تتيح هذه الحزمة للبنوك الاستفادة الكاملة من إمكانات بياناتها لتقديم تجارب تُشبه تلك التي تقدمها تطبيقات التكنولوجيا والوسائط الشائعة من حيث التخصيص والاستباقية والمشاركة - وهو تحدٍ تواجهه العديد من بنوك المنطقة حاليًا صعوبة في تحقيقه عمليًا.

ووفقًا لبحث عالمي أجرته Fintech Futures بين صناع القرار في مجال البنوك والتكنولوجيا المالية حول العالم، فإن 23% فقط من المؤسسات المالية تصف أساليب الاستحواذ الخاصة بها بأنها ناجحة، ويعترف ما يقرب من النصف (49%) بأن حلولها التكنولوجية الحالية غير قادرة على توفير التفاعل بعد الانضمام، بينما ينسحب 15% من العملاء الجدد بعد الأشهر الثلاثة الأولى.

يوضح مارتن فريك، الرئيس التنفيذي لشركة Moneythor، أن حزمة الذكاء الاصطناعي الجديدة من Moneythor ستعالج بشكل مباشر التحديات التي تواجه البنوك في تقديم تفاعل أعمق مع العملاء.

 يُعد الذكاء الاصطناعي المُصمم خصيصًا لأغراض مُحددة أمرًا أساسيًا لتقديم تجارب مصرفية مُتعمقة؛ وتحديدًا، التخصيص المُفرط، والتوقع، واقتراح يتجاوز العروض المالية التقليدية. وفيما يتعلق بهذا الأخير، فإن الفرصة مُغرية للغاية. فالبنوك، حرفيًا، تُمثل نقطة التقاء حياة الناس اليومية؛ سواءً فيما يتعلق بالمعاملات الروتينية أو المعاملات التي تحدث مرة واحدة في العمر. يوفر كل منها فرصة للتواصل مع خدمة إضافية، أو علامة تجارية مُكملة... حتى خارج نطاق القطاع المالي.

"تُطبق Moneythor تقنيات مثل البيانات الضخمة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لدعم تقديم تجارب مصرفية أكثر تخصيصًا وتنبؤًا لأكثر من 13 عامًا. ويعتمد برنامج الذكاء الاصطناعي الجديد لدينا على "الذاكرة العضلية" هذه مع إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية والحوارية والوكيلة." يضيف مارتن:

على وجه التحديد، ستُمكّن حزمة الذكاء الاصطناعي من Moneythor البنوك من تطوير واختبار ونشر وتكييف محتوى وتوصيات العملاء المُخصصة بشكل حدسي، "فوريًا" من خلال التكامل مع أي (أو عدة) نماذج لغوية كبيرة (LLM)، دون الحاجة إلى تدريب كل منها على حدة. الحملات الناتجة ليست مُخصصة بشكل عميق فحسب، بل إنها ذاتية التكيف أيضًا - بفضل دمج الذكاء الاصطناعي الوكيل - مما يُمكّنها من التكيف والاستجابة لمواقف العملاء الفردية في الوقت الفعلي.

تضم Moneythor 12 من البنوك الرائدة في الشرق الأوسط كعملاء، بما في ذلك مؤسستان ماليتان من بين أكبر 3 مؤسسات مالية في المنطقة.

ويُوضح مارتن أنه في أسواق مثل الشرق الأوسط (وغيرها) حيث يمتلك العميل النموذجي حسابات مصرفية متعددة، يُمثل تقديم الخدمات المصرفية العميقة الآن عاملًا تمييزيًا حيويًا.

 "إن انتشار الأفراد ذوي الثروات الكبيرة في دولة الإمارات العربية المتحدة، إلى جانب المجتمع الدولي المتنامي - حيث يشكل الوافدون الآن ما يقرب من 90٪ من سكان المنطقة - يمثل تحديًا خاصًا للبنوك لتمييز أنفسهم وبناء الولاء. عادةً ما يمتلك هؤلاء الأفراد حسابات مصرفية متعددة، وتوقعاتهم من التكنولوجيا - والذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص - لتقديم تجربة سلسة وشخصية بالكامل غير مسبوقة تمامًا. إذا فشل البنك في تلبية هذه التوقعات، يصبح من الصعب للغاية التواصل مع هؤلاء العملاء وتطوير علاقات هادفة معهم. يؤكد بحثنا الخاص، على سبيل المثال، أن 15٪ من الحسابات المفتوحة حديثًا تظل خاملة بعد الأشهر الثلاثة الأولى، بينما يمثل "تعزيز المشاركة الرقمية" أحد أكبر التحديات التي يواجهها القطاع،" كما يقول. "يُتيح الخدمات المصرفية العميقة إمكانية توسيع نطاق العلاقة إلى ما هو أبعد من التمويل التقليدي، من خلال دمج الحوافز والألعاب والمكافآت بناءً على سلوكيات أو قرارات مُحددة. يُمكن أن تستند هذه إلى الإدارة المالية الشخصية (مثل الالتزام بجدول إنفاق أو ادخار مُحدد ذاتيًا)، لتشمل مجموعة من القضايا الأخرى مثل الاعتبارات البيئية أو التثقيف المالي. هذا هو الوعد النهائي للخدمات المصرفية العميقة، المعلومات ذات الصلة والشخصية وفي الوقت المناسب، والتي تُغذي علاقة مستمرة بين العميل والبنك."

"يُعد إطلاق حزمة الذكاء الاصطناعي لدينا استجابة مباشرة وعملية لهذه الفرصة، مما يُمكّن البنوك من تحويل تجربة عملائها بسرعة إلى شيء يُشبه نوع التطبيق الاستهلاكي أو تطبيق نمط الحياة الذي اعتادوا عليه ويشعرون بالراحة معه. هذا هو وعد الخدمات المصرفية العميقة. في حين أن القليلين قد يُشككون في إمكاناتها، فإن حزمة الذكاء الاصطناعي لدينا يُمكنها جعل الخدمات المصرفية العميقة حقيقة واقعة، في وقت لم تكن فيه توقعات العملاء أعلى من أي وقت مضى."