مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دينيس كيتلر هو رئيس قسم استراتيجية البيانات وعلوم البيانات العالمية في وورلدباي.

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في جي بي مورغان، كوين بيس، بلاك روك، كلارنا وغيرهم

إذا كنت تتابع صناعة الخدمات المالية، فهناك شيء واحد مؤكد: الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد مفهوم مستقبلي — إنه هنا، ويغير كل شيء. لكن على الرغم من أن فكرة ثورة الذكاء الاصطناعي في المدفوعات تبدو مثيرة، إلا أن الرحلة لم تكن سهلة دائمًا.

لقد شهد اعتماد الذكاء الاصطناعي ارتفاعًا هائلًا خلال السنوات القليلة الماضية، خاصة بعد أن أجبر الوباء المؤسسات المالية على إعادة التفكير في طرق عملها. الأرقام لا تكذب. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. جميع البنوك وشركات التأمين ومعالجات المدفوعات تغوص بسرعة في بركة الذكاء الاصطناعي، حريصة على تبسيط العمليات، وتعزيز اكتشاف الاحتيال، وخلق تجارب عملاء مخصصة للغاية.

لكن هناك مشكلة: على الرغم من كل إمكانياته، فإن دمج الذكاء الاصطناعي لا يخلو من بعض الصعوبات. أدركت العديد من الشركات أن بياناتها — الأساس الذي يعتمد عليه الذكاء الاصطناعي — غالبًا ما تكون محبوسة في أنظمة قديمة، أو مجزأة عبر الأقسام، أو ببساطة فوضوية. وحتى عندما تكون البيانات في حالة جيدة، هناك مسألة الامتثال لمجموعة من اللوائح المتغيرة باستمرار.

بالإضافة إلى ذلك، فإن المجرمين الإلكترونيين يزدادون ذكاءً، وفجأة، يصبح بناء نظام دفع قوي يعتمد على الذكاء الاصطناعي وكأنه محاولة تجميع لغز تكنولوجي عالي التقنية بينما تتغير القطع باستمرار. ومع ذلك، على الرغم من كل العقبات، تواصل الشركات التقدم.

في العام الماضي فقط، أبلغت عمالقة مثل جي بي مورغان تشيس عن زيادة في الإنتاجية تصل إلى 20% بفضل مساعدين برمجيين للذكاء الاصطناعي، بينما تعاونت NatWest مع OpenAI لتعزيز الوقاية من الاحتيال، وهو خطوة حاسمة نظرًا لأن المملكة المتحدة خسرت 570 مليون جنيه إسترليني بسبب الاحتيال في المدفوعات في أوائل 2024. وليس الأمر مقتصرًا على الشركات الكبرى فقط. المؤسسات المالية الصغيرة أيضًا تستفيد من الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتقديم تجارب عملاء أفضل.

يؤدي الأتمتة الآن الجزء الأكبر من العمل الشاق، مما يتيح للخبراء البشريين التركيز أكثر على الاستشارات الاستراتيجية بدلاً من العمليات الخلفية. السؤال هو: كيف يمكن للشركات استغلال قوة الذكاء الاصطناعي دون أن تغرق في مشكلات البيانات، أو الأنظمة القديمة، أو اللوائح التنظيمية المعقدة؟

هذا هو بالضبط ما أردنا معرفته. لذلك، تواصلنا مع خبير يمتلك أكثر من عقد من الخبرة في حلول المدفوعات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة اكتشاف الاحتيال، تغطي خبرة دينيس كيتلر كامل منظومة المدفوعات. ولنقل فقط، أن رؤاه ملهمة للغاية.

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

س: هل يمكنك أن تشاركنا بعضًا من مسيرتك المهنية وكيف طورت خبرتك في التكنولوجيا المالية وحلول المدفوعات؟

د: بعد إتمام دراستي الجامعية والدراسات العليا في الرياضيات، انتقلت إلى مجال تحليل البيانات والتوقعات التنبئية. كان تركيزي الأولي على الرؤى التنبئية والأتمتة.

قبل حوالي 13 عامًا، دخلت قطاع الخدمات المالية، محمولاً بخبرة واسعة وانضباط في البيانات والذكاء الاصطناعي. بدأت بتطبيق هذه الخبرة في مجالات مثل الفوترة، والتسوية، وتحسين المدفوعات، وتجربة العملاء.

على الرغم من أنني لم أكن أمتلك خلفية مباشرة في المدفوعات حينها، إلا أنني استثمرت خبرتي السابقة في البيع بالتجزئة وإصدار الائتمان، بالإضافة إلى مهاراتي في الخوارزميات والذكاء الاصطناعي، لدفع قيمة فعالة لـ وورلدباي.

س: ما هي بعض التغييرات الأهم التي شهدتها في صناعة المدفوعات على مر السنين، خاصة مع صعود الذكاء الاصطناعي؟

د: ثلاثة تغييرات رئيسية تتبادر إلى ذهني على الفور وهي الانتشار، والتسريع، والتعقيد. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ليس مفهومًا جديدًا، إلا أن انتشاره قد زاد بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي مقتصرًا على فرق متخصصة ذات خبرة عالية. اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا لعدد أكبر من الأفراد والفرق، مما أدى إلى تسريع تطبيقه وتقليل الوقت للوصول إلى السوق. بالإضافة إلى ذلك، تطور مستوى تعقيد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. المهام التي كانت غير ممكنة قبل عقد من الزمن، أو حتى قبل خمس سنوات، أصبحت الآن ممكنة بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية.

س: دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية يأتي مع فرص وتحديات. من خبرتك، ما هي أكبر العقبات التي تواجهها الشركات عند اعتماد حلول المدفوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

د: من خبرتي، أكبر ثلاثة عقبات في دمج واعتماد حلول المدفوعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي:

1. التعامل مع البيانات. كثيرون يغفلون أهمية البيانات في استغلال الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل الخدمات المالية مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات معزولة، تأتي بصيغ مختلفة، وتحتوي على تعريفات غير متسقة. إدارة جودة هذه البيانات، وفهمها بشكل صحيح، ودمجها بشكل فعال يمثل تحديًا كبيرًا.
2. من منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، التحدي الأكبر هو دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة. يتطلب ذلك تعديلات تقنية، بالإضافة إلى تحول ثقافي داخل المؤسسات لتبني التقنيات الجديدة.
3. التحدي الأخير هو التنقل في المشهد التنظيمي العالمي وضمان خصوصية البيانات. مع استخدام الشركات للبيانات، يجب ضمان وجود ضوابط حماية قوية، وإدارة مخاطر النماذج، وشفافية النماذج للامتثال للوائح وبناء الثقة مع أصحاب المصلحة.

س: لقد كان اكتشاف الاحتيال أحد المجالات الرئيسية التي أحدث فيها الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا. ما هي التطورات التي رأيتها في مجال الوقاية من الاحتيال، وما هي التحديات التي لا تزال بحاجة إلى معالجة؟

د: كانت حلول الاحتيال واحدة من أكثر المستفيدين من تقدم الذكاء الاصطناعي. أحد أكبر التحسينات في اكتشاف الاحتيال هو في حل الكيانات وربط الأجهزة، والحسابات، والمعاملات، وغيرها من المصادر المختلفة للمعلومات، لإنشاء رؤية أكثر دقة وشمولية للعلاقات والنشاط المرتبط بها.

بالإضافة إلى ذلك، زادت القدرة على التكيف مع الاتجاهات الاحتيالية في الوقت الحقيقي بشكل كبير. يتيح الذكاء الاصطناعي التكيف السريع مع الاتجاهات الناشئة، مما يسمح بالتدخل في الوقت المناسب في النشاط الاحتيالي المحتمل.

وأخيرًا، عزز الذكاء الاصطناعي بشكل كبير دقة أنظمة اكتشاف الاحتيال من خلال تقليل الاحتكاك وتقليل كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة. هذا التحسين ضروري لأنه يضمن معالجة المعاملات الشرعية بسلاسة، مع التعرف الفعال على الاحتيال.

الكثير من التحديات في اكتشاف الاحتيال مشابهة لتحديات اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل أوسع. على سبيل المثال، على الرغم من التقدم، لا تزال هناك تحديات في ضمان جودة البيانات، والتكامل السلس عبر الأنظمة والمنصات المختلفة. سوء جودة البيانات يمكن أن يؤدي إلى نتائج غير دقيقة في اكتشاف الاحتيال.

وأخيرًا، بينما يحسن الذكاء الاصطناعي أداء أنظمة اكتشاف الاحتيال، فإنه في الوقت ذاته يزيد من تعقيد المهاجمين السيئين.

س: تتطور تقنيات الدفع المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كيف ترى دور المهنيين الماليين يتغير مع استمرار أتمتة وتبسيط عمليات الدفع؟

د: بينما يعزز الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه يغير أيضًا دور المهني في مجال المدفوعات. على سبيل المثال، يتيح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد أتمتة المهام التشغيلية، مما يمكننا من التركيز أكثر على تفسير البيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الاستراتيجي.

وبشكل خاص، تتيح لنا هذه الأتمتة أن نكون أكثر كفاءة كمترجمين لعملائنا وأصحاب المصلحة. يتيح لنا الذكاء الاصطناعي أن نلعب دورًا استشاريًا أكثر، مما يحسن تجربة العميل. على سبيل المثال، كمستحوذ على المعاملات، نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين جميع جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يتيح لنا أيضًا أن نكون مستشارين استراتيجيين أكثر تركيزًا وهدفًا.

س: الخصوصية الأخلاقية والاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي في البنوك والمدفوعات في المقدمة. كيف تتعامل مع موازنة الابتكار مع تطبيق مسؤول للذكاء الاصطناعي؟

د: لا أعتقد بشكل أساسي أن هناك حاجة إلى توازن بين التركيز على الابتكار والكون مسؤولًا في تطبيق الذكاء الاصطناعي.

فهذه الأفكار ليست متعارضة، ولا يجب أن يؤثر أحدها سلبًا على الآخر. في الواقع، أؤمن بشدة أن الحوكمة السليمة، بما في ذلك السياسات، والضوابط، والإشراف، تعمل بالفعل كمسرع للابتكار. في خبرتي، توفر السياسات الواضحة، والإرشادات، والعمليات إطارًا يمكن للمطورين أن يستكشفوا ويبتكروا فيه بأمان وثقة.

غياب الوضوح أو وجود أطر حوكمة غير واضحة يؤدي إلى عدم اليقين لدى المطورين، ويبطئ عملية التطوير، ويعيق الابتكار.

س: بالنظر إلى المستقبل، ما هي أكثر الاتجاهات إثارة في الذكاء الاصطناعي والمدفوعات التي تعتقد أنها ستشكل مستقبل الصناعة خلال الخمس إلى العشر سنوات القادمة؟

د: كما ذكرت سابقًا، سيستمر الذكاء الاصطناعي في تحسين فاعلية أنظمة الدفع والنقاط الحاسمة في اتخاذ القرار: اكتشاف الاحتيال، تحسين معدل التفويض، التحقق من هوية العملاء (KYC)، العناية الواجبة المتقدمة للعملاء (CDD)، وغيرها.

كما سيواصل تشكيل دور المهنيين في المدفوعات عند مساعدة التجار وتجار التجزئة في تحديد استراتيجيات الدفع الخاصة بهم. على سبيل المثال، يمكن لاستخدام الذكاء الاصطناعي أن يتيح تخصيصًا أكبر ونتائج دفع محسنة، بالإضافة إلى تقديم رؤى فريدة يمكن أن تؤدي إلى تحسين كبير في تجربة العميل.

بالإضافة إلى ذلك، أتوقع أن نرى تحسنًا وتسريعًا في التمويل المدمج، سواء من حيث التكامل السلس أو في القدرات الأساسية مثل الإقراض. وأخيرًا، نظرًا للضغوط التنظيمية والتحسينات في الذكاء الاصطناعي، أتوقع تحقيق مكاسب كبيرة في الشفافية.