مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دينيس كتلر هو المدير العالمي لاستراتيجية البيانات وعلوم البيانات في Worldpay.

اكتشف أبرز أخبار فعاليات وتقنية التمويل!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها المسؤولون التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

إذا كنت تتابع صناعة الخدمات المالية، فأنت تعرف شيئًا واحدًا على وجه اليقين: لم يعد الذكاء الاصطناعي مفهومًا مستقبليًا—بل هو موجود، وهو يغيّر كل شيء. لكن في حين أن فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في المدفوعات تبدو مثيرة، فإن الرحلة لم تكن سلسة تمامًا.

شهد تبنّي الذكاء الاصطناعي نموًا هائلًا خلال السنوات القليلة الماضية، خصوصًا بعد أن أجبرت الجائحة المؤسسات المالية على إعادة التفكير في طريقة عملها. لا تكذب الأرقام. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. تتجه البنوك وشركات التأمين ومُعالِجات المدفوعات جميعها نحو الاستفادة من «حوض» الذكاء الاصطناعي بكل قوتها، سعيًا إلى تبسيط العمليات وتعزيز اكتشاف الاحتيال وإنشاء تجارب عملاء شديدة التخصيص.

لكن إليك المشكلة: فمهما كان ذلك محفوفًا بالإمكانات، فإن تكامل الذكاء الاصطناعي لا يخلو من نصيبه من المشكلات. أدركت العديد من الشركات أن بياناتها—وهي أساس الذكاء الاصطناعي ذاته—غالبًا ما تكون محبوسة داخل أنظمة قديمة، أو متفرقة بين الأقسام، أو ببساطة فوضوية. وحتى عندما تكون البيانات في حالة جيدة، يبقى هناك أمر معقّد يتمثل في ضمان الامتثال عبر متاهة اللوائح التنظيمية التي تتطور باستمرار.

أضف إلى ذلك أن مجرمي الإنترنت أصبحوا أكثر ذكاءً، وفجأة يصبح بناء نظام دفع قوي يقوده الذكاء الاصطناعي أشبه بمحاولة تجميع لغز تقني عالي التقنية بينما تتغير القطع باستمرار. ومع ذلك، وعلى الرغم من كل العقبات، فإن الشركات تواصل التقدم.

خلال العام الماضي وحده، أعلنت عمالقة مثل JPMorgan Chase عن زيادات في الإنتاجية تصل إلى 20% بفضل مساعدين برمجيين مدعومين بالذكاء الاصطناعي، بينما تعاقدت NatWest مع OpenAI لتعزيز الوقاية من الاحتيال، وهي خطوة حاسمة بالنظر إلى أن المملكة المتحدة فقدت 570 مليون جنيه إسترليني بسبب احتيال المدفوعات في بداية 2024. والأمر لا يتعلق فقط باللاعبين الكبار. إذ تستفيد المؤسسات المالية الأصغر أيضًا من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة وخفض التكاليف وتقديم تجارب عملاء أفضل.

تقوم الأتمتة بعمل الجزء الأكبر من «الثقل»، ما يحرّر خبراء بشريين ليتصرفوا أكثر بوصفهم مستشارين استراتيجيين بدلًا من كونهم معالِجات ضمن مكتب خلفي. السؤال هو: كيف يمكن للشركات الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون الغرق في مشكلات البيانات أو الأنظمة القديمة أو البيروقراطية التنظيمية المزعجة؟

هذا بالضبط ما أردنا التوصل إليه. لذلك، تواصلنا مع خبير يعمل منذ أكثر من عقد في خنادق حلول المدفوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بدءًا من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة اكتشاف الاحتيال، تمتد خبرة دينيس كتلر عبر منظومة المدفوعات بالكامل. ولنقل فقط إن رؤيته مثيرة للانتباه.

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

س: هل يمكنك مشاركة شيء عن مسار حياتك المهنية وكيف طورت خبرتك في التقنية المالية وحلول المدفوعات؟

ج: بعد إتمام دراستي الجامعية والعليا في الرياضيات، انتقلت إلى مجال تحليل البيانات والتحليلات التنبؤية. كان تركيزي الأول على الرؤى التنبؤية والأتمتة.

قبل نحو 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 العميل.

ورغم أنني لم يكن لدي خلفية في المدفوعات في ذلك الوقت، فقد استخدمت خبرتي السابقة في البيع بالتجزئة وإصدار الائتمان، إلى جانب كفاءتي في الخوارزميات والذكاء الاصطناعي، بهدف دفع القيمة بشكل فعّال لصالح Worldpay.

س: ما أبرز التغيرات التي شاهدتها في صناعة المدفوعات على مر السنين، وبخاصة مع صعود الذكاء الاصطناعي؟

ج: التغيّرات الثلاثة الأبرز التي تخطر ببالي فورًا هي الانتشار والتسارع والتعقيد. في حين أن الذكاء الاصطناعي ليس مفهومًا جديدًا، فإن انتشاره قد زاد بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي محصورًا في فرق محددة تمتلك خبرات متخصصة. أما اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا لمجموعة أوسع من الأفراد والفرق، ما يؤدي إلى تسارع تطبيقه وتقليل الوقت اللازم للوصول إلى السوق. بالإضافة إلى ذلك، تطور تعقيد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. فالمهام التي كانت غير ممكنة قبل عقد من الزمن، أو حتى قبل خمس سنوات، أصبحت قابلة للتحقيق اليوم بفضل التطورات في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية.

س: يجيء دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية مصحوبًا بفرص وتحديات معًا. ومن واقع خبرتك، ما أكبر العوائق التي تواجه الشركات عند تبني حلول مدفوعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

ج: وفقًا لخبرتي، فإن أكبر العوائق الثلاثة عند دمج حلول مدفوعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتبنيها هي:

2.  يتمثل التحدي الأساسي في **التعامل مع البيانات**. كثيرون يتجاهلون الأهمية الحاسمة للبيانات عند الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل الخدمات المالية مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات منعزلة (صوامع)، وتأتي بأشكال مختلفة، مع تعريفات غير متسقة. إن إدارة جودة هذه البيانات، وفهمها بشكل صحيح، ودمجها بفعالية يُعد تحديًا كبيرًا.
4.  ومن منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، فإن تحديًا كبيرًا هو **دمج الذكاء الاصطناعي داخل الأنظمة القديمة القائمة**. يتطلب ذلك ليس فقط تعديلات تقنية، بل أيضًا تحولًا ثقافيًا داخل المؤسسات كي تحتضن التقنيات الجديدة.
6.  يتمثل التحدي الأخير في التعامل مع المشهد التنظيمي العالمي وضمان **خصوصية البيانات**. عندما تستخدم الشركات البيانات، يجب أن تضمن وجود ضوابط خصوصية قوية، وإدارة مخاطر النماذج، وشفافية النماذج للالتزام باللوائح وبناء الثقة لدى أصحاب المصلحة.

س: كان كشف الاحتيال من المجالات الرئيسية التي أحدث فيها الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا. ما التطورات التي شاهدتها في منع الاحتيال، وما التحديات التي ما زال يتعين معالجتها؟

ج: كانت حلول الاحتيال من أكثر المستفيدين وضوحًا من تقدم الذكاء الاصطناعي. من أكبر التحسينات التي تدفع كشف الاحتيال، القدرة على حل الكيانات وربط الأجهزة والحسابات والمعاملات ومصادر المعلومات المتباينة الأخرى بشكل أوضح، من أجل تكوين صورة أدق وشاملة للعلاقات والنشاط المرتبط بها.

بالإضافة إلى ذلك، حدثت زيادة كبيرة في القدرة على التكيّف مع الاتجاهات الاحتيالية في الوقت الفعلي. يمكّن الذكاء الاصطناعي من إجراء تعديلات سريعة على الاتجاهات الناشئة، بما يتيح التدخل في الوقت المناسب عند وجود نشاط محتمل للاحتيال.

وأخيرًا، عزز الذكاء الاصطناعي بشكل كبير دقة أنظمة كشف الاحتيال عبر تقليل الاحتكاك وتقليص كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. هذا التحسن بالغ الأهمية لأنه يضمن معالجة المعاملات الشرعية بسلاسة مع القدرة على تحديد المعاملات الاحتيالية بشكل فعّال.

تتشابه العديد من التحديات داخل كشف الاحتيال مع تحديات تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع. على سبيل المثال، رغم التطورات، لا تزال التحديات قائمة في ضمان جودة بيانات عالية ودمج سلس عبر أنظمة ومنصات مختلفة. قد تؤدي رداءت جودة البيانات إلى نتائج غير دقيقة لكشف الاحتيال.

وأخيرًا، في حين أن الذكاء الاصطناعي يُحسّن أداء أنظمة كشف الاحتيال، فإنه في الوقت نفسه يزيد من تعقيد “الفاعلين السيئين”.

س: تتطور تقنيات المدفوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كيف ترى دور المتخصصين الماليين وهو يتغير مع استمرار الأتمتة وتبسيط عمليات المدفوعات؟

ج: في الوقت الذي يحسن فيه الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه يغيّر كذلك دور مختص المدفوعات. فعلى سبيل المثال، بات الذكاء الاصطناعي يسمح بشكل متزايد بأتمتة المهام التشغيلية، ما يمكّننا من التركيز أكثر على تفسير البيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الاستراتيجي.

وبشكل محدد، تتيح لنا هذه الأتمتة أن نعمل بشكل أوسع بوصفنا مترجمين لعملائنا وأصحاب المصلحة. يتيح لنا الذكاء الاصطناعي القيام بدور أكثر استشارةً، وبالتالي تحسين تجربة العميل. كمثال، باعتباري مشغلًا يستحوذ على المدفوعات كمنصة تجميع للمدفوعات (merchant acquirer)، فإننا نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين كل جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يتيح لنا أيضًا أن نتصرف بوصفنا مستشارين استراتيجيين أكثر تركيزًا وهدفًا.

س: تبرز في مقدمة تبني الذكاء الاصطناعي في المصارف والمدفوعات قضايا خصوصية البيانات والاعتبارات الأخلاقية. كيف تتعامل مع تحقيق توازن بين الابتكار وتطبيق ذكاء اصطناعي مسؤول؟

ج: لا أؤمن من حيث المبدأ بأن هناك حاجة إلى موازنة بين التركيز على الابتكار وبين كوننا مسؤولين عند تطبيق الذكاء الاصطناعي.

هذه الأفكار ليست متعارضة مع بعضها البعض، ولا يتعين على إحداها أن تؤثر سلبًا في الأخرى. في الواقع، أؤمن بشدة بأن الحوكمة السليمة—بما في ذلك السياسات والضوابط والإشراف—تعمل فعلًا كمُسرّع للابتكار. ومن واقع خبرتي، فإن السياسة الواضحة والإرشادات والعمليات تسمح للمطورين بالاستكشاف والابتكار بحرية وبأمان وبثقة.

إن غياب الوضوح أو وجود أطر حوكمة غير محددة يؤدي إلى عدم يقين لدى المطورين، ويبطئ التطوير، ويخنق الابتكار.

س: بالنظر إلى المستقبل، ما أكثر الاتجاهات إثارة في مجال الذكاء الاصطناعي والمدفوعات التي تعتقد أنها ستشكّل مستقبل الصناعة خلال السنوات الخمس إلى العشر المقبلة؟

ج: كما أشرت سابقًا، سيواصل الذكاء الاصطناعي تحسين فعالية أنظمة المدفوعات ونقاط القرار ذات الصلة: كشف الاحتيال، وتحسين معدل الموافقات، والتحقق من العناية الواجبة المتقدمة للعملاء (CDD) ومعرفة العميل (KYC)، إلخ.

كما سيستمر في تشكيل دور المتخصصين في المدفوعات عندما يساعدون التجار وتجار التجزئة على تحديد استراتيجياتهم للمدفوعات. فعلى سبيل المثال، يمكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يسمح بمزيد من التخصيص وبنتائج مدفوعات أفضل، مع توفير رؤى فريدة يمكن أن تؤدي جميعها إلى تحسين كبير لتجربة العميل.

وبالإضافة إلى ذلك، أتوقع رؤية تحسن وتسارع في التمويل المضمّن (embedded finance) سواء من ناحية التكامل السلس أو من ناحية القدرات الأساسية مثل الإقراض. وأخيرًا، وبالنظر إلى الضغوط التنظيمية والتحسينات في الذكاء الاصطناعي، أتوقع تحقيق مكاسب كبيرة في الشفافية.