تحدث كل من الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليلات البيانات تحولًا جذريًا في صناعة التمويل. تستخدم الشركات هذه التقنيات لتعزيز التنبؤ المالي، وتحسين إدارة المخاطر، ودفع عملية اتخاذ القرارات الاستراتيجية. ومع ذلك، يواجه هذا التطور تحديًا كبيرًا: نقص متزايد في مواهب الـAI والبيانات في القطاع المالي.
يشعر القادة الماليون بالضغط. فالطلب على المهنيين الذين يمتلكون خبرة مالية عميقة ومهارات قوية في تحليلات البيانات أو الذكاء الاصطناعي يفوق العرض. هذه الفجوة لا تبطئ فقط جهود التحول الرقمي، بل تضع الشركات في وضع تنافسي ضعيف. فبدون المواهب المناسبة، تكافح الفرق المالية لتطبيق الأتمتة، والاستفادة من رؤى البيانات في الوقت الفعلي، وتحسين الأداء المالي. وفقا لما ذكره”horizonrecruit”.
إذًا، ما الذي يقف وراء هذا النقص في المواهب؟ والأهم من ذلك، ما الذي يمكن لقادة المالية فعله لمعالجته؟
لماذا أصبحت مهارات الذكاء الاصطناعي والبيانات أكثر أهمية في قطاع المالية؟
توسع دور الـAI وتحليلات البيانات بشكل كبير في قطاع المالية. لم تعد هذه التقنيات مجرد أدوات تكميلية؛ بل أصبحت ضرورية للبقاء قادرًا على المنافسة في بيئة أعمال تعتمد على البيانات.
تعتمد الفرق المالية بشكل متزايد على AI والتعلم الآلي لمهام مثل اكتشاف الاحتيال، والتنبؤ التنبئي، والنمذجة المالية. يمكن للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تبسيط العمليات المتكررة مثل التسوية، وإعداد التقارير، وتحليل التباين، مما يسمح للمهنيين الماليين بالتركيز على الاستراتيجية واتخاذ القرارات على مستوى أعلى.
يتزايد الاعتماد على الرؤى المستندة إلى AI بسرعة. فقد وجدت دراسة حديثة أجرتها شركة IBM أن 83% من الشركات الكندية تتقدم في استراتيجياتها للذكاء الاصطناعي. مع 42% منها تحقق بالفعل عوائد قابلة للقياس على استثماراتها في الـAI. يشير هذا الاتجاه إلى أن الـAI وتحليلات البيانات لم يعودا اختياريين، بل أصبحا أساسيين للنجاح في التمويل الحديث.
على الرغم من هذه الحاجة الواضحة، تكافح العديد من الشركات للعثور على المهنيين ذوي الخبرة اللازمة والاحتفاظ بهم.
نقص المواهب
هناك عدة عوامل تدفع النقص في مواهب الذكاء الاصطناعي والبيانات في قطاع المالية.
1. ارتفاع الطلب والمنافسة الشديدة
تعد مهارات الـAI وعلوم البيانات من بين أكثر المهارات المطلوبة عبر الصناعات، ويتنافس قطاع المالية مع شركات التكنولوجيا والرعاية الصحية والتجزئة والحكومة على مجموعة محدودة من المواهب. غالبًا ما تقدم شركات التكنولوجيا الكبيرة رواتب أعلى، وبيئات عمل أكثر مرونة، ومشاريع مثيرة تعتمد على AI، مما يجعل من الصعب على الفرق المالية جذب أفضل المواهب.
سلط تقرير صادر عن معهد Vector الضوء على زيادة بنسبة 37% في الطلب على المهارات المتعلقة بـAI في كندا بين عامي 2018 و 2023. ومع ذلك، لم يواكب العرض من المهنيين المهرة هذا الطلب، مما أدى إلى منافسة شديدة بين أرباب العمل.
2. فجوة المهارات بين التمويل
تقليديًا، لم يتم تدريب المهنيين الماليين على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو تحليلات البيانات المتقدمة. بينما يمتلك الكثير منهم مهارات تقنية قوية في مجالات مثل النمذجة المالية والتحليل القائم على Excel، فإن هذه المهارات ليست كافية للاستفادة الكاملة من الرؤى المستندة إلى الـAI.
في الوقت نفسه، غالبًا ما يفتقر علماء البيانات والمتخصصون في AI إلى الخبرة المالية العميقة. يتطلب سد هذه الفجوة إما توظيف مهنيين يمتلكون كلتا المجموعتين من المهارات – وهم نادرون للغاية – أو الاستثمار في رفع مستوى مهارات الفرق المالية لتطوير قدرات الـAI والتحليلات.
3. تحديات الاحتفاظ بالمتخصصين
حتى عندما ينجح قادة المالية في توظيف مواهب الذكاء الاصطناعي والبيانات، فإن الاحتفاظ بهم يمثل تحديًا آخر. يبحث العديد من المهنيين في هذا المجال عن أدوار في الصناعات التي يعد فيها ابتكار الـAI جوهر الأعمال. مثل التكنولوجيا المالية (Fintech) والبرمجيات كخدمة (SaaS) وشركات التكنولوجيا الكبرى.
تأثير نقص المواهب على العمليات المالية
يؤدي النقص في المهنيين المتخصصين إلى عواقب وخيمة على الفرق المالية والشركات التي تدعمها.
- تباطؤ التحول الرقمي: بدون المواهب المناسبة، تكافح الشركات لتطبيق المبادرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يؤخر اعتماد الأتمتة والتحليلات المتقدمة.
- زيادة أعباء العمل على الفرق الحالية: عندما لا يتوفر متخصصو الذكاء الاصطناعي المهرة، يجب على الفرق المالية الحالية تولي المهام الكثيفة البيانات التي يمكن أتمتتها بخلاف ذلك، مما يقلل الكفاءة ويزيد الإرهاق.
- ضعف التنبؤ المالي وإدارة المخاطر: الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية ضرورية للتخطيط المالي الدقيق. يؤدي نقص الخبرة في هذه المجالات إلى تنبؤات أقل دقة وزيادة التعرض للمخاطر.
- المزايا التنافسية: الشركات التي تتخلف في اعتماد الذكاء الاصطناعي قد تكافح للتنافس مع رواد الصناعة الذين نجحوا في دمج هذه التقنيات.
بالنسبة لقادة المالية، لم يعد معالجة هذه الفجوة في المواهب أمرًا اختياريًا – إنه ضرورة تجارية.
كيف يمكن لقادة المالية التغلب على نقص مواهب الذكاء الاصطناعي والبيانات؟
لجذب المتخصصين في الـAI والبيانات والاحتفاظ بهم، يجب على قادة المالية إعادة التفكير في استراتيجياتهم للمواهب. بينما يعد توظيف متخصصي الذكاء الاصطناعي ذوي الخبرة حلاً، إلا أنه ليس دائمًا ممكنًا نظرًا للمنافسة. يتضمن النهج الأكثر استدامة مزيجًا من رفع مستوى المهارات، والشراكات، وابتكارات مكان العمل.
1. رفع مستوى مهارات الفرق المالية الحالية
يعد الاستثمار في تدريب الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات للمهنيين الماليين الحاليين أحد أكثر الطرق فعالية لسد فجوة المهارات. تقدم العديد من المنظمات الآن برامج تدريب داخلية، ومعسكرات تدريب مكثفة في الـAI، وشهادات لمساعدة فرقها المالية على تطوير هذه القدرات.
إن توفير فرص التعلم المستمر لا يقوي الخبرة الداخلية فحسب، بل يحسن أيضًا الاحتفاظ بالموظفين من خلال توفير مسارات للتطوير الوظيفي.
2. تعزيز الشراكات مع الجامعات ومعاهد الذكاء الاصطناعي
يمكن لقادة المالية التعاون مع المؤسسات الأكاديمية ومراكز أبحاث الـAIـ لتطوير مجموعة من المواهب الناشئة. توفر البرامج مثل تلك التي يقدمها معهد Vector تدريبًا لمتخصصي الـAI، ويمكن أن تساعد الشراكة مع هذه المؤسسات الفرق المالية في الوصول المبكر إلى الخريجين المهرة.
3. تقديم تعويضات تنافسية وفرص نمو وظيفي
يتطلب جذب متخصصي الذكاء الاصطناعي والبيانات أكثر من مجرد راتب تنافسي. بينما التعويض مهم، تلعب عوامل أخرى مثل فرص النمو الوظيفي، ومرونة العمل عن بعد، والمشاريع الجذابة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في الاحتفاظ بالمواهب.
الشركات التي تضع نفسها كقادة في ابتكار AI في قطاع المالية ستتاح لها فرصة أفضل لجذب المهنيين المتحمسين للعمل على حلول متطورة.
4. الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر والأتمتة
بالنسبة للفرق المالية الكندية التي تكافح لتوظيف مواهب الـAI، يمكن لأدواته مفتوحة المصدر أن توفر حلولًا قيمة. تسهل المنصات مثل مبادرات IBM للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على الشركات تبني AI
باستخدام هذه الأدوات، يمكن لقادة المالية تنفيذ الأتمتة والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي حتى مع خبرة داخلية محدودة.
الرابط المختصر :
