إن التطور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، يعيد تشكيل القطاعات في جميع المجالات، والخدمات المالية ليست استثناءً. وكمسؤول تنفيذي في هذا المجال، فإن السؤال المطروح ليس ما إذا كان يجب التعامل مع هذه التكنولوجيا أم لا، بل كيف يتم ذلك بفعالية. مع ضيق الميزانيات وارتفاع الضغط، فإن اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يعني الفرق بين اكتساب ميزة تنافسية والتخلف عن الركب.
فهم القدرات الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي
لقد قدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يشمل الآلات ذات المعلمات المنخفضة المستوى، قدرات ثورية في معالجة النصوص وتوليدها. وفي حين أنه قد يكون من المثير للإعجاب أن الآلة التوليدية التوليدية “الصغيرة” قد تعمل ب 50 مليار معلم، أو أن النماذج المتقدمة مثل GPT-4 تتعامل مع أكثر من تريليون، إلا أنه من المهم أن نضع في الاعتبار المنظور الصحيح. على الرغم من هذه الأرقام، لا تزال 100 تريليون وصلة في الدماغ البشري تقزم الذكاء الاصطناعي من حيث التعقيد. ومع ذلك، فإن هذا لا يقلل من القوة التحويلية لنماذج LLMs.
تتفوق أجهزة LLMs في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، وتفسير النصوص غير المهيكلة، والاستجابة بطريقة ذات صلة بالسياق. وقد فتحت براعتهم في تلخيص وضغط الوثائق، وترجمة اللغات، والتعرف على الأنماط إمكانيات جديدة، لا سيما في المجالات التي تتوافر فيها البيانات غير المهيكلة بكثرة.
ومع ذلك، من المهم بنفس القدر إدراك حدودها. فأجهزة LLMs عرضة لما نسميه “الهلوسة” – أي إنتاج معلومات غير صحيحة دون أي أساس واقعي. وعلاوة على ذلك، في حين أنها قادرة على محاكاة التفكير المنطقي إلى حد ما، إلا أنها تفتقر إلى الفهم الحقيقي، وهو أمر بالغ الأهمية للتفكير المنطقي واتخاذ القرارات الدقيقة. إن فهم أين تتفوق هذه النماذج وأين تتعثر أمر حيوي لتحديد دورها في مؤسستك.
تقييم دراسة الجدوى الاقتصادية للماجستير في الخدمات المالية
بالنسبة للرؤساء التنفيذيين، يتمثل الشاغل الرئيسي للرؤساء التنفيذيين في تحديد العائد المحتمل على الاستثمار (ROI) من دمج نماذج إدارة التعلم الآلي في عملياتهم التجارية. ويتوقف عرض القيمة على ما إذا كان يمكن تصميم هذه النماذج بفعالية لتلبية الاحتياجات المحددة لمؤسستك.
والسؤال الأكثر إلحاحًا هو ما إذا كان نموذج الماجستير في القانون العام، الذي تم تدريبه في المقام الأول على بيانات الإنترنت الواسعة، يمتلك معرفة كافية خاصة بالمجال ليكون مفيدًا في سياق الخدمات المالية. غالبًا ما تكون الإجابة بالنفي – تتطلب هذه النماذج ضبطًا دقيقًا للتركيز على خصوصيات عملك. ينطوي الضبط الدقيق على تعديل النموذج ليتخصص في مجالك، مما يضمن تقديم مخرجات دقيقة وذات صلة بالموضوع.
إن التطبيقات المحتملة لنماذج إدارة المخاطر في الخدمات المالية واسعة النطاق. بدءًا من أتمتة إنشاء تقارير العملاء وتحليل معنويات السوق إلى تعزيز تقارير المخاطر والتقارير التنظيمية، يمكن لهذه النماذج أن تقلل بشكل كبير من الوقت والموارد اللازمة لهذه المهام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن توفر قدرتها على استخراج البيانات من مصادر مختلفة – مثل البيانات المالية أو المستندات القانونية – وربطها وتلخيصها مع بعضها البعض رؤى قيمة للمستخدمين الخبراء في مجال الأعمال.
ومع ذلك، للاستفادة من هذه القدرات بشكل كامل، من الضروري دمج الخبرة في مجال الأعمال مع التكنولوجيا. قد لا يمتلك علماء البيانات وحدهم المعرفة اللازمة لضبط النماذج بفعالية للمهام المتخصصة. يضمن إشراك خبراء الأعمال في عملية التطوير أن يتماشى الذكاء الاصطناعي مع الاحتياجات المحددة للمؤسسة، مما يزيد من احتمالية نجاح التنفيذ.
التخصيص مقابل التوحيد القياسي: القيام بالاستثمار الصحيح
كما أن الاختيار بين تطوير نموذج LLM مخصص أو الاستفادة من حلول الطرف الثالث هو اعتبار آخر بالغ الأهمية. في الصناعات شديدة التنظيم مثل الخدمات المالية، حيث تعمل العديد من الشركات في ظل نفس متطلبات الامتثال، يبرز السؤال التالي: هل يستحق الأمر الاستثمار في تطوير كل شركة لنموذجها المخصص؟
بالنسبة للكثيرين، قد تكون الإجابة بالنفي. وبدلاً من ذلك، من المرجح أن يكون الاعتماد على مقدمي الخدمات الخارجيين المتخصصين في إنشاء نماذج دقيقة للامتثال التنظيمي في جميع أنحاء الصناعة أكثر كفاءة. يمكن أن يقلل هذا النهج من التكاليف ويضمن الاتساق، مما يحرر الموارد للتركيز على المجالات التي يمكن أن يوفر فيها النموذج المخصص ميزة تنافسية كبيرة.
على سبيل المثال، إذا كانت شركتك تعمل في سوق متخصصة ذات متطلبات فريدة لا تلبيها النماذج العامة بشكل كافٍ، فقد يكون الاستثمار في حل مخصص مبررًا. ولكن بالنسبة للمهام الأكثر توحيدًا، مثل إعداد تقارير الامتثال، قد يكون تجميع الموارد من خلال مزود خارجي هو الخيار الأكثر ذكاءً.
الخطوات الاستراتيجية للمديرين التنفيذيين
لتهيئة شركتك للنجاح في المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي التوليدي، ضع في اعتبارك الخطوات الاستراتيجية التالية:
- تحديد مجالات التأثير الاستراتيجية: تحديد المجالات التي يمكن أن يوفر فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي ميزة تنافسية واضحة. وهذا يتطلب فهماً شاملاً لكل من قدرات التكنولوجيا والتحديات والفرص المحددة داخل عملك.
- إجراء مرحلة اكتشاف مفصلة: قبل القيام باستثمارات كبيرة، قم بإجراء مرحلة استكشاف شاملة لاستكشاف حالات الاستخدام المحتملة وتقييم جدواها. يجب أن يشمل ذلك فرقاً متعددة الوظائف، بما في ذلك خبراء التكنولوجيا وقادة الأعمال على حد سواء، لضمان مراعاة جميع وجهات النظر.
- دمج الخبرات عبر المجالات: يتطلب التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي التعاون بين خبراء مجال الأعمال وعلماء البيانات. تأكد من أن فرقك تعمل معًا لضبط النماذج بطرق تتماشى مع الأهداف الاستراتيجية لشركتك.
- تقييم العائد على الاستثمار وقابلية التوسع: قم بتقييم العائد المحتمل على الاستثمار ليس فقط من حيث المكاسب الفورية ولكن أيضًا من حيث قابلية التوسع. ضع في اعتبارك ما إذا كان الاستثمار في نموذج مخصص سيحقق فوائد طويلة الأجل أو ما إذا كان الحل الموحد سيكون كافياً.
- حافظ على المرونة والاطلاع: يشهد مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي تطوراً سريعاً. حافظ على نهج مرن يسمح لشركتك بالتكيف مع التطورات الجديدة والاستفادة من الفرص الناشئة. إن البقاء على اطلاع على التطورات في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي سيمكنك من اتخاذ قرارات استباقية بدلاً من اتخاذ قرارات تفاعلية.
الخاتمة: الطريق إلى الأمام
لا يمكن إنكار تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التوليدي على الخدمات المالية، ولكن الطريق إلى الأمام يتطلب إبحارًا دقيقًا. من خلال فهم نقاط قوة هذه التكنولوجيا وحدودها، وتحديد المجالات الاستراتيجية لتطبيقها، واتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة، يمكن لشركتك تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لدفع عجلة النمو والابتكار.
في عالم تتزايد فيه أهمية القدرة على معالجة المعلومات وتحليلها بسرعة ودقة متزايدة، يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي مجموعة أدوات قوية لقطاع الخدمات المالية. ويكمن الحل في التعامل مع هذه التكنولوجيا ليس كعلاج لكل شيء بل كأصل استراتيجي – وهو ما يمكن أن يوفر قيمة كبيرة لمؤسستك عند دمجها بشكل مدروس.
بينما تنظر الشركات في الخطوات التالية، تذكر أن نجاح مبادرات الذكاء الاصطناعي يتوقف على أكثر من مجرد التكنولوجيا. فالأمر يتعلق بمواءمة الذكاء الاصطناعي مع الأهداف الاستراتيجية للشركة، ودمج الخبرات المناسبة، والحفاظ على القدرة على التكيف في مواجهة التغيير. مع وضع هذه المبادئ في الاعتبار، ستكون الشركات مجهزة جيدًا للتعامل مع التغيير التكنولوجي في الخدمات المالية بثقة وبصيرة.
تدعم ممارسة استشارات التغيير في شيفيلد هاوورث في شيفيلد هاوورث محفظة عملائنا في مجال التغيير الاستراتيجي والتحويلي الرئيسي في مجال التكنولوجيا المالية الذي يتضمن التركيز على الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة وتطور البورصات والمبيعات والتداول.
Marcus Hooper is an advisor for our practice and Adriaan Hugo is the Director of our consulting practice. To contact the team please reach out to Adriaan.
