لقد وفّـرت عمليات الرقمنة جهداً ووقتاً في أعمال الشركات والهيئات بقطاعاتها المختلفة ومنها إدارة الثروات، فالشركات والمصارف العاملة في مضمار إدارة الثروات تسعى للنهوض بخدماتها من أجل تحقيق عوائد مالية أعلى لعملائها لإرضائهم وزيادة ولائهم لها، إلا أن هذه الخدمات دائما ما تكون مرهونة بالمخاطر المتصلة بنوعية المشروعات المستثمر بها والفترات الزمنية المختارة للاستثمار والقرارات المتخذة بشأنها.
لذا، فقد اتجهت مؤسسات القطاع المالي المتطوّرة لدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملياتها لإدارة الثروات لإحداث تغيير نوعي في أساليب تنفيذ خدماتها، الأمر الذي وفَّر آليات يسيرة لها ومكَّن منتسبيها من أداء مهامهم بسلاسة. وبما أن الذكاء الاصطناعي يُعدّ من المجالات الدائمة التطوُّر فالذكاء البشري أيضا يُعدّ دائم التطوّر، وقد أُثبِـت ذلك من خلال عدم تخلّي تلك المؤسسات عن القدرات البشرية المتمرسة في إدارة الثروات كخبرة ومعرفة. فغدا المشهد الأمثل المقدَّم لعملائها هو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العامل البشري بأساليب تقود لتحسين مخرجات الخدمات، وتمنح المزيد من الخيارات للعملاء بشأن الاستثمارات القائمة والمحتملة على حدٍّ سواء، وترفع مستوى الطمأنينة لعملائها، كما تسمح بالأتمتة والتخصيص في ذات الوقت.
فأنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على تعلُّم الآلة تقوم على دمج مصادر البيانات المتعددة المُمكن استخدامها في صُنع قرارات استثمار مدروسة وتقديم تصنيفات للمنتجات لتحقيق أقصى مستوى ممكن لتحسين المحافظ الاستثمارية مثل تلخيص التقارير المالية وعرضها بيُسر عبر لوحات معلومات البيانات مما يُعطي أفكاراً قابلة للتنفيذ. ومن هذه الأنظمة نموذج روبو الاستشاري «Robo Advisory Model» الذي يساعد على تقديم نتائج مؤثرة بناءً على إدارة كميات ضخمة من البيانات بوقت قصير، حيث الخوارزميات القائمة على تعلُّم الآلة الدائمة التطوّر. كما يمكن تسخير هذا النموذج لمعالجة البيانات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات بآليات تضمن كفاءة عمليات الاستثمار المُستدام للعملاء، وتقديم تفضيلات العملاء الشخصية وصنع القرارات وإنشاء ملفات شخصية بناءً على الاستثمارات السابقة لمنح خدمات عالية التخصيص مما يمكّن من تقديم اقتراحات مثلى للعملاء، فضلاً عن القدرات التحليلية للنموذج في كشف حالات التفاوت والمخالفات مما يمنح الأمان للعملاء.
ومع ذلك فإن مزايا نموذج روبو الاستشاري «والنماذج المماثلة» لم تدفع العملاء لتفضيله مُستقـلاً عن الاستشاريين البشر، بمعنى أنهم يميلون للذكاء الهجين الذي يجمع بين عنصر الذكاء البشري بخبراته ومعرفته التراكمية المتجددة من جهة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التراكمية المتجددة من جهة أخرى من أجل جل تحقيق التوازن في التحليلات واتخاذ القرارات.
لذا، فقد اتجهت مؤسسات القطاع المالي المتطوّرة لدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملياتها لإدارة الثروات لإحداث تغيير نوعي في أساليب تنفيذ خدماتها، الأمر الذي وفَّر آليات يسيرة لها ومكَّن منتسبيها من أداء مهامهم بسلاسة. وبما أن الذكاء الاصطناعي يُعدّ من المجالات الدائمة التطوُّر فالذكاء البشري أيضا يُعدّ دائم التطوّر، وقد أُثبِـت ذلك من خلال عدم تخلّي تلك المؤسسات عن القدرات البشرية المتمرسة في إدارة الثروات كخبرة ومعرفة. فغدا المشهد الأمثل المقدَّم لعملائها هو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع العامل البشري بأساليب تقود لتحسين مخرجات الخدمات، وتمنح المزيد من الخيارات للعملاء بشأن الاستثمارات القائمة والمحتملة على حدٍّ سواء، وترفع مستوى الطمأنينة لعملائها، كما تسمح بالأتمتة والتخصيص في ذات الوقت.
فأنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على تعلُّم الآلة تقوم على دمج مصادر البيانات المتعددة المُمكن استخدامها في صُنع قرارات استثمار مدروسة وتقديم تصنيفات للمنتجات لتحقيق أقصى مستوى ممكن لتحسين المحافظ الاستثمارية مثل تلخيص التقارير المالية وعرضها بيُسر عبر لوحات معلومات البيانات مما يُعطي أفكاراً قابلة للتنفيذ. ومن هذه الأنظمة نموذج روبو الاستشاري «Robo Advisory Model» الذي يساعد على تقديم نتائج مؤثرة بناءً على إدارة كميات ضخمة من البيانات بوقت قصير، حيث الخوارزميات القائمة على تعلُّم الآلة الدائمة التطوّر. كما يمكن تسخير هذا النموذج لمعالجة البيانات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات بآليات تضمن كفاءة عمليات الاستثمار المُستدام للعملاء، وتقديم تفضيلات العملاء الشخصية وصنع القرارات وإنشاء ملفات شخصية بناءً على الاستثمارات السابقة لمنح خدمات عالية التخصيص مما يمكّن من تقديم اقتراحات مثلى للعملاء، فضلاً عن القدرات التحليلية للنموذج في كشف حالات التفاوت والمخالفات مما يمنح الأمان للعملاء.
ومع ذلك فإن مزايا نموذج روبو الاستشاري «والنماذج المماثلة» لم تدفع العملاء لتفضيله مُستقـلاً عن الاستشاريين البشر، بمعنى أنهم يميلون للذكاء الهجين الذي يجمع بين عنصر الذكاء البشري بخبراته ومعرفته التراكمية المتجددة من جهة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التراكمية المتجددة من جهة أخرى من أجل جل تحقيق التوازن في التحليلات واتخاذ القرارات.
