صعود الذكاء الاصطناعي في إدارة الثروات

الذكاء الاصطناعي ينتقل من هامش إدارة الثروات إلى صميم عملياتها. وقد وجدت شركة Deloitte أن 60% من مديري الثروات يتوقعون أن تصبح هذه التكنولوجيا عاملاً مهماً في التميز التنافسي خلال السنوات القليلة المقبلة. ويكمن جاذبيتها المباشرة في انخفاض التكاليف وسرعة التحليل، لكن التغيير الأكبر يتعلق بكيفية فهم الشركات للعملاء، وتقديم المشورة، وتقسيم العمل بين التكنولوجيا والمستشارين البشريين.

لطالما اعتمدت إدارة الثروات على المعلومات. حيث يقوم المستشارون بجمع تفاصيل حول أصول العميل ودخله وقدرته على تحمل المخاطر وظروفه العائلية وأهدافه طويلة الأجل قبل ترجمة ذلك إلى استراتيجية استثمارية.

حتى وقت قريب، كان جزء كبير من هذه العملية يعتمد على العلاقات الشخصية والخبرة المهنية ونماذج مالية ثابتة نسبيًا. ويضيف الذكاء الاصطناعي بعدًا جديدًا إلى هذه العملية، حيث يمكنه تحليل كميات ضخمة من بيانات السوق والعملاء، وتحديد الأنماط، وتحديث التوصيات مع تغير الظروف.

وهذا لا يقلل من أهمية الحكم البشري، بل يغير المكان الذي يُطبق فيه هذا الحكم.

من الأتمتة إلى الاستشارات

لقد اعتمدت الخدمات المالية مرارًا وتكرارًا تقنيات بدت في البداية ثورية، ثم أصبحت فيما بعد أمرًا معتادًا. فقد غيرت أجهزة الصراف الآلي طريقة التعامل مع الخدمات المصرفية. كما قللت المنصات الإلكترونية من الحاجة إلى زيارة الفروع. وأدخلت التطبيقات المحمولة معلومات الحسابات والمعاملات إلى الحياة اليومية.

في مجال إدارة الثروات، جاءت الموجة الأولى الملموسة من الأتمتة من خلال «المستشارين الآليين». فقد استخدمت منصات مثل «بيترمنت» و«ويلثفرونت» الخوارزميات لإنشاء المحافظ الاستثمارية وإعادة موازنتها بتكلفة أقل مقارنة بنماذج الاستشارات التقليدية.

لم تكن مساهمتهم الرئيسية تكمن في تطور الاستثمارات، بل في حجمها. فقد تمكنت المنصات الآلية من خدمة أعداد كبيرة من العملاء بتدخل بشري محدود نسبياً، مما أتاح إدارة المحافظ الاستثمارية الأساسية للمستثمرين الذين ربما لم يكونوا مؤهلين في السابق للحصول على مشورة مخصصة.

المرحلة التالية أوسع نطاقاً. فقد أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي يتزايد داخل البنوك الراسخة وشركات إدارة الثروات، وليس فقط لدى الشركات الرقمية الناشئة.

على سبيل المثال، قامت شركة UBS بدمج الذكاء الاصطناعي في أجزاء من عملياتها الاستثمارية وخدمات العملاء. ويمكن لهذه التكنولوجيا أن تساعد المستشارين في التحضير للاجتماعات، وتحليل المحافظ الاستثمارية، وتحديد المنتجات أو المعلومات التي قد تكون ذات صلة بعميل معين.

الهدف ليس مجرد أتمتة خدمة تقليدية، بل جعل المشورة أكثر استجابة دون أن تصبح تكلفتها باهظة.

جاذبية الحجم

أفادت شركة PwC أن 521 شركة من شركات الخدمات المالية قد استثمرت في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي. ويعكس هذا الرقم جهودًا أوسع نطاقًا تهدف إلى خفض تكلفة الأعمال التي تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات والأعمال المتكررة.

يمكن أن تستغرق مراقبة المحافظ الاستثمارية ومعالجة المستندات وتصنيف العملاء وفحوصات الامتثال وقتًا طويلاً من الموظفين. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أداء أجزاء من هذه المهام بسرعة أكبر وبتسقٍ أكبر، مما يتيح للشركات خدمة المزيد من العملاء دون زيادة عدد الموظفين بنفس الوتيرة.

تُعد الجدوى الاقتصادية جذابة بشكل خاص في شريحة العملاء ذوي الثروات المتوسطة. فغالبًا ما تكون احتياجات هؤلاء العملاء أكثر تعقيدًا من أن تتناسب مع محفظة استثمارية آلية بسيطة، لكنها قد لا تدر إيرادات كافية لتبرير إقامة علاقة مصرفية خاصة تقليدية.

قد تجعل الاستشارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم الخدمات لهذه الفئة أكثر ربحية. ويمكن أن يظل المستشار البشري مسؤولاً عن العلاقة، بينما تتولى التكنولوجيا مهام جمع البيانات وتحليل المحفظة الاستثمارية والاتصالات الروتينية.

أما بالنسبة للعملاء الكبار، فإن القيمة المضافة تختلف. فالعائلات الثرية لا تحتاج بالضرورة إلى استشارات أرخص. بل تحتاج إلى رؤية أوضح لممتلكاتها المعقدة، ووصول أسرع إلى المعلومات ذات الصلة، وتنسيق أفضل بين البنوك والعملات وفئات الأصول والسلطات القضائية.

يعتمد التخصيص على جودة البيانات

غالبًا ما يُقدَّم الذكاء الاصطناعي باعتباره وسيلةً لإدارة الثروات المُصمَّمة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفردية. ومن حيث المبدأ، يمكن للنظام تحليل أنماط الإنفاق واحتياجات السيولة والاعتبارات الضريبية وتفضيلات الاستثمار قبل اقتراح محفظة استثمارية مصمَّمة خصيصًا لكل عميل على حدة.

لكن الواقع أكثر تعقيدًا. فمدى موثوقية التخصيص يعتمد كليًا على البيانات التي يستند إليها.

لا يزال العديد من مديري الثروات يحتفظون بمعلومات العملاء في أنظمة منفصلة. فقد توجد بيانات المحافظ الاستثمارية في منصة ما، وسجلات الملاءمة في منصة أخرى، والمراسلات في منصة ثالثة. وقد يتم توثيق الأصول الخاصة في جداول بيانات أو لا يتم تحديثها إلا بشكل دوري.

لا يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يكوّن صورة موثوقة عن العميل استنادًا إلى سجلات غير مكتملة أو غير متسقة. وقبل أن تتمكن الشركات من تقديم مشورة أكثر تخصيصًا، عليها أن تحل المشكلات الأقل بريقًا المتعلقة بجودة البيانات وتكامل الأنظمة وملكية البيانات.

يجب على العملاء أيضًا أن يدركوا كيفية استخدام معلوماتهم. فكلما زاد مستوى التخصيص، زادت حساسية البيانات المطلوبة.

أصبحت نماذج المخاطر أكثر استجابة

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز إدارة المخاطر من خلال الكشف عن التغيرات التي قد لا تكتشفها النماذج التقليدية إلا بعد مرور بعض الوقت.

يمكن للأنظمة التنبؤية تحليل بيانات السوق، وتركيزات المحافظ الاستثمارية، والارتباطات بين فئات الأصول المختلفة. كما يمكنها أيضًا تضمين معلومات أقل تنظيماً، بما في ذلك تقارير الشركات والتغطية الإخبارية والتغيرات في معنويات المستثمرين.

وبالنسبة للمستشارين، قد يوفر ذلك إنذارات مبكرة بشأن نقاط الضعف في المحفظة الاستثمارية. فقد يكتشف النظام أن التنويع الظاهري لمحفظة أحد العملاء أضعف مما يبدو عليه، لأن العديد من الاستثمارات تعتمد على نفس العامل الاقتصادي أو القطاع أو السوق الجغرافي.

هذه الأدوات مفيدة، لكنها ليست محايدة. فالنماذج تعكس الافتراضات وبيانات التدريب والأهداف التي يختارها مطوروها.

قد يكون أداء النظام الذي تم تدريبه في ظل ظروف سوقية مستقرة نسبيًا ضعيفًا عند حدوث صدمة غير عادية. كما قد تحدد الخوارزمية علاقات إحصائية دون توضيح ما إذا كانت ذات مغزى اقتصادي أم لا.

لا يكمن الخطر في أن الذكاء الاصطناعي سيتخذ دائمًا قرارات أسوأ من تلك التي يتخذها البشر، بل في أن نتائجه قد تُقبل بثقة أكبر مما تستحق.

يقدم الامتثال مثالاً مبكراً على الاستخدام

يُعد العمل التنظيمي أحد المجالات الأكثر وضوحًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي. يتعين على مديري الثروات مراقبة المعاملات، وحفظ سجلات العملاء، وتقييم مدى ملاءمة المنتجات، وإعداد الوثائق اللازمة للجهات التنظيمية.

هذه العمليات مكلفة وعرضة للخطأ البشري. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مراجعة المستندات، والإشارة إلى المعلومات الناقصة، وتحديد المعاملات التي تتطلب مزيدًا من التحقيق.

كما يمكن أن تساعد معالجة اللغة الطبيعية الشركات في مراقبة الاتصالات أو مقارنة السياسات الداخلية بالمتطلبات التنظيمية.

قد تكون المكاسب في الكفاءة كبيرة، لكن المسؤولية تقع على عاتق المؤسسة. فلا يمكن للشركة أن تلقي باللوم على الخوارزمية في حالة فشلها في الكشف عن نشاط مشبوه أو في حالة توصيتها باستثمار غير مناسب.

وبالتالي، سيظل التدقيق البشري ضروريًا، لا سيما عندما تؤثر القرارات على حقوق العملاء أو الالتزامات القانونية أو الإبلاغ التنظيمي.

يصبح دور المستشار أكثر صعوبة

التنبؤات التي تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل المستشارين الماليين تتجاهل طبيعة إدارة الثروات.

لا يلجأ العملاء إلى طلب المشورة لمجرد افتقارهم إلى المعلومات. فقد يحتاجون إلى المساعدة في التوفيق بين الأولويات المتضاربة، أو التخطيط لتوريث إدارة الشركة داخل العائلة، أو اتخاذ القرارات خلال فترات التقلبات في الأسواق.

تتطلب هذه المواقف الثقة والتفسير والحكمة. فقد يحسب النموذج الأثر المالي لبيع شركة عائلية، لكنه لا يستطيع التعامل بشكل كامل مع التوترات الشخصية التي تصاحب هذا القرار.

من المرجح أن تؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تغيير دور المستشار أكثر من إلغائه. فقد تصبح عمليات الإعداد والتحليل الروتينية آلية بشكل متزايد. وسيُتوقع من المستشارين قضاء المزيد من الوقت في شرح الخيارات، والتحقق من صحة الافتراضات، وتنسيق القرارات في مختلف جوانب الشؤون المالية للعميل.

قد يؤدي ذلك إلى رفع قيمة المستشارين الأكفاء، في حين يكشف عن ضعف المستشارين الأقل كفاءة. فعندما تصبح المعلومات الأساسية عن السوق وتكوين المحافظ الاستثمارية متاحة على نطاق واسع، لن يكون لدى العملاء ما يدعوهم إلى دفع مبالغ إضافية مقابل خدمات لا تتعدى في جوهرها اختيار المنتجات.

يصبح الأمن جزءًا من العرض

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى كميات ضخمة من البيانات المتعلقة بالعملاء والبيانات المالية. وهذا يجعل حماية البيانات مسألة استراتيجية، وليس مجرد اعتبار تقني ثانوي.

يمكن أن تؤدي الثغرات في الأمن السيبراني إلى خسائر مالية مباشرة، وعقوبات تنظيمية، وإلحاق ضرر دائم بالسمعة. ويُعتبر عملاء إدارة الثروات فئة حساسة بشكل خاص، لأن سجلاتهم قد تحتوي على معلومات تفصيلية حول الأصول، والتركيبة الأسرية، والمعاملات المستقبلية.

يجب على الشركات تحديد البيانات التي يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إليها، ومكان استضافة تلك الأنظمة، وكيفية تخزين النتائج. كما يتعين عليها اتخاذ تدابير وقائية لمنع تسرب البيانات والتلاعب بها واستخدامها دون إذن.

تشكل شركات توفير التكنولوجيا الخارجية مصدرًا إضافيًا للمخاطر. فقد يلجأ مدير الثروات إلى الاستعانة بمصادر خارجية لتوفير جزء من البنية التحتية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، لكنه لا يمكنه أن يعهد إلى جهات خارجية بمسؤولية حماية معلومات العملاء.

وستتوقف الثقة جزئياً على قدرة الشركات على شرح إجراءات الرقابة التي تتبعها بلغة يفهمها العملاء.

سيجمع الفائزون بين التكنولوجيا والحكمة

تتوقع شركة “جارتنر” أن تدير الذكاء الاصطناعي أصولاً تزيد قيمتها عن 1 تريليون و4 تريليونات و2 تريليونات بحلول عام 2025. غير أن مسألة ما إذا كانت هذه الأصول تُدار فعلياً «بواسطة الذكاء الاصطناعي» تظل قابلة للتأويل. ففي معظم الحالات، تقتصر دور هذه التكنولوجيا على دعم عمليات بناء المحافظ الاستثمارية أو مراقبتها أو التواصل بشأنها، بدلاً من تحمل المسؤولية الكاملة عن القرارات الاستثمارية.

هذا التمييز مهم. فالذكاء الاصطناعي ليس مدير ثروات مستقل. إنه مجموعة من الأدوات التي يمكنها تحسين جوانب معينة من عملية تقديم المشورة.

خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة، من المرجح أن تصبح هذه التكنولوجيا ميزة قياسية في منصات الاستثمار. وسيصبح الحصول على القدرات التحليلية الأساسية أسهل، مما يقلل من قيمتها كميزة تميزية.

بل ستعتمد الميزة التنافسية على التنفيذ. وستحتاج الشركات إلى بيانات موثوقة وبنية تحتية آمنة ونظام حوكمة واضح. كما يتعين عليها دمج الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي للمستشارين، بدلاً من إضافته كخدمة رقمية منفصلة.

وسيكون تثقيف العملاء أمراً لا يقل أهمية. فالمستثمرون بحاجة إلى معرفة متى يتعاملون مع نظام آلي، وكيف يتم وضع التوصيات، ومتى يظل المستشار البشري مسؤولاً.

من غير المرجح أن يكون النموذج الأقوى بشريًا بالكامل أو آليًا بالكامل. بل سيجمع بين قوة معالجة الذكاء الاصطناعي والحكم المهني، بالإضافة إلى علاقة تمنح العملاء الثقة عند اتخاذ القرارات الحاسمة.

ستجعل الذكاء الاصطناعي إدارة الثروات أسرع وربما أكثر سهولة. أما ما إذا كان ذلك سيؤدي إلى تحسين أداء القطاع، فسيتوقف على الكيفية التي تستخدم بها الشركات الوقت والمعلومات والقدرات التي يوفرها هذا التكنولوجيا.