التكنولوجيا الحديثة في البنوك
تاريخ النشر: 23rd, June 2024 GMT
محمد بن سعيد الكثيري
لا يستطيع أحد إنكار تأثير التكنولوجيا الحديثة على حياتنا اليومية، إذ أصبحت تطغى على أسلوب تعاملنا مع الآخرين، وردات أفعالنا مع الأشياء التي تُحيط بنا، وهذا ينطبق على الدول أيضًا والقطاعات الاقتصادية المُختلفة التي أبرزها القطاع المالي والمصرفي.
ولقد لاحظنا بالفعل تأثير التكنولوجيا الحديثة في حياتنا اليومية التي أصبحت متاحة في كل وقت ومكان؛ إذ يستطيع الفرد اليوم تصفح أي صحيفة ورقية في العالم، والحصول على معلومات هائلة حول أي موضوع، والتسوق من متاجر عديدة عبر التطبيقات المختلفة، وحجز تذاكر سفره بكل سهولة وبدون أي تعقيدات وغيرها.
ولقد واكبت البنوك في سلطنة عُمان هذه التغييرات أيضاً، وأوجدت لها تطبيقات عبر الهاتف المحمول، يستطيع الفرد من خلالها القيام بمعاملات مصرفية متنوعة مثل التحويلات المالية إلى بنوك مختلفة، وتسديد فواتيره، والحصول على كشف حساب لأرصدته البنكية وهو جالس على كرسي مكتبه أو غرفة المعيشة أو مقهى في الهواء الخارجي. ولم يتوقف الأمر عند هذا الحد فقط بل يستطيع اليوم تمرير هاتفه المحمول على آلة الدفع في المتاجر دون الحاجة إلى إبراز بطاقات الخصم المباشر، مثل تلك الخدمة التي أطلقها بنك ظفار مؤخرا وهي "ظفار باي"، وسامسونج باي، وظفار الإسلامي باي.
كما أدت التكنولوجيا إلى إحداث تغيير كبير في أعمال البنوك والمؤسسات المالية المختلفة، بل وساهمت في زيادة حدة المنافسة بينها لتقديم أفضل المنتجات والخدمات المعتمدة عليها للزبائن. ولذلك ينبغي على البنوك مواكبة التحولات الرقمية التي تظهر على السطح بين الفينة والأخرى من خلال الاستثمار الضخم في التقنيات الحديثة، ولعل أبرزها أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تسعى اليوم إلى تبنيها للحد من التكاليف التشغيلية وزيادة الإيرادات، وتحسين فعالية الموظفين.
وتستخدم البنوك أنظمة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتخاذ قرارات القروض والائتمان بشكل أكبر أمانًا وربحية، واتخاذ القرارات الاستثمارية ودعم الأبحاث في هذا الجانب، وكتابة التقارير المعتمدة على البيانات المالية، فضلاً عن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة غسيل الأموال والغش والاحتيال التي تعد أكثر فعالية وقوة لوقف هذا النوع من الجرائم.
ولخلق حلقة وصل مُستمرة بين الزبائن والبنوك، تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي ربط المسؤول في البنك مع الزبون عن طريق "روبوتات الدردشة" التي ستكون مربوطة بمنصات المراسلة الشائعة مثل الفيسبوك والماسنجر والواتساب. الأمر الذي يساهم بدوره في حل مشاكل وشكاوى الزبائن بفعالية، فضلاً عن الرد على استفساراتهم المتعلقة بمعلومات مفصلة حول مواقع أجهزة الصراف الآلي، وأسعار العملات الأجنبية، وساعات عمل الفروع وغيرها.
من الضروري إذن قيام البنوك بدمج التكنولوجيا المالية ضمن خدماتها من أجل توفير تجربة مثرية للزبائن تتميز بالكفاءة من حيث التكلفة لضمان بقائها في طليعة قطاع الخدمات البنكية.
** مدير اختصاصي بالقنوات الرقمية وخدمات الدفع الإلكتروني في بنك ظفار
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحسّن علاج سرطان الرئة
أتاحت أداة من الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم العميق مقارنة صور الأشعة المقطعية تلقائيًا في سياق علاج السرطان، مما يسمح باكتشاف وتحديد حتى أصغر التغيرات في أورام الرئة بسرعة ودقة أكبر.
البحث أجري من قبل فريق من الباحثين الألمان والأطباء في الولايات المتحدة.
تُجرى فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر بشكل متزايد حول العالم للكشف عن أمراض الرئة، مثل سرطان الشعب الهوائية، في مرحلة مبكرة، مما يسمح بمراقبتها.
تُتيح هذه الفحوص تحديد أبسط آثار العلاج والآثار الجانبية، مما يُحسّن العلاج. ومع ذلك، تُعدّ مقارنة الفحوصات مهمة بالغة التعقيد وتستغرق وقتًا طويلاً، وهي عُرضة للأخطاء، إذ غالبًا ما يضطر أخصائيو الأشعة إلى العمل تحت ضغط زمني كبير عند تقييم الصور. ويُسهّل إنشاء التوافق التشريحي تلقائيًا بين الفحوصات، وهي عملية تُعرف باسم "التسجيل"، هذه العملية.
التعلم العميق
لتحسين التشخيص وتسهيل الممارسة السريرية اليومية للأطباء، يركز مشروع SPIRABENE، الذي يتم تطويره في ألمانيا بالتعاون مع جامعة أميركية، على الذكاء الاصطناعي.
يوضح يان مولتز، مهندس الأبحاث الرئيسي في تحليل الصور الطبية في معهد فراونهوفر ميفيس في ألمانيا "طورنا برنامجًا قائمًا على التعلم العميق يُمكّن من تحديد وقياس آفات الرئة بدقة أكبر وفي وقت قصير جدًا، كما يُمكّننا من اكتشاف آفات جديدة محتملة".
لمتابعة أمراض الرئتين، تُقارَن فحوصات التصوير المقطعي المحوسب السابقة بأحدث الصور لتحديد التطابق التشريحي. ويتمثل التحدي الأبرز هنا في أن صورتين للشخص نفسه تبدوان متشابهتين، لكنهما غير متطابقتين، على سبيل المثال، بسبب اختلافات في التنفس عند إجراء الفحص، أو فقدان محتمل للوزن نتيجة العلاج.
يدعم المقارنة الآلية بين الصور بالفعل مراقبة الصور اللاحقة، لكن استخدام التعلم العميق يُمكّن من مقارنة المسوحات تلقائيًا بسرعة ودقة أكبر.
يوضح مولتز "تُظهر نتائجنا أن 11% من الأورام تُكتشف تلقائيًا في صورة المتابعة بمساعدة الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالتسجيل التقليدي القائم على البرامج، وفي أقل من ثانية واحدة". وهذا يعني أيضًا أن قوة الحوسبة المطلوبة أقل، مما يوفر الطاقة.
صمم الباحثون تقنية معالجة الصور الآلية بالكامل بالتعاون مع أطباء من جامعة ميشيغان الأميركية، مما يُمكّن من دمجها واستخدامها مباشرةً في البنى التحتية السريرية القائمة. وقد اختُبِر البرنامج وخضع للتقييم بالفعل في الممارسة السريرية اليومية، ويمكن استخدامه قريبًا في التطبيقات العملية. وتتمثل الخطة طويلة المدى في استخدام مراقبة المتابعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لكامل الجسم.
بعد التشغيل التجريبي، أعرب مولتز عن سعادته بالنجاح الأولي، وقال "أشعر بالحماس للعمل على برنامج يُستخدم فعليًا في الممارسة السريرية وله تأثير إيجابي على العمل اليومي للأطباء. كما يساعدنا البرنامج على تحديد العلاجات غير الفعالة بسرعة، وتجنب الآثار الجانبية والتكاليف غير الضرورية، وزيادة فرص شفاء المرضى".
نهائي كأس مصر.. الزمالك يطمح لإنقاذ موسمه أمام بطل إفريقيا