الذكاء الاصطناعي يظهر عجزه في قطاع البنوك؟!

تثبت تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي يوماً بعد يوم ، قدرتها على تغيير قواعد اللعبة في العديد من القطاعات الصناعية والإنتاجية، فالبرمجيات الكامنة وراء هذه التقنية، أصبحت قادرة على تولي المزيد من المهام التي كانت محصورة بالبشر.

حيث بدأت القطاعات الصناعية والأعمال التجارية في العالم، باستكشاف الطريقة التي يمكنهم من خلالها، تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، والاستفادة من قدراتها على زيادة كفاءة العمل وتطوير الصناعات وتحسين الإنتاجية، والقيام بالمهام بدقة عالية ودون أخطاء وتقليل الكلفة.

ورغم أنّه يمكن لمس التغييرات الإيجابية، التي سيدخلها الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مختلف الصناعات والأعمال التجارية، إلا أن هذه التكنولوجيا تعاني من نقطة ضعف خطيرة، عندما يتعلق الأمر بالخدمات المصرفية، حيث أعرب بعض التقنيين وخبراء الأخلاق، عن شكوكهم حول السلامة الأخلاقية لهذه التكنولوجيا، لناحية التحيز العنصري والفئوي، وتحديداً عندما يتعلق بالقروض المصرفية.

يقول بعض خبراء أخلاقيات التعلم الآلي والشفافية والمساءلة، إنّ الأنظمة التي يحركها الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية، يمكن أن تكون غبية وغير موضوعية ومتحيزة، في حال ترك الخيار لها في تحديد من يمكن أن يحصل على قروض مصرفية، إذ يمكن لهذه الأنظمة، رفض منح القروض تلقائياً للأفراد، بناءً على أصولهم ولونهم وجنسهم، وحتى الفئة الاجتماعية التي ينتمون لها، مشيرين إلى أن التمييز الخوارزمي سيكون ملموساً للغاية في آلية الإقراض المصرفية.

الدكتور سليم الحاج، وهو خبير في استراتيجية الشركات والعلامات التجارية، أكدّ إنه بينما يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي فوائد كبيرة للصناعة المالية، فهو يعرضها أيضاً لتهديدات، بسبب بعض نقاط الضعف التي يجب معالجتها قبل تغلغل هذه التكنولوجيا في القطاعات المالية، مشيراً إلى أن الذكاء الاصطناعي يتخذ قراراته، بناءً على تحليل البيانات التي تم تزويده بها، لكنها في حال كانت غير كاملة أو ذات جودة رديئة، فإن ذلك يؤدي إلى إصدارها أحكاماً غير صحيحة ومتحيزة بناءً على البيانات المعيبة.

تابعونا عبر فيسبوك

وبحسب الحاج فإن آلية الإقراض التي تعتمدها المصارف هي آلية معقدة، حيث تتم دراسة كل حالة على حدة، ليتم اتخاذ القرار بناءً على عدة عوامل، منها توافق المتقدم للمتطلبات التنظيمية، وبالتالي فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن أن تكون غير قادرة على فهم وتفسير المعلومات كالإنسان، وهذا النقص في التفسير، يدفعها لاتخاذ قرارات بمنع منح القروض، بناءً على الفئة الاجتماعية التي ينتمي اليها المتقدم للطلب، أو حتى بناءً على جنسه أو عرقه أو جنسيته، حيث سيحدث كل ذلك وسط عدم قدرة البنوك على شرح الأسباب الكامنة، وراء القرارات التي يحركها الذكاء الاصطناعي للعملاء والمراجعين والهيئات التنظيمية.

شاهد أيضاً: كم فقد القطاع المصرفي المصري من الأصول الأجنبية.. ؟!