من المهم التعرف على أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي في الحالات المالية والمجالات الخاصة به؛ لقدرتها على توفير الوقت والجهد، وتوفير النتائج الدقيقة في تلك الحالات الهامة.
مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية
توجد العديد من المجالات التي يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية؛ نظرًا لأنه يوفر قدرات تحليلية متقدمة ويمتاز بدقة التنبؤ، ومن تلك المجالات التالي:
- التنبؤ المالي والتحليل التنبؤي:
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المالية الضخمة، وكذلك التنبؤ بالأداء المالي في المستقبل.
وذلك، لأن تلك التحليلات الخاصة بالمؤسسة تساهم في التنبؤ بالتحديات المالية التي قد تطرأ في المستقبل؛ مما يساهم في اتخاذ القرارات الاستراتيجية بالاستناد لتلك البيانات الدقيقة.
- إدارة المخاطر:
تعمل على تحسين إدارة إدارة المخاطر عبر تحليل البيانات الكبيرة، وتحديد الأنماط المختلفة، وكذلك تشير إلى المخاطر المحتملة.
ويمكن لتلك التقنيات الذكية تقديم تنبيهات مبكرة بخصوص المشاكل المالية المتوقعة؛ مما يساهم في تجنب تلك الأزمات والحد من الخسائر المحتملة.
- الأتمتة وتبسيط العمليات:
بإمكان الذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من العمليات المالية الروتينية كإعداد التقارير المالية ومراجعة كافة الحسابات؛ مما يقلل من الأخطاء البشرية، وتوفير وقت ثمين لاستثماره في مهام أكثر استراتيجية.
- تحليل البيانات الضخمة:
تساهم تلك التقنيات في تحليل البيانات الضخمة بسرعة ودقة، ومن الممكن استخدامها في اكتشاف الفرص الاستثمارية وتحسين الأداء المالي العام للشركات.
- الكشف عن الاحتيال:
إن الاحتيال المالي من بين المشاكل التي قد تواجهها الشركات خلال الإدارة المالية، حيث تساهم الخوارزميات في تحليل المعاملات المالية، واكتشاف الأنماط الغير طبيعية التي تشير لحدوث تلك المشكلة.
- تحسين تجربة العملاء:
يقدم الذكاء الاصطناعي خدمات مالية مخصصة لتلبية الاحتياجات بطريقة أفضل، ومن الممكن استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل سلوكيات العملاء، وتقديم التوصيات الماية المناسبة لأهدافهم المالية.
- اتخاذ القرارات الاستراتيجية:
يوفر الذكاء الاصطناعي البيانات الدقيقة والتحليلات المتقدمة التي تتيح إلى الإدارة المالية سهولة اتخاذ القرارات الاستراتيجية الصحيحة؛ مما يساهم في تعزيز النمو وزيادة الأرباح بالتبعية.
- تحسين إدارة الأصول:
يتم ذلك عبر تحليل الأداء السابق للأصول، والتنبؤ بالعائد الخاص بها في المستقبل؛ مما يعاون الشركات على اتخاذ القرارات الاستثمارية الصحيحة بشكل أكثر ذكاءً وتوجيه الموارد بطريقة صحيحة.
ما هي استخدامات الذكاء الاصطناعي في الحالات المالية؟
توجد العديد من الاستخدامات التي يدخل بها الذكاء الاصطناعي في الحالات المالية، ومن بينها الآتي:
التنبؤ المالي
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المالية التاريخية، وكذلك توقع الاتجاهات المستقبلية في الأسواق والمؤشرات المالية.
وذلك، بهدف معاونة المستثمرين والمتداولين على اتخاذ القرارات المالية الذكية وتعزيز فرص النجاح وتحقيق العوائد المرجوة.
ومن هنا، نشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على بعض التقنيات والأدوات لإتمام هذه العملية بنجاح، ومنها ما يلي:
تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analysis)
يتم في تلك العملية جمع كميات هائلة من البيانات المالية، وتحليلها بالاعتماد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي؛ مما يتيح سهولة رصد الاتجاهات والأنماط المالية السابقة.
وكذلك، استخدام الأنماط المعقدة، والاستفادة من العلاقات المخفية بين العوامل المالية بنجاح.
التعلم الآلي (Machine Learning)
تشمل تلك العملية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات المالية التاريخية؛ مما يسهل عملية تعلم الأنماط والتوقعات المالية.
والتي يتم خلالها تقديم بيانات جديدة، وبالاستناد لتلك العملية يتم توقع القيم المالية وتقديم التوصيات الذكية.
شبكات العصب الاصطناعي (Artificial Neural Networks)
يتم استخدام تلك الشبكات في محاكاة عمل الدماغ البشري، وكذلك تدخل في تحليل البيانات المالية؛ مما يساعد في تحديد الأنماط والتوقعات المستقبلية.
ومن هنا، نشير إلى قدرتها على تحسين عملية التنبؤ، بالاستناد إلى المتغيرات المالية المتنوعة والعلاقات المعقدة.
تحليل العوامل الأساسية (Fundamental Analysis)
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل العوامل الأساسية الخاصة بالأسواق المالية، ومنها البيانات المالية للشركات، والتقارير الاقتصادية والسياسية.
ولا سيما الأحداث العالمية؛ مما يساهم في تحديد قوة الأسهم والأصول المالية، وأيضًا توقع الأداء المالي المستقبلي.
التداول الآلي
يشتمل التداول الآلي على استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في تنفيذ الصفقات واتخاذ القرارات التجارية تلقائيًا بالاستناد إلى الإشارات التجارية المحددة وتحليلات السوق.
ومن هنا، نشير إلى أن هذا النوع من التداول يسعى إلى تحقيق الربح بالاعتماد على الفرص التجارية بسرعة ودقة، ويتم ذلك بواسطة العديد من الأدوات، ومنها ما يلي:
- تحليل البيانات والتعلم الآلي:
يستخلص النظام التجاري الآلي المعلومات من البيانات التاريخية للأسعار وحركة السوق، ويوظفها في اكتشاف الأنماط والتوقعات وتحديد الفرص المحتملة.
وكذلك، يمكنه التكيف وتعلم الطرق الفعالة للصفقات السابقة؛ مما يساهم في تحسين الأداء في المستقبل.
تنفيذ الصفقات الآلي:
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتنفيذ الصفقات بصورة آلية، بالاعتماد على مجموعة محددة من القواعد والإشارات التجارية.
مع العلم، أن تلك الإشارات مستمدة في الأساس من تحليلات فنية أو أساسية للسوق، ويتم تطبيق القواعد المبرمجة على النظام الآلي لاتخاذ القرارات التجارية وتنفيذها بدقة وسرعة.
مراقبة السوق وإدارة المخاطر:
يتم استخدامه في رصد الأسواق المالية، وتحليل الأحداث والتغيرات الهامة التي يمكنها التأثير على التداول، كما أن هذا النظام يمكنه تقييم المخاطر المحتملة واتخاذ الإجراءات لإدارة المخاطر فور ظهورها.
العالمية والسرعة:
يتم تنفيذ هذا النوع من التداول بسرعة فائقة؛ مما يساهم في استغلال الفرص التجارية ذات الامد القصير، والتغيرات السريعة في السوق.
وبالتالي فيمكن للنظام الآلي متابعة العديد من الأسهم والأسواق في الوقت الحاضر واتخاذ الإجراءات التجارية بسرعة.
مكافحة الاحتيال المالي
يوفر الذكاء الاصطناعي الحماية الكافية للأنظمة المالية من الأنشطة غير المشروعة والاحتيال، وذلك عبر الطرق الآتية:
- التحليل السلوكي: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل سلوك الاحتيال، واستخدام الأنظمة الذكية للنماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لرصد تلك السلوكيات الغير عادية، أو التي تشبه أنماط الاحتيال المتعارف عليها.
- الكشف عن التزوير: يتم الاعتماد على تقنيات التعلم الآلي في تحليل الوثائق المالية، والتعرف على علامات التزوير أو التلاعب، وبإمكان النظام الاستدلال على ذلك بالاعتماد على النماذج السابقة لحالات التزوير المعروفة.
- التصنيف والتحليل: يتم استخدامه في تحليل المعلومات المالية المتعددة، وتصنيفها بالاستناد على معايير محددة، وذلك بالاعتماد على تحليل معاملات المال والتعرف على الأنماط الغير مألوفة.
- الكشف عن تقنيات جديدة للاحتيال: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستفادة من التطورات في التقنيات وتحليل البيانات؛ لتحديد أنماط الاحتيال الجديدة، وبإمكان النظام الذكي تعلم تحديثات جديدة، ومعرفة أساليب الاحتيال الجديدة.
- رصد الشبكات الاحتيالية: يتم استخدام تقنيات التحليل الشبكي لتحليل العلاقات المالية والشبكات بين الأفراد والمؤسسات، ومن الممكن أن يكتشف النظام الروابط الغير معتادة أو المشتبه بها بسهولة.
تحسين العمليات المالية
توجد بعض الاستخدامات التي يدخل بها الذكاء الاصطناعي بغرض تحسين العمليات المالية، والتي وردت كما الآتي:
- تحليل البيانات المالية: يتم استخدامه في تحليل البيانات المالية والاقتصادية الضخمة، وكذلك استخلاص الأنماط والاتجاهات، ومن الممكن استخدامه في تحليل المعاملات المالية، والتنبؤ بالسلوك المستقبلي، وتحديد الفوائد والمخاطر المستقبلية.
- توفير الإرشادات الاستثمارية: بإمكانه تحليل أداء الأسواق الماليبة والأصول، وكذلك تقديم إرشادات استثمارية تعتمد على البيانات، ومن هنا نشير إلى أن تلك العملية قائمة على التحليل التاريخي للأداء والتنبؤات المستقبلية المشتقة من النماذج الذكية.
- تحسين إدارة المخاطر: تعتمد هذه العملية على تحليل المعلومات المالية، وبإمكان النماذج الذكية تقييم المخاطر المحتملة والكشف عن الأنماط الغير متعارف عليها.
- تحسين تجربة اعملاء: بإمكان الذكاء الاصطناعي تحسين تجربة العملاء المالية وتحليل سلوكهم، علاوة على تقديم التوصيات المالية المخصصة، وتحسين الأنظمة الأوتوماتيكية لخدمة العملاء كما الحال في الأجهزة المصرفية من خلال الإنترنت وتطبيقات السداد الإلكتروني.
- الأتمتة المالية: تتم بواسطة تنفيذ العمليات المالية الروتينية بصورة آلية، ويساهم في تقليل الأخطاء البشرية، وتسريع المعاملات المالية المختلفة.
