أصبح مواكبة التطورات التكنولوجية الهائلة التي تحدث في الآونة الأخيرة أمر ضروري لمن أراد النجاح والتغلب على قوة المنافسة خاصة مع اتجاه العالم بكافة قطاعاته على اختلاف أحجامها ومجالاتها إلى رقمنة كل شيء. فلقد شهدت الأعوام القليلة الماضية تطورًا هائلًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لا سيما فيما يتعلق بقطاع الخدمات المالية بشكل خاص. فقد شهد ذلك القطاع ارتفاعًا هائلًا في معدلات استخدام تطبيقات تعلم الآلة لتحقيق نتائج أفضل لكل من المستهلكين والشركات.
ونظرًا لأهمية التعلم الآلي كواحد من أهم المجالات نموًا وطلبًا في عصر عنوانه الرقمنة وكذلك مساهمته الفعالة في إنجاح كافة الأعمال أيًا ما كانت، يقدم معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي الدورة التدريبية الأقوى في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python. والتي ستتمكن من خلالها من رفع مستوى مهارات تحليل البيانات الخاصة بك عن طريق تعلم كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور كم هائل من البيانات وكيفية تطويع ذلك للاستفادة منه في النهوض بأعمالك وتحقيق كافة ما تريده من أهداف. كما ستتعرف على أبرز خوارزميات تعلم الآلة وكيفية استخدامها، وكيفية الاستفادة من تعلم الآلة لتنمية وإنجاح النشاط التجاري بما يسهم في تحقيق الأهداف المنشودة.
ومن خلال خبرتنا الواسعة في هذا المجال، سوف نعرض فيما يلي بعضًا من استخدامات تعلم الآلة في القطاع المالي للوقوف على مدى التطور الذي أحدثه في هذا القطاع. ولكن قبل هذا دعنا نلقي الضوء في استعراض سريع على كيفية عمل التعلم الآلي في قطاع الخدمات المالية وما هي التحديات التي تواجهها الشركات إذا أرادت دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شؤونها المالية ولماذا يستخدم تعلم الآلة في الأنشطة المالية.
أعرني كامل انتباهك وهيا بنا:
لماذا يستخدم التعلم الآلي في القطاع المالي:
تستخدم شركات الخدمات المصرفية والمالية والبنوك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأسباب متعددة منها:
- عوائد محسّنة على الاستثمار بفضل الإنتاجية الأفضل ومنح تجربة مميزة وفريدة للمستخدم.
- · تكاليف تشغيل منخفضة نتيجة لأتمتة العمليات.
- · تعزيز الأمن والكشف عن عمليات الاحتيال.
كيف يعمل التعلم الآلي في قطاع الخدمات المالية؟
ترتكز آلية عمل التعلم الآلي على استخراج رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الأولية ويوفر نتائج دقيقة ثم يتم استخدام هذه المعلومات لحل المشكلات المعقدة والغنية بالبيانات والتي تعتبر بالغة الأهمية للقطاع المصرفي والمالي.
فالبنوك والشركات التجارية وشركات التكنولوجيا المالية جميعهم يقومون بتطبيق خوارزميات تعلم الآلة بسرعة لأتمتة العمليات التي تستغرق وقتًا طويلًا بما يسهم في تقديم تجربة عملاء أكثر بساطة وتخصيصًا.
ما هي التحديات التي تواجهها الشركات عند تطبيق تعلم الآلة في شؤونها المالية لتطوير حلول مبتكرة؟
تواجه شركات الخدمات المالية بشكل عام بعضًا من التحديات والمشكلات الشائعة عند قيامها بتطوير حلول التعلم الآلي منها على سبيل المثال:
عدم فهم مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال KPIs:
تريد شركات الخدمات المالية اغتنام هذه الفرصة العظيمة ودمج التعلم الآلي في شؤونها المالية، ولكن نظرًا للتوقعات غير الواقعية ونقص الوضوح حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ولماذا يحتاجون إليه) ، فإنها غالبًا ما تفشل في هذا الجانب.
التكلفة العالية للبحث والتطوير:
غالبًا ما تكافح شركات الخدمات المالية مع إدارة البيانات التي تحتوي على أجزاء متعددة من البيانات المخزنة في مواقع مختلفة مثل برامج التقارير ومراكز البيانات الإقليمية وإدارة علاقات العملاء وما إلى ذلك. وغالبًا ما يعد إعداد هذه البيانات لمشاريع علوم البيانات مضيعة للوقت ومهمة مكلفة للشركات.
لذلك، ينبغي على شركات الخدمات المالية التي تريد دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شؤونها المالية وتطوير حلول مبتكرة أن تقوم بوضع توقعات واقعية لكل مشروع لخدمات التعلم الآلي اعتمادًا على أهداف العمل المحددة الخاصة بهم لضمان النجاح.
استخدامات تعلم الآلة في القطاع المالي:
أولًا: المراقبة المالية Financial Monitoring:
أسهمت خوارزميات التعلم الآلي في تحسين أمان الشبكة بشكل كبير فعلماء البيانات يقومون بالتطوير الدائم والمستمر من خلال عملهم على أنظمة أمن المعلومات لاكتشاف أحدث الآليات والتقنيات لاستخدامها في المراقبة المالية كالكشف مثلًا عن غسيل الأموال والتي يمكن الحد منها أو منعها إذا تم تطوير هذه الآلية بشكل كامل.
فالمستقبل يحمل الكثير من الإمكانات العالية لتقنيات التعلم الآلي التي تدعم شبكات الأمن السيبراني الأكثر تقدمًا للكشف عن الاحتيال وغسيل الأموال إلخ.
ثانيًا: إدارة المخاطر:
باستخدام تقنيات تعلم الآلة، يمكن للبنوك والمؤسسات المالية الحد من مستويات المخاطر بشكل كبير من خلال تحليل حجم هائل من مصادر البيانات على عكس الأساليب التقليدية التي تقتصر عادةً على المعلومات الأساسية فقط. فيمكن لتطبيقات تعلم الآلة أتمتة عمليات تحليل الكميات الكبيرة من المعلومات بما يكفي لتقليل المخاطر.
كما أن الرؤى المختلفة التي تجمعها نماذج التعلم الآلي لمنظمات الخدمات المصرفية والمالية تعمل على توفير معلومات قابلة للتنفيذ لمساعدتها على اتخاذ قرارات لاحقة. ومن الأمثلة على ذلك برامج التعلم الآلي التي تستغل مصادر البيانات المختلفة للعملاء المتقدمين للحصول على قروض وتخصيص درجات المخاطر المتعلقة بهم إذ يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التنبؤ بسهولة بالعملاء المعرضين لخطر التخلف عن سداد القروض لمساعدة الشركات على إعادة التفكير أو تعديل الشروط لكل عميل.
ثالثًا: المعاملات الآمنة:
أسهمت خوارزميات التعلم الآلي بشكل متميز في اكتشاف عمليات الاحتيال في المعاملات من خلال تحليل الملايين من نقاط البيانات التي تميل إلى المرور دون أن يلاحظها أحد من البشر. إضافةً إلى ذلك، يقلل تعلم الآلة من عدد حالات الرفض الزائف ويساعد على تحسين دقة الموافقات في الوقت الفعلي وهذه النوعية من النماذج تكون مبنية بشكل عام على سلوك العميل على الإنترنت وسجل المعاملات المتعلق به.
على جانب آخر، فقد تم تجهيز التكنولوجيا التي تعمل بنظام تعلم الآلة أيضًا لتحديد سلوك الحسابات المشبوهة ومنع الاحتيال في الوقت الفعلي بدلاً من اكتشافه بعد ارتكاب الجريمة بالفعل.
رابعًا: التداول الحسابي Algorithmic Trading:
يعد التداول الخوارزمي (AT) في الآونة الأخيرة قوة مهيمنة على الأسواق المالية العالمية. إذ تسمح الحلول والنماذج المستندة إلى تعلم الآلة لشركات التداول باتخاذ قرارات تداول أفضل من خلال المراقبة الدقيقة لنتائج وأخبار التجارة في الوقت الفعلي لاكتشاف الأنماط التي يمكن أن ترتبط بحركة أسعار الأسهم صعودًا أو هبوطًا.
أضف إلى ذلك، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مئات من مصادر البيانات في وقت واحد، مما يمنح المتداولين ميزة فريدة على متوسط السوق وكل هذا يسهم بدوره في:
- زيادة الدقة وتقليل فرص الأخطاء.
- · يسمح AT بتنفيذ الصفقات بأفضل الأسعار الممكنة.
- · تقليل الأخطاء البشرية إلى حد كبير.
- · إتاحة الفحص التلقائي والمتزامن لظروف السوق المتغيرة.
ماذا ستتعلم خلال دورة تعلم الآلة مع بايثون المقدمة من معهد IMP؟
من خلال الدورة التدريبية الأفضل في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python المقدمة من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في المملكة العربية السعودية ودول مجلس التعاون الخليجي والعالم العربي ستتعلم:
- كيفية كتابة نصوص Python وإجراء تحليل البيانات للاستفادة منها في مختلف القطاعات المالية.
- كيفية معالجة بياناتك المالية وإدارتها باستخدام لغة البرمجة بايثون Python.
- كيفية بناء نماذج التعلم الآلي لتناسب القطاعات المالية المختلفة باستخدام لغة البرمجة بايثون.
- تعلم OOP (البرمجة الشيئية) وهيكلة البيانات في Python.
- تعلم خوارزميات علم البيانات الأكثر أهمية لاتخاذ القرارات بناء على تحليل البيانات لتحقيق أعلى مستويات الربحية.
كل ذلك وأكثر سوف تتعلمه خلال دورة تعلم الآلة مع بايثون التدريبية الأقوى في السعودية والتي يقدمها معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي وستقوم بتطبيق كافة ما تتعلمه عمليًا خلال الدورة.
سارع لحجز مقعدك الآن لمعرفة كيفية تحقيق أقصى استفادة ممكنة من التعلم الآلي لأعمالك.
اتصل الآن.
