الذكاء الاصطناعي وتحوّل إدارة الثروات

ينتشر الذكاء الاصطناعي في جميع مجالات إدارة الثروات، بدءًا من تحليل المحافظ الاستثمارية وإعداد التقارير للعملاء وصولاً إلى الامتثال ودعم المستشارين. وتشير شركة «ديلويت» إلى أن 60% من شركات إدارة الثروات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الاستثمار ونتائج العملاء. وتعد هذه التكنولوجيا بتكاليف أقل ونصائح أكثر ملاءمة، لكن تأثيرها الأكبر قد يكون في الكشف عن أجزاء الخدمة التقليدية التي لا تزال تبرر الرسوم المرتفعة.

لطالما استندت إدارة الثروات إلى عنصرين أساسيين هما: المعلومات والثقة. فقد كان المستشارون يجمعون تفاصيل حول الوضع المالي للعميل، ويحللون تطورات السوق، ويقدمون توصيات بشأن الإجراءات التي ينبغي اتخاذها.

هذا النموذج لم يختفِ. لكن الظروف الاقتصادية المحيطة به آخذة في التغير.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي معالجة بيانات السوق وسجلات العملاء والأبحاث الاستثمارية على نطاق لا يستطيع أي مستشار فردي مجاراته. كما يمكنها مراقبة المحافظ الاستثمارية بشكل مستمر، وإعداد التقارير، وتحديد التغيرات التي قد تستدعي الاهتمام.

الفائدة المباشرة هي الكفاءة. أما التغيير الأكثر أهمية فهو إعادة توزيع العمل بين التكنولوجيا والبشر.

فتحت خدمات الاستشارات الآلية الباب الأول

ظهرت الموجة الأولى الملموسة من الأتمتة مع ظهور المستشارين الآليين في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.

استخدمت المنصات الرقمية استبيانات لتقييم درجة تحمل المخاطر وتصنيف العملاء في محافظ استثمارية نموذجية. ومن ثم أصبح من الممكن تنفيذ عمليات إعادة التوازن والمهام الروتينية الأخرى تلقائيًا.

وقد أدى ذلك إلى خفض تكلفة إدارة الاستثمارات الأساسية وجعلها في متناول الجميع. وأصبح بإمكان المستثمرين الذين لا يستوفون الحد الأدنى من متطلبات البنوك الخاصة التقليدية الحصول على محفظة استثمارية متنوعة من خلال خدمة رقمية.

كانت الأنظمة الأولى بسيطة نسبياً. فقد كانت تعتمد على قواعد محددة مسبقاً وفئات عملاء عامة، بدلاً من الفهم العميق للظروف الفردية.

ومع ذلك، فقد تجاوزت أهميتها نطاق المحافظ الاستثمارية التي كانت تديرها. فقد أظهرت خدمات الاستشارات الآلية أنه يمكن توحيد بعض جوانب إدارة الثروات وتقديمها على نطاق واسع.

كما تغيرت التوقعات أيضًا. فقد اعتاد العملاء على الرسوم الشفافة، والوصول الرقمي، وإدارة الحسابات بشكل أسرع.

تتحرك الذكاء الاصطناعي خلف المستشار

المرحلة التالية أقل وضوحًا.

بدلاً من استبدال مدير الثروات بمنصة رقمية مستقلة، يتزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة التي يستخدمها المستشارون ومديرو المحافظ الاستثمارية وفرق الامتثال.

ويمكنها تلخيص نتائج الأبحاث، ومقارنة المقتنيات، وتحديد مجالات التركيز في المحفظة، وإعداد المواد اللازمة قبل اجتماع العميل. كما يمكن للأدوات الآلية مراقبة ما إذا كانت المحفظة قد تجاوزت حدود المخاطرة المتفق عليها.

وهذا يتيح للمستشارين قضاء وقت أقل في جمع المعلومات ووقت أطول في تحليلها.

هذا التمييز مهم. فالعديد من العملاء لا يرغبون في أن تتولى خوارزمية إدارة كل قرار مالي. بل يتوقعون من مستشارهم أن يأتي مستعدًا، وأن يكون على دراية كاملة بالمحفظة الاستثمارية، وأن يستجيب بسرعة عند تغير الظروف.

تصبح الذكاء الاصطناعي ذات قيمة عندما تعزز العلاقة بدلاً من أن تشكل واجهة إضافية بين العميل والشركة.

تُبرز شركة بلاك روك مزايا قطاع البنية التحتية

غالبًا ما تُستشهد بمنصة «ألالدين» التابعة لشركة «بلاك روك» كمثال على إدارة الاستثمارات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

يجمع نظام «علاء الدين» بين تحليل المحافظ الاستثمارية ومراقبة المخاطر وبيانات التداول والعمليات في بيئة واحدة. ويتيح هذا النظام لفرق الاستثمار دراسة التعرضات للمخاطر عبر فئات الأصول المختلفة واختبار كيفية استجابة المحافظ الاستثمارية للتغيرات التي تطرأ على الأسواق.

لا تلغي هذه المنصة الحاجة إلى مديري المحافظ الاستثمارية. وتكمن أهميتها في تزويدهم بنظرة أكثر شمولية للمخاطر.

ويمكن لأدوات التعلم الآلي أن تساهم في ذلك من خلال تحديد الأنماط أو الحالات الشاذة أو العلاقات التي قد يغفلها التحليل التقليدي.

يُعد حجم شركة بلاك روك ميزة مهمة. فهي تمتلك قاعدة بيانات واسعة وموظفين متخصصين ورأس المال اللازم لبناء وصيانة بنية تحتية معقدة.

لن يقوم معظم مديري الثروات بتطوير أنظمة مماثلة داخليًا. بل سيقومون بشراء أدوات تحليلية من مزودي خدمات خارجيين أو بدمج وظائف الذكاء الاصطناعي في المنصات الحالية.

وهذا يقلل من العوائق التي تحول دون اعتماد هذه التقنية، لكنه يجعل الشركات أكثر اعتمادًا على أطراف ثالثة قد لا تتمتع بالسيطرة الكاملة على نماذجها وبياناتها.

ينمو السوق بفضل التخصيص

من المتوقع أن يصل حجم السوق العالمية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال إدارة الثروات إلى 1.2 تريليون دولار بحلول عام 2026.

ويُعزى جزء من هذا الطلب إلى الوعد بتقديم مشورة أكثر تخصيصًا.

غالبًا ما تصنف نماذج إدارة الثروات التقليدية العملاء إلى مجموعات عامة بناءً على العمر والأصول والقدرة على تحمل الخسائر. أما الذكاء الاصطناعي فيمكنه تحليل مجموعة أكثر تفصيلاً من الظروف، بما في ذلك التدفقات النقدية والالتزامات المالية والمخاطر الضريبية والالتزامات المالية المستقبلية.

قد يكتشف النظام أن قدرة المستثمر الظاهرة على تحمل المخاطر تتعارض مع حاجته إلى السيولة. وقد يحدد أن وجود عدة استثمارات محتفظ بها عبر حسابات مختلفة يؤدي إلى تركيز غير مقصود.

وبالنسبة للعائلات الثرية، يمكن أن تساعد هذه التكنولوجيا أيضًا في تنظيم الأصول الموزعة على البنوك والشركات والصناديق الاستئمانية والسلطات القضائية المختلفة.

يكمن التحدي في أن التخصيص يعتمد على معلومات كاملة ودقيقة. فقد لا يتم تقييم الأصول الخاصة إلا نادراً. كما أن تفضيلات العملاء قد تكون غير موثقة بشكل جيد أو تتغير خلال فترات الضغوط.

يمكن للخوارزمية أن تنتج توصية عالية الدقة استنادًا إلى بيانات ضعيفة. لكن الدقة وحدها لا تجعل التوصية مناسبة.

يؤدي خفض التكاليف إلى تغيير قواعد المنافسة

من المتوقع أن تقلل الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكاليف التشغيل بنسبة تصل إلى 30%.

قد تتحقق الوفورات من خلال أتمتة إعداد تقارير المحافظ الاستثمارية، ومعالجة المستندات، وفحوصات الامتثال، والتحضير للاجتماعات. ويمكن للشركات خدمة عدد أكبر من العملاء دون زيادة عدد الموظفين بنفس المعدل.

وينطبق هذا بشكل خاص على شريحة العملاء ذوي الدخل المرتفع.

قد تكون احتياجات هؤلاء العملاء أكثر تعقيدًا من أن تقتصر على محفظة رقمية بسيطة، لكنها لا تدر إيرادات كافية لدعم نموذج الخدمات المصرفية الخاصة التقليدي. ومن شأن الاستشارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تجعل تقديم الخدمات لهم أكثر جاذبية.

وبالتالي، قد تؤدي هذه التكنولوجيا إلى توسيع السوق بدلاً من الاكتفاء بخفض التكاليف.

إلا أن التنفيذ ينطوي على تكاليفه الخاصة. فالشركات تحتاج إلى بيانات دقيقة وأنظمة آمنة وموظفين قادرين على استخدام الأدوات. وقد يكون من الصعب ربط المنصات القديمة، في حين أن الاستعانة بمزودي الخدمات الخارجيين تنطوي على رسوم ترخيص واعتمادات تشغيلية.

تحقق الذكاء الاصطناعي وفورات عندما يزيل الازدواجية. أما إذا تم تطبيقه في مؤسسة تعاني من التشتت، فقد يؤدي ذلك ببساطة إلى إضافة مركز تكلفة آخر.

المستثمرون الشباب يرفعون سقف التوقعات

تشير التقارير إلى أن حوالي 70% من جيل الألفية يفضلون النصائح الاستثمارية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.

ينبغي تفسير هذا الرقم بحذر. فالتفضيل للأدوات الرقمية لا يعني بالضرورة الرغبة في الاستغناء عن المستشارين البشريين تمامًا.

غالبًا ما يتوقع العملاء الأصغر سنًا الحصول الفوري على المعلومات، والخدمات الرقمية سهلة الاستخدام، والأسعار الشفافة. كما أنهم أقل استعدادًا للتسامح مع الإجراءات الورقية وتأخر الردود لمجرد أن هذه الأمور كانت تقليديًا جزءًا من الخدمات المصرفية الخاصة.

قد يظلون بحاجة إلى المشورة البشرية عند التعامل مع مسائل الميراث أو الممتلكات أو الالتزامات العائلية أو تقلبات الأسواق.

وبالتالي، فإن الطلب المتوقع لا ينصب على المشورة الآلية بالكامل، بل على خدمة تتولى فيها التكنولوجيا التحليلات الروتينية، بينما يظل البشر متاحين لاتخاذ القرارات الهامة.

قد تبدو الشركات التي تصر على اتباع نموذج يعتمد بشكل كبير على العمل اليدوي بطيئة ومكلفة. أما الشركات التي تعمل على أتمتة كل تفاعل، فتخاطر بتحويل الأعمال القائمة على العلاقات إلى سلعة.

زيادة قوة المعالجة لا تضمن القدرة على التنبؤ

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات من البيانات تفوق بكثير ما يستطيع مستشار بشري معالجته. وتُظهر الادعاءات التي تفيد بقدرته على تحليل معلومات تزيد بمقدار 50 ضعفًا الفارق الكبير في الحجم.

هذه المقارنة أقل أهمية مما تبدو عليه للوهلة الأولى.

تُنتج الأسواق معلومات أكثر مما يستطيع أي مستثمر الاستفادة منه بشكل فعال. ولا يقتصر التحدي على معالجة البيانات فحسب، بل يمتد ليشمل التمييز بين الإشارات الدائمة والضوضاء المؤقتة.

يمكن للنموذج تحليل تحركات الأسعار وتقارير الأرباح والإصدارات الاقتصادية ومزاج الأخبار في غضون ثوانٍ. ومع ذلك، قد يخطئ في تفسير أحد الأحداث أو يولي أهمية مفرطة لعلاقة إحصائية سرعان ما تختفي.

كما يتغير سلوك السوق. فقد تصبح الاستراتيجيات التي تم تدريبها على فترات من انخفاض التضخم أو وفرة السيولة أقل موثوقية في ظل ظروف مختلفة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسع نطاق التحليل. لكنه لا يضمن تحديد المتغير الأهم.

يظل المستشار أو مدير المحفظة مسؤولاً عن تحديد النتائج التي تستحق الاهتمام.

يعتمد رضا العملاء على مدى ملاءمة الخدمة

تشير المؤسسات المالية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي إلى تحسن بنسبة تبلغ حوالي 30% في مستوى رضا العملاء.

ويمكن أن يُعزى جزء من هذا التحسن إلى التوقيت الأفضل والملاءمة الأكبر.

يُقدِّر العملاء التقارير التي تعكس حيازاتهم الفعلية بدلاً من التعليقات العامة حول السوق. كما يُقدِّرون المستشار القادر على رؤية المحفظة بأكملها وتحديد المشكلات قبل موعد الاجتماع التالي.

قد تتيح الذكاء الاصطناعي أيضًا للشركات التواصل بشكل أكثر انتقائية. فالعميل لا يحتاج إلى كل تحديثات السوق، بل يحتاج إلى المعلومات التي تؤثر على أهدافه أو تعرضه للمخاطر.

قد يؤدي سوء تنفيذ التخصيص إلى نتائج عكسية. فقد تبدو الرسائل الآلية متطفلة أو متكررة. كما أن التوصيات المستندة إلى بيانات غير كاملة قد تقوض الثقة.

تتحسن تجربة العميل عندما تقلل التكنولوجيا من العقبات وتدعم إجراء محادثات أكثر استنارة. وتزداد سوءًا عندما تحل الأتمتة محل الاهتمام.

يُفرض على المستشارين معايير أكثر صرامة

من غير المرجح أن تؤدي الذكاء الاصطناعي إلى الاستغناء عن مستشاري الثروات. بل ستقلل من أهمية بعض مهامهم التقليدية.

يمكن بشكل متزايد أتمتة إعداد ملخص المحفظة الاستثمارية، وحساب الأداء، أو الحصول على معلومات السوق. ولن يكون لدى العملاء ما يدعوهم إلى دفع رسوم باهظة مقابل أعمال يمكن للبرامج أن تؤديها بسرعة.

يجب أن تتجه دور المستشار نحو التفسير والتقييم والتنسيق.

قد تحتاج الأسرة التي تبيع أحد أعمالها إلى المساعدة في تحقيق التوازن بين أولويات السيولة والضرائب والميراث والشؤون الشخصية. وقد يحتاج العميل الذي يقترب من سن التقاعد إلى تحديد مستوى المخاطرة الذي يظل مناسبًا له. وأثناء انخفاض السوق، قد يحتاج المستثمرون إلى توجيهات تراعي السلوك بقدر ما تراعي الأداء.

لا يمكن حل هذه الأسئلة بالاعتماد على البيانات وحدها.

يمكن للذكاء الاصطناعي عرض الخيارات المتاحة. ويجب على المستشار مساعدة العميل في الاختيار بينها.

قد يكون هذا مفيدًا للممارسين ذوي الخبرة. أما بالنسبة لأولئك الذين تقتصر مهامهم بشكل أساسي على اختيار المنتجات وإعداد التقارير الدورية، فسيكون الأمر أقل راحة بالنسبة لهم.

أصبحت البيانات هي الأصل الاستراتيجي الحقيقي

تتوقف فائدة أنظمة الذكاء الاصطناعي على مدى جودة المعلومات المتاحة لها.

لا يزال العديد من مديري الثروات يحتفظون ببيانات العملاء في أنظمة منفصلة. فقد تُخزَّن سجلات المحافظ الاستثمارية في مكان ما، ووثائق الامتثال في مكان آخر، بينما تُحفظ المعلومات المتعلقة بالأصول الخاصة في جداول بيانات.

هذا التجزؤ يحد من جودة التحليل.

قبل أن تتمكن الشركات من تقديم توصيات مخصصة حقًا، فإنها تحتاج إلى رؤية شاملة لثروة العميل. ويجب أن تكون البيانات محدثة ومصنفة بشكل متسق، وأن يكون الوصول إليها متاحًا بموجب قواعد حوكمة واضحة.

هذا العمل أصعب من إطلاق مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي. كما أنه أكثر قيمة.

مع توفر أدوات تحليلية مماثلة في السوق، قد لا توفر التكنولوجيا الحصرية سوى ميزة مؤقتة. وستتمكن الشركات التي تمتلك بيانات أفضل من استخدام النماذج نفسها بشكل أكثر فعالية.

وبالتالي، فإن الميزة التنافسية لا تكمن في الذكاء الاصطناعي بحد ذاته، بل في الجمع بين التكنولوجيا والمعلومات الموثوقة.

الثقة هي التي تحدد الحدود

تعد بيانات إدارة الثروات حساسة للغاية. فهي قد تكشف عن أصول العميل، وتركيبة أسرته، ووضعه الضريبي، ومعاملاته المستقبلية.

تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى هذه المعلومات لإجراء تحليلات مخصصة. وهذا يزيد من أهمية الأمن السيبراني والأذونات وسيادة البيانات.

يجب على الشركات أن تعرف أين يتم تخزين المعلومات، ومن يمكنه الوصول إليها، وما إذا كان المزودون الخارجيون يستخدمون بيانات العملاء لتدريب أنظمة أخرى.

كما يجب أن يكونوا واضحين بشأن الحالات التي يتعامل فيها العميل مع خدمة آلية، وتلك التي يكون فيها المستشار البشري هو المسؤول.

قد يصدر النظام توصية، لكن المؤسسة تظل مسؤولة عن مدى ملاءمتها. ولا تنتقل الالتزامات التنظيمية والائتمانية إلى الخوارزمية.

قد يقبل العملاء زيادة استخدام التكنولوجيا عندما تكون فوائدها واضحة. لكنهم لن يقبلوا الغموض بشأن من يتحكم في معلوماتهم أو يتخذ القرارات المتعلقة بأموالهم.

تتجاوز توقعات شركة PwC المجال المالي

تقدر شركة PwC أن الذكاء الاصطناعي قد يسهم بزيادة تصل إلى 15.7 تريليون دولار في الناتج الاقتصادي العالمي بحلول عام 2030.

يغطي هذا الرقم الاقتصاد ككل وليس إدارة الثروات وحدها. ومع ذلك، فإنه يوضح حجم التوقعات المتعلقة بالاستثمار والإنتاجية المرتبطة بهذه التكنولوجيا.

تتمتع الخدمات المالية بموقع جيد للاستفادة من ذلك، لأن العديد من أنشطتها تنطوي على معالجة البيانات وتصنيفها ووضع التوقعات.

ليس كل استثمار في الذكاء الاصطناعي سيحقق قيمة مضافة. فهناك شركات ستشتري أنظمة لا يستخدمها الموظفون أو لا يمكن دمجها مع المنصات الحالية. وقد تقوم شركات أخرى بأتمتة عمليات كان ينبغي إعادة تصميمها أولاً.

تبدأ المشاريع الأكثر مصداقية بتحديد المشكلة بوضوح. فمن الممكن قياس مدى تقليل الوقت اللازم لتوحيد المحفظة الاستثمارية، كما يمكن اختبار مدى تحسين دقة فحص الامتثال. أما الطموح العام المتمثل في “تحويل إدارة الثروات”، فيصعب تقييمه.

ينبغي التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره استثمارًا له عوائد وتكاليف ومخاطر متوقعة، وليس كدليل على الحداثة.

سيكون التحول متفاوتًا

من المرجح أن تصبح التحليلات التنبؤية ودعم العملاء الآلي من الميزات القياسية لمنصات إدارة الثروات خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة.

لن تتحدد الفجوة بين الشركات بناءً على من يتبنى الذكاء الاصطناعي أولاً فقط.

ستستخدمه بعض المؤسسات لتعزيز الاستشارات وتحسين البيانات وتبسيط العمليات. أما مؤسسات أخرى فستضيف أدوات جديدة إلى العمليات القديمة وتصف النتيجة بأنها «تحول».

سيجمع النموذج الأكثر فعالية بين الأتمتة والحكم البشري المسؤول. ستقوم التكنولوجيا بإجراء التحليلات المتكررة، ومراقبة المحافظ الاستثمارية، وتنظيم المعلومات. أما المستشارون، فسيتولون تفسير النتائج ومساعدة العملاء على اتخاذ القرارات التي تنطوي على عدم اليقين والعاطفة والأولويات المتضاربة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل إدارة الثروات أسرع وأكثر قابلية للتوسع وأكثر مراعاة للظروف الفردية.

فلا يمكنها تحديد الأهداف التي ينبغي أن تحققها ثروة العميل، أو المصالح العائلية التي ينبغي أن تحظى بالأولوية، أو مدى ما يمكن قبوله من عدم اليقين.

سيتوقف تحول هذا القطاع على ما إذا كانت الشركات ستستخدم التكنولوجيا للإجابة على تلك الأسئلة بطريقة أكثر ذكاءً، بدلاً من التظاهر بأنها قادرة على الإجابة عليها بمفردها.