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

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في جي بي مورغان، كوين بيس، بلاك روك، كلارنا والمزيد

في افتتاحية هذا الأحد، نود في FinTech Weekly أن نشارككم قطعة مهمة من البحث التي لفتت انتباهنا من قبل الكومنولث، وهي منظمة غير ربحية وطنية ملتزمة ببناء الأمان المالي والفرص للأشخاص الضعفاء ماليًا من خلال الابتكار والشراكات.

تهدف مبادرتهم التقنية الناشئة للجميع (ETA) إلى الكشف عن كيفية تصميم الذكاء الاصطناعي لخدمة الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMI) بشكل حقيقي، وهو فئة غالبًا ما تُغفل في التقدم التكنولوجي.

لقد تم الاعتراف على نطاق واسع بإمكانات الذكاء الاصطناعي، خاصة الذكاء الاصطناعي الحواري، لإعادة تشكيل الخدمات المالية. التحدي الحقيقي يكمن في ما إذا كانت هذه الأنظمة يمكنها تقديم دعم عملي وموثوق للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط بدلاً من مجرد خدمة المستخدمين ذوي الدخل الأعلى والمتمرسين تقنيًا. المشكلة ليست فقط في الوصول، بل في تصميم أدوات تلبي احتياجات من تم تركهم خلف الركب من قبل التقدم التكنولوجي.

فهم المخاطر

لقد استمرت الفوارق في التقدم التكنولوجي والوصول إليها عبر التاريخ. الأنظمة الذكية، خاصة تلك الموجهة للخدمات المالية، غالبًا ما تستهدف احتياجات المستخدمين ذوي الدخل الأعلى. الأدوات المصممة لتعزيز الراحة لفئة معينة غالبًا ما تفشل في الترجمة بشكل فعال إلى فئات أخرى.

تُظهر بيانات بحث الكومنولث بوضوح هذا الانقسام. في عام 2023، أفاد حوالي 30% من البالغين في الولايات المتحدة باستخدام الذكاء الاصطناعي، لكن جزءًا صغيرًا من تلك المجموعة ينتمي إلى الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط. يعكس هذا الفجوة مشكلة أعمق: غالبًا ما تُطوّر أدوات الذكاء الاصطناعي دون النظر بشكل كامل إلى الاحتياجات والمخاوف الخاصة للأشخاص ذوي الدخل المنخفض والمتوسط. قد تقدم الأنظمة قدرات متطورة، لكنها تفتقر إلى الصلة حيثما يكون الأمر أكثر أهمية.

أظهر الحماس حول نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، التي أُطلقت في 2022، إمكانات هذه الأنظمة في تقديم إرشادات مالية قابلة للتوسع وشخصية. ومع ذلك، فإن الأدوات تستهدف بشكل رئيسي المستخدمين الذين يمتلكون موارد مالية أو يتقنون التكنولوجيا. لم يتحول حماس المطورين والشركات بعد إلى حلول عملية وفعالة للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط.

بناء الثقة ومعالجة المخاوف الحقيقية

لا تزال الثقة عاملاً حاسمًا في مدى تقبل فئات الدخل المنخفض والمتوسط للأنظمة الذكية. بالنسبة للعديد من المستخدمين، ليست أنظمة الذكاء الاصطناعي مجرد أدوات تكنولوجية؛ إنها خدمات يجب أن تظهر قيمة حقيقية مع ضمان الخصوصية والأمان. تظل المخاوف بشأن أمان البيانات والخصوصية عقبات كبيرة أمام الاعتماد.

وفقًا لبحث الكومنولث، 63% من المستخدمين يقلقون بشأن أمان الذكاء الاصطناعي، و53% يقلقون بشأن الخصوصية. تعكس هذه المخاوف شكوكًا أوسع تجاه التقنيات التي تبدو غازية أكثر منها داعمة. غالبًا ما تعد أدوات الذكاء الاصطناعي بالراحة، لكنها تفشل في إظهار كيف ستقوم بحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين.

من المثير للاهتمام أن العديد من مستخدمي الدخل المنخفض والمتوسط لا يرون الدردشات الآلية على أنها “ذكاء اصطناعي”. يرونها أدوات مصممة لأداء مهام محددة مثل دفع الفواتير، والتحقق من الرصيد، أو حل المشكلات البسيطة. هذه النظرة توفر رؤى قيمة للمطورين: الناس ليسوا بالضرورة مهتمين بالذكاء الاصطناعي كمفهوم، بل بالأدوات العملية التي تلبي احتياجاتهم دون تعقيد غير ضروري.

يتم بناء الثقة من خلال الاتساق والوضوح. يجب أن تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي خدمات موثوقة وشفافة تحترم خصوصية المستخدمين وتمكنهم دون أن تبدو استغلالية. تثبت الأدوات الفعالة قيمتها من خلال نتائج عملية وقابلة للقياس.

ما الذي يريده مستخدمو الدخل المنخفض والمتوسط فعلاً

يقدم بحث الكومنولث رؤى مهمة حول ما تبحث عنه الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط حقًا. إنهم يبحثون عن أدوات تقدم مساعدة عملية للتحديات المالية الواقعية، وليس تكنولوجيا متطورة لذاتها.

أكثر المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فيها فرقًا تشمل الميزانية، وبناء الائتمان، ومعالجة المدفوعات. هذه المجالات ليست براقة، لكنها ضرورية لتحقيق الاستقرار المالي. تشير اختبارات ميدانية من الكومنولث إلى أن المستخدمين يفضلون أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقدم إرشادات مباشرة وخالية من الأحكام تركز على سهولة الاستخدام والوصول.

غالبًا ما يصاحب عدم الأمان المالي شعور بالخجل والقلق، مما يصعب طلب المساعدة. من المحتمل أن تحظى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لتقديم إرشادات دون جعل المستخدمين يشعرون بأنهم مراقَبون أو محكوم عليهم، بقبول أكبر. إن بناء العملية والتعاطف في بنية هذه الأدوات أمر ضروري.

إمكانات وحدود الذكاء الاصطناعي التوليدي

يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانات كبيرة لتعزيز الخدمات المالية. قدرته على تقديم إرشادات شخصية ورؤى في الوقت الحقيقي يمكن أن يعيد تشكيل كيفية تفاعل الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط مع الأنظمة المالية. ومع ذلك، تظل المخاوف العملية بشأن الدقة، والخصوصية، والتعقيد عقبات مهمة.

بالنسبة للعديد من مستخدمي الدخل المنخفض والمتوسط، لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي يبدو غير موثوق به. القدرة على تحويل الدردشات الآلية من أدوات للإجابة على الأسئلة البسيطة إلى أدلة مالية شاملة واعدة، لكنها تتطلب أداءً ثابتًا وموثوقًا. الأنظمة المصممة لفهم الظروف الفردية وتقديم نصائح مخصصة ستحدث على الأرجح أكبر تأثير.

أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فرقًا: الفوائد العامة وأدوات العمل

تسلط أبحاث الكومنولث الضوء أيضًا على مجالات يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن فيها الشمول المالي بشكل كبير. لا تزال أنظمة الفوائد العامة معقدة وصعبة التصفح. يُقدّر أن مليار دولار $140 من المساعدات الحكومية لا يُطالب بها سنويًا بسبب الحواجز البيروقراطية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التي تسرع عمليات التحقق من الأهلية وتبسط عمليات التقديم أن تحسن الوصول لملايين الأفراد.

يمكن أيضًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعزز أدوات التمويل في مكان العمل. يمكن للشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي الحواري في بنيتها التحتية للموارد البشرية أن تساعد الموظفين على الوصول إلى موارد تتراوح بين خطط التقاعد وبرامج الادخار الطارئة. القدرة على تقديم إرشادات واضحة وشخصية حول الفوائد المتاحة يمكن أن تعزز الثقافة المالية والرفاهية عبر القوى العاملة بأكملها.

المضي قدمًا بنية واعية

تكشف نتائج أبحاث الكومنولث عن حقيقة أساسية: إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تفيد الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط بشكل حقيقي ليس مجرد تحدٍ تكنولوجي، بل هو مسألة تصميم أخلاقي. يجب بناء أدوات فعالة مع فهم حقيقي لاحتياجات من تم استبعادهم تاريخيًا من التقدم التكنولوجي.

التقنية موجودة. ما يتبقى هو تحدي بناء أدوات موثوقة وشاملة وقادرة على تلبية الاحتياجات الخاصة للأشخاص الذين من المفترض أن تخدمهم. سيكون الإمكان الحقيقي للذكاء الاصطناعي فقط عندما يعمل فعلاً للجميع.