شينهوا ثلاثة وانغ شياو شي: استكشاف هبوط AIGC والتطبيق العملي في الصناعة المصرفية

مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI

المصدر: دي في بي سي إن في الفترة من 17 إلى 18 أغسطس، عُقد مؤتمر Metaverse العالمي لأسبوع العلوم والتكنولوجيا في الصين للذكاء الرقمي لعام 2023 بنجاح في شنغهاي، وألقى وانغ شياو شي، مدير حلول الصناعة في H3C، خطابًا رائعًا. تم تقسيم خطابه إلى أربعة أجزاء: تحليل طلب AIGC في الصناعة المصرفية، واستكشاف AIGC الهبوطي في الصناعة المصرفية، وعرض التطبيق العملي لـ AIGC في الصناعة المصرفية، واتجاه التطوير المستقبلي لـ AIGC في الصناعة المصرفية.

المحتوى التالي مأخوذ من الخطاب وقد تم فرزه.

تحليل احتياجات AIGC في الصناعة المصرفية

الصناعة المصرفية هي صناعة تعتمد بشكل كبير على تكنولوجيا المعلومات، والتي لديها طلب قوي على معالجة البيانات وتحليلها. يمكن للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، أو AIGC، أن يلبي هذه الاحتياجات بدقة.

أولا وقبل كل شيء، تحتاج الصناعة المصرفية بشكل عاجل إلى تحسين كفاءة الأعمال وفعالية اتخاذ القرار. في بيئة مالية معقدة، تتطلب معالجة الأعمال المصرفية كفاءة عالية ودقة عالية، ولا يمكن للعمليات اليدوية التقليدية تلبية مثل هذه المتطلبات. يمكن لـ AIGC مساعدة البنوك على تحسين كفاءة معالجة الأعمال من خلال الأتمتة والذكاء، وفي الوقت نفسه دعم البنوك لاتخاذ المزيد من القرارات العلمية من خلال تحليل البيانات وبناء النماذج.

ثانياً، تواجه الصناعة المصرفية تحديات شديدة في إدارة المخاطر. في ظل تقلبات الأسواق المالية، تعد إدارة المخاطر إحدى المهام الأساسية للبنوك. تتمتع AIGC بقدرات قوية على معالجة البيانات وتحليلها، والتي يمكن أن تساعد البنوك على تحديد المخاطر وتقييمها والتحكم فيها وتحسين قدرات إدارة المخاطر.

علاوة على ذلك، فإن الصناعة المصرفية بحاجة ماسة إلى مكافحة الاحتيال. في المعاملات المالية، كان الاحتيال دائمًا مشكلة كبيرة تعاني منها البنوك. يمكن لـ AIGC مساعدة البنوك على التنبؤ بالاحتيال ومنعه من خلال البيانات الضخمة وتكنولوجيا التعلم الآلي.

وأخيرًا، يتزايد أيضًا طلب الصناعة المصرفية على خدمة العملاء. ومع تنوع احتياجات المستهلكين، تحتاج البنوك إلى تقديم خدمات أكثر تخصيصًا وكفاءة. يمكن لـ AIGC مساعدة البنوك على فهم احتياجات العملاء بشكل أفضل وتقديم الخدمات الأكثر ملاءمة من خلال تحليل البيانات.

بشكل عام، يمكن تلخيص احتياجات الصناعة المصرفية لـ AIGC في أربعة جوانب: تحسين كفاءة الأعمال، وتعزيز إدارة المخاطر، ومنع الاحتيال بشكل فعال، وتحسين خدمة العملاء. سيكون هذا أيضًا هو الاتجاه الرئيسي لهبوط AIGC في الصناعة المصرفية، وسوف تستمر في الاهتمام به والاستجابة له بنشاط.

استكشاف هبوط AIGC في الصناعة المصرفية

تكمن الوظيفة الأساسية للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي (AIGC) في تحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية، وهو ما يمثل جزءًا مهمًا من الأعمال المصرفية. تقديم AIGC بشكل نشط، من خلال قدرات معالجة البيانات القوية ودعم اتخاذ القرار الذكي، ودمجها بعمق مع الموافقة الائتمانية للبنك، ومراقبة المخاطر، وخدمة العملاء والشركات الأخرى لتحقيق ذكاء الأعمال والأتمتة.

عندما وصلت AIGC إلى الصناعة المصرفية، واجهت مشكلات مثل حماية خصوصية البيانات، واستقرار النظام، وشفافية الخوارزمية. ولمواجهة هذه التحديات، تم اتخاذ سلسلة من التدابير. تم تعزيز آلية تشفير البيانات وحماية الخصوصية، كما تم تحسين استقرار النظام وأمانه، كما تم تحسين الخوارزمية لجعلها أكثر شفافية وقابلية للتفسير.

على الرغم من أن AIGC قد جلب العديد من وسائل الراحة، إلا أن هناك أيضًا بعض القيود، مثل الاعتماد على جودة البيانات وتحيز الخوارزميات. ولذلك، سنستمر في التعلم والتحسين في الممارسة، ونسعى جاهدين لجعل AIGC تخدم الصناعة المصرفية بشكل أفضل. يعد استكشاف AIGC في الصناعة المصرفية عملاً طويل الأمد. إنه يحتاج إلى استكشاف وممارسة مستمرين من أجل الاستفادة بشكل أفضل من مزايا AIGC، والتغلب على قيودها، وتحقيق تطبيقها على نطاق واسع في الصناعة المصرفية.

عرض تطبيقي عملي لـ AIGC في الصناعة المصرفية

في سيناريوهات الأعمال المختلفة، قامت الصناعة باستكشاف وممارسة تطبيق AIGC وحققت النتائج.

بادئ ذي بدء، فيما يتعلق بالموافقة على الائتمان، تم ممارسة تطبيق AIGC. تعتبر الموافقة الائتمانية من الأعمال المهمة للبنوك، ففي الماضي كان يتم الاعتماد على المراجعة اليدوية بشكل أساسي، إلا أن هذه الطريقة كانت غير فعالة وعرضة للخطأ. من أجل حل هذه المشكلة، تم تقديم AIGC، من خلال تحليل وتعلم كمية كبيرة من بيانات الائتمان التاريخية، يمكن لـ AIGC استنتاج التصنيف الائتماني لمقدم الطلب تلقائيًا، مما يجعل عملية الموافقة على الائتمان أكثر ملاءمة ودقة.

ومن ثم، فيما يتعلق بإدارة المخاطر، يتم أيضًا تنفيذ تطبيق AIGC. في ظل تقلبات الأسواق المالية، تعد إدارة المخاطر إحدى المهام الأساسية للبنوك. يمكن لـ AIGC المساعدة في مراقبة ديناميكيات السوق في الوقت الفعلي والتنبؤ بالمخاطر المحتملة من خلال تكنولوجيا البيانات الضخمة وخوارزميات التعلم الآلي، وذلك لاتخاذ التدابير في الوقت المناسب لتقليل المخاطر.

بعد ذلك، في مجال مكافحة الاحتيال، تم أيضًا تنفيذ التطبيق العملي لـ AIGC. تعتمد الطريقة التقليدية لمكافحة الاحتيال بشكل أساسي على المراجعة اليدوية ومطابقة القواعد، لكن هذه الطريقة تستغرق وقتًا طويلاً وغير دقيقة. باستخدام AIGC، من خلال البيانات الضخمة وتكنولوجيا التعلم الآلي، يمكن اكتشاف الأنشطة الاحتيالية في الوقت المناسب، مما يحسن كفاءة ودقة مكافحة الاحتيال.

وأخيرًا، في خدمة العملاء، تم أيضًا تنفيذ التطبيق العملي لـ AIGC. وفي مواجهة احتياجات الخدمات المتنوعة بشكل متزايد للمستهلكين، من الضروري تقديم خدمات أكثر تخصيصًا وكفاءة. يمكن لـ AIGC المساعدة في فهم احتياجات العملاء بشكل أفضل من خلال تحليل البيانات، والتوصية بالمنتجات المالية الأكثر ملاءمة، وتحسين رضا العملاء.

توضح التطبيقات العملية الأربعة المذكورة أعلاه التطبيق الواسع والتأثير الملحوظ لـ AIGC في الصناعة المصرفية. ومع ذلك، يُلاحظ أيضًا أنه لا تزال هناك بعض التحديات في تطبيق AIGC، مثل مشكلات جودة البيانات وعدالة الخوارزمية وقضايا قابلية التفسير. في الممارسة المستقبلية، هناك حاجة إلى مزيد من البحث والحلول لهذه المشاكل من أجل الاستفادة بشكل أفضل من AIGC وخدمة الصناعة المصرفية.

لقد جلب تطور الذكاء الاصطناعي فرصًا وتحديات كبيرة للقطاع المصرفي. ولا بد من مواجهته بإيجابية، والتعلم العميق، والاستمرار في الاستكشاف من أجل تحقيق اختراقات أكبر في هذا المجال. بشكل عام، فإن التطبيق العملي لـ AIGC في الصناعة المصرفية لا يؤدي إلى تحسين كفاءة الأعمال فحسب، بل يحسن أيضًا جودة الخدمة، فهو أداة مهمة للتطوير المستقبلي. سنستمر في الاستكشاف والممارسة، حتى تتمكن AIGC من خدمة الصناعة المصرفية بشكل أفضل.

اتجاه التطوير المستقبلي لـ AIGC في الصناعة المصرفية

في هذا العصر الذي يعتمد على البيانات، أصبحت أهمية AIGC بارزة بشكل متزايد، وبالنسبة للصناعة المصرفية، سيكون تطبيق AIGC أكثر تعمقًا، ويمكن رؤية اتجاه التطوير المستقبلي في الاتجاهات التالية.

أولاً، سيكون تعميم وتطبيق AIGC أكثر اتساعًا. مع التطور السريع للتكنولوجيا المالية، تعتمد الأعمال المصرفية بشكل متزايد على البيانات والخوارزميات، مما يجعل الطلب المتزايد على AIGC. في المستقبل، سنرى المزيد من البنوك تقدم AIGC لاستخدام قدراتها القوية في معالجة البيانات وتحليلها لتحسين كفاءة الأعمال وتحسين عمليات صنع القرار.

ثانيًا، ستكون وظائف AIGC أكثر ثراءً ودقة. مع تقدم التكنولوجيا، ستستمر وظائف AIGC في التحسن، وستكون قادرة على التعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا وتقديم خدمات أكثر دقة. على سبيل المثال، يمكن لـ AIGC إجراء التعلم العميق لتحسين قدرتها على التعامل مع المشكلات من خلال التعلم الذاتي والتحسين. وفي الوقت نفسه، يمكنها أيضًا تقديم خدمات أكثر إنسانية من خلال تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية.

علاوة على ذلك، سيتم تحسين مستوى ذكاء AIGC بشكل أكبر. في الوقت الحاضر، تعتمد AIGC بشكل أساسي على قواعد ونماذج محددة مسبقًا للعمل، ولكن في المستقبل، مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ستتمتع AIGC بقدرات أعلى على التعلم الذاتي والتحسين الذاتي لتحقيق الذكاء الحقيقي.

وأخيرًا، سيتم تعزيز أمن وشفافية AIGC بشكل أكبر. في الوقت الحاضر، لا تزال AIGC تواجه مشكلات مثل أمان البيانات وحماية الخصوصية وعدالة الخوارزميات في عملية تقديم الطلبات. وفي المستقبل، سيتم حل هذه المشكلات بفعالية، وسيصبح AIGC أكثر أمانًا وموثوقية وشفافية.

وفي التطوير المستقبلي، ستكون هناك أيضًا بعض التحديات. على سبيل المثال، كيف يمكن ضمان جودة بيانات AIGC؟ كيفية التعامل مع القضايا الأخلاقية لـ AIGC؟ كيفية إنشاء آلية فعالة لحوكمة الذكاء الاصطناعي؟ وتتطلب هذه القضايا بحثا ومناقشة متعمقة.

بشكل عام، يعد اتجاه التطوير المستقبلي لـ AIGC في الصناعة المصرفية واعدًا. نحن بحاجة إلى مواصلة التعلم والبحث والاستكشاف. ومع تقدم التكنولوجيا والفهم العميق للسيناريوهات المالية، يمكننا حقًا تحقيق إمكانات AIGC وجعلها تخدم الصناعة المصرفية بشكل أفضل، مما يوفر مساحة تطبيق أوسع وإمكانات أكبر. .