السباق في الذكاء الاصطناعي في تقارير سنوية للبنوك المدرجة: بحلول عام 2025، ستتجاوز الاستثمارات الإجمالية للتكنولوجيا المالية في الستة بنوك الكبرى 130 مليار يوان، مع وجود تحديات في تطبيق السيناريوهات ومخاطر.

سؤال الذكاء الاصطناعي · من الرقمية إلى الذكاء الرقمي، ما هو المحرك الرئيسي لترقية استراتيجية البنوك في الذكاء الاصطناعي؟

مراسل جريدة يومية: ليوا جياكوي    تحرير جريدة يومية: وي وياني

مع انتهاء موسم تقارير أرباح البنوك المدرجة في سوق الأسهم الصينية لعام 2025، ترسم مجموعة من الأرقام صورة جديدة للتحول الذكي في القطاع المالي — حيث بلغت استثمارات البنك الصناعي والتجاري في التكنولوجيا المالية خلال العام 285.88 مليار يوان، وأعلن بنك الصين الشعبي أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) لديه استبدلت أكثر من 15.56 مليون ساعة عمل خلال سنة واحدة، وتضاعف عدد سيناريوهات استخدام النماذج الكبيرة لبنك السلام خلال عام واحد ليقترب من 400 سيناريو⋯⋯

لاحظ مراسل “الخبر الاقتصادي اليومي” (المشار إليه فيما يلي بـ"مراسل الجريدة") أن، في عام 2025، استثمرت ستة بنوك حكومية كبرى وهي: البنك الصناعي والتجاري، والبنك الزراعي، والبنك الصيني، وبنك البناء، وبنك النقل، والبنك التعاوني للبريد، أكثر من 1300 مليار يوان في التكنولوجيا المالية، وهو زيادة عن 1254.59 مليار يوان في عام 2024. وخلف هذا الاستثمار الضخم، يحدث تحول أعمق: حيث أصبح الذكاء الاصطناعي من فصول التكنولوجيا المستقبلية في التقارير السنوية، إلى مقياس رئيسي لقياس القدرة التنافسية الأساسية للبنك.

وفي الوقت نفسه، على الجانب الآخر من المحيط، يرسم جي بي مورغان صورة أخرى للذكاء الاصطناعي — حيث يصف المدير التنفيذي جيمي ديمون الذكاء الاصطناعي بأنه “تقنية ثورية تقارن بالطابعات والبخار”، ويعلن عن استثمار يزيد على 2 مليار دولار سنويًا، بهدف بناء “شركة متكاملة تعتمد على الذكاء الاصطناعي”. هذا العملاق المالي في وول ستريت لا يكتفي بالتطبيقات المحدودة، بل يسعى لدمج الذكاء الاصطناعي بعمق في كل شريان من تنظيمه.

جانب هو استثمارات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المنهجية والواسعة النطاق في القطاع المصرفي المحلي، والجانب الآخر هو إعادة الهيكلة الذكية الشاملة التي يقودها عمالقة التمويل الدوليون من خلال نظام بيئي. هذه الموجة من الذكاء المالي العابرة للمحيط الهادئ، تغير بشكل سري كل حلقات القرار الأساسية من الموافقة على القروض، وتحديد المخاطر، إلى قرارات الاستثمار.

ومع ذلك، وراء هذا الاستثمار الحماسي والأحلام الكبيرة، تختبر أعمق مناطق إدارة البيانات، والمخاطر الواقعية لوهم النماذج، وتحديات الامتثال الناتجة عن “الصندوق الأسود” للخوارزميات — كل ذلك يختبر عمق واستدامة هذا التحول. فمشوار الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي، رغم عرضه لإمكانات هائلة، دخل أيضًا مرحلة تتطلب مزيدًا من الحكمة والحذر.

هذه الصورة يُحتمل أن تكون من إنتاج الذكاء الاصطناعي المصدر: مخزون وسائل الإعلام للجريدة

ترقية الاستراتيجية: من “الرقمية” إلى “الذكاء الرقمي” في سباق الاستراتيجيات

استعرض مراسل الجريدة تقارير أداء البنوك المدرجة لعام 2025، ووجد أن “الذكاء الاصطناعي” قد انتقل من فصل التطلعات التقنية، ليصبح مؤشراً رئيسياً لقياس القدرة التنافسية المستقبلية. وتحول هذا السباق من مجرد “هل نستخدم الذكاء الاصطناعي” إلى “مدى عمق التطبيق، وقوة النظام”، مع تميز واضح في التنفيذ المنهجي والواسع.

وبفضل مواردها الضخمة، تبني البنوك الحكومية الكبرى “بنية تحتية ثقيلة” للتحول إلى الذكاء الاصطناعي. ففي تقريرها السنوي، أوضح بنك الصين أن استراتيجية “البنك الرقمي” (D-ICBC) التي أُطلقت قبل أربع سنوات قد تم ترقيتها بالكامل إلى “البنك الذكي” (AI-ICBC)، وأن النموذج الكبير “جيوبنك زوون” (工银智涌) قد تم تطبيقه في أكثر من 30 مجال عمل، مع أكثر من 500 تطبيق في مجالات متعددة. وأفصح بنك البناء أن تقنية الذكاء الاصطناعي قد أُعطيت قدرات واسعة النطاق في 398 سيناريو داخل المجموعة. أما بنك الصين، فقد أنشأ منصة قدرات النموذج الكبير “BOCAI”، وبلغ عدد المساعدين الذكيين الذين تم نشرهم أكثر من 400.

أما البنوك ذات الأسهم المملوكة للمستثمرين، والبنوك التجارية المحلية، فهي تظهر مرونة أكبر في سرعة ووسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ففي مؤتمر نتائج الأداء لبنك招商، أُعلن أن عدد سيناريوهات تطبيق الذكاء الاصطناعي لديه وصل إلى 856، وأن استبدال العمل البشري عبر الذكاء الاصطناعي خلال العام تجاوز 15.56 مليون ساعة، وهو يعادل إنتاجية أكثر من 8000 موظف بدوام كامل. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي بدأ يتحول من “مركز تكلفة” إلى “محرك للأرباح”، حيث أدى المساعد الذكي لمديري العملاء إلى زيادة عدد الزيارات الفعالة للعملاء بنسبة 14%، وزيادة متوسط حجم المعاملات لكل عميل بنسبة 20%. كما زاد عدد سيناريوهات تطبيق النماذج الكبيرة لبنك السلام خلال عام واحد من “أكثر من 200” إلى “أكثر من 390”، وبلغت نسبة الكود المولد بواسطة الذكاء الاصطناعي أكثر من 30%. أما بنك CITIC، فقد أنشأ نموذجًا تعاونيًا بين “نموذج كبير + نماذج صغيرة”، وبلغ عدد سيناريوهات التطبيق التي تم تنفيذها حتى نهاية 2025 أكثر من 120.

ومن “الذكاء الاصطناعي أولوية” إلى “الذكاء الاصطناعي أصلي”، تحاول البنوك الرائدة دمج الذكاء بشكل عميق في نسيج المنظمة، لبناء حواجز تنافسية جديدة.

وذكر خبير أقدم في القطاع المصرفي لمراسل الجريدة أن، النتائج التي تم الكشف عنها بشكل مكثف في تقارير 2025، تشير إلى أن التحول الرقمي في القطاع المصرفي الصيني قد دخل مرحلة “العمق”، التي تركز على اتخاذ القرارات الذكية وإعادة تصميم العمليات. ويأتي ذلك في ظل تراجع هامش الفائدة الصافي، حيث أصبح الاعتماد على التقنية لتحقيق الكفاءة والنمو خيارًا حتميًا. ولم تعد استثمارات الذكاء الاصطناعي مجرد ميزانية لقسم التكنولوجيا، بل أصبحت استثمارات استراتيجية مرتبطة مباشرة بتقليل التكاليف، وتحسين إدارة المخاطر، وزيادة الإيرادات.

التركيز على التطبيق: ثورة الكفاءة في إدارة المخاطر، والشمول المالي، والعمليات

بعد سنوات من الاستكشاف، تجاوز تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي مرحلة خدمة العملاء الذكية والدفع عبر التعرف على الوجه، ليصل إلى قلب الأعمال، ويظهر قدرته على إحداث ثورة في الكفاءة وإدارة المخاطر.

وفي قلب إدارة المخاطر — مجالي الائتمان ومكافحة الاحتيال — يحقق الذكاء الاصطناعي تحولًا نوعيًا من “الحكم القائم على القواعد” إلى “الوعي الذكي”. فالأنظمة التقليدية تعتمد على البيانات التاريخية والقواعد الثابتة، وتواجه صعوبة في التعامل مع المخاطر الجديدة والمعقدة. أما أنظمة إدارة المخاطر الذكية المعتمدة على التعلم الآلي والحوسبة الرسومية، فهي قادرة على معالجة كميات هائلة من البيانات غير المترابطة بشكل في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، أنشأ بنك البريد التعاوني نظام نماذج مكافحة الاحتيال الشامل، الذي في النصف الأول من 2025، حمى أكثر من 100 ألف حساب من الاحتيال المحتمل. وبلغت منصة إدارة المخاطر الائتمانية لبنك招商، التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حجم الموافقات على الائتمان للشركات المقابلة حوالي 600 مليار يوان، بزيادة قدرها 44%، مع تقليل زمن التحذير من المخاطر بعد القرض بمعدل 42 يومًا مقارنة بالطريقة التقليدية.

وفي مجال التمويل الشامل، يستخدم الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات البديلة لكسر حلقة “صعوبة التمويل وارتفاع التكاليف” للمشاريع الصغيرة والمتوسطة. حيث تعتمد العديد من البنوك على نماذج الذكاء الاصطناعي لدمج بيانات الضرائب، والفواتير، وسلسلة التوريد، وحتى استهلاك الماء والكهرباء، لبناء “تصوير ائتماني” للشركات الصغيرة، مما يسرع عمليات الإقراض.

أما العمليات الذكية وخدمة العملاء، فهي من أبرز مظاهر خفض التكاليف وزيادة الكفاءة عبر الذكاء الاصطناعي. فبنك招商، على سبيل المثال، جعل المساعد الذكي لأكثر من عشرة آلاف مدير حسابات “مشاركًا ذكيًا” في العمل اليومي. وبنك السلام، باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (AIGC)، ساعد في إنشاء محتوى تسويقي، مما وفر حوالي 60 مليون يوان في 2025. وفي خلفية العمليات، تتولى “موظفو الذكاء الاصطناعي” إدارة العديد من الأعمال المتكررة. وحقق بنك CITIC زيادة في كفاءة معالجة فتح الحسابات للشركات، وتغييرات المعلومات، وغيرها من العمليات، بأكثر من ضعف.

وقال خبير في القطاع المصرفي إن “نجاح هذه التطبيقات يكمن في حلها لمشاكل البيانات الضخمة التي يصعب على البشر التعامل معها، والنماذج المعقدة التي يصعب تغطيتها بالقواعد، ومتطلبات الاستجابة الفورية في ظروف الازدحام العالي.” وتُعد هذه التطبيقات المتقدمة أساس قدرات البنوك في الذكاء الاصطناعي، وتنعكس قيمتها بشكل مباشر في تقليل التكاليف، وخفض المخاطر، وتحسين تجربة العملاء.

ويرى أن المرحلة الحالية تركز على “تحسين العمليات الحالية”، وأن المرحلة القادمة ستتجه نحو “خلق عمليات جديدة” و"ابتكار أعمال جديدة"، أي الانتقال من “الداخلية لزيادة الكفاءة” إلى “الخارجية لخلق الإيرادات”.

الوضع الخارجي: من تحسين العمليات إلى خلق القيمة

بينما يركز القطاع المصرفي المحلي على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات الداخلية وخدمة العملاء، فإن عمالقة التمويل الدوليين، وعلى رأسهم جي بي مورغان، يمدون أذرعهم نحو مجالات أكثر ثورية: قرارات الاستثمار نفسها.

ففي مجالات رأس المال المغامر (VC) والاستثمار الخاص (PE)، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل منطق اكتشاف المشاريع وإجراء العناية الواجبة. حيث يتم استبدال النمط التقليدي الذي يعتمد على الشبكات الشخصية والأبحاث الصناعية (مثل منصات Wind وBloomberg). على سبيل المثال، طورت شركة Sequoia Capital أدوات ذكاء اصطناعي داخلية، تستخدم لمسح البيانات العالمية عن الشركات الناشئة، والأوراق العلمية، وبراءات الاختراع، والأخبار، وترسل تقارير تحليل مبدئية يوميًا لفريق الاستثمار، مما يعزز من مدى وفعالية فحص المشاريع.

وفي مجالات إدارة الثروات والخدمات المصرفية الاستثمارية، يتحول الذكاء الاصطناعي من دعم خلفي إلى خدمة أمامية. ففي عام 2023، قدمت جي بي مورغان علامتها التجارية “IndexGPT”، وهي أداة استشارية استثمارية تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي، تقوم بتحليل واختيار الأوراق المالية بناءً على موضوعات أو مجالات اهتمام العملاء. ويُدرب النموذج على أساس نموذج كبير عام، باستخدام بيانات خاصة ضخمة عن الاقتصاد الكلي، والأبحاث الشركات، وغيرها، بهدف تقديم اقتراحات مخصصة للمحافظ الاستثمارية للعملاء.

وفي عمليات القروض، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف وتحديد أسعار المخاطر بشكل أكثر دقة، وهو أمر أصبح ناضجًا في الخارج.

وأوضح خبير في القطاع أن ممارسات المؤسسات المالية الأجنبية تكشف عن اتجاهين رئيسيين: الأول هو أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتجه من “تحسين العمليات الداخلية” إلى “خلق القيمة الخارجية”، وتدخل مباشرة في تقديم النصائح الاستثمارية، وتصميم المنتجات. والثاني هو أن المؤسسات الرائدة تستفيد من حواجز البيانات عالية الجودة (مثل بيانات المعاملات، والأبحاث العميقة) لتدريب نماذج متخصصة، وبناء حواجز تنافسية جديدة يصعب تكرارها. بالمقابل، لا تزال المؤسسات المالية المحلية لديها مجال كبير للتطوير في استخدام الذكاء الاصطناعي لدفع قرارات الاستثمار، وتقديم خدمات استشارية ذكية عميقة، وهو ما قد يمثل تحديًا مستقبليًا.

عقبات المستقبل: إدارة البيانات، وهم النماذج، ونقص المواهب

بعيدًا عن تطبيقات الاحتيال الذكي وخدمة العملاء، يحرص القطاع المالي على دفع الذكاء الاصطناعي نحو مجالات أكثر حساسية، بهدف فتح آفاق جديدة، وتمكين الذكاء الاصطناعي من أن يلعب دور “المحلل” أو حتى “المتخذ للقرارات الأولية” في أنشطة مالية أكثر تعقيدًا.

علم مراسل الجريدة أن، في مجال تحليل الرأي السوقي والتنبيه المبكر، بدأت بعض المؤسسات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التقاط وتحليل الأخبار، والتقارير البحثية، ووسائل التواصل الاجتماعي، وحتى الصور الفضائية، بشكل لحظي، بهدف اكتشاف إشارات المخاطر المحتملة التي قد تؤثر على السوق أو الشركات. على سبيل المثال، منصة “العقل الشرقي” التابعة لبنك الشرق، يمكنها معالجة حوالي 70 ألف خبر يوميًا، وتحديد الكيانات، وتصنيف الأخبار السلبية تلقائيًا.

وفي إدارة المخاطر بعد القرض، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة المخاطر بشكل مستمر وآلي على القروض القائمة. من خلال تحليل البيانات التشغيلية، والمعلومات القضائية، والتغيرات في الرأي العام، يمكن للنماذج إصدار تنبيهات مبكرة عن المخاطر المحتملة، وتحويل إدارة المخاطر من رد الفعل إلى إدارة استباقية. بعض البنوك بدأت أيضًا في استخدام نماذج كبيرة للمساعدة في إعداد تقارير المراجعة بعد القرض، مما يقلل بشكل كبير من وقت إعداد التقارير.

أما في قلب عمليات التداول والاستثمار، فهناك استكشافات أكثر ثورية. ففي مجال الاستثمار الكمي، بالإضافة إلى تحسين استراتيجيات التداول الحالية، يتم تطوير “متداول افتراضي” يتعلم ذاتيًا بنية السوق، وينفذ أوامر تداول جزئية بشكل مستقل. ووفقًا للتقارير، أطلقت جي بي مورغان منصة تداول كمي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تدعم التداول عالي التردد، وتدمج استراتيجيات متعددة. وفي عمليات التداول للعملاء (مثل الفوركس، والمشتقات)، يُبحث في استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم أفضل عروض الأسعار، واستراتيجيات التحوط في الوقت الحقيقي.

ومع ذلك، رغم الآفاق الواسعة، لا تزال تطبيقات الذكاء الاصطناعي العميقة في المجال المالي تواجه قيودًا، منها إدارة البيانات، وهم النماذج، ونقص المواهب المتخصصة.

أولاً، مشكلة إدارة البيانات. فالمعرفة أن البيانات عالية الجودة وموحدة هي “وقود” الذكاء الاصطناعي، لكن البيانات المالية تتعلق بخصوصية عالية وسرية تجارية، وغالبًا ما تكون موزعة عبر أقسام مختلفة، مما يخلق “جزر بيانات”. وأشار خبراء من شركة KPMG إلى أن المؤسسات المالية تواجه تحديات في تنسيق البيانات المتنوعة، وتسهيل تدفق البيانات داخليًا.

ثانيًا، وهم النماذج الكبيرة ومخاطر الاعتمادية. فمشاكل “وهم النماذج” في نماذج اللغة الكبيرة، تمثل خطرًا قاتلاً في قرارات مالية تتطلب دقة صفر. وأوضح باحث من بنك البريد الصيني أن ظهور وهم النماذج في إدارة المخاطر قد يؤدي إلى عدم فهم المنطق المخاطر بشكل صحيح، مما يصعب اتخاذ إجراءات مناسبة.

ثالثًا، نقص المواهب المتخصصة في التداخل بين الأعمال المالية المعقدة والخوارزميات، مع وجود تباين عميق بين ثقافة المؤسسات المصرفية التقليدية، التي تركز على الحذر والهرمية، وبين متطلبات الذكاء الاصطناعي من تطوير سريع، وتجربة أخطاء، ومرونة.

وختامًا، يلخص خبير في القطاع أن مستقبل المنافسة في القطاع المالي سيكون في “نظام بيئي متكامل يضم التقنية، البيانات، الحوكمة، والمواهب”. فقط المؤسسات التي تبني أصول بيانات عالية الجودة، وتؤسس إطار حوكمة موثوق، وتنجح في تحويل تنظيمها وثقافتها، ستتمكن من الفوز في هذه الثورة العميقة لـ"الذكاء الرقمي".

إخلاء مسؤولية: محتوى هذه المقالة وبياناتها للاستخدام فقط كمرجع، ولا تشكل نصيحة استثمارية، ويجب التحقق منها قبل الاستخدام. يتحمل المستخدم مسؤولية المخاطر.

الخبر الاقتصادي اليومي