أهم استخدامات التعلم الآلي في القطاع المالي في مصر وضرورة دراسة علم الآلة باستخدام بايثون:

أهم استخدامات التعلم الآلي في القطاع المالي في مصر وضرورة دراسة علم الآلة باستخدام بايثون:

التصنيفات
التاريخ

May 26, 2021

في عصر الرقمنة اليوم، يعد مواكبة التطورات التكنولوجية أمرًا ضروريًا للشركات والقطاعات على اختلاف مجالاتها وأحجامها للتغلب على المنافسة وتحقيق نمو الأعمال المطلوب.

ولقد شهدت الآونة الأخيرة تطورًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لا سيما فيما يتعلق بقطاع الخدمات المالية بشكل خاص. إذ شهد هذا القطاع ارتفاعًا هائلًا في معدلات استخدام تطبيقات تعلم الآلة لتحقيق نتائج أفضل لكل من المستهلكين والشركات.

ونظرًا لأهمية التعلم الآلي كواحد من أهم المجالات نموًا وطلبًا في عصر عنوانه الرقمنة وكذلك مساهمته الفعالة في إنجاح كافة الأعمال أيًا ما كانت، يقدم معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في مصر والعالم العربي الكورس التدريبي الأفضل في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python. والذي سيمكنك من رفع مستوى مهارات تحليل البيانات الخاصة بك عن طريق تعلم كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور أي حجم من البيانات وكيفية تطويع ذلك للاستفادة منه في النهوض بأعمالك وتحقيق كافة ما تسعى إليه من أهداف.

ومن خلال خبرتنا الواسعة في هذا المجال، سوف نعرض فيما يلي بعضًا من استخدامات تعلم الآلة في القطاع المالي للوقوف على مدى التطور الذي أحدثه في هذا القطاع. ولكن قبل ذلك دعني آخذك في جولة سريعة حول كيفية عمل التعلم الآلي في قطاع الخدمات المالية وما هي التحديات التي تواجهها الشركات إذا أرادت دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شؤونها المالية ولماذا يستخدم تعلم الآلة في الأنشطة المالية.

فهيا بنا لنفصل ما تم إجماله:

لماذا يستخدم التعلم الآلي في القطاع المالي؟

يرجع استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من قِبَل شركات الخدمات المصرفية والمالية والبنوك إلى أسباب متعددة منها:

  •  عوائد محسّنة على الاستثمار بفضل الإنتاجية الأفضل ومنح تجربة مميزة وفريدة للمستخدم.
  • ·           تكاليف تشغيل منخفضة نتيجة لأتمتة العمليات.
  • ·           تعزيز الأمن والكشف عن عمليات الاحتيال.

كيف يعمل التعلم الآلي في قطاع الخدمات المالية؟

يعمل التعلم الآلي على استخراج رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الأولية ويوفر نتائج دقيقة ثم يتم استخدام هذه المعلومات لحل المشكلات المعقدة والغنية بالبيانات والتي تعتبر بالغة الأهمية للقطاع المصرفي والمالي.

فالبنوك والشركات التجارية وشركات التكنولوجيا المالية تقوم بتطبيق خوارزميات تعلم الآلة بسرعة لأتمتة العمليات التي تستغرق وقتًا طويلًا مما يسهم في تقديم تجربة عملاء أكثر بساطة وتخصيصًا.

ما هي التحديات التي تواجهها الشركات عند تطبيق تعلم الآلة في شؤونها المالية لتطوير حلول مبتكرة؟

أثناء تطوير حلول التعلم الآلي، تواجه شركات الخدمات المالية عمومًا بعض التحديات والمشكلات الشائعة منها على سبيل المثال:

عدم فهم مؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال KPIs:

ترغب شركات الخدمات المالية في استغلال هذه الفرصة العظيمة ودمج التعلم الآلي في شؤونها المالية، ولكن نظرًا للتوقعات غير الواقعية ونقص الوضوح حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ولماذا يحتاجون إليه) ، فإنها غالبًا ما تفشل في هذا الجانب.

التكلفة العالية للبحث والتطوير:

غالبًا ما تكافح شركات الخدمات المالية مع إدارة البيانات التي تحتوي على أجزاء متعددة من البيانات المخزنة في مواقع مختلفة مثل برامج التقارير ومراكز البيانات الإقليمية وإدارة علاقات العملاء وما إلى ذلك. وغالبًا ما يعد إعداد هذه البيانات لمشاريع علوم البيانات مضيعة للوقت ومهمة مكلفة للشركات.

لذا، يجب على شركات الخدمات المالية التي تريد دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في شؤونها المالية وتطوير حلول مبتكرة أن تقوم بوضع توقعات واقعية لكل مشروع لخدمات التعلم الآلي اعتمادًا على أهداف العمل المحددة الخاصة بهم.

استخدامات تعلم الآلة في القطاع المالي:

وبعد هذا الاستعراض السريع لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ولماذا يستخدم وما هي التحديات التي تواجهها بعض شركات الخدمات المالية عند قيامها بدمج التعلم الآلي في شؤونها المالية لتطوير الحلول المبتكرة، حان الوقت الآن لنلقي بعض الضوء على أهم استخدامات التعلم الآلي في قطاع الخدمات المالية.

أولًا: المراقبة المالية Financial Monitoring:

يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحسين أمان الشبكة بشكل كبير فعلماء البيانات يقومون بالتطوير الدائم والمستمر من خلال عملهم على أنظمة أمن المعلومات لاكتشاف أحدث الآليات والتقنيات لاستخدامها في المراقبة المالية كالكشف مثلًا عن غسيل الأموال والتي يمكن الحد منها أو منعها إذا تم تطوير هذه الآلية بشكل كامل.

فالمستقبل يحمل الكثير من الإمكانات العالية لتقنيات التعلم الآلي التي تدعم شبكات الأمن السيبراني الأكثر تقدمًا للكشف عن الاحتيال وغسيل الأموال وما إلى ذلك.

ثانيًا: المعاملات الآمنة:

تعد خوارزميات التعلم الآلي ممتازة في اكتشاف عمليات الاحتيال في المعاملات من خلال تحليل ملايين نقاط البيانات التي تميل إلى المرور دون أن يلاحظها أحد من البشر. إضافةً إلى ذلك، يقلل تعلم الآلة من عدد حالات الرفض الزائف ويساعد على تحسين دقة الموافقات في الوقت الفعلي وهذه النوعية من النماذج تكون مبنية بشكل عام على سلوك العميل على الإنترنت وسجل المعاملات المتعلق به.

على جانب آخر، فقد تم تجهيز التكنولوجيا التي تعمل بنظام ML أيضًا لتحديد سلوك الحسابات المشبوهة ومنع الاحتيال في الوقت الفعلي بدلاً من اكتشافه بعد ارتكاب الجريمة بالفعل.

ثالثًا: إدارة المخاطر:

باستخدام تقنيات التعلم الآلي، يمكن للبنوك والمؤسسات المالية تقليل مستويات المخاطر بشكل كبير من خلال تحليل حجم هائل من مصادر البيانات على عكس الأساليب التقليدية التي تقتصر عادةً على المعلومات الأساسية فقط. فيمكن لتطبيقات تعلم الآلة أتمتة عمليات تحليل الكميات الكبيرة من المعلومات بما يكفي لتقليل المخاطر.

توفر الرؤى المختلفة التي تجمعها نماذج التعلم الآلي أيضًا لمنظمات الخدمات المصرفية والمالية معلومات قابلة للتنفيذ لمساعدتها على اتخاذ قرارات لاحقة. ومن الأمثلة على ذلك برامج التعلم الآلي التي تستغل مصادر البيانات المختلفة للعملاء المتقدمين للحصول على قروض وتخصيص درجات المخاطر المتعلقة بهم إذ يمكن لخوارزميات ML أن تتنبأ بسهولة بالعملاء المعرضين لخطر التخلف عن سداد القروض لمساعدة الشركات على إعادة التفكير أو تعديل الشروط لكل عميل.

رابعًا: التداول الحسابي Algorithmic Trading:

في الواقع، أصبح التداول الخوارزمي (AT) قوة مهيمنة في الأسواق المالية العالمية. إذ تسمح الحلول والنماذج المستندة إلى تعلم الآلة لشركات التداول باتخاذ قرارات تداول أفضل من خلال المراقبة الدقيقة لنتائج وأخبار التجارة في الوقت الفعلي لاكتشاف الأنماط التي يمكن أن ترتبط بحركة أسعار الأسهم صعودًا أو هبوطًا.

كما يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أيضًا تحليل مئات من مصادر البيانات في وقت واحد، مما يمنح المتداولين ميزة فريدة على متوسط السوق وكل هذا يسهم بدوره في:

  •  زيادة الدقة وتقليل فرص الأخطاء.
  • ·           يسمح AT بتنفيذ الصفقات بأفضل الأسعار الممكنة.
  • ·           تقليل الأخطاء البشرية إلى حد كبير.
  • ·           إتاحة الفحص التلقائي والمتزامن لظروف السوق المتغيرة.

ماذا ستتعلم خلال كورس تعلم الآلة مع بايثون المقدم من معهد IMP؟

من خلال الكورس التدريبي الأفضل في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python المقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في مصر والعالم العربي سوف تتعلم:

  •  كيفية كتابة نصوص Python وإجراء تحليل البيانات للاستفادة منها في مختلف القطاعات المالية.
  • ·           كيفية معالجة بياناتك المالية وإدارتها باستخدام لغة البرمجة بايثون Python.
  • ·           كيفية بناء نماذج التعلم الآلي لتناسب القطاعات المالية المختلفة باستخدام لغة البرمجة بايثون.
  • ·           تعلم OOP (البرمجة الشيئية) وهيكلة البيانات في Python.
  • ·           تعلم خوارزميات علم البيانات الأكثر أهمية لاتخاذ القرارات بناء على تحليل البيانات لتحقيق أعلى مستويات الربحية.

كل ذلك وأكثر سوف تتعلمه خلال كورس تعلم الآلة مع بايثون التدريبي الأقوى في مصر والذي يقدمه معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي وستقوم بتطبيق كافة ما تتعلمه عمليًا خلال الكورس.

بادر بحجز مكانك الآن لمعرفة كيفية تحقيق أقصى استفادة ممكنة من التعلم الآلي لأعمالك.

اتصل الآن.