حالة الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية في القطاع المصرفي: مراجعة 2023 #
نظرة عامّة #
في عام 2023، أثّر تقاطع الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة الكمومية (QC) تأثيراً عميقاً في الصناعة المصرفية والمالية. لقد أحدثت هاتان التقنيتان ثورة في طريقة عمل المؤسسات المالية، وأثّرتا تأثيراً جوهرياً في المدفوعات وإدارة المخاطر والأمن السيبراني.
تتناول هذه المقالة أثر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، والحوسبة الكمومية في أمن المعاملات، والتشريعات والحوكمة على القطاع المصرفي والمالي.
.class="m-10 w-100"
أهمية الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية في الصناعة المصرفية #
تشهد الصناعة المصرفية تحوّلاً عميقاً يقوده التقاء الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية. تُعيد هاتان التقنيتان الثوريّتان تشكيل قطاع الخدمات المالية، مُدخِلَتَين مستويات غير مسبوقة من الكفاءة وخفض التكاليف وتعزيز تجارب العملاء.
النموّ المتسارع لإيرادات سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي: تصوّر بصري للنموّ #
.class="img-fluid w-100 clearfix fade-in"
يشهد سوق برمجيات الذكاء الاصطناعي مسار نموّ ملحوظاً، مع توقّعات بأن تبلغ الإيرادات السنوية رقماً مذهلاً قدره 126 مليار دولار بحلول 2025.
يُبرز هذا التصوّر النموّ المثير للإعجاب للسوق من 2018 إلى 2025، ضوءاً على الطلب المتنامي على الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات.
قوّة الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي #
برهنت خوارزميات الذكاء الاصطناعي على قدرات لافتة في تحليل كمّيات هائلة من البيانات وتمييز الأنماط واتّخاذ قرارات مستنيرة. وتُثبت هذه القدرة قيمتها التي لا تُقدّر بثمن للبنوك في مختلف جوانب عملياتها.
-
تقييم المخاطر: تستطيع أنظمة إدارة المخاطر المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المالية المعقّدة لتقييم الجدارة الائتمانية، ورصد الاحتيال المحتمل، وتخفيف المخاطر المالية. يمكّن ذلك البنوك من اتّخاذ قرارات إقراض أكثر استنارة وحماية رأس مالها.
-
عمليات الموافقة على القروض: يستطيع الذكاء الاصطناعي تبسيط عمليات الموافقة على القروض، فيُقلّص أوقات المعالجة ويُحسّن رضا العملاء. ومن خلال أتمتة المهام والاستفادة من التحليلات التنبّؤية، تستطيع البنوك معالجة الطلبات بكفاءة وسرعة أكبر.
-
تحسين محفظة الاستثمار: يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل اتجاهات السوق وعوامل المخاطر والأهداف الاستثمارية الفردية لتحسين المحافظ. يساعد ذلك العملاء على تحقيق أهدافهم المالية مع إدارة شهيّتهم للمخاطر بكفاءة.
-
كشف الاحتيال: تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي رصد أنماط في بيانات المعاملات قد تشير إلى نشاط احتيالي. يمكّن ذلك البنوك من الإبلاغ عن المعاملات المشبوهة واتّخاذ الإجراءات المناسبة لمنع الخسائر المالية.
-
خدمة العملاء: يستطيع الذكاء الاصطناعي تعزيز تفاعلات خدمة العملاء البشرية بتقديم دعم استباقي، والاستجابة السريعة للاستفسارات، والتوصية بمنتجات وخدمات مخصّصة. يُمكن لذلك أن يعزّز رضا العملاء وولاءهم.
.class="m-10 w-100"
الحوسبة الكمومية: إطلاق العنان لتحليل بيانات لا مثيل له #
كان HSBC ⧉ في طليعة دمج الحوسبة الكمومية في القطاع المالي. تعاون البنك مع مزوّدي التكنولوجيا ومختبرات البحث لاستكشاف تطبيق التقنيات الكمومية على مشاكل واقعية.
كان HSBC أوّل بنك يحمي تداول العملات الأجنبية المعزّز بالذكاء الاصطناعي عبر التقنية الكمومية في 2023 ⧉. في تجربة هي الأولى من نوعها عالمياً، استخدم HSBC توزيع المفاتيح الكمومي لتأمين سيناريو تداول بقيمة 30 مليون يورو من اليورو إلى الدولار الأمريكي. أظهرت هذه التجربة أنّ التقنية الكمومية ستحمي معاملات بأيّ قيمة عندما تصبح متاحة تجارياً وقابلة للتوسعة.
.class="m-10 w-100"
صعود الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: تحوّل في النموذج #
شهد عام 2023 صعوداً ملحوظاً في تبنّي تقنية الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، خاصّةً في مجال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). يشير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر إلى برمجيات وأدوات ذكاء اصطناعي تكون شفرتها المصدرية متاحة للمطوّرين والباحثين وسائر الأطراف المعنية.
أتاحت هذه الدمقرطة لتقنية الذكاء الاصطناعي تحقيق تقدّمات جوهرية، ودفعت تكاثر النماذج مفتوحة المصدر، ورسّخت النماذج اللغوية الكبيرة كقوّة دافعة للابتكار. لعبت هذه النماذج دوراً محورياً في تحفيز الابتكار وتعزيز اتّخاذ القرار وتحسين إدارة المخاطر عبر صناعات متعدّدة.
النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر: ثورة في مشهد الذكاء الاصطناعي #
برزت النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر، مثل WizardLM ⧉ وLLaMA 2 ⧉، باعتبارها منافسات قويّة للنماذج مغلقة المصدر. فعلى سبيل المثال، حقّق Vicuna ⧉، وهو نموذج لغوي اقتصادي، 90 % من قدرات ChatGPT رغم أنّ تكلفة تدريبه الكلّية بلغت 300 دولار فقط. ووضع LLaMA 2 ⧉ المعيار الذهبي للذكاء الاصطناعي الأخلاقي بتحقيق أدنى درجات للانتهاكات حتى الآن. والنماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر أكثر شفافية وقابلية للتخصيص من نظيراتها مغلقة المصدر، التي تفتقر إلى قابلية التفسير.
النموّ الانفجاري لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في 2023
.class="img-fluid w-100 clearfix fade-in"
يُبرز هذا الرسم البياني بوضوح الصعود الملحوظ لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في 2023، مع طفرة مذهلة في عدد المشاريع وعدد المساهمات. ويسلّط هذا الاتجاه الضوء على الأهمية المتنامية للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في تحفيز الابتكار وتعزيز التعاون داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي.
استقطبت عدّة نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر اهتماماً كبيراً لقدراتها الرائدة:
-
Mixtral 8x7B ⧉: طوّرته Mistral AI، يتميّز هذا النموذج اللغوي القويّ بأوزانه المفتوحة، ممّا يتيح تشغيلاً محلّياً بقيود أقلّ من نماذج المنافسين. يعالج نوافذ سياق تصل إلى 32 ألف رمز ويدعم لغات متعدّدة، من بينها الفرنسية والألمانية والإسبانية والإيطالية والإنجليزية. صُمِّم Mixtral 8x7B ⧉ للعمل التركيبي وتحليل البيانات واستكشاف أخطاء البرمجيات والبرمجة. ويدّعي أنّه يضاهي أو يتجاوز GPT-3.5 من OpenAI ويتفوّق على LLaMA 2-70B من Meta في بعض اختبارات الأداء.
-
GPT-NeoX-20B ⧉: بـ 20 مليار معامل، يقف GPT-NeoX-20B في طليعة النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر. يستند إلى GPT-3 لكنّه يُدخل التوازي المتزامن للبيانات ونقاط تفتيش التدرّج لتحسين الأداء والكفاءة. وأظهر النموذج أداءً استثنائياً في مهام مختلفة، منها الإجابة عن الأسئلة والتلخيص والترجمة.
-
GPT-J ⧉: بـ 6 مليارات معامل، يقدّم GPT-J ⧉ إمكانية وصول أكبر مقارنة بالنماذج الأضخم. دُرِّب GPT-J ⧉ على مجموعة بيانات Pile ويشترك في جذوره مع معمارية GPT-2. يفهم الفروق الدقيقة في المحادثة، ويقدّم رؤى من مصادر متنوّعة، ويُكيِّف نبرته وأسلوبه، ويُولي الأولوية للتوليد الأخلاقي والمسؤول للمحتوى.
-
OPT-175B ⧉: بحجم غير مسبوق يبلغ 175 مليار معامل، يقف OPT-175B ⧉ صرحاً للكفاءة والسعة. يستخدم OPT-175B ⧉، المدرَّب على بيانات نصّية غير معنونة تحوي بشكل رئيسي جُمَلاً إنجليزية، معمارية Transformer لمعالجة النصّ المُدخَل بشكل هرمي. أظهر النموذج أداءً مُبهراً في مهام متعدّدة، منها الإجابة عن الأسئلة والتلخيص والترجمة.
-
LLMa 2 ⧉: بـ 1.6 مليار معامل، يُبرز LLMa 2 ⧉ براعته في التنوّع، مع استجابته لطيف واسع من المهام، منها الإجابة عن الأسئلة والتلخيص والترجمة. ودُرِّب LLMa 2 ⧉ على مجموعة بيانات Pile مستخدماً معمارية Transformer، فيُثبت قابلية تكيّفه عبر تطبيقات متنوّعة.
-
Google Gemini LLM ⧉: كُشف النقاب عنه في 2023، يمثّل Google Gemini LLM ⧉ قفزة جوهرية إلى الأمام في عالم النماذج اللغوية الكبيرة. وبوصفه خَلَفاً لِـ PaLM 2 ⧉، صُمِّم Gemini LLM ⧉ للتفوّق في مجالات متعدّدة، منها فهم اللغة الطبيعية وتوليد أشكال نصّية إبداعية متنوّعة وتطبيق المعرفة لحلّ المشكلات. وبفضل قدرته على معالجة البيانات متعدّدة الوسائط، يحوز Google Gemini LLM ⧉ إمكانات هائلة لتطبيقات في مجالات كالرؤية الحاسوبية والبحث العلمي والرعاية الصحّية. والنموذج متاح حالياً بثلاثة أحجام: Ultra وPro وNano، تلبيةً لاحتياجات حاسوبية مختلفة.
ثورة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي #
تُحوّل ثورة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مشهد تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره واستخدامه تحويلاً جذرياً. فبجعل الذكاء الاصطناعي أكثر إتاحة ومعقولية في الكلفة وتنوّعاً، تُدمقرط التقنية مفتوحة المصدر قدراته وتمهّد الطريق لابتكارات وتطبيقات رائدة. ومع تنامي زخم حركة المصدر المفتوح، يمكننا توقّع المزيد من التقدّمات التحويلية التي ستشكّل مستقبل الذكاء الاصطناعي وأثره العميق على عالمنا.
.class="m-10 w-100"
تحدّيات تنظيم الذكاء الاصطناعي #
ثمّة تحدٍّ آخر يتمثّل في ضمان كون أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة وغير منحازة. فقد تُديم أنظمة الذكاء الاصطناعي التحيّزات القائمة في البيانات التي دُرِّبت عليها. ومن الأهمّية بمكان تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي شفّافة وخاضعة للمساءلة، يمكن تدقيقها للكشف عن التحيّزات المحتملة ومعالجتها.
أخيراً، من المهمّ وضع مبادئ توجيهية أخلاقية لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي. ينبغي تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي واستخدامها بطريقة مسؤولة تحترم حقوق الإنسان. فعلى سبيل المثال، ينبغي ألّا تُستخدم لإلحاق الأذى بالأفراد أو استغلالهم، ولا لانتهاك خصوصيتهم.
تتطلّب مواجهة هذه التحدّيات نهجاً متعدّد الأطراف يُشرك الحكومات والشركات والباحثين والمجتمع المدني. ومن المهمّ بدء الحوار الآن حول كيفية تنظيم الذكاء الاصطناعي بطريقة توازن بين الحاجة إلى الخصوصية والأمن والحاجة إلى الابتكار.
حالة حوكمة الذكاء الاصطناعي #
.class="fade-in w-100 p-3 me-3 img-thumbnail "
في عام 2023، شكّلت مبادرات ومستجدّات عالمية مهمّة مشهد حوكمة الذكاء الاصطناعي وتنظيمه. تعكس هذه الأنشطة الإقرار المتنامي بـالحاجة إلى أطر متينة للإشراف على تطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي ⧉.
في الولايات المتّحدة، أصدر الرئيس جو بايدن أمراً تنفيذياً لإدارة المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي ودعم الجهود الدولية لحوكمته ⧉. وقد انخرط مكتب البيت الأبيض لسياسة العلوم والتكنولوجيا (OSTP) ⧉ في مناقشات مستفيضة مع الباحثين والشركات والمجتمع المدني لتوجيه حوكمة الذكاء الاصطناعي. وتعمل الولايات المتّحدة مع حلفائها وشركائها على حوكمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المشاركة في عملية G7 Hiroshima AI Process وفي AI Safety Summit ⧉ في المملكة المتّحدة.
استضافت المملكة المتّحدة قمّة AI Safety Summit ⧉ الافتتاحية، ممّا جمع قادة حكوميين عالميين لمناقشة مخاطر الذكاء الاصطناعي والإجراءات المنسّقة دولياً ⧉.
شهد إعلان بليتشلي ⧉ تعهّد 28 دولة، إضافة إلى الاتّحاد الأوروبي، بالعمل معاً لمعالجة المخاطر التي يطرحها الذكاء الاصطناعي خلال أوّل AI Safety Summit في المملكة المتّحدة.
أصدر قادة وباحثو MIT مجموعة من الأوراق السياسية حول حوكمة الذكاء الاصطناعي لمساعدة صانعي السياسات على إنشاء إشراف أفضل. تقترح ورقة A Framework for U.S. AI Governance: Creating a Safe and Thriving AI Sector ⧉ أن تتولّى كيانات حكومية قائمة تنظيم أدوات الذكاء الاصطناعي.
نشر أكثر من 60 بلداً في الأمريكتين وإفريقيا وآسيا وأوروبا استراتيجيات وطنية للذكاء الاصطناعي، ممّا يعكس الزخم العالمي نحو حوكمته. وقد كانت الصين فاعلة في إطلاق مبادئ ولوائح، منها Global AI Governance Initiative ⧉ وInterim Administrative Measures for the Management of Generative AI Services ⧉.
تُبيّن هذه المبادرات والمستجدّات الحاجة المتنامية إلى جهود وطنية ودولية منسّقة لضمان تطوير ونشر مسؤولَين للذكاء الاصطناعي. وفي حين أُحرز تقدّم، تطرح طبيعة الذكاء الاصطناعي المعقّدة وسرعة تطوّرها تحدّيات مستمرّة تتطلّب اهتماماً متواصلاً.
.class="m-10 w-100"
خاتمة #
شهد عام 2023 تقدّمات جوهرية في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، خاصّةً في الصناعة المصرفية. ويمثّل الاستخدام الريادي لِـ HSBC للحماية الكمومية للتداول المعزّز بالذكاء الاصطناعي علامة فارقة في تطبيق هذه التقنيات في القطاع المصرفي. لقد سرّعت النماذج مفتوحة المصدر نضج الذكاء الاصطناعي، فيما تقدّم الأوراق البيضاء من MIT حول حوكمته خارطة طريق للتنظيم. ستشكّل هذه التطوّرات مستقبل الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، بانعكاسات عميقة على القطاع المصرفي والمالي.
.class="m-10 w-100"
هل تودّ معرفة المزيد عن أثر الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية في الصناعة المصرفية؟
ختاماً، آمل أن تكون هذه المقالة قد أيقظت اهتمامك بالقوّة التحويلية للذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية في القطاع المصرفي.
إن كنت متلهّفاً لمعرفة المزيد عن تقاطع الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية في الصناعة المصرفية، لا تتردّد في التواصل معي على LinkedIn ⧉ أو عبر صفحة الاتصال ⧉.
يمكنك أيضاً الانضمام إليّ على قناتي الجديدة على YouTube، Banking on Quantum ⧉، حيث سأستكشف أحدث التطوّرات في هذه التقنيات التحويلية وانعكاساتها على مستقبل التمويل.
اشترك في Banking on Quantum اليوم وابقَ في الصدارة في هذا المجال السريع التطوّر! ⧉
شكراً لك مرّة أخرى على وقتك، وأتطلّع إلى سماع آرائك!
.class="m-10 w-100"
آخر مراجعة .