منظر جمالي يُعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو تقنية رائدة، تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. يُسلط أحسن شاه، نائبdent الأول لتحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي في شركة بيلترست، الضوء على الدور المحوري لنماذج اللغة الكبيرة، مثل ChatGPT من OpenAI، في هذه الرحلة التحويلية. يُؤدي دمج معالجة اللغة الطبيعية مع وظائف الذكاء الاصطناعي التقليدية إلى خلق نموذج جديد، يؤثر بشكل خاص على قطاع المدفوعات.
صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال المدفوعات
يؤكد أحسن شاه على الأثر الكبير للذكاء الاصطناعي التوليدي، مشددًا على قدرته على الكتابة والتواصل وإنشاء المحتوى. هذه الواجهة التي تتمحور حول الإنسان، والتي تدمج بسلاسة معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التقليدي، تُثبت تكاملها من الناحية التقنية. تطبيقات مثل كشف الاحتيال والتنبؤ واكتشاف الحالات الشاذة والتوصيات موجودة منذ سنوات، لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُضيف بُعدًا جديدًا من خلال فهمه لتعدد وسائط اللغة. يرى شاه أن هذا يُحفز الابتكار في مجال المدفوعات، مما يُضفي الكفاءة والدقة والأمان على المعاملات المالية.
من الذكاء الاصطناعي التنبؤي إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي: نهج تكميلي
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي، أصبح جزءًا لا يتجزأ من أنظمة البنية التحتية لسنوات، إلا أن شاه يحذر من التسرع في دخول هذا النظام الجديد دون دراسة متأنية. ويشير إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي تمتلك معرفة بالعالم، لكنها تفتقر إلى رؤى خاصة بالأعمال. لذا، يصبح الاهتمام بمعايير الأمان والبنية التحتية ودقائق تغذية البيانات لنماذج اللغة أمرًا بالغ الأهمية. وينصح شاه بالتركيز في البداية على المشكلات المعروفة والحلول السريعة. ويمكن تحقيق مكاسب فورية في دعم العملاء والمبيعات والتسويق واكتشاف الحالات الشاذة في المدفوعات، مما يُسهم في تبسيط العمليات وتقليل الجهد اليدوي.
بناء البنية التحتية التقنية للذكاء الاصطناعي في مجال المدفوعات
يشبّه شاه انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي بـ"كهرباء جديدة" يمكن تسخيرها عالميًا. ورغم اتساع نطاق تطبيقاتها، يتوقع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي متخصصة، مصممة خصيصًا لحالات استخدام محددة في مجال المدفوعات. ويؤكد بشكل خاص على أهمية تنظيم البيانات، ويقترح معالجة مشكلة تشتت البيانات، وهي مشكلة كانت موجودة قبل ظهور الذكاء الاصطناعي. ويتوقع شاه مستقبلًا تُدرَّب فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة، لا سيما في مجال المدفوعات، على بياناتها الخاصة. ويتطلب هذا التحول دراسة متأنية لمشاركة البيانات بين الأطراف الثالثة، خاصةً وأن النماذج الأساسية قد تقتصر على الشركات الكبرى مثل OpenAI وAnthropic وGoogle.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال المدفوعات
يرى شاه أن عدم اتخاذ أي إجراء هو الخيار الأقل تفضيلاً، لكنه ينصح بتجنب التسرع في تبني الذكاء الاصطناعي. وإذ يُقرّ بأهمية الجانب التفاعلي للذكاء الاصطناعي، فإنه يتوقع انتشاراً سريعاً له بفضل التحسينات الكبيرة التي تُحققها واجهات اللغة الطبيعية في العمليات. وقد يصبح إدخال البيانات وفرزها يدوياً أمراً عفا عليه الزمن مقارنةً بالتحسينات الهائلة في الكفاءة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجال المدفوعات.
مع إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي لقطاع المدفوعات، يتعين على الشركات توخي الحذر، وتدريب كوادرها على توفير السياق اللازم لنماذج الذكاء الاصطناعي. وينصح نهج شاهmatic بمعالجة المشكلات المعروفة أولاً، وبناء الثقة في النجاحات المُثبتة، والتوسع تدريجياً نحو سير عمل أكثر تعقيداً. ويلوح في الأفق احتمال تحول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة بيئية متعددة الوكلاء، مما يفتح آفاقاً لتطبيقات متعددة المجالات والوظائف، مع مراعاة الضوابط الضرورية.
