a16z: الامتثال موجود في كل مكان، وفرص كبيرة في مسار الذكاء الاصطناعي

المؤلف: جيمس دا كوستا، أنجيلا سترينج؛ المصدر: a16z؛ الترجمة: شو، كوينز فاينانشال

على مدى العشرين عامًا الماضية، كانت أسرع المهن نموًا في الولايات المتحدة هي مهنة تجميل الأظافر والمعالجين القدمين.

وتليها مباشرةً، مُختصو الامتثال.****

حجم أعمال الامتثال يتجاوز بكثير ما يتصوره الجمهور. كل تدفق مالي للشركات، سواء كان دخولًا أو خروجًا، يقع ضمن نطاق الرقابة والامتثال: دفع الرواتب يتطلب الالتزام بالقوانين ذات الصلة، والإبلاغ عن الإيرادات يجب أن يتوافق مع متطلبات الضرائب، وتحويل الأموال يتطلب تنفيذ قواعد الدفع ومكافحة غسيل الأموال، والتحقق من هوية العملاء نظام. في الصناعات ذات الرقابة الصارمة، حتى طرق التواصل مع العملاء وتواترها يُدرج ضمن إدارة الامتثال.

حاليًا، يوجد أكثر من 400 ألف مختص امتثال في الولايات المتحدة، وتجاوزت نفقات الموارد البشرية السنوية ذات الصلة 40 مليار دولار، كما أن استشارات الامتثال والتعهيد وغيرها من الوظائف المساندة ستضيف مئات المليارات من الدولارات كمصاريف إضافية. فقط في القطاع المصرفي، بين عامي 2010 و2014، تجاوز عدد الأحكام التنظيمية الجديدة في الجزء 12 من "اللوائح الفيدرالية" (البنوك والأعمال المصرفية) تلك الموجودة في جميع محتوياتها عام 1980.

على الرغم من الطلب الكبير في السوق، إلا أن عرض المواهب في مجال الامتثال يظل ضيقًا. تتوقع إدارة العمل الأمريكية أن يتجاوز الفجوة في هذا المجال 33,300 وظيفة سنويًا خلال العقد القادم. الوضع الحالي يزيد من أزمة المواهب: 87% من المبتدئين في هذا المجال يختارون الاستقالة، مع معدل دوران سنوي يتجاوز 20%، مما يدفع المؤسسات إلى دائرة مستمرة من التوظيف وفقدان الخبرات.

مع تزايد تعقيد بيئة الأعمال العالمية، تتزايد أيضًا متطلبات القوانين واللوائح التي تواجهها الشركات، لكن طرق التعامل معها تظل محدودة: الاعتماد فقط على زيادة الموارد البشرية لحل المشكلة.

لكن، ثبت أن تراكم الموارد البشرية لا يحقق النتائج المرجوة. على سبيل المثال، بنك TD الأمريكي فرض عليه غرامة بقيمة 3 مليارات دولار في 2024 لعدم قدرته على مراقبة 92% من معاملاته بشكل فعال. منذ 2018، جمع البنك ما يصل إلى 70,000 تنبيه مخاطر، ولم يتم التعامل معها بشكل مناسب في الوقت المناسب.

وليس بنك TD هو الحالة الوحيدة. خلال العقد الماضي، شهدت جميع المؤسسات المالية الكبرى تقريبًا توسعًا مستمرًا في حجم فرق العمل، وتراكم الأعمال بشكل متزايد، ولا تزال تعتمد بشكل كبير على العمليات اليدوية، مما يصعب تحسين الوضع حتى الآن.

العمل في الامتثال هو عمل ممل ومعقد: العمليات طويلة، بيروقراطية بشكل كبير، وتعتمد بشكل كبير على المواد الورقية، مما يجعل العمل اليدوي هو السائد، وتكاليف العمالة مرتفعة جدًا. هذه المشكلات القديمة والجمود الصناعي جعلت من مجال الامتثال دائمًا "ميدان معركة" للشركات الناشئة.

لماذا تتغير الصورة الآن؟

1. التحول التكنولوجي: من "مجرد اختبار" إلى "موثوق به"

إذا كانت منتج معين يستخدم بشكل محدود، فإن سوقه محدود جدًا؛ لكن عندما يتم تطويره بشكل مثالي، يمكن أن يتضاعف حجمه مئات المرات. مجال الامتثال هو كذلك: منتج بدقة تصل إلى 90% لا يفي دائمًا بالمتطلبات.

معالجة الوثائق هي أحد الركائز الأساسية لعمل الامتثال، وهو مثال واضح. تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ظهرت منذ عقود، ويمكنها بشكل أساسي التعرف على النصوص. لكن في سيناريوهات مثل مراجعة قروض الإسكان، أو دخول الشركات، أو فحوصات مطالبات التأمين، "الاعتماد على التقنية" غير كافٍ. الآن، نماذج اللغة البصرية (VLM) لا تكتفي بالتعرف على المحتوى، بل تفهم السياق العام للوثيقة، مما يقلل بشكل كبير من الأخطاء، وتبدأ الشركات في تطبيق هذه التقنيات بكميات كبيرة وتوقيع اتفاقيات تعاون. هذا ليس مجرد تحسين تقني بسيط، بل قفزة نوعية: من "مجرد اختبار تجريبي" إلى "ثقة كاملة في العمليات الأساسية".

بالإضافة إلى ذلك، الذكاء الاصطناعي يمتلك قدرات قوية متعددة: أولًا، يمكنه قراءة واستخراج المعلومات من الوثائق بدقة تقارب البشر، وإجراء التحليل المنطقي، سواء كانت وثائق تسجيل الشركات، أو البيانات المالية، أو ملفات تنظيمية تصل إلى 400 صفحة بصيغة PDF، ويمكن معالجتها بكفاءة. ثانيًا، يمكن لوكيل العمليات الذكي أن يتفاعل مع أنظمة قديمة كما لو كان إنسانًا، دون الحاجة لتطوير واجهات برمجة جديدة، أو الانتظار شهورًا لدمج الأنظمة. ثالثًا، يدعم تنفيذ المهام عبر سلاسل طويلة من العمليات، حيث يمكن للوكيل الذكي إدارة سير العمل من البداية للنهاية: استرجاع البيانات، التحقق من قواعد البيانات، تمييز الحالات غير الاعتيادية، إعداد وتقديم التقارير، وليس فقط المساعدة في جزء معين.

في المجال القانوني، تتنوع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، وتزداد دقتها، مما يجعل الفرق القانونية تتجرأ أخيرًا على تبني الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. حاليًا، تحقق العديد من نماذج اللغة الكبيرة نتائج تتراوح بين 80% و100% في مجموعة الاختبارات القانونية LegalBench التي تتضمن 162 مهمة استنتاج قانوني. وهذا مهم جدًا لعمل الامتثال، لأن جوهره هو تطبيق المنطق القانوني ضمن قيود الأعمال، حيث تتطابق المهام الأساسية مع سيناريوهات قانونية: دراسة النصوص التنظيمية، تطبيق القواعد على الحالات الواقعية، التعرف على الحالات غير الاعتيادية، وتحديد البنود الغامضة.

2. دورة المبيعات: من بطيئة إلى سريعة

اليوم، المخاطر الناتجة عن عدم تحديث نظام الامتثال تفوق لأول مرة مخاطر التحول والتغيير نفسه. لطالما اعتمدت الشركات الخاضعة للرقابة على أدوات إدارة المخاطر والحوكمة (GRC) القديمة ذات العمليات المعقدة، والتي كانت ضعيفة في الاستقرار. ذلك لأن عملية نقل الأنظمة كانت تواجه مقاومة كبيرة، وإذا حدثت أخطاء في التدقيق، كانت التكاليف عالية جدًا؛ لذلك، كان الحفاظ على الوضع الراهن، أو الاعتماد على أنظمة "مناسبة بشكل كافٍ"، هو الخيار الأكثر أمانًا.

لكن، الذكاء الاصطناعي قلب المعادلة تمامًا. لم تعد إدارة الامتثال مجرد مركز تكلفة، بل أصبحت أداة لزيادة الإيرادات. في قطاع الخدمات المالية، تحسين كفاءة التحقق من هوية العملاء (KYC/B) يقلل من مدة فتح الحسابات، ويخفض معدل فقدان العملاء، ويساعد الشركات على تحقيق إيرادات أسرع. بعد تحسين مراقبة مكافحة غسيل الأموال، انخفض معدل الإنذارات الكاذبة، مما يقلل من احتمال وضع علامات خاطئة على العملاء الطبيعيين، ويحافظ على علاقات العملاء. مراجعة المحتوى التسويقي أصبحت أسرع، والإعلانات تصل للمستخدمين بشكل أسرع.

وهذا يعيد تشكيل منطق المنافسة في السوق: الشركات التي تنجح في التحول الرقمي للامتثال لن تقلل فقط التكاليف، بل ستستحوذ على عملاء لا يمكن للمنافسين البطيئين استبقائهم. المنافسة الحالية ليست حول تقنية الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها، بل حول قدرة الشركات على التنافس باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي.

علاوة على ذلك، مع توقع أن تصبح الوكلاء الذكيون قريبًا المهيمنين على العمليات على الإنترنت، تظهر نوع من المخاطر الجديدة. أنظمة الامتثال التقليدية تعتمد على العنصر البشري في التصميم. عندما يتحول طرف المعاملة إلى وكيل ذكي مستقل، نحتاج إلى حلول جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، للتحقق من الهوية، وتقييم نوايا السلوك، وتحديد المسؤولية.

هذه التغييرات تعني أن أقسام الامتثال التي كانت تعتمد سابقًا على عدم شراء برامج متخصصة، بدأت الآن تتبنى أدوات رقمية بشكل نشط.

مكونات نظام الامتثال الثلاثة

جميع الشركات الخاضعة للرقابة تعتمد على ثلاثة مكونات رئيسية لعمل الامتثال:

• القواعد التنظيمية: تتضمن القوانين الخارجية، والسياسات الداخلية، والكثير من التفسيرات والربط بينهما.

• الأنظمة البرمجية: تُحول القواعد إلى برامج، وتشمل منصات GRC، وأنظمة إدارة القضايا، وأدوات فحص العقوبات، والبرامج الأوتوماتيكية التي تربط بين الأنظمة المختلفة. هذه الأنظمة غالبًا ما تعاني من ضعف الاستقرار.

• الكوادر التنفيذية: تتبع القواعد لتشغيل البرامج، وتقوم بمراجعة الوثائق، وملء النماذج، والتحقق من البيانات، وإعداد التقارير.

العمل الأساسي في الامتثال يتطلب غالبًا استخراج المعلومات من الوثائق، والتحقق اليدوي من دقة البيانات أو وجود تناقضات، وإجراء مراقبة مستمرة (تكرار العمليات السابقة بشكل دوري).

كمثال، في قطاع البنوك، يُطلق على "تقرير الأنشطة المشبوهة" (SAR) حالة عملية: عندما يصدر نظام NICE Actimize إنذارًا عن معاملات غير طبيعية، تتدخل مختصة الامتثال، سارة، للتحقيق. تبدأ بتسجيل الدخول إلى النظام المصرفي المركزي، لاسترجاع تفاصيل المعاملة، ثم تتفقد البيانات من قواعد البيانات المستقلة، والأرشيف المشترك، للتحقق من هوية العميل، ومستندات فتح الحساب، وأدلة مصدر الأموال. ثم تقارن مع السياسات الداخلية، وتقرر ما إذا كانت المعاملة تستدعي تقديم تقرير أنشطة مشبوهة، وتكتب ملاحظاتها. وأخيرًا، تعود إلى نظام NICE وتنسخ المعلومات يدويًا من الأنظمة المختلفة، وتكتب التقرير.

كل خطوة من هذه يمكن أن تكون نقطة دخول لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة.

3. تحويل القواعد التنظيمية إلى كود

الجزء 12 من "اللوائح الفيدرالية" (الذي يشمل إدارة النقد، الاحتياطي الفيدرالي، مؤسسة التأمين على الودائع الفيدرالية، ويضم أكثر من 70 فصلًا)، إدارة تنظيم المالية، لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية، لجنة تداول السلع الآجلة، بالإضافة إلى السياسات المحلية المختلفة، تُنشر جميعها بصيغة PDF. سابقًا، كان الاعتماد على القراءة اليدوية، وفهم القوانين، وتحويلها إلى سياسات داخلية، مع متابعة التغييرات المستمرة.

لكن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل القواعد التنظيمية إلى كود قياسي، وتخزينها بشكل منظم، وتحديثها تلقائيًا، ويمكن لوكيل ذكي استدعاؤها وتنفيذها. على سبيل المثال، يمكن تفكيك ملف تنظيمي يتكون من 400 صفحة إلى قائمة من الالتزامات الامتثالية الواضحة، وتحقق منها بشكل تلقائي. لم تعد القواعد التنظيمية مجرد وثائق للقراءة اليدوية، بل أصبحت منطق برمجي يُنفذ بواسطة الأنظمة. هذا يغير شيئين: مراقبة الامتثال تصبح مستمرة على مدار الساعة، وتطبيق القوانين الجديدة على كامل المؤسسة يستغرق دقائق بدلًا من عدة أرباع السنة.

كمثال، في سيناريو حساب الرواتب في البرازيل، يُعد التحقق من التحديثات التنظيمية عملًا متكررًا: يزور المختص الموقع الحكومي، يطلع على التحديثات، ينظم البيانات في جداول، ويعيد حساب الرواتب يدويًا.

حالة عملية: قامت شركة Tako بتحويل قوانين العمل المعقدة في البرازيل (حيث يوجد أكثر من 10,000 نقابة، مع تغييرات قريبة من 900 بند سنويًا) إلى نظام ذكي. يمكن لهذا النظام، بناءً على ظروف الشركة، تدقيق الرواتب تلقائيًا وفقًا لشروط النقابات، والإجابة على استفسارات الموارد البشرية المعقدة باستخدام اللغة الطبيعية، والتحذير في الوقت الحقيقي قبل وقوع المخالفات.

2. استبدال الأنظمة القديمة بشكل كامل

العديد من منصات الامتثال وُجدت قبل عصر الحوسبة السحابية، وكانت تعتمد على النسخ واللصق اليدوي بين الأنظمة المختلفة، والتنقل بينها. هذا أدى إلى أن العمليات، رغم سلاستها في بعض الأدوات، تظل غير فعالة بشكل عام — حيث يصبح العنصر البشري هو الرابط بين الأنظمة. بالإضافة إلى ذلك، استبدال هذه الأنظمة التقليدية يتطلب سنوات من عمليات النقل، مع مخاطر وتكاليف عالية، وغالبًا ما يرفض كبار مسؤولي المخاطر الموافقة على المشاريع.

مع مرور الوقت، تراكمت على العديد من الشركات (خاصة البنوك) ديون تقنية لسنوات، وأصبحت عائقًا رئيسيًا أمام تطبيق الذكاء الاصطناعي.

اليوم، هناك ثلاث خيارات رئيسية للشركات للتحول باستخدام الذكاء الاصطناعي:

1. الاحتفاظ بالأنظمة القديمة، واستخدام بنية بدون واجهة (Headless): الاستمرار في استخدام الأنظمة الحالية كخلفية، مع بناء وكلاء ذكيين أو واجهات جديدة.

2. تطوير أنظمة بديلة بشكل مستقل: إعادة بناء الأنظمة الأساسية من الصفر، بما يشمل نماذج البيانات، ونظام الصلاحيات، وسير العمل، وواجهات الربط، ووظائف التدقيق.

3. شراء أنظمة ذكاء اصطناعي أصلية: الانتقال مباشرة إلى منصات جديدة مصممة خصيصًا للوكيل الذكي، والقراءة الآلية، وتنظيم العمليات.

إذا كانت الأنظمة الحالية تحتوي على البيانات الأساسية للامتثال، وتربط العديد من المصادر الداخلية والخارجية، وتحتفظ بخبرة سنوات من العمل، فغالبًا ما تفضل الشركات الخيار الأول، لأسباب تتعلق بالمخاطر. لكن، هذا يضعها في موقف سلبي: إذ أن المنافسين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لخفض التكاليف وزيادة الإيرادات، ومع وجود أنظمة قديمة، يصعب نشر أدوات أساسية مثل الوكيل الصوتي (الذي يحتاج إلى قراءة برامج قديمة من التسعينيات).

اليوم، استبدال الأنظمة التقليدية ليس فقط ممكنًا، بل ضرورة لإطلاق قيمة الذكاء الاصطناعي. الأنظمة القديمة تعتمد على العمليات اليدوية، وتتميز بعزلة البيانات، وصعوبة الوصول إليها، وبرمجة القواعد بشكل ثابت، وتحديث بطيء، وسير عمل يعتمد على المعالجة الجماعية، ويصعب تفعيلها بشكل فوري. جميع الأنظمة المصرفية القديمة الرائدة، مثل نظام Jack Henry، ومنصة مراقبة المعاملات NICE Actimize، ونظام مراقبة سلوك الموظفين Smarsh، تعاني من هذه المشاكل.

حالة عملية:

• Valon (خدمة الرهن العقاري): أنشأت الشركة نظامًا من الصفر، وأظهرت أن استخدام البرمجيات يمكن أن يرفع هامش الربح من توازن مالي إلى أكثر من 60%. حولت العمليات المعقدة للخدمات اللاحقة إلى نظام تشغيل أصلي يُسمى ValonOS — نظام تشغيل ذكي، يستخدم عمليات موحدة، وسجلات قابلة للتدقيق، وبرمجة مرنة، ليحل محل أكثر من 25 نظامًا قديمًا مستقلًا. الآن، يُستخدم هذا النظام بشكل تجاري، ويخدم صناعة الرهن العقاري التي تتجاوز قيمتها تريليونات الدولارات؛ وكلما زاد عدد العملاء، زادت قوة تأثير البيانات، وتطورت قدرات الوكيل الذكي بشكل مستمر.

• Vesta (إقراض الرهن العقاري): يدمج متطلبات الامتثال الأمريكية (بما يشمل TRID، HMDA، وغيرها)، ومتطلبات الولايات الأمريكية الخمسين، مع متطلبات الوكالات الفيدرالية والمحلية، ويقوم بتحديث القواعد عبر تحديث الكود فقط، دون الحاجة لتنفيذ عمليات واسعة على مستوى الشركات. يمكن لمؤسسات الإقراض إجراء تدقيق دقيق، وتحسين الكفاءة التشغيلية بنسبة تتراوح بين 25% و50%.

• Sardine (مراقبة الاحتيال والمعاملات): يحل تدريجيًا محل NICE Actimize. يعتمد على بنية سحابية، ويمكنه اعتراض الاحتيال في الوقت الحقيقي، بالإضافة إلى تحليل غسيل الأموال بعد وقوعها. عبر منصة تعتمد على البيانات الحية، يمكن لوكيل ذكي أن يرفع كفاءة المراجعة بنسبة تصل إلى 30 ضعفًا. على سبيل المثال، أداة ملخص الإنذارات المشبوهة (SAR) يمكنها تلقائيًا جمع المعلومات من أنظمة متعددة، وملء 60 إلى 100 حقل في التقرير في مرة واحدة، مما يقلل زمن تقديم التقرير من أكثر من 30 دقيقة إلى دقيقة واحدة.

3. التعاون بين الإنسان والآلة، لتمكين العمل البشري

العمل في الامتثال يتركز دائمًا على ثلاثة أنواع من العمليات اليدوية المتكررة: تحليل الوثائق، والمراجعة اليدوية للعمليات، والمراقبة المستمرة للعمليات السابقة.

في السابق، كانت الطريقة الوحيدة لربط جميع هذه العمليات هي العمل اليدوي بين الأنظمة القديمة، لكن الوكيل الذكي حل هذه المشكلة بشكل مثالي.

كمثال، في عملية فتح حساب بنكي للشركات: عند تقديم طلب، يحتاج المختصون إلى مراجعة واستخراج البيانات من الهوية (بطاقة الهوية، جواز السفر، وثائق تسجيل الشركة) والبيانات المالية، ثم إدخالها في أنظمة قديمة متعددة، والتحقق من قوائم العقوبات، وبيانات التسجيل للشركة، من خلال قواعد البيانات المختلفة. بعد إدخال الذكاء الاصطناعي، يمكن أتمتة العملية بالكامل من البداية للنهاية: استلام الوثائق، تحليلها، التحقق من البيانات عبر قواعد البيانات، وإبلاغ عن الحالات غير الاعتيادية، دون تدخل بشري كامل.

حالة عملية:

Factor Labs لم تستبدل الأنظمة القديمة، بل أنشأت تطبيقات فوقها. الوكيل الذكي الخاص بها مخصص لمعالجة نزاعات الرفض في البنوك ووكالات الدفع تلقائيًا. كل مهمة وكيل تتبع دليل عمليات مخصص (مناسب لكل تاجر، ومتوافق مع إجراءات البطاقات)، ويقوم بمحاكاة عمل المحلل البشري: يفتح البريد الإلكتروني، أدوات الجداول، منصات مكافحة الاحتيال، يسترجع المستندات، ويجهزها في ملفات Word، ثم يرسلها كملف PDF للعميل.

الخلاصة

جميع الطرق الثلاثة قابلة للتطبيق، ومع تطور التكنولوجيا، ستدمج معظم المنصات الجديدة بين هذه القدرات الثلاثة. يمكن للشركات اختيار أنسب نقطة دخول وفقًا لظروف السوق:

1. السيناريوهات التي تتطلب تحديثات تنظيمية متكررة: إذا كانت الأعمال تمتد عبر عدة مناطق قضائية، أو تتغير القوانين بسرعة، أو تتطلب نتائج التدقيق والرقابة تغييرات مستمرة، يُفضل تحويل القواعد التنظيمية إلى كود.

2. استبدال الأنظمة الأساسية، ويشمل حالتين: 1) وجود فرصة سوقية جديدة، وغياب منتجات قوية من المنافسين. مثل البنوك الناشئة في السعودية، أو شركات الاستشارات الاستثمارية الأمريكية المستقلة، التي تفضل أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي الأصلي عند الاختيار من البداية. 2) تكاليف التشغيل مرتفعة جدًا، وصعوبة التحديث كبيرة، ويجب الاستبدال الكامل لتحقيق قيمة الذكاء الاصطناعي.

3. التركيز على النتائج، خاصة الأعمال المتراكمة أو التي تعاني من نقص في الموارد البشرية، مع تفضيل التعاون بين الإنسان والآلة. عندما يكون إنتاج التقارير، أو تقديم الطلبات، أو إثبات المؤهلات هو الهدف، فإن الحاجة الملحة هي "اليد البشرية" — والوكيل الذكي يمكن أن يعمل 24/7 بدون أخطاء، ويعالج الأعمال المتراكمة بسرعة (مثل أكثر من 70,000 تنبيه في بنك تومينج).

على المدى الطويل، ستتحد هذه الطرق الثلاثة، وستحقق الشركات الرائدة في المجال تكاملًا بين ترميز القواعد، وإدارة الأنظمة الأساسية الجديدة، ونشر الوكلاء الذكيين على نطاق واسع.