## أصداء الذكاء الاصطناعي على التمويل

## Source details

**Canonical URL:** [أصداء الذكاء الاصطناعي على التمويل](https://www.imf.org/ar/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns)

## Other formats

- [Markdown version](/ar/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns/index.md)
- [Structured JSON version](/ar/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns/index.json)
- [Bundle manifest](/ar/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns/bundle-manifest.json)

## Bibliographic details
- Authors: Jeff Kearns
- Published: December 7, 2023

---

### لمحة عامة
- تشير التنبؤات إلى أن المؤسسات المالية ستضاعف حجم إنفاقها على الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2027.
- إطلاق شركة "OpenAI" لنموذج "ChatGPT" في نوفمبر 2022 تجاوز عدد مستخدميه 100 مليون مستخدم، ليصبح أسرع التطبيقات نموا في تاريخ شبكة الإنترنت.
- في يونيو 2023 أعلن بنك جي بي مورغان تشيس وشركاه عن 3600 وظيفة شاغرة في مجال الذكاء الاصطناعي.

### تمويل الذكاء الاصطناعي ونطاق الإنفاق
- مبيعات البرمجيات والأجهزة والخدمات لأنظمة الذكاء الاصطناعي ستقْفِز بنسبة 29% هذا العام لتبلغ 166 مليار دولار، وتصل إلى 400 مليار دولار بحلول عام 2027 (وفق International Data Corp).
- حجم إنفاق القطاع المالي سيتجاوز الضعف ليبلغ 97 مليار دولار في عام 2027، بمعدل نمو سنوي مركب نسبته 29% - الأسرع بين القطاعات الرئيسية الخمسة.

### تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات المالية والخدمات الاستثمارية
- صناديق التحوط:
  - حوالي نصف صناديق التحوط يستخدمون نموذج "ChatGPT" حرفيًّا.
  - أكثر من ثلثي هذه النسبة يستخدمونه لكتابة نصوص التسويق أو تلخيص التقارير أو الوثائق (مسح بنك بي إن پي - باريبا لصناديق ذات أصول مجتمعة 250 مليار دولار).
- أموندي إس إيه (Amundi SA):
  - تبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي للبحوث في الاقتصاد الكلي والأسواق.
  - تستخدم أدوات ذكاء اصطناعي لتصميم محافظ مخصصة لبعض عملائها البالغين أكثر من 100 مليون عميل.
  - تدير أموندي استثمارات بقيمة تريليوني يورو (2,1 تريليون دولار).
- جي بي مورغان:
  - ينفق ما يربو عن 15 مليار دولار سنويًا على التكنولوجيا.
  - يعمل في مجال التكنولوجيا نحو خمس عدد موظفيه البالغ عددهم حوالي 300 ألف موظف.
  - مجموعة بحوث للذكاء الاصطناعي تشغِّل 200 موظف.

### استخدامات البنوك المركزية والهيئات الرقابية
- تطبيقات مرصودة:
  - بنك البرازيل أنشأ نموذجًا أوليًا لروبوت لتنزيل شكاوى العملاء وتصنيفها عن طريق تعلم الآلة.
  - بنك الاحتياطي الهندي استعان بشركتي ماكينزي وأكسنتشر لتعميم استخدام الذكاء الاصطناعي في الرقابة.
  - بنك كندا طور أداة تعلم آلة لاكتشاف الانحرافات في التقارير التنظيمية، مما يتيح للموظفين وقتًا أكبر للتحليل.
  - البنك المركزي الأوروبي يستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة تصنيف بيانات مستمدة من 10 ملايين مؤسسة أعمال وكيان حكومي، وللاستخراج اللحظي لأسعار المنتجات من مواقع الإنترنت.
- لجنة بازل للرقابة المصرفية خلصت إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن:
  - يجعل عمليات الإقراض أكثر كفاءة فيما يتعلق بقرارات الائتمان وإحباط غسل الأموال.
  - يطرح مخاطر مثل صعوبة فهم نتائج نماذج غير واضحة، واحتمال حدوث تحيز ومخاطر سيبرانية أكبر.
- مبادرة أورورا من مركز الابتكار في بنك التسويات الدولية أظهرت أن الشبكات العصبية يمكن أن تساعد في كشف عمليات غسل الأموال عبر اكتشاف أنماط وانحرافات لا تحددها الطرق التقليدية.

### مخاطر الاستقرار المالي وسيناريوهات الأزمة
- تحذيرات وملاحظات:
  - غاري غينسلر: قد يثير الذكاء الاصطناعي أزمة مالية؛ أسواق أوراق مالية تبلغ 46 تريليون دولار تقع ضمن نطاق مسؤوليته.
  - قد يزيد الذكاء الاصطناعي الهشاشة المالية إذا شجَّع على تركز المتاجرة في السوق بسبب اتخاذ أطراف قرارات متشابهة استجابةً لنفس الإشارة النابعة من نموذج تأسيسي أو مقدم خدمة تجميع بيانات.
  - أنسيلم كوسترز حذر من أن الذكاء الاصطناعي المدرب على بيانات الماضي قد يفاقم أزمة قائمة أو "أزمة متعددة الجوانب" عبر تضخيم حلقات التأثيرات المرتدة السلبية.
  - جون دانيلسون يشير إلى حدود قدرات الذكاء الاصطناعي في مواقف غير متوقعة حيث يبقى العقل البشري متميزًا بقدرة الاستدلال المتعدد الأبعاد.
- نقاط الضعف المحددة:
  - الاعتماد المفرط على نماذج غير واضحة قد يخلق مخاطر نظامية جديدة.
  - توافق التنبؤات القائمة على الخوارزميات مع صدمات غير مسبوقة ضعيف، مما يعرض قرارات الائتمان والتجارة لمخاطر خطيرة.

### اعتبارات تنظيمية وسياسات مقترحة
- أولويات المؤسسات المالية والرقابية:
  - تجنُّب حالات إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي وضمان استخدامه ضمن إطار آمن وأخلاقي ومتوافق مع المعايير.
  - التركيز على تفسير نتائج الخوارزميات وفهمها والتحقق منها باعتبارها مسألة ذات أهمية أساسية.
  - ضرورة "تفكير جديد على نطاق النظام ككل أو تدخلات على مستوى سياسات السلامة الاحترازية الكلية" لمعالجة مخاطر الاستقرار المالي المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
- ملاحظات عملية:
  - تعتمد البنوك المركزية على الذكاء الاصطناعي في عمليات الرقابة والتمييز بين الابتكار المسؤول وغير المسؤول لكن "لا يزال أمامنا شوط نقطعه".
  - البنوك المركزية لم تصل بعد إلى نقطة واضحة تحدد ما هو منطقي لمسؤولي البنوك المركزية؛ المرحلة الحالية توصف بأنها "البداية".

*المصدر: مجلة التمويل والتنمية — "أصداء الذكاء الاصطناعي على التمويل"، جيف كيرنز، ديسمبر 2023.*

---

## Content in this bundle

- **glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf)**
  - [glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf) (Markdown version)](/external/np/term/ara/pdf/glossarya.pdf.md){rel="alternate" type="text/markdown"}
  - [glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf) (PDF)](/external/np/term/ara/pdf/glossarya.pdf){rel="external" type="application/pdf"}
- **aaa**
  - [aaa (Markdown version)](/external/pubs/ft/aa/ara/aaa.pdf.md){rel="alternate" type="text/markdown"}
  - [aaa (PDF)](/external/pubs/ft/aa/ara/aaa.pdf){rel="external" type="application/pdf"}

---

_Source: https://www.imf.org/ar/publications/fandd/issues/2023/12/ai-reverberations-across-finance-kearns_