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

بولـا غريكو هي نائبة الرئيس التنفيذية في شركة Commonwealth.

اكتشف أبرز أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية FinTech Weekly

يقرأها المسؤولون التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

يظل للذكاء الاصطناعي في مجال التمويل طريق طويل — ليس فقط من حيث السرعة أو الدقة أو حتى التنظيم، بل أيضًا من حيث الطريقة التي يكسب بها الثقة. وبالأخص من جانب أولئك الذين لا يُعتبرون تقليديًا من أوائل الصف عندما تُطرح التكنولوجيا الجديدة.

في FinTech Weekly، كنا نتابع أعمال Commonwealth، وهي مؤسسة غير ربحية تركز على بناء الأمن المالي للأسر منخفضة ومتوسطة الدخل (LMI). وقد كشفت أعمالها الميدانية، التي تناولناها في افتتاحيتنا الأخيرة، عن توتر واضح: في حين أن مستخدمي LMI منفتحون على أدوات مثل برامج الدردشة الآلية، إلا أنهم ما زالوا ينتظرون تجارب تخدمهم فعليًا — ليس مجرد ميزات مُعاد تغليفها ومصممة لشخص آخر.

هذا الأسبوع، تعمقنا أكثر.

لقد تحدثنا مع بولـا غريكو، نائبة الرئيس التنفيذي في Commonwealth، لفهم ما الذي يلزم فعلًا لجعل الذكاء الاصطناعي فعالًا — وآمنًا — للمجتمعات غير المخدومة. ومن مبادئ التصميم إلى الثقة المكتسبة، ومن المساعدين المرافقين إلى إجهاد الدردشة الآلية، توضح لماذا الأهمية للنية تتجاوز الابتكار وحده.

إنها نظرة واقعية ومدروسة لما يمكن — وما ينبغي — أن تبدو عليه التكنولوجيا المالية الشاملة.

اقرأ المقابلة الكاملة أدناه.

2.  قدمت شراكة Commonwealth الأخيرة مع JPMorganChase رؤى محورية حول دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الأمن المالي لأسر LMI. ما أبرز النتائج المفاجئة أو المؤثرة التي ظهرت من هذا البحث؟

يُبرز بحثنا الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي، وبالتحديد برامج الدردشة الآلية، لتقديم إرشاد ودعم مخصصين للمجتمعات التي تعيش على دخول أقل — إذا صُممت برامج الدردشة الآلية بعناية مع وضع احتياجات وآفاق هذه الفئة في الاعتبار.

نتيجتان رئيسيتان:

*   يرى العملاء إلى حد كبير أن برامج الدردشة الآلية أدوات إيجابية لتحسين رفاههم المالي. أظهرت بياناتنا أن 57% من المجيبين قالوا إن استخدام برامج الدردشة الآلية حسّن وضعهم المالي. كما أظهر البحث أن الأشخاص الذين يحصلون على دخل منخفض إلى متوسط (LMI) يريدون ميزات بناء الائتمان ووضع الميزانيات وإدارة الديون.

*   قدّر المجيبون المساحة الخالية من الأحكام مع برنامج دردشة آلية لطرح أسئلة مالية حساسة دون القلق من العار أو الإحراج الذي قد يصاحب إجراء المحادثة نفسها وجهًا لوجه مع ممثل بشري.

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

من الناحية المثالية، فإن الجيل التالي من برامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي سيكون مساعدين ماليين آليين قادرين على دعم الأنشطة المالية لهذه الأسر بشكل أفضل، وكسب الثقة لدى فئات غالبًا ما تتوجس من الانخراط مع النظام المالي ومن مشاركة البيانات على الإنترنت. توجد فرصة كبيرة لمقدمي الخدمات المالية لتوفير قدرات أكثر تعقيدًا وأكثر دقة وأكثر توجهًا نحو الفعل لبرامج الدردشة الآلية لديهم.

عندما يستخدم العملاء برامج الدردشة المالية الآلية حاليًا، فإنهم يبحثون في المقام الأول عن معلومات الحساب أو يحاولون حل مشكلة. أقل من 20% من المجيبين على استبياننا الوطني استخدموا برامج الدردشة الآلية للحصول على نصائح وتعليمات مالية، أو توصيات منتجات، أو التقديم للحصول على ائتمان أو قروض، أو فتح الحسابات أو إغلاقها. ومع ذلك، يجد بحثنا وجود طلب على برامج دردشة آلية يمكنها المساعدة في هذه الأنواع من إجراءات الخدمات المصرفية. قد يؤدي التركيز على هذه الأنواع من الميزات عند تطوير برامج الدردشة الآلية إلى زيادة استخدامها وفائدتها لدى هؤلاء العملاء.

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

4.  ما أبرز التحديات التي تواجهها للتأكد من أن أدوات التمويل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عادلة وفعالة بالنسبة للأسر السود واللاتينكس والنساء بقيادة المرأة؟

مع كل التقنيات الناشئة، ينبغي بذل جهد مقصود لضمان تضمين احتياجات من يكسبون دخلاً منخفضًا إلى متوسطًا في عملية التطوير وقرارات التصميم. لقد وجدنا أن شراكة خاصة/خيرية مع المؤسسات المالية في وقت مبكر تساعد على بناء الزخم لهذه الجهود. ومن خلال توسيع قاعدة الأدلة، نساعد أيضًا على بناء الأساس التجاري.

لقد شاهدنا إمكانات كبيرة لتوجيهات التصميم حول أمور مثل زيادة الثقة المكتسبة، بما يمكّن الذكاء الاصطناعي التحاوري من دعم الصحة المالية دون زيادات كبيرة في التكلفة.

5.  استنادًا إلى بحثك، ما مبادئ التصميم الأساسية التي ينبغي أن يضعها مقدمو الخدمات المالية في الاعتبار عند دمج الذكاء الاصطناعي لدعم مستخدمي LMI؟

أنشأت Commonwealth موردًا بعنوان Financial AI for Good Guide لتقديم إرشادات تصميمية قابلة للتنفيذ إلى مقدمي الخدمات المالية الذين يخدمون فئات LMI. وقد طورنا هذه التوصيات بناءً على بحث شامل مع مؤسسات مالية ومقدمي برامج الدردشة الآلية وأشخاص يعيشون على LMI.

يُنظم الدليل حول أربعة أهداف تصميمية رئيسية. سأسوق لك مثالًا أو اثنين لكل هدف:

2.  اكسب الثقة: كانت المخاوف الأبرز لدى غالبية من شملهم بحثنا عند استخدام برنامج دردشة آلية هي الأمان. وهنا يمكن للمؤسسات المالية أن تؤكد على أمن البيانات من خلال رسائل توضيحية مسبقة حول الإجراءات التي يتخذها البنك، وكذلك منح المستخدمين تحكمًا فيما يتم تخزينه من بيانات.
4.  تعزيز التفاعل: اجعل التجربة بحيث يعرف المستخدمون ما الذي يمكن لهذه الأدوات فعله من أجلهم ومتى، عبر توضيح وظائفها. كما تابع “الاستباقية الذكية”. على سبيل المثال، دمج برامج دردشة آلية تظهر عندما تكون أكثر فائدة، دون أن تكون مزعجة أو عدوانية للغاية، وهو ما قد يبدو وكأنه مزعج/Spam.
6.  زيادة القيمة: توقّع احتياجات عميلك. يخلق محدودية الوصول إلى الفروع المادية فرصةً لبرامج الدردشة الآلية لإنجاز إجراءات صغيرة قد كان على العملاء أن يتوجهوا إلى البنك من أجلها. ووازن 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: قدّم دعمًا متعدد اللغات وإرشادًا يتوافق مع قاعدة عملائك، وركز على ميزات صديقة للهاتف المحمول. أظهر بحثنا أن أكثر من نصف جميع المجيبين يفضلون الوصول إلى خدماتهم المصرفية عبر هواتفهم المحمولة.

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

ما نعرفه هو أن 57% من المستخدمين في دراسة الاختبار الميداني الخاصة بنا أفادوا بأن استخدام برنامج دردشة مالي كان له أثر إيجابي على وضعهم المالي. وفي حين أن هذه النتائج المبكرة واعدة، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي ما تزال في بداياتها، وسيستمر بحثنا الجاري في بناء قاعدة أدلة حول فعاليتها في تحسين الرفاه المالي للأفراد من LMI.

7.  ما المخاطر أو العواقب غير المقصودة التي ينبغي للمؤسسات المالية الانتباه لها عند تطبيق أدوات تمويل مدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

المهم هو ألا يُترك الأشخاص من LMI خارج المعادلة. عندما تطور المؤسسات المالية أدوات، فمن المهم أن يفهموا الفرص الكامنة وطرق خدمة قاعدة عملاء LMI.

هناك العديد من الجهات التي تركز تحديدًا على المخاطر والعواقب الكامنة لأدوات الذكاء الاصطناعي، وعلى تحيز ودقة نماذج اللغات الكبيرة. وبالإضافة إلى ذلك، نريد ضمان معالجة القلق الأساسي: مدى ملاءمة توصيات التمويل لوضع المستخدم المالي الفردي. يمكن للمؤسسات المالية زيادة تفاعل العملاء وكسب ثقتهم من خلال ضمان أن المعلومات التي تقدمها دقيقة وأن هناك شفافية حقيقية.

يقدّم الذكاء الاصطناعي فرصة غير مسبوقة للأشخاص من LMI للوصول إلى نصائح وأدوات لم تكن متاحة لهم تقليديًا، سواء كانت أدوات استثمار أو إدارة التمويل الشخصي. يمكن تخصيص هذه الأدوات وتكييفها لتناسب الأشخاص من LMI وظروفهم الفريدة. وهذه فرصة كبيرة لمقدمي الخدمات المالية لتنمية قاعدة عملائهم.

8.  كيف يمكن للمؤسسات المالية قياس الأثر الحقيقي لأدوات الذكاء الاصطناعي على الأمن المالي والرفاه المالي للمستخدمين؟

أساسيات الصحة المالية:  هل هناك زيادة في المدخرات؟ هل هناك انخفاض في الديون؟ هل تتحسن درجات الائتمان عند استخدام هذه الأدوات؟

يمكننا أيضًا استطلاع تجربة التفاعل مع برنامج الدردشة الآلية — هل زادت الثقة؟ هل زاد الاهتمام بمنتجات ستكون مفيدة لتحسين الرفاه المالي؟ وعندما يتعلق الأمر بتقديم المشورة، هل تم اتخاذ إجراءات بعد تلقي النصيحة؟

يمكن للبنوك أيضًا إجراء اختبارات A/B بين مجموعات مختلفة من المستهلكين الذين يتفاعلون مع برامج الدردشة الآلية مقابل أولئك الذين لا يتفاعلون لمعرفة ما إذا كان هناك فرق قابل للقياس بينهم.

9.  ما الدور الذي يلعبه الإشراف البشري في نشر أدوات الذكاء الاصطناعي للخدمات المالية، وكيف يمكن للمزودين تحقيق التوازن الصحيح بين الأتمتة والدعم البشري؟

إحدى طرق زيادة الثقة المكتسبة حول الذكاء الاصطناعي هي ضمان وجود شخص بشري متاح في الأوقات الصحيحة حول التفاعل.  وهنا يمكن أن يكون استخدام المساعدين المرافقين من قبل موظفي البنوك المواجهين للعملاء أمرًا مفيدًا. إن الوصول إلى شخص حي عند الحاجة يزيد الثقة ويحسن تجربة استخدام أداة الذكاء الاصطناعي.

إن استخدام الذكاء الاصطناعي التحاوري سيمكن ممثلي خدمة العملاء من تلبية الاحتياجات المعقدة لعملائهم وأعضائهم بشكل أفضل وبشكل أسرع، مع توفير اللمسة البشرية في النقاط الرئيسية من التفاعل عندما يكون الوكيل البشري مرغوبًا.

تُعد الشفافية أيضًا أمرًا بالغ الأهمية لبناء الثقة في أي تفاعل. ينبغي أن تعرف، على سبيل المثال، ما إذا كنت تتحدث مع برنامج دردشة آلية أم مع شخص حقيقي.

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

يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي التطور التالي في دعم الذكاء الاصطناعي التحاوري، من خلال تقديم تفاعل مخصص وحساس للسياق بمستوى يقترب أكثر بكثير من الدعم البشري مقارنةً ببنية شجرة القرار لمعظم برامج الدردشة الآلية المالية اليوم. ركزت التطبيقات الأولية للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التمويل على نحو أساسي على تطبيقات الخوادم الخلفية (back-office)، حيث توجد فرصة لدعم وكلاء خدمة العملاء. إن تحديد كيفية أن يوفّر الذكاء الاصطناعي التوليدي دعمًا مخصصًا على نطاق واسع في سياق مالي هو فرصة رئيسية لدفع التطوير في هذا القطاع.

ستكون الثقة المكتسبة لبناء القدرة على تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي بالاتساع أمرًا حاسمًا بشكل خاص، إذ ظل المشاركون في اختباراتنا الميدانية ومجموعات النقاش أكثر تشككًا منه مقارنةً ببرامج الدردشة الآلية التقليدية. ومع ذلك، فإن الفوائد المحتملة لتقديم مستوى أكثر تقدمًا من الدعم عبر تطبيقات الخدمات المالية تجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر التقنيات إثارة للترقب في القطاع المالي. أولئك الذين يستطيعون تطوير دعم بالذكاء الاصطناعي التوليدي موثوق وفعّال سيكونون على خط التقدم في حقبة جديدة من بناء علاقات العملاء على نطاق واسع.

ومن بعض الفرص المحددة الأخرى التي نراها: مساعدين مرافقين ومساعدين شخصيين يمكنهم تقديم إرشاد مالي شامل مصمم وفقًا لاحتياجات الأفراد، أي مدرب مالي شخصي إن جاز التعبير. كما نتوقع أن تلعب التطورات في الذكاء الاصطناعي التحاوري دورًا ذا قيمة في تعزيز الصحة المالية للعمال عبر تقديم معلومات وإرشاد للتنقل في أنظمة المزايا المعقدة للموظفين.

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

تاريخيًا، ركز تصميم التقنيات الجديدة على اعتمادها من قبل المستهلكين ذوي الدخل المرتفع، مع إغفال احتياجات أسر LMI. ومن خلال مبادرة Emerging Tech for All (ETA)، نركز على التأكد من فهم احتياجات الأشخاص الأكثر هشاشة ماليًا وإظهارها وإدخالها في المحادثات ذات الصلة، ثم دمجها في الحلول. نحن عند نقطة تحول حرجة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي، ونعتقد أنه من الملح الاستمرار في البحث وتحديد الطرق التي يمكن من خلالها للذكاء الاصطناعي أن يؤثر إيجابيًا في هذه الفئة.

يوجد اليوم بحث قليل نسبيًا وتبنٍّ محدود في هذا المجال، وقد استشهد بعض مقدمي الخدمات الذين أجرينا معهم مقابلات بالحاجة إلى دراسات أوسع نطاقًا لبناء نوع الأدلة التي يمكنهم استخدامها لتقديم الحجة داخليًا بشأن هذا النوع من التصميم. ونحن نواجه هذا التحدي من خلال إنتاج أبحاث مؤثرة وتجارب ميدانية على أرض الواقع تُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي دعم الصحة المالية للأسر التي تعيش على LMI، وتُوفر الأساس التجاري لتصميم أكثر نشاطًا لهذا القطاع الاستهلاكي غير المخدوم.

وبالنظر إلى المستقبل، فإن الأثر المنهجي لتصميم التكنولوجيا الشاملة سيعتمد على التطبيقات واسعة النطاق لهذه الرؤى من جانب كبار الجهات الفاعلة في الخدمات المالية. بالنسبة لنا، فإن الانتقال بتصميم شامل إلى نطاق واسع سيعتمد على الاستفادة من أبحاثنا للشراكة مع مؤسسات أكبر تسعى إلى الاستفادة من التطورات في الذكاء الاصطناعي لدعم الصحة المالية لعملائها وعمالها.

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

أسر LMI مهتمة أكثر بإجراء المعاملات المصرفية مباشرةً مع شخص، لكنها تمتلك أقل وصول إلى الفروع الواقعة داخل المكان. يبرز هذا الفجوة فرصة محورية للذكاء الاصطناعي لتقديم نوع الدعم المخصص الذي تبحث عنه الأسر التي تعيش على LMI دون الحاجة إلى زيادة عدد الفروع أو موظفي دعم العملاء.

ومع ذلك، ولتحقيق تبني أوسع نطاقًا، يجب على المؤسسات المالية أن تكسب وتبني ثقة أكبر في برامج الدردشة الآلية لدى الأشخاص من LMI — فجزء من ذلك مرتبط تحديدًا بتجربة برنامج الدردشة الآلية، بينما جزء آخر يرتبط على مستوى الصناعة ككل مع تزايد قبول تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحسن الأمن والجودة بشكل عام.

أبرز المخاوف لدى الأشخاص الذين يتفاعلون مع برامج الدردشة الآلية هي الأمان والخصوصية. بشكل عام، عبّر الناس عن عدم وجود ثقة في أن الذكاء الاصطناعي التحاوري سيكون مفيدًا، أو سيحمي بياناتهم، أو يتصرف بما يخدم مصالحهم الفضلى. وفي حين أن الكثيرين في عالم الأعمال متحمسون لإمكانات الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن الأشخاص الذين يعيشون على LMI ينظرون إليه بتشكك أكبر بوصفه تقنية جديدة لم تُثبت بعد قيمتها المباشرة لهم.

ستساعد سياسات بيانات شفافة، وهوية وعلامات ورسائل مطمئنة، والحفاظ على اتصال بالوكيل البشري كخيار احتياطي، كلها في بناء الثقة وكسبها. إن تطوير تفاعلات مفيدة ومخصصة عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي تنتقل بما يتجاوز تقديم المعلومات الأساسية التي توفرها برامج الدردشة الآلية اليوم، مثل أرصدة الحسابات والمعاملات الأخيرة، سيساعد أيضًا على إظهار قيمة التكنولوجيا.

ومن المهم أيضًا التأكيد على مفهوم الثقة المكتسبة. الهدف ليس فقط إقناع الناس بالثقة في برامج الدردشة الآلية، بل تصميم برامج الدردشة الآلية بطريقة تجعل هذه الثقة مبررة فعلاً.