كيف يمكن تحسين النمذجة والتنبؤ المالي بالذكاء الاصطناعي؟

يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة لإحداث ثورة في الصناعة المالية. فهو يساعد الشركات على خفض التكاليف التشغيلية وزيادة الإيرادات. بفضل الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات المالية أتمتة عمليات معينة والحصول على رؤى أعمق قائمة على البيانات، والتي يمكن استخدامها لإجراء تنبؤات وتوقعات دقيقة حول النتائج المستقبلية. تعتبر النمذجة المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل خاص في تحليل الآثار الضريبية، مما يتيح تخطيطًا ضريبيًا فعالًا واستراتيجيًا.

من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي في النمذجة المالية، يمكن للشركات الاستفادة من التقنيات المتقدمة لتبسيط تحليل البيانات واستخلاص الرؤى وتعزيز اتخاذ القرارات. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات في القطاع المالي على تحقيق إيرادات أكبر وتحسين عملياتها الحالية وخفض بعض التكاليف التشغيلية. ويمكن تطبيقه على مستوى الشركة بأكملها – من المكتب الأمامي إلى المكتب الخلفي.

دعونا نلقي نظرة على بعض من أفضل أمثلة حالات استخدام الذكاء الاصطناعي من قطاع الصناعة المالية.

كشف الاحتيال

في قطاع الخدمات المالية، غالباً ما تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية للكشف عن الاحتيال. فهي قادرة على تحليل البيانات المالية في الوقت الفعلي لاكتشاف المعاملات المشبوهة أو رصد أي نشاط احتيالي. ويستطيع نموذج التعلّم الآلي التعرّف على بعض التناقضات في المعاملات المعتادة، على سبيل المثال، أن تكون المعاملة قد أُجريت من موقع غير معتاد أو لمنتج مشبوه.

التنبؤ بمعدل التوقف

AI يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء نماذج تنبؤية تحدد العوامل الأكثر احتمالاً للتسبب في فقدان العملاء، مثل الخصائص الديموغرافية للعملاء ونشاط الحساب وتفاعلات خدمة العملاء. كذلك، من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، مثل سجل المعاملات على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد العملاء الذين قد يتوقفون عن استخدام الخدمة.  

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية المتأصلة في التحليل المالي، مثل إدخال البيانات وإنشاء التقارير. وبناءً على البيانات التي تم تحليلها، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات المالية في تقديم منتجات وخدمات مخصصة تلبي تفضيلات شرائح عملاء محددة. كما يمكنه إخطار مديري الحسابات عندما يُظهر أحد العملاء علامات التخلي عن الخدمة، حتى يتمكنوا من اتخاذ خطوات استباقية للاحتفاظ به قبل أن يغادر.

الذكاء الاصطناعي في التمويل: تقييم الجدارة الائتمانية

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية أيضاً مساعدة الشركات المالية في تقييم الجدارة الائتمانية لعملائها. والفكرة هي التنبؤ باحتمالية سداد المدين للمال في الوقت المحدد، حتى يتمكن الدائن من تقييم مقدار المال الذي يمكنه إقراضه. ولتحديد درجة الائتمان، تأخذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الاعتبار: السجل الائتماني وسجل المدفوعات للمقترض، ودخله وحالته الوظيفية، ونسبة الدين إلى الدخل، وأحياناً أيضاً عاداته في الإنفاق.

بناءً على هذه البيانات، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تعيين درجة ائتمانية لمدين محتمل، والتي يمكن للمقرضين استخدامها لاتخاذ قرارات مدروسة بشأن الموافقة على القرض ومقدار ارتفاع سعر الفائدة.

التنبؤ بسداد الديون

يمكن لـ AI مساعدة شركات تحصيل الديون في التنبؤ بسداد الديون من خلال تحليل بيانات معينة، على سبيل المثال دخل المدين ونفقاته، وأي تصنيف ائتماني مُنح له، أو سجل المدفوعات. بناءً على هذه الرؤى، يمكن للخوارزميات المدعومة بـ AI المساعدة في التنبؤ بمقدار ما سيتم سداده من دين معين أو محفظة ديون.

يمكن أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء أشجار قرارات لتحصيل الديون، مما قد يساعد المؤسسات المالية على تحديد الاستراتيجيات الأكثر فعالية لتحصيل الديون. وتُشغَّل أشجار القرارات بواسطة خوارزميات التعلم الآلي، التي تحلل بيانات متنوعة لإنشاء عملية اتخاذ قرار مثلى.

باستخدام أشجار القرار، يمكن لمحصلي الديون زيادة فرص استرداد المدفوعات المتأخرة بنجاح، من خلال اتباع أفضل نهج لمدين معين، مع مراعاة حالته المالية وعمر الدين.

تحليل مخاطر الاستثمار

وبالمثل، يمكن أن تساعد النماذج التنبؤية الشركات في تحديد المخاطر المحتملة لاستثماراتها. يمكن لنماذج AI تعزيز تقييم المخاطر من خلال تحديد وتقييم أنواع مختلفة من مخاطر الاستثمار في الوقت الفعلي، مثل مخاطر الائتمان ومخاطر السوق والمخاطر التشغيلية. بالإضافة إلى ذلك، تعمل هذه التقنية المتقدمة على تحسين إدارة المخاطر من خلال تعزيز كفاءة العمليات التشغيلية واتخاذ القرارات الاستراتيجية في تحليل مخاطر الاستثمار. يمكن لنماذج AI تقييم مخاطر استثمار معين من خلال التنبؤ بالنتائج المستقبلية المحتملة بناءً على الاتجاهات وبيانات السوق التاريخية. يمكن استخدام أساليب معالجة اللغة الطبيعية لتحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي ومصادر المعلومات الأخرى لتحديد مشاعر معينة قد تشير إلى أن الاستثمار سيكون ناجحًا أو فاشلًا.

علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المستثمرين في تحليل محافظهم من خلال تحديد أفضل مزيج من الأصول التي لديها القدرة على تعظيم أرباحهم مع الحد الأدنى من المخاطر.

يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل تقارير سوق الأسهم تلقائيًا. ونظرًا لعددها المتزايد وطولها، يجدر اللجوء إلى حلول تؤتمت التحليل.

إعداد عروض مخصصة بفضل الرؤى المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي

مثال آخر هو استخدام النماذج التنبؤية لتحليل بيانات العملاء لإنشاء عروض مخصصة لعملاء أحد البنوك وتحسين رضاهم. يتكامل الذكاء الاصطناعي مع التخطيط المالي لتحقيق نتائج مالية أفضل.

يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء، بما في ذلك سجل معاملاتهم ودرجاتهم الائتمانية وأعمارهم ودخلهم وغيرها من المعلومات ذات الصلة. وبعد تحليل البيانات، تكون الخطوة التالية هي تقسيم العملاء وفقًا لعاداتهم المالية واحتياجاتهم. وبناءً على الشرائح المحددة، يمكن للبنوك إعداد عروض مخصصة تلبي احتياجات وتفضيلات محددة. على سبيل المثال، قد يهتم العملاء الذين يستخدمون بطاقات الائتمان بشكل متكرر بنقاط المكافآت أو استرداد النقود أو أسعار الفائدة المنخفضة على بطاقات الائتمان.

التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يمكن تنفيذ الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول باستخدام خوارزميات تداول مدربة على بيانات تاريخية من مصادر متعددة وتعزيز معالجة البيانات وتحليلها في النماذج المالية. تحلل الخوارزميات كميات كبيرة من البيانات، مثل اتجاهات السوق والأخبار والمؤشرات الاقتصادية للكشف عن أنماط في سلوك السوق والمعاملات. ثم ينفذ البرنامج الصفقات تلقائياً.

يمكن لخوارزميات التداول الآلي تحليل بيانات السوق أسرع بكثير من البشر، وفي الوقت الفعلي تقريبًا، مما يحسّن الكفاءة والربحية.

عمل فريقنا على حل للتنبؤ بالأسهم التي ستزيد قيمتها أو تنخفض. قررنا اختبار الفرضية التي طرحها الاقتصاديون Lauren Cohen وChristopher Malloy من كلية هارفارد للأعمال، وQuoc Nguyen من جامعة DePaul، والتي تنص على أنه من الممكن التنبؤ بزيادة أو انخفاض أسعار أسهم شركة معينة من خلال مقارنة تقارير سوق الأسهم.

استخدم الباحثون أساليب تحليل النصوص لتحديد أوجه التشابه بين الإفصاحات التنظيمية المقدمة إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية (SEC). وقد أثبتوا الفرضية القائلة بأن الشركات التي تتشابه تقاريرها من عام إلى آخر ستحقق مكاسب في سوق الأسهم. وعلى العكس من ذلك، فإن الشركات التي تحتوي تقاريرها على عدد كبير من الاختلافات تكون أكثر عرضة للخسائر المستقبلية أو حتى الإفلاس.

قمنا بتنزيل آلاف تقارير سوق الأسهم لإجراء تحليلنا باستخدام أساليب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واختبار الفرضية. وأشارت نتائجنا إلى أن الفرضية صحيحة وأن الشركات التي كانت تقاريرها متشابهة للغاية حققت أرباحاً أعلى.

التنبؤ باتجاهات السوق

يمكن استخدام خوارزميات تعلّم الآلة لتحليل كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة حول الاتجاهات والنتائج المالية. وقد يساعد ذلك الشركات على اتخاذ قرارات استثمارية أفضل وتجنّب مخاطر معينة وتحسين تجربة العملاء.

باستخدام أساليب النمذجة التنبؤية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل اتجاهات السوق السابقة والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بناءً على تلك الرؤى. ومن خلال تحليل المشاعر لمنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومصادر الرأي الأخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم المشاعر العامة حول خدمة أو منتج معين. وبفضل معرفة مشاعر الناس تجاهه، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أفضل بشأن كيفية تحديد موقع منتجاتها وضبط استراتيجياتها وفقًا لذلك.

الذكاء الاصطناعي مقابل لوائح الاتحاد الأوروبي

قد يُستخدم الذكاء الاصطناعي، مثل أي أداة، لأغراض خاطئة. ينبغي اتخاذ تدابير معينة لحماية الأشخاص من الآثار الضارة لإساءة استخدام الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

الـ قانون الذكاء الاصطناعي يُعدّ أحد المحاولات الأولى للقيام بذلك. وهو قانون أوروبي مقترح ينظّم استخدام الذكاء الاصطناعي، ويحظر التطبيقات عالية المخاطر. ومن المتوقع أن يؤدي قانون الذكاء الاصطناعي إلى لوائح مماثلة على مستوى العالم.

استفد من الذكاء الاصطناعي في التمويل

قم بتحديث حلولك بالاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي. أتمت المهام اليدوية، وحلّل كميات كبيرة من البيانات بسرعة لتحديد الاتجاهات، والتنبؤ بالأداء المستقبلي، وتقييم المخاطر المحتملة.

سيقدم لك خبراؤنا المشورة حول أفضل طريقة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في حالة عملك المحددة. تواصل معنا عبر النموذج أدناه.