المصدر: "زهرة مايو المالية" (المعرف: Caijing-MayFlower)، المؤلف: Qu Xiangjun Han Feng
مصدر الصورة: تم إنشاؤها بواسطة Unbounded AI
بالنظر إلى قائمة الاتجاهات الاستراتيجية الرئيسية للتكنولوجيا المحلية والأجنبية ومناطق الاستثمار الساخنة في النصف الأول من عام 2023، ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي (المشار إليه فيما يلي باسم "الذكاء الاصطناعي التوليدي") هو أحد أكثر التقنيات الملفتة للنظر . مع ظهور ChatGPT، دخلت هذه التكنولوجيا الناشئة في حالة جنون غير مسبوقة، حيث تناقش جميع مناحي الحياة موضوعات ذات صلة، ناهيك عن زوال عمالقة التكنولوجيا ومصنعي الذكاء الاصطناعي، وخوفًا من تفويت هذا العيد التكنولوجي، قام بعض قادة الصناعات ووسائل الإعلام مقارنة موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي بفرص الإنترنت عبر الهاتف المحمول في الماضي، مما سلط الضوء بشكل أكبر على قيمتها وتأثيرها الهائل المحتمل.
**بالمقارنة مع الذكاء الاصطناعي التقليدي، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بأربع مزايا أساسية تجعله جذابًا، بما في ذلك الأتمتة وتحسين الكفاءة، والتخصيص والتخصيص، وقدرات الإبداع والابتكار، وقابلية الشرح والشفافية. **هذا مهم بشكل خاص لمجالات مثل التمويل والرعاية الصحية التي تتطلب التوضيح، مما يساعد على بناء الثقة، وتلبية المتطلبات التنظيمية، وتسهيل قبول قرارات النظام واعتمادها على الأشخاص.
باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يخلق قيمة هائلة لمختلف الصناعات في جميع أنحاء العالم من خلال تحسين كفاءة الإنتاج، وتعزيز قدرات الابتكار، وتغيير المشهد التنافسي.
** تتوقع ماكينزي أن يحقق الذكاء الاصطناعي ككل تأثيرًا اقتصاديًا إيجابيًا يصل إلى 25.6 تريليون دولار أمريكي على الاقتصاد العالمي، حيث تصل مساهمة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 7.9 تريليون دولار أمريكي، أي ما يعادل إجمالي الناتج المحلي الإجمالي الحالي لعام 2019. الاقتصاد العالمي (الناتج المحلي الإجمالي) 8% من الحجم. **
السيناريو: تغييرات جديدة في الصناعة المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
لقد استحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي على اهتمام ومخيلة الناس في جميع أنحاء العالم بفضل تطبيقه العملي الواسع - فقوته الفائقة في فهم اللغة الطبيعية وإنشاء المحتوى يمكن أن يستخدمها أي شخص تقريبًا، مما يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي يتمتع بمزايا كبيرة في تحسين كفاءة إنتاج الصناعة والترويج للمنتج. الابتكار، ومن المتوقع أن يؤدي إلى تقويض الهيكل الحالي لمختلف الصناعات حول العالم في المستقبل.
**من منظور الصناعة، فإن الصناعات الثلاث التي يولد فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي أكبر قيمة هي التكنولوجيا المتقدمة والخدمات المصرفية وتجارة التجزئة. ** تقدر شركة ماكينزي أنه بحلول عام 2032، سيجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي ما يقرب من 200 مليار دولار أمريكي إلى 340 مليار دولار أمريكي من القيمة الجديدة للصناعة المصرفية العالمية (بما في ذلك إدارة الأصول والثروات، والتي يشار إليها مجتمعة باسم "إدارة الأصول") كل عام، وهو ما يمثل 10% من إجمالي الصناعة المصرفية، وتصل نسبة الدخل السنوي إلى 2.8%-4.7%. إلى جانب القيمة المضافة السنوية المتوقعة البالغة 50 مليار دولار أمريكي إلى 70 مليار دولار أمريكي الناتجة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة التأمين (وهو ما يمثل حوالي 1.8% - 2.0% من الإيرادات السنوية للصناعة)، نتوقع أن يتم استخدام حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في والصناعة المالية (الخدمات المصرفية، والتأمين، وما إلى ذلك)، وإدارة الأصول، ويبلغ مجموع القيمة حوالي 250 مليار دولار أمريكي إلى 410 مليار دولار أمريكي.
**يمكن ملاحظة أن الصناعة المالية هي إحدى الصناعات التي تتمتع بأكبر قدر من الإمكانات لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المولدة، سواء من حيث القيمة المطلقة أو إمكانات النمو النسبي. ** إذًا، كيف يمكن دمج الذكاء الاصطناعي المبهر مع خصائص الصناعة لخلق القيمة؟ لاحظت شركة ماكينزي أن هناك حاليا أربع طرق تطبيقية سائدة، والتي ستساهم بشكل جماعي بنسبة 75٪ من إجمالي الفوائد الناتجة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعة المالية. ونحن نلخصها في "4C"، وهي: تحسين المحتوى / الخبراء الافتراضيين (الإيجاز). )، وتفاعل المستخدم (مشاركة العملاء)، وإنشاء المحتوى (إنشاء المحتوى)، وتسريع البرمجة (الترميز).
**فيما يتعلق بالصناعات، في الصناعة المصرفية، فيما يتعلق بتحسين المحتوى/الخبراء الافتراضيين، يمكن أتمتة المهام المتكررة والمملة في المجال المالي من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، ** وبالتالي تحسين كفاءة الممارسين الماليين، وخفض التكاليف، و تحرير الموظفين. يتم استخدام الوقت في أعمال ذات قيمة أعلى، ومن خلال الخبراء الافتراضيين، يمكن لموظفي الخطوط الأمامية بالبنك استخلاص الرؤى من البيانات غير المنظمة، وتفسير النص، والوصول بسرعة إلى جميع المعلومات ذات الصلة، مثل أدلة المنتجات والسياسات، لتلبية طلبات العملاء على الفور يمكن زيادة كفاءة العمل بنسبة 60%.
تشمل حالات الاستخدام النموذجية الأخرى ما يلي: معالجة المعاملات: المعالجة الآلية للمعاملات المالية، بما في ذلك معالجة الطلبات والتسوية والمقاصة، وما إلى ذلك؛ إنشاء البيانات المالية: التجميع التلقائي للبيانات المالية وتنظيمها وتحليلها، وإنشاء بيانات مالية دقيقة وفي الوقت المناسب تتوافق مع مع المعايير المحاسبية، مما يساعد على تقليل وقت إعداد التقرير وتقليل الأخطاء اليدوية، وتقييم المخاطر وفحوصات الامتثال: تحليل كميات كبيرة من البيانات المالية تلقائيًا، وتحديد عوامل الخطر المحتملة، وإجراء فحوصات الامتثال.
** فيما يتعلق بتفاعل المستخدم، توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية للمستخدمين حلولًا ودعمًا مخصصًا من خلال تعلم وتحليل قدر كبير من المعرفة المهنية والخبرة الإنسانية. **يمكن للشركات المالية تقديم خدمات أكثر تخصيصًا وكفاءة ومرضية وفقًا لذلك. على سبيل المثال، باستخدام برامج الدردشة الآلية لإكمال الاتصال بالعملاء وجمع البيانات، يمكن أتمتة ما لا يقل عن 80% من تفاعلات العملاء في السنوات الخمس إلى العشر القادمة. تشمل حالات الاستخدام النموذجية الأخرى: المساعدين الأذكياء، والتوصيات الشخصية والخدمات المخصصة، وتحليل المشاعر ومراقبة المشاعر.
** فيما يتعلق بإنشاء المحتوى، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد مثل النصوص والرسوم التوضيحية المرئية من خلال تعلم وتحليل كميات كبيرة من البيانات النصية والصور والصوتية، مما يسرع عملية تطوير المحتوى لمؤسسات الصناعة المالية. **على سبيل المثال، يمكنه إنشاء تقارير تحليل السوق المالية ورؤى استثمارية مخصصة؛ ويمكن استخدامه لصياغة مستندات مهمة مثل العقود والمناقصات؛ ويمكن استخدامه أيضًا لكتابة نسخة ترويجية ومواد تسويقية للبنوك والتأمين وإدارة الأصول وشركات الأوراق المالية، الخ.
**في المجال المالي، وخاصة في التداول الكمي وإدارة المخاطر، تعد كتابة التعليمات البرمجية بكفاءة ودقة أمرًا بالغ الأهمية. ** فيما يتعلق بتسريع البرمجة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تفسير التعليمات البرمجية وإنشاءها، وتسريع عملية تطوير البرامج وتقليل الأخطاء اليدوية عن طريق إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية والقوالب والخوارزميات تلقائيًا.
من المنظور الوظيفي المصرفي، فإن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لها التأثير الأكبر على أربع وظائف: التوزيع في الخطوط الأمامية، وعمليات العملاء، والتكنولوجيا، والشؤون القانونية، والمخاطر، والامتثال، والاحتيال، وهو ما يمثل حوالي 1% من القيمة الإجمالية للبنك.70 %. يمكن أن يؤدي استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى تعزيز رضا العملاء، وتحسين عملية صنع القرار وتجربة الموظفين، وتقليل المخاطر من خلال مراقبة الاحتيال والسلوكيات الأخرى بشكل أفضل.
**من منظور صناعة التأمين، باعتبارها جزءًا مهمًا من الصناعة المالية، ومن منظور 4C، سيجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي قيمة كبيرة للتأمين على الممتلكات والتأمين على الحياة. **
وتشمل هذه: تحسينات في سرعة تطوير البرمجيات وجودتها، وتحسينات كبيرة في كفاءة خبراء تسوية مطالبات التأمين، وتحسينات في كفاءة وسطاء التأمين وعرض القيمة للعملاء، وتحسينات كبيرة في تجربة عملاء التأمين، وما إلى ذلك.
وفيما يتعلق بفعالية حالة الاستخدام، لاحظت ماكينزي أنه يمكن توفير تكلفة التعويض للمطالبات المعقدة (مثل مطالبات التقاضي) بنحو 25%، ويمكن زيادة دقة تحديد الاحتيال والتأمين الاحتيالي بنحو 18%، ويمكن زيادة 99% من ويمكن الاكتتاب في عملية الاكتتاب من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع الحلول الآلية، من المتوقع أن تخفض شركات التأمين تكاليف الاكتتاب بنسبة 10% إلى 20%.
**من منظور صناعة إدارة الأصول، قامت شركة ماكينزي أيضًا بملاحظة وتلخيص تطبيقات 4C للذكاء الاصطناعي التوليدي. **على سبيل المثال، فيما يتعلق بتحسين المحتوى والخبراء الافتراضيين، يمكن إنشاء رؤى بناءً على بيانات غير منظمة وتعزيز إجراءات الاستثمار، مثل العثور على أهداف استثمارية. على سبيل المثال، قام مزود عالمي للمعلومات التجارية والمالية والمالية في الولايات المتحدة بتطوير GPT الخاص به: وهو نموذج كبير تم تدريبه على مجموعة من البيانات في مجالات مالية محددة وبيانات عامة؛ يتمحور حول الإجابة على الأسئلة المالية وتحليل التقارير.
على سبيل المثال، فيما يتعلق بتسريع البرمجة، يستخدم بنك استثماري أمريكي متعدد الجنسيات وشركة خدمات مالية أدوات الذكاء الاصطناعي من نوع ChatGPT داخليًا لمساعدة المطورين على كتابة التعليمات البرمجية؛ فيما يتعلق بإنشاء المحتوى، تستخدم شركة إدارة الأصول في أمريكا الشمالية ChatGPT لتسريع المحتوى. ضمانات التسويق. إنشاء وإنشاء أدوات لتصور البيانات أو فحصها؛ بناءً على تفاعل المستخدم، أطلقت إحدى أكبر شركات إدارة الأموال في الولايات المتحدة أعمال تكنولوجيا التسجيل بمساعدة الذكاء الاصطناعي التي تسمح للمؤسسات المالية بإنشاء ومراجعة والموافقة على الاتصالات باستخدام نماذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الخاصة. تشمل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه وظائف أعمال إدارة الأصول وتأخذ في الاعتبار احتياجات المستثمرين والموظفين الداخليين في شركات إدارة الأصول.
في نهاية المطاف، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يلعب دورًا كبيرًا في الصناعة المالية بسبب أربع خصائص تشكلت في الصناعة لفترة طويلة، لنأخذ البنوك كمثال: أولاً، يرتبط بالبنية التقليدية لتكنولوجيا المعلومات. تم الاستثمار في التكنولوجيا، وتراكمت كمية كبيرة من "الديون الفنية" وهندسة تكنولوجيا المعلومات المعزولة والمعقدة، ثانيا، من منظور القوى العاملة الكبيرة التي تواجه العملاء، تعتمد الصناعة المصرفية على عدد كبير من ممثلي خدمات الأعمال؛ ثالثًا، الجانب المصرفي من العمل الورقي ثقيل ومولد، ويمكن أن يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي إلى المؤسسة بأكملها، ويساعد جميع الموظفين في كتابة رسائل البريد الإلكتروني، وإنشاء العروض التقديمية للأعمال، وغيرها من المهام؛ بالإضافة إلى ذلك، باعتبارها صناعة منظمة للغاية، فإن الأعمال المصرفية تنطوي على مخاطر كبيرة والامتثال والاحتياجات القانونية.
** باختصار، بالنسبة للمؤسسات المالية، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية تحسين كفاءة الإنتاج وتوفير الوقت والموارد عن طريق تقليل الأخطاء البشرية؛ وفي الوقت نفسه، تعمل على تعزيز قدرات الابتكار وتزويد المستخدمين النهائيين بمنتجات أفضل وتجارب خدمة أفضل. **
الاستثمار: الآفاق الصناعية من منظور مالي
ونظرًا للتطور المزدهر للذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن حجم صناعته ينمو أيضًا بسرعة، مما يجذب المستثمرين للانضمام إلى الصناعة. وفقًا لبيانات بلومبرج، ستبلغ إيرادات سوق الذكاء الاصطناعي المولدة 40 مليار دولار أمريكي في عام 2022، ومن المتوقع أن تصل إلى 399 مليار دولار أمريكي و1.304 مليار دولار أمريكي في عامي 2027 و2032 على التوالي. وسيصل معدل النمو المركب من 2022 إلى 2032 إلى 42%.
أما بالنسبة للسوق الصينية، فوفقاً لبيانات "China AI Digital Outlook 2021-2025"، سيبلغ الحجم في عام 2022 حوالي 66 مليار يوان، وسيصل معدل النمو المركب من 2020 إلى 2025 إلى 84%. وفي عام 2025، سيصل تمثل 10% من حجم السوق العالمية (217 مليار دولار أمريكي) 14%. ومن وجهة النظر هذه، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يخلق قيمة كبيرة للاقتصاد العالمي فحسب، بل تتمتع الصناعة نفسها أيضًا بفرص استثمارية ضخمة.
**تتكون سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من ستة روابط، وهي الأجهزة المخصصة والمنصة السحابية والنموذج الأساسي ومركز النماذج وعمليات MLOs والتطبيقات والخدمات. **مع ازدهار التكنولوجيا، تحتوي سلسلة القيمة بأكملها على فرص هائلة. ومع ذلك، تظهر الأبحاث أن هناك اختلافات كبيرة في فرص السوق في كل رابط. وقد شكل الاستثمار في الموارد والمعرفة المهنية ومزايا المبادر في بعض الروابط حواجز صناعية ويصبحون وافدين جددا، وهو ما يشكل عائقا قويا أمام المستثمرين والشركات الصغيرة لتوسيع أعمالهم.
ستأتي الزيادة في حجم السوق العالمية من عام 2022 إلى عام 2035 بشكل أساسي من الأجهزة التدريبية والتطبيقات والبرامج الإعلانية. ومن بينها، سيصل معدل النمو السنوي المركب لخدمات البنية التحتية إلى 60%، بزيادة قدرها 244.8 مليار دولار. وبلغ معدل النمو السنوي المركب لتطبيقات الإعلان 125% بزيادة قدرها 192.4 مليار دولار.
في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، هناك فرص السوق التالية الجديرة بالاهتمام:
**1. الأجهزة المخصصة: **البنية التحتية لطاقة الحوسبة المستخدمة في عملية التدريب والاستدلال النموذجية لها حواجز عالية في السوق وتشغلها بشكل أساسي لاعبين كبار.إن جوهر أجهزة طاقة الحوسبة هو رقائق الحوسبة التي تمثلها GPU وTPU.
**2. النظام الأساسي السحابي: **منصة للوصول إلى البنية التحتية للحوسبة وتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدية، مع حصة سوقية مركزة نسبيًا.
**3. النموذج الأساسي: **الارتباط الأساسي لسلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي مدفوع بالمعرفة المهنية واستثمار التكلفة، ويتركز اتجاه مسار النموذج الكبير العام، ولا تزال هناك فجوة سوقية في النموذج الصناعي الكبير مسار.
**4. Model Center وMLOps: ** أدوات لاستضافة النماذج وضبطها ونشرها. يشكل العمالقة والبائعين المستقلون منافسة متباينة. يتولى Model Center وMLOps مهمتين ضروريتين لبناء التطبيقات فوق النماذج الأساسية: أولاً، النموذج يوفر المستودع مساحة لتخزين النماذج الأساسية والوصول إليها، والثاني عبارة عن أداة MLOps متخصصة لضبط النماذج الأساسية ونشرها في التطبيقات.
**5. التطبيقات: **التطبيقات الطرفية القائمة على الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة هي المسار الذي تتاح فيه للشركات الناشئة أكبر الفرص. وُلد حوالي نصف شركات الذكاء الاصطناعي يونيكورن في هذا السوق. ونتوقع ذلك على المدى القصير بالنسبة للفئات الرأسية للصناعة وتطوير الوظائف المحددة، يمكن أن تكون التطبيقات المبنية على نماذج مضبوطة بدقة هي أول التطبيقات المتميزة.
**6. الخدمة: **يحتكر كبار المصنعين مقدمي الحلول الشاملة الذين يقدمون خدمات ذات قيمة مضافة تعتمد على المنتجات النموذجية، ولكن لا يزال هناك مساحة سوقية للاعبين الصغار ومتوسطي الحجم للمشاركة في المجال الرأسي.
القتال العملي: كيفية نشر المؤسسات للذكاء الاصطناعي المولد
** الأول هو التغيير في نموذج التشغيل. ** يتطلب الترويج لـ GenAI على نطاق واسع من المؤسسات إجراء تحول شامل لنماذج التشغيل الخاصة بها ودمج الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب أعمالها. عند تنفيذ تطبيقات GenAI على نطاق واسع، يجب أن يغطي نموذج التشغيل الناجح ستة جوانب رئيسية: خارطة الطريق الإستراتيجية، والموهبة، ونموذج التشغيل، والتكنولوجيا، والبيانات، وتطبيق التكنولوجيا وإدارة التغيير.
يتطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، ويستكشف الرؤساء التنفيذيون أيضًا قيمته التجارية والمخاطر المحتملة. يلعب الرؤساء التنفيذيون دورًا مهمًا في دفع الشركات للتركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتوافق العديد من الاستراتيجيات التي يجب على الرؤساء التنفيذيين أخذها في الاعتبار عند شروعهم في هذه الرحلة مع كيفية استجابة مديري الأعمال لموجات التكنولوجيا السابقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يجلب أيضًا تحديات فريدة من نوعها، بما في ذلك سرعة تطوره غير المسبوقة بما يتجاوز التغيرات التكنولوجية السابقة وما يترتب على ذلك من صعوبة في الاستجابة.
ولتحقيق هذه الغاية، نقدم ملخصًا أساسيًا للذكاء الاصطناعي التوليدي ليكون مرجعًا للرؤساء التنفيذيين (انظر الشكل أعلاه).
قبل اتخاذ قرار بتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي، ضع في اعتبارك التكاليف الضخمة للاستثمار في الوقت والموارد للبدء من الصفر والتجربة والخطأ. ويمكن للشركات أيضًا الاستفادة بشكل مناسب من قوة المؤسسات المهنية لتسريع نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدام تكنولوجيا ومعرفة الطرف الثالث. والخبرة، وتجنب الانعطافات والمزالق، وتحقيق هدف خلق القيمة بسرعة أكبر وبشكل اقتصادي.
**بالإضافة إلى ذلك، تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يوفر زخمًا جديدًا للنمو في جميع مناحي الحياة، ولكن له أيضًا بعض التأثيرات السلبية. تحتاج المؤسسات المالية إلى إيلاء اهتمام خاص لوهم النماذج والاستخدام الضار وتسرب المعلومات عند تطبيق التوليدي الذكاء الاصطناعي، وثلاثة مخاطر رئيسية أخرى. ** تحتاج المؤسسات إلى إيلاء أهمية كبيرة لها واتخاذ التدابير الفعالة لمنعها وإدارتها بشكل صحيح، وتقليل مخاطرها المحتملة، وزيادة قيمتها إلى أقصى حد.
(المؤلف تشو شيانغ جون شريك عالمي رئيسي لشركة ماكينزي ورئيس الأعمال الاستشارية للمؤسسات المالية الصينية؛ وهان فنغ شريك عالمي لشركة ماكينزي؛ وأعضاء فريق ماكينزي هو ييرونغ، وفانغ هاوكسيانغ، وفانغ شيوان، ولي جينغياو، وسونغ جي ، وQiu Waishan، وWang Zhechen، وJiang Zixiang، وLu Zhijuan، وما إلى ذلك ساهموا أيضًا في هذا المقال؛ كما ساهم باحث Caijing Ding Yan أيضًا في هذا المقال)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مستقبل إدارة الثروات مع الذكاء الاصطناعي التوليدي
المصدر: "زهرة مايو المالية" (المعرف: Caijing-MayFlower)، المؤلف: Qu Xiangjun Han Feng
بالنظر إلى قائمة الاتجاهات الاستراتيجية الرئيسية للتكنولوجيا المحلية والأجنبية ومناطق الاستثمار الساخنة في النصف الأول من عام 2023، ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي التوليدي (المشار إليه فيما يلي باسم "الذكاء الاصطناعي التوليدي") هو أحد أكثر التقنيات الملفتة للنظر . مع ظهور ChatGPT، دخلت هذه التكنولوجيا الناشئة في حالة جنون غير مسبوقة، حيث تناقش جميع مناحي الحياة موضوعات ذات صلة، ناهيك عن زوال عمالقة التكنولوجيا ومصنعي الذكاء الاصطناعي، وخوفًا من تفويت هذا العيد التكنولوجي، قام بعض قادة الصناعات ووسائل الإعلام مقارنة موجة الذكاء الاصطناعي التوليدي بفرص الإنترنت عبر الهاتف المحمول في الماضي، مما سلط الضوء بشكل أكبر على قيمتها وتأثيرها الهائل المحتمل.
**بالمقارنة مع الذكاء الاصطناعي التقليدي، يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بأربع مزايا أساسية تجعله جذابًا، بما في ذلك الأتمتة وتحسين الكفاءة، والتخصيص والتخصيص، وقدرات الإبداع والابتكار، وقابلية الشرح والشفافية. **هذا مهم بشكل خاص لمجالات مثل التمويل والرعاية الصحية التي تتطلب التوضيح، مما يساعد على بناء الثقة، وتلبية المتطلبات التنظيمية، وتسهيل قبول قرارات النظام واعتمادها على الأشخاص.
باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يخلق قيمة هائلة لمختلف الصناعات في جميع أنحاء العالم من خلال تحسين كفاءة الإنتاج، وتعزيز قدرات الابتكار، وتغيير المشهد التنافسي.
** تتوقع ماكينزي أن يحقق الذكاء الاصطناعي ككل تأثيرًا اقتصاديًا إيجابيًا يصل إلى 25.6 تريليون دولار أمريكي على الاقتصاد العالمي، حيث تصل مساهمة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 7.9 تريليون دولار أمريكي، أي ما يعادل إجمالي الناتج المحلي الإجمالي الحالي لعام 2019. الاقتصاد العالمي (الناتج المحلي الإجمالي) 8% من الحجم. **
السيناريو: تغييرات جديدة في الصناعة المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
لقد استحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي على اهتمام ومخيلة الناس في جميع أنحاء العالم بفضل تطبيقه العملي الواسع - فقوته الفائقة في فهم اللغة الطبيعية وإنشاء المحتوى يمكن أن يستخدمها أي شخص تقريبًا، مما يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي يتمتع بمزايا كبيرة في تحسين كفاءة إنتاج الصناعة والترويج للمنتج. الابتكار، ومن المتوقع أن يؤدي إلى تقويض الهيكل الحالي لمختلف الصناعات حول العالم في المستقبل.
**يمكن ملاحظة أن الصناعة المالية هي إحدى الصناعات التي تتمتع بأكبر قدر من الإمكانات لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المولدة، سواء من حيث القيمة المطلقة أو إمكانات النمو النسبي. ** إذًا، كيف يمكن دمج الذكاء الاصطناعي المبهر مع خصائص الصناعة لخلق القيمة؟ لاحظت شركة ماكينزي أن هناك حاليا أربع طرق تطبيقية سائدة، والتي ستساهم بشكل جماعي بنسبة 75٪ من إجمالي الفوائد الناتجة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعة المالية. ونحن نلخصها في "4C"، وهي: تحسين المحتوى / الخبراء الافتراضيين (الإيجاز). )، وتفاعل المستخدم (مشاركة العملاء)، وإنشاء المحتوى (إنشاء المحتوى)، وتسريع البرمجة (الترميز).
تشمل حالات الاستخدام النموذجية الأخرى ما يلي: معالجة المعاملات: المعالجة الآلية للمعاملات المالية، بما في ذلك معالجة الطلبات والتسوية والمقاصة، وما إلى ذلك؛ إنشاء البيانات المالية: التجميع التلقائي للبيانات المالية وتنظيمها وتحليلها، وإنشاء بيانات مالية دقيقة وفي الوقت المناسب تتوافق مع مع المعايير المحاسبية، مما يساعد على تقليل وقت إعداد التقرير وتقليل الأخطاء اليدوية، وتقييم المخاطر وفحوصات الامتثال: تحليل كميات كبيرة من البيانات المالية تلقائيًا، وتحديد عوامل الخطر المحتملة، وإجراء فحوصات الامتثال.
** فيما يتعلق بتفاعل المستخدم، توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية للمستخدمين حلولًا ودعمًا مخصصًا من خلال تعلم وتحليل قدر كبير من المعرفة المهنية والخبرة الإنسانية. **يمكن للشركات المالية تقديم خدمات أكثر تخصيصًا وكفاءة ومرضية وفقًا لذلك. على سبيل المثال، باستخدام برامج الدردشة الآلية لإكمال الاتصال بالعملاء وجمع البيانات، يمكن أتمتة ما لا يقل عن 80% من تفاعلات العملاء في السنوات الخمس إلى العشر القادمة. تشمل حالات الاستخدام النموذجية الأخرى: المساعدين الأذكياء، والتوصيات الشخصية والخدمات المخصصة، وتحليل المشاعر ومراقبة المشاعر.
** فيما يتعلق بإنشاء المحتوى، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد مثل النصوص والرسوم التوضيحية المرئية من خلال تعلم وتحليل كميات كبيرة من البيانات النصية والصور والصوتية، مما يسرع عملية تطوير المحتوى لمؤسسات الصناعة المالية. **على سبيل المثال، يمكنه إنشاء تقارير تحليل السوق المالية ورؤى استثمارية مخصصة؛ ويمكن استخدامه لصياغة مستندات مهمة مثل العقود والمناقصات؛ ويمكن استخدامه أيضًا لكتابة نسخة ترويجية ومواد تسويقية للبنوك والتأمين وإدارة الأصول وشركات الأوراق المالية، الخ.
**في المجال المالي، وخاصة في التداول الكمي وإدارة المخاطر، تعد كتابة التعليمات البرمجية بكفاءة ودقة أمرًا بالغ الأهمية. ** فيما يتعلق بتسريع البرمجة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تفسير التعليمات البرمجية وإنشاءها، وتسريع عملية تطوير البرامج وتقليل الأخطاء اليدوية عن طريق إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية والقوالب والخوارزميات تلقائيًا.
من المنظور الوظيفي المصرفي، فإن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لها التأثير الأكبر على أربع وظائف: التوزيع في الخطوط الأمامية، وعمليات العملاء، والتكنولوجيا، والشؤون القانونية، والمخاطر، والامتثال، والاحتيال، وهو ما يمثل حوالي 1% من القيمة الإجمالية للبنك.70 %. يمكن أن يؤدي استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى تعزيز رضا العملاء، وتحسين عملية صنع القرار وتجربة الموظفين، وتقليل المخاطر من خلال مراقبة الاحتيال والسلوكيات الأخرى بشكل أفضل.
**من منظور صناعة التأمين، باعتبارها جزءًا مهمًا من الصناعة المالية، ومن منظور 4C، سيجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي قيمة كبيرة للتأمين على الممتلكات والتأمين على الحياة. **
وتشمل هذه: تحسينات في سرعة تطوير البرمجيات وجودتها، وتحسينات كبيرة في كفاءة خبراء تسوية مطالبات التأمين، وتحسينات في كفاءة وسطاء التأمين وعرض القيمة للعملاء، وتحسينات كبيرة في تجربة عملاء التأمين، وما إلى ذلك.
وفيما يتعلق بفعالية حالة الاستخدام، لاحظت ماكينزي أنه يمكن توفير تكلفة التعويض للمطالبات المعقدة (مثل مطالبات التقاضي) بنحو 25%، ويمكن زيادة دقة تحديد الاحتيال والتأمين الاحتيالي بنحو 18%، ويمكن زيادة 99% من ويمكن الاكتتاب في عملية الاكتتاب من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع الحلول الآلية، من المتوقع أن تخفض شركات التأمين تكاليف الاكتتاب بنسبة 10% إلى 20%.
**من منظور صناعة إدارة الأصول، قامت شركة ماكينزي أيضًا بملاحظة وتلخيص تطبيقات 4C للذكاء الاصطناعي التوليدي. **على سبيل المثال، فيما يتعلق بتحسين المحتوى والخبراء الافتراضيين، يمكن إنشاء رؤى بناءً على بيانات غير منظمة وتعزيز إجراءات الاستثمار، مثل العثور على أهداف استثمارية. على سبيل المثال، قام مزود عالمي للمعلومات التجارية والمالية والمالية في الولايات المتحدة بتطوير GPT الخاص به: وهو نموذج كبير تم تدريبه على مجموعة من البيانات في مجالات مالية محددة وبيانات عامة؛ يتمحور حول الإجابة على الأسئلة المالية وتحليل التقارير.
على سبيل المثال، فيما يتعلق بتسريع البرمجة، يستخدم بنك استثماري أمريكي متعدد الجنسيات وشركة خدمات مالية أدوات الذكاء الاصطناعي من نوع ChatGPT داخليًا لمساعدة المطورين على كتابة التعليمات البرمجية؛ فيما يتعلق بإنشاء المحتوى، تستخدم شركة إدارة الأصول في أمريكا الشمالية ChatGPT لتسريع المحتوى. ضمانات التسويق. إنشاء وإنشاء أدوات لتصور البيانات أو فحصها؛ بناءً على تفاعل المستخدم، أطلقت إحدى أكبر شركات إدارة الأموال في الولايات المتحدة أعمال تكنولوجيا التسجيل بمساعدة الذكاء الاصطناعي التي تسمح للمؤسسات المالية بإنشاء ومراجعة والموافقة على الاتصالات باستخدام نماذج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الخاصة. تشمل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المذكورة أعلاه وظائف أعمال إدارة الأصول وتأخذ في الاعتبار احتياجات المستثمرين والموظفين الداخليين في شركات إدارة الأصول.
في نهاية المطاف، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يلعب دورًا كبيرًا في الصناعة المالية بسبب أربع خصائص تشكلت في الصناعة لفترة طويلة، لنأخذ البنوك كمثال: أولاً، يرتبط بالبنية التقليدية لتكنولوجيا المعلومات. تم الاستثمار في التكنولوجيا، وتراكمت كمية كبيرة من "الديون الفنية" وهندسة تكنولوجيا المعلومات المعزولة والمعقدة، ثانيا، من منظور القوى العاملة الكبيرة التي تواجه العملاء، تعتمد الصناعة المصرفية على عدد كبير من ممثلي خدمات الأعمال؛ ثالثًا، الجانب المصرفي من العمل الورقي ثقيل ومولد، ويمكن أن يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي إلى المؤسسة بأكملها، ويساعد جميع الموظفين في كتابة رسائل البريد الإلكتروني، وإنشاء العروض التقديمية للأعمال، وغيرها من المهام؛ بالإضافة إلى ذلك، باعتبارها صناعة منظمة للغاية، فإن الأعمال المصرفية تنطوي على مخاطر كبيرة والامتثال والاحتياجات القانونية.
** باختصار، بالنسبة للمؤسسات المالية، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية تحسين كفاءة الإنتاج وتوفير الوقت والموارد عن طريق تقليل الأخطاء البشرية؛ وفي الوقت نفسه، تعمل على تعزيز قدرات الابتكار وتزويد المستخدمين النهائيين بمنتجات أفضل وتجارب خدمة أفضل. **
الاستثمار: الآفاق الصناعية من منظور مالي
ونظرًا للتطور المزدهر للذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن حجم صناعته ينمو أيضًا بسرعة، مما يجذب المستثمرين للانضمام إلى الصناعة. وفقًا لبيانات بلومبرج، ستبلغ إيرادات سوق الذكاء الاصطناعي المولدة 40 مليار دولار أمريكي في عام 2022، ومن المتوقع أن تصل إلى 399 مليار دولار أمريكي و1.304 مليار دولار أمريكي في عامي 2027 و2032 على التوالي. وسيصل معدل النمو المركب من 2022 إلى 2032 إلى 42%.
أما بالنسبة للسوق الصينية، فوفقاً لبيانات "China AI Digital Outlook 2021-2025"، سيبلغ الحجم في عام 2022 حوالي 66 مليار يوان، وسيصل معدل النمو المركب من 2020 إلى 2025 إلى 84%. وفي عام 2025، سيصل تمثل 10% من حجم السوق العالمية (217 مليار دولار أمريكي) 14%. ومن وجهة النظر هذه، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يخلق قيمة كبيرة للاقتصاد العالمي فحسب، بل تتمتع الصناعة نفسها أيضًا بفرص استثمارية ضخمة.
**تتكون سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي من ستة روابط، وهي الأجهزة المخصصة والمنصة السحابية والنموذج الأساسي ومركز النماذج وعمليات MLOs والتطبيقات والخدمات. **مع ازدهار التكنولوجيا، تحتوي سلسلة القيمة بأكملها على فرص هائلة. ومع ذلك، تظهر الأبحاث أن هناك اختلافات كبيرة في فرص السوق في كل رابط. وقد شكل الاستثمار في الموارد والمعرفة المهنية ومزايا المبادر في بعض الروابط حواجز صناعية ويصبحون وافدين جددا، وهو ما يشكل عائقا قويا أمام المستثمرين والشركات الصغيرة لتوسيع أعمالهم.
ستأتي الزيادة في حجم السوق العالمية من عام 2022 إلى عام 2035 بشكل أساسي من الأجهزة التدريبية والتطبيقات والبرامج الإعلانية. ومن بينها، سيصل معدل النمو السنوي المركب لخدمات البنية التحتية إلى 60%، بزيادة قدرها 244.8 مليار دولار. وبلغ معدل النمو السنوي المركب لتطبيقات الإعلان 125% بزيادة قدرها 192.4 مليار دولار.
في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، هناك فرص السوق التالية الجديرة بالاهتمام:
**1. الأجهزة المخصصة: **البنية التحتية لطاقة الحوسبة المستخدمة في عملية التدريب والاستدلال النموذجية لها حواجز عالية في السوق وتشغلها بشكل أساسي لاعبين كبار.إن جوهر أجهزة طاقة الحوسبة هو رقائق الحوسبة التي تمثلها GPU وTPU.
**2. النظام الأساسي السحابي: **منصة للوصول إلى البنية التحتية للحوسبة وتشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدية، مع حصة سوقية مركزة نسبيًا.
**3. النموذج الأساسي: **الارتباط الأساسي لسلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي مدفوع بالمعرفة المهنية واستثمار التكلفة، ويتركز اتجاه مسار النموذج الكبير العام، ولا تزال هناك فجوة سوقية في النموذج الصناعي الكبير مسار.
**4. Model Center وMLOps: ** أدوات لاستضافة النماذج وضبطها ونشرها. يشكل العمالقة والبائعين المستقلون منافسة متباينة. يتولى Model Center وMLOps مهمتين ضروريتين لبناء التطبيقات فوق النماذج الأساسية: أولاً، النموذج يوفر المستودع مساحة لتخزين النماذج الأساسية والوصول إليها، والثاني عبارة عن أداة MLOps متخصصة لضبط النماذج الأساسية ونشرها في التطبيقات.
**5. التطبيقات: **التطبيقات الطرفية القائمة على الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة هي المسار الذي تتاح فيه للشركات الناشئة أكبر الفرص. وُلد حوالي نصف شركات الذكاء الاصطناعي يونيكورن في هذا السوق. ونتوقع ذلك على المدى القصير بالنسبة للفئات الرأسية للصناعة وتطوير الوظائف المحددة، يمكن أن تكون التطبيقات المبنية على نماذج مضبوطة بدقة هي أول التطبيقات المتميزة.
**6. الخدمة: **يحتكر كبار المصنعين مقدمي الحلول الشاملة الذين يقدمون خدمات ذات قيمة مضافة تعتمد على المنتجات النموذجية، ولكن لا يزال هناك مساحة سوقية للاعبين الصغار ومتوسطي الحجم للمشاركة في المجال الرأسي.
القتال العملي: كيفية نشر المؤسسات للذكاء الاصطناعي المولد
** الأول هو التغيير في نموذج التشغيل. ** يتطلب الترويج لـ GenAI على نطاق واسع من المؤسسات إجراء تحول شامل لنماذج التشغيل الخاصة بها ودمج الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب أعمالها. عند تنفيذ تطبيقات GenAI على نطاق واسع، يجب أن يغطي نموذج التشغيل الناجح ستة جوانب رئيسية: خارطة الطريق الإستراتيجية، والموهبة، ونموذج التشغيل، والتكنولوجيا، والبيانات، وتطبيق التكنولوجيا وإدارة التغيير.
يتطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، ويستكشف الرؤساء التنفيذيون أيضًا قيمته التجارية والمخاطر المحتملة. يلعب الرؤساء التنفيذيون دورًا مهمًا في دفع الشركات للتركيز على الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتوافق العديد من الاستراتيجيات التي يجب على الرؤساء التنفيذيين أخذها في الاعتبار عند شروعهم في هذه الرحلة مع كيفية استجابة مديري الأعمال لموجات التكنولوجيا السابقة.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يجلب أيضًا تحديات فريدة من نوعها، بما في ذلك سرعة تطوره غير المسبوقة بما يتجاوز التغيرات التكنولوجية السابقة وما يترتب على ذلك من صعوبة في الاستجابة.
قبل اتخاذ قرار بتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي، ضع في اعتبارك التكاليف الضخمة للاستثمار في الوقت والموارد للبدء من الصفر والتجربة والخطأ. ويمكن للشركات أيضًا الاستفادة بشكل مناسب من قوة المؤسسات المهنية لتسريع نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدام تكنولوجيا ومعرفة الطرف الثالث. والخبرة، وتجنب الانعطافات والمزالق، وتحقيق هدف خلق القيمة بسرعة أكبر وبشكل اقتصادي.
**بالإضافة إلى ذلك، تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يوفر زخمًا جديدًا للنمو في جميع مناحي الحياة، ولكن له أيضًا بعض التأثيرات السلبية. تحتاج المؤسسات المالية إلى إيلاء اهتمام خاص لوهم النماذج والاستخدام الضار وتسرب المعلومات عند تطبيق التوليدي الذكاء الاصطناعي، وثلاثة مخاطر رئيسية أخرى. ** تحتاج المؤسسات إلى إيلاء أهمية كبيرة لها واتخاذ التدابير الفعالة لمنعها وإدارتها بشكل صحيح، وتقليل مخاطرها المحتملة، وزيادة قيمتها إلى أقصى حد.
(المؤلف تشو شيانغ جون شريك عالمي رئيسي لشركة ماكينزي ورئيس الأعمال الاستشارية للمؤسسات المالية الصينية؛ وهان فنغ شريك عالمي لشركة ماكينزي؛ وأعضاء فريق ماكينزي هو ييرونغ، وفانغ هاوكسيانغ، وفانغ شيوان، ولي جينغياو، وسونغ جي ، وQiu Waishan، وWang Zhechen، وJiang Zixiang، وLu Zhijuan، وما إلى ذلك ساهموا أيضًا في هذا المقال؛ كما ساهم باحث Caijing Ding Yan أيضًا في هذا المقال)