اعتماد الذكاء الاصطناعي بنسبة 3%؟ القطاع المالي مقيد بـ 'فقدان الثقة في البيانات'

تظهر الذكاء الاصطناعي كعنصر رئيسي للابتكار في جميع أنحاء صناعة المالية، ولكن أكبر عامل يعيق اعتماده على نطاق واسع هو “موثوقية البيانات”، وفقًا لتقرير حديث. ووجد “تقرير ثقة البيانات 2025” أنه بينما تقوم معظم الشركات المالية بتجربة مشاريع تتعلق بالذكاء الاصطناعي، فإن 3-4% فقط منها تقوم بتنفيذها فعليًا في الإنتاج.

يؤكد التقرير أن الشركات المالية يمكنها فقط تحقيق الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي من خلال البيانات الموثوقة والحكم المنهجي كأساس لاتخاذ القرارات الاستراتيجية. يعتبر ثقة البيانات العامل الرئيسي الذي يمكّن تقنية الذكاء الاصطناعي من العمل في مجالات الخدمات المالية المختلفة مثل الاستثمار وإدارة المخاطر وابتكار تجربة العملاء.

قال لاري هانت، كبير موظفي البيانات في الخدمات المالية بشركة إدارة البيانات، “لم يعد البيانات مجرد قضية تكنولوجيا المعلومات أو أداة للامتثال التنظيمي. يدرك الرؤساء التنفيذيون وأعضاء مجلس الإدارة أنها بنية تحتية يمكن أن تخلق قيمة تجارية.” وأضاف أنه مع التقدم السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، تركز الشركات على القيمة الاستراتيجية للبيانات، مما يؤدي إلى مزيد من المناقشات النشطة حول حوكمة البيانات على مستوى الإدارة.

بينما يجد العديد من القادة حاليًا أن الامتثال التنظيمي والتحكم في المخاطر المتعلقة بتبني الذكاء الاصطناعي يمثلان تحديًا، ترى المنظمات الناجحة أن الحوكمة ليست بيروقراطية غير فعالة بل هي مُمكّن للأعمال وتستخدمها بنشاط. أوضح هانت أن تبني الذكاء الاصطناعي يتطلب بناء نظام يمكنه تصنيف ومراقبة وتدقيق البيانات في الوقت الفعلي.

كما أكد على تكامل التكنولوجيا لضمان ثقة البيانات، قائلاً: “الآن بعد أن تم قبول الذكاء الاصطناعي كتكنولوجيا سائدة، يمكن أيضًا جعل وظائف الحوكمة أكثر كفاءة من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي.”

ومع ذلك، فإن معظم برامج حوكمة البيانات تفشل في تحقيق نتائج ملموسة لأنها تُعتبر “أنظمة رسمية” داخل المنظمات. نصح هانت، “التركيز على النتائج التجارية القابلة للقياس مثل تقليل التكاليف، وتحسين الكفاءة، وتخفيف المخاطر، بدلاً من تزيين الحوكمة بشكل خارجي، يزيد من الإقناع وقوة التنفيذ بين الأعضاء.”

أشار التقرير أيضًا إلى أن البنية التحتية التكنولوجية التقليدية المحيطة بالبيانات هي أيضًا عامل يبطئ انتشار الذكاء الاصطناعي. تواجه الشركات المالية التي قامت بعمليات استحواذ واندماج متكررة على مر السنين أنظمة غير متوازنة ومتجزئة، مما يجعل من الصعب الحصول على البيانات المتسقة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. كمثال بسيط، هناك حالات حيث لا يمكن حتى تنفيذ السكربتات اللازمة لأتمتة استجابة العملاء بسبب نقص البيانات الداخلية.

تتمثل مفتاح حل هذه المشكلات في إدارة البيانات المستندة إلى السحابة والانتقال إلى “هيكل مركزي حول المجال”. وقد قيم هنت أن “السحابة تسمح بتوسيع البيئات الحاسوبية والتخزينية بشكل كبير، في حين أن التصميم المتمركز حول المنتج يمكن أن يعظم التوافقية مع تقليل مخاطر النظام.”

تؤكد هذه الدراسة أن الثقة في البيانات وإدارتها هما الأساسيات الضرورية التي يجب أن تكون موجودة لكي تتمكن الذكاء الاصطناعي من خلق قيمة حقيقية بجدية، ليس فقط في صناعة المال. لقد أصبح كيفية إدارة البيانات بشكل موثوق عاملاً رئيسياً سيحدد نجاح أو فشل استثمار الشركة في الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التكنولوجيا نفسها.

#AIDataTrust #المالية الذكاء الاصطناعي #حوكمة البيانات