---
ملخص بلغة بسيطة:
مؤخرًا، ركزت ثلاث شركات إنترنت رائدة وهي تينسنت (Tencent) وبايدو (Baidu) وزيبي (ByteDance) على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي (AI) قادرة على تنفيذ مجموعة معقدة من المهام تلقائيًا، وذلك في قطاع المالية. لكن كل شركة اختارت مجموعة مختلفة من المستخدمين واستراتيجيات مختلفة لتطوير منتجاتها، وما زال القطاع غير واضح بشأن الشكل النهائي لهذه المنتجات: هل يكفي إضافة بعض الميزات المالية إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المكاتب العامة، أم يجب تطوير نسخة مخصصة تتوافق تمامًا مع قواعد وإجراءات القطاع المالي؟ على أي حال، أثبتت وول ستريت (Wall Street) أن قطاع المالية يمثل فرصة رابحة كبيرة من الناحية المالية، وبسبب الطبيعة الدقيقة للمعاملات المالية والرقابة الصارمة، أصبح هذا القطاع اختبارًا حقيقيًا لقدرات الذكاء الاصطناعي، ومن سينجح أولاً في تطوير هذه المنتجات سيحصل على الفرصة لتقديم خدمات ذكاء اصطناعي عالية القيمة في جميع القطاعات في المستقبل.
---
تفسير مفصل:
1. الشركات الكبرى تتنافس على سوق الذكاء الاصطناعي في المالية لأنها ترى فيه فرصة رابحة مضمونة:
يتساءل الكثيرون لماذا يتجه الذكاء الاصطناعي بشكل خاص نحو قطاع المالية، والسبب واضح جدًا ويعود إلى اختيارات تجارية:
- تكاليف العمالة في القطاع المالي مرتفعة للغاية؛ محللو البورصات وموظفو مراقبة المخاطر في البنوك ومديرو المنتجات التأمينية يحصلون على أجور عالية، لكن أكثر من نص وقتهم يُقضى في مهام لا تتطلب مهارات تقنية، مثل فحص البيانات المالية والبحث عن المعلومات ومقارنة البيانات القانونية وملء النماذج لإعداد العروض التقديمية والجداول الإكسل. إذا استطاع الذكاء الاصطناعي تحل محل هذه المهام، فإن ذلك سيوفر الكثير من الوقت والمال للمؤسسات المالية، وهو أمر مستعدة لدفعه بكل تأكيد.
- معظم المواد المستخدمة في القطاع المالي موجودة بالفعل في صورة إلكترونية (بيانات السوق والتقارير المالية والتقارير البحثية والمعلومات التجارية)، مما يجعل من السهل على الذكاء الاصطناعي الوصول إليها مقارنة بالصناعات الأخرى التي تحتاج إلى معالجة الوثائق الورقية.
2. الشركات الثلاث لا تتنافس مع بعضها، فكل منها تستهدف مجموعات مختلفة من المستخدمين:
على الرغم من أن الشركات الثلاث تتحدث عن تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي للمالية، إلا أن أهدافها مختلفة تمامًا:
- زيبي تطور نظامًا يستهدف المستثمرين الأفراد، حيث يقوم بتقسيم الميزات المتخصصة المتوفرة لدى البنوك الكبرى إلى وظائف صغيرة، مثل فحص صناديق الاستثمار ومقارنة عوائد الصناديق.
- بايدو تركز على أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الاستخدامات تستخدم في المكاتب، وتستخدمها لإثبات قدراتها في مجالات أخرى مثل القانون والتعليم.
- تينسنت تطور نظامًا مخصصًا للاستخدام داخل المؤسسات المالية، حيث يقوم بمهام معقدة مثل فحص البيانات ومراجعة المخاطر وإعداد التقارير.
3. هل يجب تطوير نسخة مخصصة من الذكاء الاصطناعي للمالية؟
الشركات الكبرى تتساءل حول هذا الأمر: هل يجب تطوير نسخة مخصصة من الذكاء الاصطناعي تتوافق تمامًا مع قواعد وإجراءات القطاع المالي، أم يكفي إضافة بعض الميزات المالية إلى الأنظمة الموجودة؟ تينسنت اختارت الخيار الثاني، بينما اختارت بايدو وزيبي الخيار الأول. السبب في هذا الاختلاف يعود إلى اختلاف متطلبات القطاع المالي وتكاليف التطوير؛ فالنسخة المخصصة قد تكون أكثر ربحية، لكنها تتطلب استثمارات أكبر.
4. وول ستريت تثق في هذا الاتجاه:
الشركات الأجنبية مثل OpenAI وAnthropic تضيف أيضًا ميزات مالية إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وقد حققت إحدى الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي المالي، Rogo، نموًا كبيرًا في قيمتها خلال عام واحد (زادت قيمتها ست مرات لتصل إلى 2 مليار دولار أمريكي)، وذلك بسبب قدرتها على توفير بيانات دقيقة وموثوقة للمؤسسات المالية.
5. القطاع المالي يمثل تحديًا كبيرًا لتطوير الذكاء الاصطناعي:
قطاع المالي يتميز بالرقابة الصارمة والحاجة إلى دقة عالية في النتائج، مما يجعله اختبارًا حقيقيًا لقدرات الذكاء الاصطناعي. إذا نجحت الشركات في تطوير منتجات مخصصة لهذا القطاع، فقد تحقق أرباحًا كبيرة، لكنها ستواجه تحديات كبيرة أيضًا فيما يتعلق بالتوافق مع اللوائح والمتطلبات القانونية.
---
هذا هو الترجمة إلى اللغة العربية لتحليل الأخبار المالية والتجارية المقدم.