استمع على شبكتك المفضلة
هل يمكن أن يحل استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل أكبر مشاكل القطاع؟ بدءًا من الحمل الزائد للبيانات إلى الإرهاق التنظيمي الذي يعاني منه المستثمرون. فقد أصبحت عملية تحديد مصادر البيانات والتحقق من صحتها، وإجراء العناية الواجبة، وتلبية متطلبات الإفصاح المتزايدة تستنزف الوقت والموارد. ومع ذلك، تتزايد الضغوط التنافسية.
وفقًا لشركة Oliver Wyman، يمكن لمديري الأصول ومديري الثروات الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي أن يحققوا مكاسب إنتاجية تصل إلى 40% من خلال تبسيط مهام البحث اليدوي والمهام الإدارية. هذا النوع من المكاسب لا يتعلق فقط بالكفاءة، بل يمكن أن يكون المفتاح للكشف عن مصادر جديدة للألفا واكتساب ميزة في سوق مزدحمة.
في هذه المحادثة، ينضم نيل براون، رئيس قسم الأسهم في GIB Asset Management، إلى لورينزو سا، رئيس قسم الاستدامة في Clarity AIليشاركنا كيف يُغيّر الذكاء الاصطناعي بالفعل الطريقة التي يتعامل بها فريقه مع البحث والامتثال وإعداد تقارير العملاء. تُقدِّم المحادثة نظرة مباشرة على الأدوات والمخاطر والمكاسب الواقعية وراء تحول الذكاء الاصطناعي، ولماذا قد يوفر التبني المبكر ميزة تنافسية.
تعرّف على الخبراء
لورينزو سا
الرئيس التنفيذي للاستدامة
Clarity AI
نيل براون
رئيس قسم الأسهم
بنك الخليج الدولي لإدارة الأصول
ما يظهر هو وجهة نظر دقيقة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل. يشدد نيل على أهمية استخدام هذه الأدوات في المجالات التي يمتلك فيها المستثمرون بالفعل معرفة عميقة بالمجال، مما يسمح لهم بالتحقق من صحة المخرجات واكتشاف الأخطاء واتخاذ قرارات أسرع دون التضحية بالجودة. تتطرق المناقشة أيضًا إلى كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل ديناميكيات السوق، والتأثير على البنية التحتية للبيانات، وإنشاء معيار جديد لما يتوقعه العملاء من فرق الاستثمار المستدام.
أهم اللحظات
| 00:00 - 00:48 | مقدمة |
| 00:49 - 02:30 | كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز الاستثمار المستدام |
| 02:40 - 5:34 | مقدمة لنيل براون |
| 05:35 - 08:19 | هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يضيف قيمة إلى عملية اتخاذ القرارات الاستثمارية؟ |
| 08:20 - 10:11 | كيف يستخدم نيل الذكاء الاصطناعي في قرارات الاستثمار |
| 10:12 - 11:22 | القوة الأسية للذكاء الاصطناعي |
| 11:23 - 14:29 | كيف تستفيد الشركات من الذكاء الاصطناعي لإعداد تقارير أفضل |
| 14:30 - 18:42 | الذكاء الاصطناعي ومفارقة البيانات: هل البيانات أكثر من اللازم أم غير كافية؟ |
| 18:43 - 21:02 | كيف يعالج الذكاء الاصطناعي ثغرات البيانات |
| 21:03 - 24:56 | حل أعباء إعداد التقارير والامتثال باستخدام الذكاء الاصطناعي |
| 24:57 - 27:08 | هل يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تحسين الأداء؟ |
| 27:09 - 29:34 | الحوكمة المسؤولة للذكاء الاصطناعي في إدارة الأصول |
| 29:35 -31:24 | الأسئلة السريعة |
| 31:25 - 34:28 | فن الاستدامة |
| 34:29 - 37:13 | التعليق الختامي |
اقتباسات ورؤى بارزة
تُسلط هذه اللحظات من الحلقة الضوء على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بالفعل في تدفقات العمل الاستثماري، بدءًا من تسريع البحث إلى إعادة تشكيل كيفية تعامل الشركات مع الامتثال وتحليل البيانات. فيما يلي خمس رؤى من نيل براون التي برزت:
1. إعادة بناء سير العمل البحثي
غالباً ما يتبع البحث الاستثماري التقليدي عملية خطية - مهمة واحدة، ومجموعة بيانات واحدة، ومخرج واحد في كل مرة. ولكن نيل يشرح كيف يُمكِّن الذكاء الاصطناعي فرق العمل من إجراء طبقات متعددة من التحليل بالتوازي، مما يسرع بشكل كبير من وتيرة وعمق عملية اتخاذ القرار.
"نحن ننتقل من الحساب الخطي... إلى الحساب الموازي. لذا، بينما يجيب هذا الحوسبة الخطية على أسئلة المؤشر العكسي الرئيسي، يمكنني أن أقوم بتحميل عوامل الأهمية المادية في هيئة معايير المحاسبة السعودية. ويمكنني أن ألقي نظرة أخرى على النظير."
2. إن GPTs المخصصة تعيد بالفعل تشكيل البحث العلمي
فبدلاً من الاعتماد على أدوات عامة، قام نيل ببناء نماذج GPT المتخصصة المدربة حصرياً على إيداعات الشركات ونصوص الأرباح. تُرجع هذه النماذج المخصصة إجابات مع اقتباسات على مستوى الصفحة، مما يوفر السرعة دون التضحية بإمكانية التتبع أو الدقة.
"لقد قمنا ببناء تقارير GPTs التي تحلل عشر سنوات من التقارير ومكالمات الأرباح، ثم نستشهد بصفحات محددة للتحقق منها. وقد أدى ذلك إلى تغيير وتيرة بحثنا."
3. يتم أتمتة الامتثال أيضاً
لا يقتصر تأثير الذكاء الاصطناعي على الأبحاث فحسب، بل إن العمليات التنظيمية والعمليات التي تواجه العملاء تشهد تحولاً أيضاً. يصف نيل كيف تستخدم شركته الذكاء الاصطناعي لتوليد إجابات دقيقة وفي الوقت المناسب لاستبيانات العناية الواجبة، مما يوفر وقتًا ثمينًا في جميع أنحاء العمل.
"لدينا محرك استبيان مدهش لطلب تقديم العروض، وهو محرك استبيان مذهل يمكن أن يجمع كل عملياتنا وفلسفاتنا وفرقنا ويعطي إجابة سريعة."
4. الذكاء الاصطناعي يجعل من الممكن معالجة البيانات على نطاق واسع، لكنه لا يزال يتطلب خبرة
يوضح نيل أنه على الرغم من قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة، إلا أنه ليس حلاً للتوصيل والتشغيل. فالمستثمرون لا يزالون بحاجة إلى خبرة في المجال لتفسير النتائج واكتشاف الأخطاء وتجنب التضليل بالمخرجات المعيبة.
"يتعلق الأمر بقدرة أسهل على الشرب من خرطوم الإطفاء. يتعلق الأمر بالتلخيص، والتجميع، والتقطير، واستخراج الأشياء المادية... [لكن] افعل ذلك حيث تكون خبيرًا، لأنك عندما تستخدم... شيئًا آخر لتلخيص بياناتك، تحتاج إلى اكتشاف تلك الأخطاء."
5. لا تزال هناك أمور مجهولة حول الذكاء الاصطناعي في الاستثمار
في حين أن الفوائد قصيرة الأجل للذكاء الاصطناعي واضحة - سرعة أكبر، وبصيرة أعمق، وكفاءة أفضل - فإن الآثار طويلة الأجل على صناعة الاستثمار لا تزال تتكشف. يطرح نيل أسئلة حرجة حول الميزة التنافسية وسلوك السوق، وما إذا كان التبني الواسع النطاق يمكن أن يؤدي في نهاية المطاف إلى تسطيح المزايا بدلاً من تعميقها.
"الأمر الأول هو، هل يمنحنا ذلك ميزة؟ والثاني هو إلى متى سيستمر ذلك؟ والأمر الثالث هو ما الذي سيحدثه ذلك في هيكل السوق الأساسي؟"
اكتشف كيف تبدو الرؤى السريعة والدقيقة في الواقع
يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على تغيير طريقة تعامل المستثمرين مع الأبحاث وإعداد التقارير والتواصل مع العملاء. ولكن الأدوات التي تستخدمها وكيفية تطبيقها مهمة أكثر من أي وقت مضى.
للاطلاع على ما هو ممكن، استكشف عينة من ملخصات الشركات التي تدعمها تقنية Clarity AI. سترى كيف تستخلص تقنيتنا على الفور آلاف نقاط البيانات إلى رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ.
معلومات المؤلف
