تسعى المؤسسات المالية، بجميع أحجامها إلى استغلال قوة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لزيادة الكفاءة وتعزيز العمليات. يتم تقييم الأساليب التقليدية لاستبدالها أو استكمالها بخوارزميات معقدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي في مجالات متعددة مثل اختبار التحمل، والإقراض العادل، واكتشاف الاحتيال. ومع تزايد الاهتمام بأدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يجب على صناع القرار ومديري المخاطر فهم فوائد هذه الأدوات والمخاطر المرتبطة بها، إذ تختلف مخاطر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عن المخاطر المرتبطة بالنماذج التقليدية، وفق ما نشره موقع forvismazars.
فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
على الرغم من استخدام مصطلحي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل متبادل، إلا أن هناك اختلافاً جوهرياً بينهما. الذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل يشير إلى التقنيات المصممة لتقليد القدرات البشرية في اتخاذ القرارات، بينما التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تحسين الأداء والتنبؤ بالأحداث المستقبلية من خلال مراقبة أنماط البيانات السابقة. فهم هذه الفروق يمكن أن يساهم في اتخاذ قرارات مؤثرة بشأن تطوير النماذج وتقديم رؤى حول المخاطر المرتبطة بكل نوع.
الاختلافات بين تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والنماذج التقليدية
تعتمد النماذج التقليدية على نظريات إحصائية ورياضية واضحة وغالباً ما تكون سهلة التفسير. في المقابل، تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تقنيات أكثر تعقيدًا مع عدد أكبر من معلمات البيانات، مما قد يؤدي إلى زيادة دقة النماذج لكن على حساب قابلية التفسير. في حين أن النماذج التقليدية مثل الانحدار الخطي قد تكون مفهومة ومطبقة على نطاق واسع، فإن النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر دقة أعلى وأداء أفضل، مما يضع صناع القرار في مفترق طرق بين دقة الأداء وقابلية التفسير.
ما يجب أن تعرفه عن تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي
لإدارة المخاطر المرتبطة بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بفعالية، يجب أن تكون المؤسسات المالية واعية لبعض النقاط الأساسية:
– **تحديد واضح للغرض**: يجب تحديد الغرض من النموذج بوضوح، بما في ذلك المشكلة التي يهدف إلى حلها والقرارات التي سيفيد منها.
– **فهم المخاطر المتعلقة بالخوارزميات**: يشمل ذلك الاستخدام الموسع للخوارزميات والمكتبات مفتوحة المصدر، والتعرف على المخاطر المحتملة من الجهات الخارجية.
– **تحقيق التوازن بين التعقيد وقابلية التفسير**: من الضروري إجراء اختبارات متعمقة مثل تحليل الحساسية واختبار الإجهاد لضمان جودة النموذج.
– **تطوير استراتيجية تحقق قوية**: لضمان أداء النموذج وقدرته على التعميم، يجب على أصحاب المصلحة ومديري المخاطر التعاون لإدارة المخاطر بفعالية.
المأخذ الرئيسية
فهم الفروق بين النماذج التقليدية ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمر بالغ الأهمية لضمان تنفيذ النموذج المناسب وإدارته بشكل فعّال. يجب على صناع القرار ومديري المخاطر التعرف على هذه الفروق والعمل على تقليل المخاطر التي تتعرض لها مؤسساتهم. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة أو استفسارات إضافية، يمكن التواصل مع المتخصصين في Forvis Mazars.
