التحليل المالي: العمالقة تتجمع في مجال “الذكاء الاصطناعي المالي”… ليس للتنافس على الوظائف، بل للاستحواذ على “نقاط الدخول” إلى السوق
مرحبًا بكم، أنا صديقكم الصحفي المتخصص في الأخبار المالية. مؤخرًا، هناك خبر كبير في الأوساط المهنية: عمالقة التكنولوجيا مثل تينسنت، علي بابا، أوبنإي (OpenAI)، وجوجل بدأوا جميعًا بشكل مفاجئ في التنافس في مجال “الذكاء الاصطناعي المالي”.
كنا نعتقد في السابق أن الذكاء الاصطناعي قوي في كتابة الكود ورسم الرسومات، لكن في مجال المالية الذي يتطلب الدقة المطلقة، كان الجميع مترددين. لكن الآن، تغيرت الأمور. تظهر بيانات شركة آي دي سي (IDC) أن سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصين سينمو بنسبة 90.4% بحلول عام 2025، مما يجعله واحدًا من أسرع القطاعات نموًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
لماذا الآن بالذات؟ ما الذي يفعله العمالقة بالضبط؟ وما تأثير ذلك علينا نحن العامة والمهنيين؟ اليوم، سأشرح الأمر بطريقة بسيطة وواضحة.
---
أولاً: لماذا الآن؟ لأن التكنولوجيا أصبحت أكثر جرأة على دخول “المناطق المحظورة”
يتساءل الكثيرون: هناك الكثير من البيانات المالية، فلماذا لم يدخل الذكاء الاصطناعي إلى هذا المجال منذ زمن بعيد؟
في الواقع، المالية والذكاء الاصطناعي يتناسبان تمامًا. تنتج الصناعة المالية يوميًا كميات هائلة من التقارير والبيانات، وهي بالضبط ما يتقنه الذكاء الاصطناعي في مجال “نقل المعلومات” و“الحسابات المعقدة”. في الماضي، كان يستغرق كتابة تقرير بحثي عطلة كاملة، لكن الآن يمكن إنجاز المسودة الأولى في ساعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.
لكن السبب كان وجود مشكلتين رئيسيتين لم تُحلّا:
1. الذكاء الاصطناعي قد يخلق بيانات خاطئة: يتطلب المجال المالي دقة عالية، وأي خطأ في الأرقام قد يؤدي إلى خسائر كبيرة. في الماضي، كان الذكاء الاصطناعي يخلق بيانات غير دقيقة، وهو أمر محظور تمامًا في القطاع المالي.
2. الذكاء الاصطناعي كان يقتصر على المحادثات فقط، ولم يكن قادرًا على تنفيذ المهام بشكل فعال: كان الذكاء الاصطناعي يعمل كخدمة عملاء تقوم فقط بالإجابة على الأسئلة، لكنه لم يكن قادرًا على تنفيذ العمليات بشكل كامل.
لكن هذه المشكلتان تم حلهما هذا العام:
- أصبح من الممكن التحكم في البيانات الخاطئة: التقنيات الحالية مثل RAG (Retrieval Augmented Generation) تضمن أن الذكاء الاصطناعي يستخدم مصادر موثوقة للإجابات وتحدد مصادرها بوضوح (مثل “مأخوذة من التقرير السنوي لعام 2023، الصفحة 15”). إذا كان هناك خطأ، يمكن تحديد مكانه بسهولة، مما يحول “المخاطر غير المقبولة” إلى “أخطاء قابلة للتدقيق”.
- ظهرت أنظمة ذكية: الذكاء الاصطناعي لم يعد يعمل بشكل منفرد، بل يعمل كفريق. على سبيل المثال، في البحوث الصناعية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تجمع البيانات، وتبني النماذج، وتكتب التقارير بشكل متعاون.
بالإضافة إلى ذلك، هناك فرص كبيرة للربح في السوق: رغم أن حجم سوق الخدمات المالية ليس كبيرًا (حوالي 1.74 مليار يوان بحلول عام 2025)، إلا أن معدل النمو سريع جدًا، والشركات المالية مستعدة للإنفاق. في الماضي، كان شراء حساب بيانات خارجي يكلف آلاف اليوانات سنويًا، لكن باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن تجنب الكثير من الأعمال المتكررة، مما يجعل عائد الاستثمار مربحًا للغاية.
لذلك، بما أن التكنولوجيا أصبحت جاهزة والموارد متوفرة، فإن العمالقة بدأت بالتأكيد بالدخول إلى هذا المجال.
---
ثانيًا: ثلاث طرق رئيسية للعمل للعمالقة: بيع الأدوات، بيع الأنظمة، والاستحواذ على نقاط الدخول إلى السوق
على الرغم من أن جميعها تُعرف باسم “الذكاء الاصطناعي المالي”， إلا أن طرق عمل العمالقة مختلفة تمامًا. يمكننا تصورها على أنها ثلاث أنواع مختلفة من الأعمال:
1. بيع “الأدوات الجاهزة للاستخدام”:
- الشركات الممثلة: أنثروبيك (Anthropic)، جوجل، أوبنإي (OpenAI).
- كيفية العمل: يقومون بتغليف الذكاء الاصطناعي في شكل “حزم مهارات” محددة، مثل “مساعد كتابة نشرات الاكتتاب”، “أداة بناء النماذج المالية”， “روبوت مطابقة الحسابات”. يمكنك الاشتراك واستخدامها فورًا.
- الميزة: سهولة الاستخدام وانخفاض عتبة الدخول، مما يجعلها متاحة للجميع. لكن هناك خطر التشابه بين المنتجات، مما قد يؤدي إلى ضعف تفضيل المستخدمين.
2. بيع “أنظمة مدمجة في العمليات الأساسية”:
- الشركات الممثلة: تينسنت (WorkBuddy)، علي بابا (PointGold).
- كيفية العمل: يقومون بدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مباشرة في الشبكات الداخلية للبنوك وشركات الوساطة المالية. على سبيل المثال، يقوم تينسنت بدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في عمليات الموافقة على القروض وإدارة العملاء مع شركات مثل بنك تشونغجين وبنك بينغآن.
- الميزة: تأثير كبير على الأداء، وصعوبة استبدال هذه الأنظمة بعد التثبيت، مما يؤدي إلى استقرار العملاء.
3. الاستحواذ على “نقاط الدخول إلى السوق” من خلال التطبيقات الموجهة للمستخدمين العاديين:
- الشركة الممثلة: علي بابا (تطبيق Qianwen).
- كيفية العمل: يقدمون خدمات البنوك والصناديق والتأمين من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستخدمين العاديين. يمكن للمستخدمين الاطلاع على الأسعار وقراءة التقارير وشراء الصناديق من خلال هذه التطبيقات.
- الميزة: أكبر إمكانية للتأثير على سلوك المستخدمين، لأنهم يتحكمون في كيفية استخدام أموالهم.
---
ثالثًا: ما الذي غيره الذكاء الاصطناعي حقًا؟ إنه مجرد “متدرب متقدم”
على الرغم من الدعاية الكبيرة من العمالقة، يجب أن نكون واقعيين: الذكاء الاصطناعي لم يصل بعد إلى “الجوهر” الأساسي للمجال المالي.
1. الذكاء الاصطناعي يساعد في المهام المتكررة: أكثر ما يبرز دور الذكاء الاصطناعي في البحوث الصناعية وعمليات التداول الأساسية.
- من هم الأكثر عرضة للاستبدال؟ المتدربين والباحثين المبتدئين، لأن مهامهم تتضمن جمع البيانات وتنظيم الجداول وتدوين المحاضرات وكتابة التقارير الأساسية، وهي مهام يمكن للذكاء الاصطناعي إنجازها بسرعة وبدقة.
2. الذكاء الاصطناعي لا يستطيع اتخاذ القرارات: الجزء الأكثر قيمة في المجال المالي لا يتعلق بتنظيم المعلومات، بل باتخاذ القرارات بناءً عليها.
- على سبيل المثال: قد يعتقد خبير أن السوق سيتغير، بينما يعتقد خبير آخر أنها مجرد تقلبات قصيرة الأجل. هذه القرارات تعتمد على فهم عميق للدورات الصناعية والإدراك البشري والخبرة السابقة.
- المعرفة الخفية ووجهات النظر الحصرية: لن تُمنح هذه الأمور للذكاء الاصطناعي، لأنها جزء من القدرات الأساسية للمؤسسات.
3. الأعمال الأساسية لا تزال بيد البشر:
- الموافقة على القروض، تقييم المخاطر، اتخاذ القرارات التنظيمية: هذه العمليات الحاسمة تتطلب خبرة ومسؤولية بشرية، ولا يمكن للذكاء الاصطناعي سوى المساعدة فيها.
---
رابعًا: نقاط ضعف العمالقة: البيانات ليست بأيديهم
يعتقد الكثيرون أن دخول العمالقة إلى المجال المالي يعني النصر، لكن هذا غير صحيح. يواجهون مشكلتين كبيرتين:
1. البيانات ليست بأيديهم: جودة واكتمال البيانات المالية تعتمد على شركات مثل ويند (Wind)، تون