للأوراق المالية - OSE والذي تم من خلاله بحث أسباب تبني المتعامل� في أسواق رأس المال في كندا لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، إضافة إلى بحث الفرص والتحديات التي تواجههم - تم بيان عددٍ من تلك المحركات ، نوجزها بالجدول التالي :
م ا لم حر ك أتمتة العديد من المهام اليدوية التي تتعلق بتنظيم وحفظ البيانات . تزويد المتعامل� بتحليلات وتوقعات أكثر دقة وواقعية . العمل على رفع نسبة رضا العملاء من خلال تقديم خدمات مناسبة وملائمة لشخصية العميل . الحصول على المعلومات والأفكار من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة .
1 2 3
4
من المحركات المذكورة أعلاه ، يتضح أن تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي ركَّز بشكل أساسي على تحس� الأعمال القائمة للمتعامل� في أسواق رأس المال ، وعلى تحس� عملية اتخاذ القرار ، وليس على إيجاد نماذج أعمال جديدة ، أو اختراع أدوات استثمارية مبتكرة ، ووفقاً لتقرير إرنست ويونغ EY سالف الذكر ، فإن الأغراض التي من أجلها يتبنى المتعامل ون في أسواق رأس المال أنظمة الذكاء الاصطناعي تتلخص بأغراضٍ ثلاثة : تحس� كفاءة الأعمال ، وزيادة الدخل ، وإدارة المخاطر ، وأصبح لكل من تلك الأغراض العديد من حالات الاستخدام والتي نبينها بالتفصيل أدناه .
تحس� كفاءة الأعمال
لعل من أبرز حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا الإطار يتمثل ب " أتمتة العديد من المهام والإجراءات الخاصة بتداول الأوراق المالية "، كمصادقة عمليات التداول ، والتأكد من سلامتها بشكل آلي ، وإصدار التقارير للعملاء وللجهات الرقابية بشكلٍ دقيق ، وبسرعة أكبر وكفاءة أعلى .
في الإطار ذاته ، يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في " تحس� جودة تنفيذ عمليات تداول الأوراق المالية " م ن خ لا ل إصدار توقعات للسيولة ) Forecasting ( Liquidity بشكل أدق بما يساهم في تقليل الخسائر في هذا الجانب وذلك باستخدام تقنيات التعلم العميق ) Learning ). Deep
-بدورها- من أبرز الأعمال التي ساهمت أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحسينها ، وبصورةٍ رئيسية في عمليات التحقق من الهوية ، والرد على الاستفسارات من خلال استخدام تطبيقات ، chatbots ويتم استخدام الأنظمة
أما " خدمة العملاء " فتعد
آنفة الذكر بشكلٍ واسع النطاق من قبل مدراء الأصول وشركات الوساطة في الأوراق المالية .
زيادة الدخل
لأنظمة الذكاء الاصطناعي العديد من المساهمات على صعيد زيادة الدخل للمتعامل� في أسواق رأس المال ، - وربما - كان لعمليات البيع والتسويق النصيب الأكبر في هذه المساهمات ، حيث سهلت الأنظمة تحديد واستهداف شرائح العملاء بشكلٍ أدق وأعلى كفاءة ، الأمر الذي يقلل تكلفة الاستحواذ على العميل ) Cost ( Customer Acquisitions لمدراء الأصول والوسطاء ، كما يندرج في إطار هذه المساهمات توزيع الأصول ) Allocation )، Asset حيث يتم استخدام تقنيات التعلم العميق في تحديد أفضل توزيع للأصول لتعظيم العائد عليها .
Page | 80