مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دينيس كيتلر هو رئيس قسم استراتيجية البيانات وعلوم البيانات العالمية في وورلدباي.

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

قراءة من قبل التنفيذيين في جي بي مورغان، كوين بيس، بلاك روك، كلارنا والمزيد

إذا كنت تتابع صناعة الخدمات المالية، فاعلم شيئًا واحدًا بالتأكيد: الذكاء الاصطناعي لم يعد مفهومًا مستقبليًا—إنه هنا، ويغير كل شيء. لكن بينما تبدو فكرة ثورة الذكاء الاصطناعي على المدفوعات مثيرة، لم تكن الرحلة خالية من العقبات.

لقد ارتفع اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال السنوات القليلة الماضية، خاصة بعد أن أجبر الوباء المؤسسات المالية على إعادة التفكير في كيفية عملها. الأرقام لا تكذب. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. جميع البنوك وشركات التأمين ومعالجات المدفوعات تغوص بكل طاقتها في بركة الذكاء الاصطناعي، حريصة على تبسيط العمليات، وتعزيز اكتشاف الاحتيال، وخلق تجارب عملاء مخصصة للغاية.

لكن إليك المشكلة: على الرغم من كل إمكانياته، فإن دمج الذكاء الاصطناعي لا يخلو من بعض الصداع. أدركت العديد من الشركات أن بياناتها—وهي الأساس الحقيقي للذكاء الاصطناعي—غالبًا ما تكون محبوسة في أنظمة قديمة، ومجزأة عبر الأقسام، أو ببساطة فوضوية. وحتى عندما تكون البيانات في حالة جيدة، هناك المسألة الصعبة المتمثلة في ضمان الامتثال لمجموعة من اللوائح التي تتغير باستمرار.

إضافة إلى ذلك، فإن المجرمين الإلكترونيين يزدادون ذكاءً، وفجأة، يصبح بناء نظام دفع قوي يعتمد على الذكاء الاصطناعي وكأنه محاولة تجميع لغز تقني عالي بينما تتغير القطع باستمرار. ومع ذلك، على الرغم من كل العقبات، فإن الشركات تواصل التقدم.

في العام الماضي فقط، أبلغت عمالقة مثل جي بي مورغان تشيس عن زيادة في الإنتاجية تصل إلى 20% بفضل مساعدين برمجيين للذكاء الاصطناعي، بينما تعاونت NatWest مع OpenAI لتعزيز الوقاية من الاحتيال، وهو خطوة حاسمة بالنظر إلى أن المملكة المتحدة خسرت 570 مليون جنيه إسترليني بسبب الاحتيال في المدفوعات في أوائل 2024. وليس الأمر مقتصرًا على الشركات الكبرى فقط. المؤسسات المالية الصغيرة أيضًا تستفيد من الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتقديم تجارب عملاء أفضل.

يؤدي الأتمتة الآن الجزء الأكبر من العمل الشاق، مما يتيح للخبراء البشريين أن يتصرفوا كمستشارين استراتيجيين أكثر من مجرد معالجي خلفية. السؤال هو: كيف يمكن للشركات استغلال قوة الذكاء الاصطناعي دون أن تغرق في مشاكل البيانات، أو الأنظمة القديمة، أو الروتين التنظيمي المرهق؟

هذا بالضبط ما أردنا معرفته. لذلك، تواصلنا مع خبير كان في قلب حلول المدفوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من عقد من الزمن. من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة اكتشاف الاحتيال، تمتد خبرة دينيس كيتلر عبر كامل منظومة المدفوعات. ولنقل فقط، أن رؤاه ملهمة للغاية.

في الحوار التالي، ستسمع مباشرة عن أكبر التحديات والفرص التي تواجه الشركات.

س: هل يمكنك أن تشاركنا قليلاً عن مسيرتك المهنية وكيف طورت خبرتك في التكنولوجيا المالية وحلول الدفع؟

د: بعد إكمال دراستي الجامعية والدراسات العليا في الرياضيات، انتقلت إلى مجال تحليل البيانات والتوقعات التحليلية. كان تركيزي الأولي على الرؤى التنبئية والأتمتة.

قبل حوالي 13 عامًا، دخلت قطاع الخدمات المالية، حاملاً خبرة واسعة وانضباطًا في البيانات والذكاء الاصطناعي. بدأت بتطبيق هذه الخبرة في مجالات مثل الفوترة، والتسوية، وتحسين المدفوعات، وتجربة العملاء.

على الرغم من أنني لم أكن أمتلك خلفية في المدفوعات في ذلك الوقت، إلا أنني استثمرت خبرتي السابقة في البيع بالتجزئة وإصدار الائتمان، بالإضافة إلى مهاراتي في الخوارزميات والذكاء الاصطناعي، لدفع القيمة بشكل فعال لـ وورلدباي.

س: ما هي بعض التغييرات الأهم التي شهدتها في صناعة المدفوعات على مر السنين، خاصة مع صعود الذكاء الاصطناعي؟

د: التغييرات الثلاثة الكبرى التي تتبادر إلى ذهني هي الانتشار، والتسريع، والتعقيد. بينما الذكاء الاصطناعي ليس مفهومًا جديدًا، إلا أن انتشاره زاد بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على فرق معينة ذات خبرة متخصصة. اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا لشريحة أوسع من الأفراد والفرق، مما أدى إلى تسريع تطبيقه وتقليل الوقت للوصول إلى السوق. بالإضافة إلى ذلك، تطور مستوى تعقيد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. المهام التي كانت غير ممكنة قبل عقد من الزمن، أو حتى قبل خمس سنوات، أصبحت الآن ممكنة بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية.

س: دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية يأتي مع فرص وتحديات. من خبرتك، ما هي أكبر العقبات التي تواجهها الشركات عند اعتماد حلول الدفع المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

د: من خبرتي، أكبر العقبات الثلاثة في دمج واعتماد حلول الدفع المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي:

2. التحدي الأساسي هو **معالجة البيانات**. كثيرون يغفلون أهمية البيانات في استغلال الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل الخدمات المالية مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات معزولة، وتأتي بصيغ مختلفة، وتفتقر إلى تعريفات موحدة. إدارة جودة هذه البيانات، وفهمها بشكل صحيح، ودمجها بشكل فعال يمثل تحديًا كبيرًا.
4. من منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، تحدٍ كبير هو **دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة**. هذا يتطلب تعديلات تقنية، بالإضافة إلى تحول ثقافي داخل المؤسسات لتبني التقنيات الجديدة.
6. التحدي الأخير هو التنقل في المشهد التنظيمي العالمي وضمان **خصوصية البيانات**. مع استخدام الشركات للبيانات، يجب أن تضمن وجود ضوابط خصوصية قوية، وإدارة مخاطر النماذج، وشفافية النماذج للامتثال للوائح وبناء الثقة مع أصحاب المصلحة.

س: لقد كان اكتشاف الاحتيال أحد المجالات الرئيسية التي أحدث فيها الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا. ما هي التطورات التي رأيتها في الوقاية من الاحتيال، وما هي التحديات التي لا تزال بحاجة إلى معالجة؟

د: كانت حلول الاحتيال واحدة من أكثر المستفيدين من تقدم الذكاء الاصطناعي. أحد أكبر التحسينات التي أدت إلى تحسين اكتشاف الاحتيال هو في حل الكيانات والقدرة على ربط الأجهزة، والحسابات، والمعاملات، وغيرها من المصادر المختلفة للمعلومات بشكل أوضح لإنشاء صورة أكثر دقة وشمولية للعلاقات والنشاط المرتبط.

بالإضافة إلى ذلك، زاد بشكل كبير القدرة على التكيف مع الاتجاهات الاحتيالية في الوقت الحقيقي. يتيح الذكاء الاصطناعي التكيف السريع مع الاتجاهات الناشئة، مما يسمح بالتدخل في الوقت المناسب في النشاط الاحتيالي المحتمل.

وأخيرًا، عزز الذكاء الاصطناعي بشكل كبير دقة أنظمة اكتشاف الاحتيال من خلال تقليل الاحتكاك وتقليل كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. هذا التحسين ضروري لأنه يضمن معالجة المعاملات الشرعية بسلاسة وفعالية في التعرف على الاحتيال.

الكثير من التحديات في اكتشاف الاحتيال مشابهة لتلك التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل عام. على سبيل المثال، على الرغم من التقدم، لا تزال التحديات قائمة في ضمان جودة البيانات العالية، والتكامل السلس عبر الأنظمة والمنصات المختلفة. يمكن أن تؤدي سوء جودة البيانات إلى نتائج غير دقيقة في اكتشاف الاحتيال.

وأخيرًا، بينما يحسن الذكاء الاصطناعي أداء أنظمة اكتشاف الاحتيال، فإنه في الوقت ذاته يزيد من تعقيد المجرمين الإلكترونيين.

س: تتطور تقنيات الدفع المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كيف ترى دور المهنيين الماليين يتغير مع استمرار أتمتة وتبسيط عمليات الدفع بواسطة الذكاء الاصطناعي؟

د: بينما يعزز الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه يغير أيضًا دور المهني في مجال الدفع. على سبيل المثال، يتيح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد أتمتة المهام التشغيلية، مما يمكننا من التركيز أكثر على تفسير البيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الاستراتيجي.

وبشكل خاص، تتيح لنا هذه الأتمتة أن نتصرف بشكل أكثر كالمترجمين لعملائنا وأصحاب المصلحة. يتيح لنا الذكاء الاصطناعي أن نلعب دورًا استشاريًا أكثر، مما يحسن تجربة العميل. كمستحوذ على عمليات الاستحواذ، على سبيل المثال، نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين جميع جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يتيح لنا أيضًا أن نتصرف كمستشار استراتيجي أكثر تركيزًا وهدفًا.

س: الخصوصية البيانات والمخاوف الأخلاقية في صدارة اعتماد الذكاء الاصطناعي في البنوك والمدفوعات. كيف تتعامل مع موازنة الابتكار مع تطبيق مسؤول للذكاء الاصطناعي؟

د: لا أعتقد بشكل أساسي أن هناك حاجة إلى توازن بين التركيز على الابتكار وأن نكون مسؤولين في تطبيق الذكاء الاصطناعي.

فهذه الأفكار ليست متعارضة، ولا يجب أن يؤثر أحدها سلبًا على الآخر. في الواقع، أؤمن بشدة أن الحوكمة السليمة بما يشمل السياسات، والضوابط، والإشراف، تعمل بالفعل كمسرع للابتكار. في خبرتي، تتيح السياسات الواضحة، والإرشادات، والعمليات للمطورين أن يستكشفوا ويبتكروا بحرية وأمان بثقة.

نقص الوضوح أو ضعف أطر الحوكمة يؤدي إلى عدم اليقين لدى المطورين، ويبطئ عملية التطوير، ويعيق الابتكار.

س: بالنظر إلى المستقبل، ما هي أكثر الاتجاهات إثارة في الذكاء الاصطناعي والمدفوعات التي تعتقد أنها ستشكل مستقبل الصناعة خلال الخمس إلى العشر سنوات القادمة؟

د: كما ذكرت سابقًا، سيستمر الذكاء الاصطناعي في تحسين فاعلية أنظمة الدفع والنقاط الحاسمة لاتخاذ القرار: اكتشاف الاحتيال، وتحسين معدل التفويض، والتدقيق المتقدم للعملاء (CDD) ومعرفة عميلك (KYC)، وغيرها.

كما سيستمر في تشكيل دور المهنيين في المدفوعات عند مساعدة التجار وتجار التجزئة في تحديد استراتيجيات الدفع الخاصة بهم. على سبيل المثال، يمكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يتيح تخصيصًا أكبر ونتائج دفع محسنة، بالإضافة إلى تقديم رؤى فريدة يمكن أن تؤدي جميعها إلى تحسين كبير في تجربة العميل.

بالإضافة إلى ذلك، أتوقع أن نرى تحسنًا وتسريعًا في التمويل المدمج، سواء من حيث التكامل السلس أو في القدرات الأساسية مثل الإقراض. وأخيرًا، نظرًا للضغوط التنظيمية والتحسينات في الذكاء الاصطناعي، أتوقع أن نرى مكاسب كبيرة في الشفافية.