مقابلة مع دينيس كيتلر: كيف تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل المدفوعات

دينيس كيتلر هو رئيس عالمي لاستراتيجية البيانات وعلوم البيانات في وورلد باي.

اكتشف أفضل أخبار الفينتك والفعاليات!

اشترك في نشرة FinTech Weekly الإخبارية

يقرأها التنفيذيون في جي بي مورغان وكوينباس وبلاكروك وكلارنا والمزيد

إذا كنت قد كنت تتابع قطاع الخدمات المالية، فأنت تعلم شيئًا واحدًا على وجه اليقين: الذكاء الاصطناعي لم يعد مفهومًا مستقبليًا - إنه هنا، ويغير كل شيء. ولكن بينما يبدو أن فكرة تحول الذكاء الاصطناعي في المدفوعات مثيرة، لم تكن الرحلة سلسة تمامًا.

تبني الذكاء الاصطناعي قد زاد بشكل كبير على مدار السنوات القليلة الماضية، خاصة بعد أن أجبرت جائحة كورونا المؤسسات المالية على إعادة التفكير في كيفية عملها. الأرقام لا تكذب. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية بمقدار 16.2 مليار دولار خلال 5 سنوات. البنوك، وشركات التأمين، ومعالجات الدفع كلها تغوص في بحر الذكاء الاصطناعي، حريصة على تبسيط العمليات، وتعزيز كشف الاحتيال، و خلق تجارب عملاء مفرطة التخصيص.

لكن إليك المشكلة: رغم إمكانياته، فإن دمج الذكاء الاصطناعي ليس خاليًا من المتاعب. لقد أدرك العديد من الشركات أن بياناتهم - الأساس الحقيقي للذكاء الاصطناعي - غالبًا ما تكون محبوسة في أنظمة قديمة، أو مجزأة عبر الأقسام، أو فوضوية ببساطة. وحتى عندما تكون البيانات في حالة جيدة، هناك مسألة معقدة تتعلق بضمان الامتثال لمتاهة من القوانين المتطورة باستمرار.

أضف إلى ذلك أن المجرمين الإلكترونيين أصبحوا أكثر ذكاءً، وفجأة، يبدو أن بناء نظام دفع مدفوع بالذكاء الاصطناعي قوي يشبه محاولة تجميع لغز عالي التقنية بينما تتغير القطع باستمرار. ومع ذلك، على الرغم من كل العقبات، تواصل الشركات التقدم.

في العام الماضي وحده، أفادت عملاقة مثل JPMorgan Chase بزيادة الإنتاجية تصل إلى 20% بفضل مساعدي البرمجة المدعومين بالذكاء الاصطناعي، بينما تعاونت NatWest مع OpenAI لتعزيز الوقاية من الاحتيال، وهي خطوة حيوية نظرًا لأن المملكة المتحدة فقدت 570 مليون جنيه إسترليني بسبب احتيال المدفوعات في أوائل 2024. وليس فقط كبار اللاعبين. المؤسسات المالية الصغيرة أيضًا تستفيد من الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة، وتوفير التكاليف، وتقديم تجارب عملاء أفضل.

تقوم الأتمتة بإنجاز المزيد من الأعمال الثقيلة، مما يحرر الخبراء البشريين للعمل بشكل أكثر استراتيجية بدلاً من كونهم معالجي بيانات خلف الكواليس. السؤال هو: كيف يمكن للشركات الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي دون الغرق في مشكلات البيانات، أو الأنظمة القديمة، أو البيروقراطية التنظيمية؟

هذا بالضبط ما كنا نرغب في اكتشافه. لذلك، تواصلنا مع خبير كان عميقًا في خنادق حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لأكثر من عقد من الزمان. من تحسين عمليات الفوترة والتسوية إلى تعزيز أنظمة كشف الاحتيال، يمتد خبرة دينيس كيتلر عبر نظام المدفوعات بأكمله. ودعنا نقول فقط، إن رؤاه مذهلة.

في المحادثة التي تلي ذلك، ستسمع مباشرة عن أكبر التحديات والفرص التي تواجه الشركات.

ر: هل يمكنك مشاركة بعض المعلومات عن مسيرتك المهنية وكيف طورت خبرتك في الفينتك وحلول الدفع؟

د: بعد الانتهاء من دراستي الجامعية والدراسات العليا في الرياضيات، انتقلت إلى مجال تحليل البيانات والتحليلات التنبؤية. كان تركيزي الأولي على الرؤى التنبؤية، والأتمتة.

قبل حوالي 13 عامًا، دخلت قطاع الخدمات المالية، جالبًا خبرة واسعة وانضباطًا في البيانات والذكاء الاصطناعي. بدأت في تطبيق هذه الخبرة في مجالات مثل الفوترة، والتسوية، وتحسين المدفوعات، وتجربة العملاء.

على الرغم من أنني لم يكن لدي خلفية في المدفوعات في ذلك الوقت، استخدمت خبرتي السابقة في البيع بالتجزئة وإصدار الائتمان، جنبًا إلى جنب مع إتقاني للخوارزميات والذكاء الاصطناعي، لدفع القيمة بفعالية لوورلد باي.

ر: ما هي بعض التغييرات الأكثر أهمية التي شهدتها في صناعة المدفوعات على مر السنين، خاصة مع ظهور الذكاء الاصطناعي؟

د: التغييرات الثلاثة الكبيرة التي تتبادر إلى ذهني هي الانتشار، والتسارع، والتعقيد. بينما ليس الذكاء الاصطناعي مفهومًا جديدًا، فإن انتشاره قد زاد بشكل ملحوظ.

في السابق، كان تطوير الذكاء الاصطناعي محصورًا في فرق محددة ذات خبرة متخصصة. اليوم، الذكاء الاصطناعي متاح لمجموعة واسعة من الأفراد والفرق، مما أدى إلى تسريع تطبيقه وتقليل الوقت اللازم للوصول إلى السوق. بالإضافة إلى ذلك، فقد تقدمت التعقيد في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. المهام التي كانت غير ممكنة قبل عقد من الزمان، أو حتى قبل خمس سنوات، أصبحت الآن ممكنة بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية السحابية.

ر: يأتي دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية مع فرص وتحديات. من خلال تجربتك، ما هي أكبر العقبات التي تواجهها الشركات عند اعتماد حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي؟

د: من تجربتي، فإن أكبر ثلاث عقبات في دمج واعتماد حلول الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي هي:

2.  تحدي أساسي هو **التعامل مع البيانات**. كثير من الناس يغفلون الأهمية الحرجة للبيانات في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتعامل الخدمات المالية مع كميات هائلة من البيانات المخزنة في بيئات معزولة، والتي تأتي في أشكال متنوعة، ومع تعريفات غير متسقة. إدارة جودة هذه البيانات، وفهم البيانات بشكل صحيح، ودمجها بفعالية يعد تحديًا كبيرًا.
4.  من منظور تطوير الذكاء الاصطناعي، يعد تحديًا كبيرًا **دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة الموجودة**. يتطلب ذلك ليس فقط تعديلات تقنية ولكن أيضًا تحولًا ثقافيًا داخل المؤسسات لتبني التكنولوجيا الجديدة.
6.  التحدي الأخير يتعلق بالتنقل في المشهد التنظيمي العالمي وضمان **خصوصية البيانات**. بينما تستخدم الشركات البيانات، يجب عليها ضمان وجود ضوابط قوية للخصوصية، وإدارة مخاطر النماذج، وشفافية النماذج للامتثال للوائح وبناء الثقة مع أصحاب المصلحة.

ر: لقد كان كشف الاحتيال أحد المجالات الرئيسية التي أثر فيها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. ما هي التقدمات التي رأيتها في الوقاية من الاحتيال، وما هي التحديات التي لا تزال بحاجة إلى معالجة؟

د: كانت حلول الاحتيال واحدة من أكثر المستفيدين وضوحًا من تقدم الذكاء الاصطناعي. واحدة من أكبر التحسينات التي تدفع كشف الاحتيال كانت في حل الكيانات والقدرة على ربط الأجهزة، والحسابات، والمعاملات، ومصادر المعلومات المتباينة الأخرى بشكل أكثر وضوحًا لإنشاء رؤية أكثر دقة وشمولية للعلاقات والنشاط المرتبط.

بالإضافة إلى ذلك، كان هناك زيادة كبيرة في القدرة على التكيف مع الاتجاهات الاحتيالية في الوقت الحقيقي. يمكّن الذكاء الاصطناعي من التكيف السريع مع الاتجاهات الناشئة، مما يسمح بالتدخل في الوقت المناسب في نشاط الاحتيال المحتمل.

أخيرًا، قد حسّن الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من دقة أنظمة كشف الاحتيال من خلال تقليل الاحتكاك وتقليل كل من الإيجابيات الكاذبة والسلبية الكاذبة. هذا التحسين مهم حيث يضمن معالجة المعاملات الشرعية بسلاسة بينما يتم التعرف بفعالية على الاحتيالية.

تتشابه العديد من التحديات داخل كشف الاحتيال مع تلك المتعلقة بالتبني الأوسع للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، على الرغم من التقدم، تبقى التحديات في ضمان بيانات عالية الجودة ودمج سلس عبر الأنظمة والمنصات المختلفة. يمكن أن تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى نتائج كشف احتيال غير دقيقة.

أخيرًا، بينما يحسن الذكاء الاصطناعي أداء أنظمة كشف الاحتيال، فإنه يزيد في الوقت نفسه من تعقيد المجرمين السيئين.

ر: تتطور تقنيات الدفع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بسرعة. كيف ترى دور المتخصصين الماليين يتغير مع استمرار الذكاء الاصطناعي في أتمتة وتبسيط عمليات الدفع؟

د: بينما يحسن الذكاء الاصطناعي قدرتنا على تحسين معالجة المدفوعات، فإنه أيضًا يغير دور المتخصص في الدفع. على سبيل المثال، يسمح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بأتمتة المهام التشغيلية، مما يمكّننا من التركيز بشكل أكبر على تفسير البيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي وتطبيقها الاستراتيجي.

على وجه التحديد، تتيح لنا هذه الأتمتة أن نعمل بشكل أوسع كمترجمين لعملائنا وأصحاب المصلحة. يسمح لنا الذكاء الاصطناعي بلعب دور أكثر استشارية مما يحسن تجربة العملاء. كمشتري تجاري، على سبيل المثال، نستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحسين جميع جوانب دورة حياة المدفوعات. ومع ذلك، فإنه يسمح لنا أيضًا بالعمل كمستشار استراتيجي مركّز وذو هدف.

ر: تعتبر خصوصية البيانات والمخاوف الأخلاقية في طليعة تبني الذكاء الاصطناعي في البنوك والمدفوعات. كيف تتعامل مع تحقيق التوازن بين الابتكار وتنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول؟

د: لا أعتقد أساسًا أنه مطلوب توازن بين التركيز على الابتكار وكونه مسؤولًا في تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

هذه الأفكار ليست متعارضة ولا يجب أن يؤثر أحدها سلبًا على الآخر. في الواقع، أعتقد بشدة أن الحوكمة المناسبة بما في ذلك السياسات، والضوابط، والإشراف تعمل كمعجل للابتكار. من خلال تجربتي، تتيح السياسات والإرشادات والعمليات الواضحة للمطورين استكشاف وابتكار بثقة وأمان.

يمكن أن تؤدي نقص الوضوح أو هياكل الحوكمة غير المحددة إلى عدم اليقين للمطورين، مما يبطئ التطوير ويخنق الابتكار.

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

د: كما ذكرت سابقًا، سيستمر الذكاء الاصطناعي في تحسين فعالية أنظمة الدفع ونقاط القرار ذات الصلة: كشف الاحتيال، تحسين معدل التفويض، العناية الواجبة المعقدة (CDD) ومعرفة عميلك (KYC)، إلخ.

سيستمر أيضًا في تشكيل دور المتخصصين في الدفع عند مساعدة التجار وتجار التجزئة في تحديد استراتيجياتهم في المدفوعات. على سبيل المثال، يمكن أن يسمح استخدام الذكاء الاصطناعي بمزيد من التخصيص ونتائج الدفع بينما يقدم أيضًا رؤى فريدة يمكن أن تؤدي جميعها إلى تحسين تجربة العملاء بشكل كبير.

بالإضافة إلى ذلك، أتوقع أن أرى تحسينات وتسريعًا في التمويل المدمج من حيث التكامل السلس وكذلك في القدرات الأساسية مثل الإقراض. أخيرًا، نظرًا للضغوط التنظيمية والتحسينات في الذكاء الاصطناعي، أتوقع أن أرى مكاسب كبيرة في الشفافية.