يشهد قطاع الخدمات المالية ثورة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي (AI) – ثورة تعيد تشكيل كل جانب من جوانب العمليات. وعند التنقل بين التعقيدات في إدارة الأداء المؤسسي (CPM) الحديثة، يلجأ صناع القرار والمديرون الماليون إلى الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة بل كشريك استراتيجي.
ويجلب هذا الشريك الدقة والسرعة والرؤى إلى قطاع مليء بالبيانات. يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي من أتمتة المهام الروتينية إلى ريادة العمليات التحليلية المتطورة، ما يحول البيانات بشكل فعال إلى كنز من الفرص الإستراتيجية.
ويهدف هذا التقرير في موقع “رواد الأعمال” إلى استعراض 8 طرق مبتكرة يمكن من خلالها للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة في إدارة الخزانة. بدءًا من تحسين التنبؤ بالسيولة، ومرورًا بأتمتة العمليات الروتينية، ووصولًا إلى تعزيز إدارة المخاطر واتخاذ القرارات الإستراتيجية.
ومن خلال فهم هذه الأدوات وتطبيقها. يمكن للشركات تحويل إدارة خزائنها إلى نموذج أكثر ذكاءً وكفاءة؛ ما يعزز قدرتها على المنافسة في سوق ديناميكي ومتغير. وفقًا لما ذكره موقع”onestream”.
ميزة الذكاء الاصطناعي في التمويل
إن دمج الذكاء الاصطناعي في المجال المالي هو أكثر من مجرد تغيير تدريجي – إنه قفزة تطورية. كيف؟ يسهل الذكاء الاصطناعي كفاءة غير مسبوقة ويعطل الأساليب التقليدية. أدناه، نستكشف 8 تطبيقات مقنعة توضح كيف يعزز الذكاء الاصطناعي بالفعل قطاع الخدمات المالية، ويفتح الأبواب للابتكار والميزة التنافسية.
اكتشاف الاحتيال ومنعه
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من بيانات المعاملات في الوقت الفعلي لتحديد الأنماط والشذوذات التي قد تشير إلى نشاط احتيالي. من خلال التعلم من بيانات الاحتيال التاريخية. يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بسيناريوهات الاحتيال المحتملة وتنبيه الفريق المالي، وبالتالي تقليل المخاطر والخسائر المالية المحتملة.
مثال: تستخدم ماستركارد نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يسمى Decision Intelligence لتحليل المعاملات في الوقت الفعلي. لمنع الاحتيال، يقوم هذا النظام بتقييم صحة المعاملة وتقديم درجة احتيال أكثر دقة لتقليل حالات الرفض الخاطئة.
توقع التدفق النقدي
يعزز الذكاء الاصطناعي كثيرًا توقع التدفق النقدي من خلال تحليل العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر على التدفقات النقدية المستقبلية (مثل اتجاهات السوق والتأثيرات الموسمية والبيانات المالية التاريخية). مع هذه التحسينات، يمكن للمديرين الماليين اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن الاستثمارات وإدارة الديون ومتطلبات رأس المال العامل.
مثال: تقدم HighRadius حلول توقعات نقدية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تحلل البيانات التاريخية واتجاهات السوق والمتغيرات الخاصة بالشركة لتقديم توقعات دقيقة للتدفق النقدي. باستخدام هذه الحلول، يمكن للمديرين الماليين اتخاذ قرارات مستنيرة لإدارة السيولة.
إعداد التقارير الآلي
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير مالية روتينية تلقائيًا؛ مثل قوائم الدخل والميزانيات العمومية وقوائم التدفق النقدي. باستخدام الأتمتة. ويمكن للتمويل توفير قدر كبير من الوقت والموارد مع ضمان الدقة والاتساق في التقارير المالية.
مثال: OneStream هي منصة سحابية ومعززة بالذكاء الاصطناعي تعمل على أتمتة إعداد التقارير المالية والامتثال. باستخدام المنصة، يمكن للتمويل تبسيط جمع البيانات وإنشاء التقارير وتحليلها. مما يقلل الوقت والجهد المطلوبين لإنتاج المستندات المالية.
تحليل مخاطر الائتمان
من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للشركات التنبؤ باحتمالية تخلف المقترض عن سداد القرض. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التاريخ الائتماني للمقترض وأنماط المعاملات وسلوك وسائل التواصل الاجتماعي لتقديم تقييم أكثر دقة لمخاطر الائتمان.
مثال: تستخدم Upstart، وهي منصة إقراض، الذكاء الاصطناعي لتقييم الجدارة الائتمانية لمقدمي طلبات القروض من خلال تحليل آلاف نقاط البيانات. بما في ذلك بعض النقاط غير التقليدية مثل التعليم. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركة التنبؤ بالمخاطر بدقة أكبر من النماذج التقليدية.
خدمات مصرفية مخصصة
يمكّن الذكاء الاصطناعي البنوك والمؤسسات المالية من تقديم نصائح مالية مخصصة وتوصيات بالمنتجات بناءً على سجل معاملات العملاء وعادات الإنفاق والأهداف المالية. من خلال هذه التخصيص، يمكن للمؤسسات تحسين رضا العملاء وولائهم.
مثال: تستخدم منصة COiN التابعة لـ JPMorgan Chase الذكاء الاصطناعي لتحليل المستندات القانونية واستخراج نقاط البيانات والشروط الأساسية. باستخدام الذكاء الاصطناعي، قللت JPMorgan بشكل كبير الوقت الذي يحتاج المحامون لقضائه في هذه المهام من 360 ألف ساعة سنويًا إلى ثوانٍ معدودة.
إدارة الاستثمار
بتكلفة جزء بسيط من تكلفة المستشارين الماليين التقليديين، تعيد المستشارون الآليون المدعومون بالذكاء الاصطناعي تشكيل إدارة الاستثمار من خلال تقديم نصائح استثمارية مخصصة وإدارة المحافظ. يراقبون باستمرار ظروف السوق ويعدلون محافظ الاستثمار تلقائيًا لتحسين العائدات.
مثال: تستخدم Betterment، وهي خدمة مستشار آلي، خوارزميات لإدارة استثمارات المستخدمين. باستخدام الخوارزميات. تعمل الخدمة على تحسين المحافظ بناءً على مستوى المخاطرة الذي يشعر المستخدمون بالراحة تجاهه وتعدل تلقائيًا لتغيرات السوق.
الامتثال التنظيمي
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الأنظمة المالية لأتمتة تتبع وإعداد التقارير الخاصة بالامتثال التنظيمي. من خلال المراقبة المستمرة للمعاملات والعمليات المالية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مشكلات الامتثال المحتملة ومساعدة الشركات على تجنب العقوبات المكلفة.
مثال: تقدم منصة الذكاء الاصطناعي Ayasdi حلولًا للمؤسسات المالية لتعزيز مكافحة غسيل الأموال وعمليات الامتثال المصرفي. للقيام بذلك، تستخدم المنصة التعلم الآلي للكشف عن الأنماط والشذوذات التي قد يتجاهلها المحللون البشريون.
معالجة الفواتير
يبسط الذكاء الاصطناعي سير عمل معالجة الفواتير من خلال استخراج المعلومات تلقائيًا من الفواتير ومطابقتها بأوامر الشراء ومعالجة المدفوعات. لا يؤدي هذا التبسيط إلى زيادة كفاءة عمليات الحسابات المستحقة الدفع فحسب. بل يقلل أيضًا من الأخطاء.
مثال: تعمل Kofax على أتمتة معالجة الفواتير باستخدام الذكاء الاصطناعي، والتقاط البيانات من الفواتير والتحقق منها مقابل أوامر الشراء وتنفيذ معالجة الدفع. باستخدام الأتمتة، تزيل الشركة أخطاء الإدخال اليدوي وتسرع عملية الحسابات المستحقة الدفع.
