في ظل المشهد المالي المتطور باستمرار اليوم، يواجه القطاع المصرفي ضغوطاً متزايدة لكي يكون تنافسياً وفعالاً وموجهاً نحو العملاء. لم يعد التحول الرقمي ترفًا، بل أصبح الآن ضرورة، وبالاقتران مع تحليل البيانات المصرفية، تمكّن هذه التقنيات البنوك من القدرة علي تحليل مجموعات هائلة من البيانات. يُعد الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المصرفية تحولاً من التحليل التقليدي للبيانات إلى التحليلات التنبؤية وحتى التحليلات الإرشادية. تتعامل البنوك مع ملايين المعاملات يوميًا، مما يجعل من الضروري القدرة علي تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي. لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام فحسب، بل يتعلق بتغيير الطريقة التي يتم بها تقديم الخدمات المالية واتخاذ القرارات في جميع أنحاء المؤسسة.
يشير استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المصرفية إلى استخدام الأساليب الإحصائية والرياضية والحوسبة لتحليل تلك البيانات، و عند دمج تلك البيانات مع تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، تصبح الطريقة أكثر فاعلية و دقة.
لمعرفة المزيد عن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المصرفية AI in Business Analytics in Banking، اضغط هنا لتحميل التقرير باللغة الإنجليزية.
إعداد: دنيا مصطفي- باحث بالمعهد المصرفي المصري
