوف بشأن أمن البيانات والخصوصية عوائق كبيرة أمام التبني.

وفقًا لبحث Commonwealth، يساور 63% من المستخدمين القلق بشأن أمان الذكاء الاصطناعي، و53% يقلقون بشأن الخصوصية. تعكس هذه المخاوف شكًا أوسع تجاه التقنيات التي تبدو متطفلة بدلًا من كونها داعمة. غالبًا ما تعد أدوات الذكاء الاصطناعي بالسهولة، لكنها لا تُظهر كيف ستحمي معلومات المستخدم الشخصية.

ومن المثير للاهتمام أن العديد من مستخدمي ذوي الدخل المنخفض والمتوسط لا ينظرون إلى برامج الدردشة باعتبارها “ذكاءً اصطناعيًا”. يرونها أدوات مصممة لأداء مهام محددة مثل دفع الفواتير، والتحقق من الأرصدة، أو حل مشكلات مباشرة. يوفر هذا التصور رؤى قيمة للمطورين: الناس ليسوا بالضرورة مهتمين بالذكاء الاصطناعي كمفهوم؛ بل هم مهتمون بأدوات عملية تلبي احتياجاتهم دون تعقيد غير ضروري.

تتحقق الموثوقية من خلال الاتساق والوضوح. يجب أن تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي خدمات موثوقة وشفافة تحترم خصوصية المستخدمين وتمكّنهم دون أن تبدو استغلالية. تثبت الأدوات الفعّالة قيمتها من خلال نتائج عملية وقابلة للقياس.

ما الذي يريده مستخدمو ذوي الدخل المنخفض والمتوسط فعلًا

يقدم بحث Commonwealth رؤى مهمة حول ما تبحث عنه الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط حقًا. فهي تسعى إلى أدوات تقدم مساعدة عملية للتحديات المالية الواقعية بدلًا من تقنية متقدمة من أجل التقنية نفسها.

أكثر المجالات إلحاحًا التي يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث فرق فيها تشمل إعداد الميزانية وبناء الائتمان ومعالجة المدفوعات. هذه المجالات ليست مثيرة للانبهار، لكنها أساسية لتحقيق الاستقرار المالي. تشير الاختبارات الميدانية لدى Commonwealth إلى أن المستخدمين يفضلون أدوات ذكاء اصطناعي تقدم إرشادًا مباشرًا وخاليًا من إصدار الأحكام، يركز على سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول.

غالبًا ما يرتبط انعدام الأمان المالي بالعار والقلق، ما يجعل طلب المساعدة أمرًا صعبًا. يُرجح أن تحظى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لتقديم إرشاد دون أن تجعل المستخدمين يشعرون بالمراقبة أو الحكم عليهم بقبول أكبر. إن بناء العملية والرحمة داخل البنية نفسها لهذه الأدوات أمر ضروري.

إمكانات وحدود الذكاء الاصطناعي التوليدي

يمنح الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانات كبيرة لتعزيز الخدمات المالية. قد يؤدي قدرته على تقديم إرشاد شخصي ورؤى آنية إلى إعادة تشكيل طريقة تفاعل الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط مع الأنظمة المالية. ومع ذلك، تبقى المخاوف العملية بشأن الدقة والخصوصية والتعقيد عوائق كبيرة.

بالنسبة لكثير من مستخدمي ذوي الدخل المنخفض والمتوسط، لا يزال يبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي غير موثوق. تحمل التقنية وعدًا يتمثل في تحويل برامج الدردشة من مجرد أدوات طرح أسئلة وإجابات إلى أدلة مالية شاملة، لكن ذلك يتطلب أداءً متسقًا وموثوقًا. فمن المرجح أن تحقق الأنظمة المصممة لفهم الظروف الفردية وتقديم نصائح مخصصة أكبر أثر.

أين يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث فرق: الفوائد العامة وأدوات مكان العمل

يُبرز بحث Commonwealth أيضًا مجالات يمكن أن يحسن فيها الذكاء الاصطناعي الإدماج المالي بشكل كبير. تبقى أنظمة المزايا العامة معقدة وصعبة التنقل. كل عام، يُقدّر أن مساعدات حكومية بقيمة 140 مليار دولار لا تُطالب بها بسبب حواجز بيروقراطية. يمكن لأدوات ذكاء اصطناعي قادرة على تبسيط فحوصات الأهلية وتسهيل عمليات التقديم أن تحسن إمكانية الوصول لملايين الأفراد.

يمكن أيضًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي تعزيز أدوات التمويل في مكان العمل. قد تساعد الشركات التي تُدمج الذكاء الاصطناعي المحادثي ضمن البنية التحتية للموارد البشرية في تمكين الموظفين من الوصول إلى موارد تتراوح من خطط التقاعد إلى برامج الادخار للطوارئ. إن القدرة على تقديم إرشاد واضح وشخصي حول المزايا المتاحة يمكن أن يعزز الثقافة المالية والرفاه عبر القوى العاملة بأكملها.

المضي قدمًا بنية واضحة

تكشف النتائج المستخلصة من بحث Commonwealth عن حقيقة أساسية: إن إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تفيد فعليًا الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط ليس مجرد تحدٍ تقني بل هو مسألة تصميم أخلاقي. يجب بناء الأدوات الفعّالة مع فهم الاحتياجات الحقيقية لأولئك الذين تم استبعادهم تاريخيًا من التطورات التكنولوجية.

توجد التكنولوجيا. ويبقى التحدي المتمثل في بناء أدوات تكون موثوقة وشاملة وقادرة على تلبية الاحتياجات المحددة للأشخاص الذين أُعدّت لخدمتهم. لن تتحقق الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي إلا عندما يعمل فعليًا من أجل الجميع.