المصدر:
بلومبرغ
تعتزم شركة "موديز" طرح تقنية جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، في مسعى لمساعدة موظفيها على اختصار الوقت في تحليل مجموعات هائلة من البيانات وكتابة التقارير.
وقال نيك ريد، كبير مسؤولي المنتجات في الشركة خلال مقابلة، إن "موديز" تزود الموظفين بنماذج لغوية كبيرة من "غوغل كلاود" لسرعة تدقيق كلٍ من الوثائق العامة وقاعدة بيانات الشركة الخاصة بالمعلومات لمساعدتهم على كتابة التحليلات. ولفت إلى أن الهدف من ذلك هو تمكين مجموعة واسعة من الموظفين من العمل في مشاريع كانت تتطلب في السابق خبرة في مجالات مثل البرمجة والتمويل والمحاسبة.
"العملية التي كانت تستغرق يوماً كاملاً أصبحت الآن حرفياً تُنجز في غضون خمس دقائق فقط"، وفق قول ريد. و"هناك المئات من حالات الاستخدام؛ واستهدف نهجنا وضعها بيد موظفينا لتمكينهم من إجراء تغييرات في طريقة عملهم".
يعمل لدى "موديز" ما يقرب من 14 ألف موظف في أكثر من 40 دولة حول العالم، وفقاً لبيان أعلن عن الشراكة في هذه التقنية.
يعكس ذلك أحدث دليل على قيام أكبر الشركات المالية في العالم بتجربة سبل استخدام الذكاء الاصطناعي. كانت شركة "برايس ووترهاوس كوبرز" (PricewaterhouseCoopers LLP) ذكرت في وقت سابق من الشهر الجاري أنها تعاونت مع "أوبن إيه آي" (OpenAI) الشركة المالكة لتقنية "تشات جي بي تي" (ChatGPT) لتقديم الاستشارات للعملاء باستخدام هذه التكنولوجيا، فيما أعلنت "كيه بي إم جي" (KPMG) عن استثمار بقيمة ملياري دولار لدعم جهود الذكاء الاصطناعي التوليدي والخدمات السحابية لشركة "مايكروسوفت".
وقال فيليب موير، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي وحلول الأعمال داخل الأعمال السحابية في شركة "غوغل" التابعة لـ"ألفابت" (.Alphabet Inc)، إنه بالنسبة إلى وكالة "موديز"، ستترك هذه التكنولوجيا بصمة إلكترونية توضح مصدر المعلومات التي تم الاستشهاد بها. وأشار إلى أن ذلك يجب أن يمنع التكنولوجيا من الهلوسة، وهو مصطلح صاغه مطورو البرمجيات عندما تولد نماذج اللغة الكبيرة إجابات تبدو مقنعة، ولكنها غير صحيحة.
كيف يستخدم المصرفيون الذكاء الاصطناعي؟
ستقدم "موديز" أيضاً نماذج اللغة الكبيرة التي تطورها لشركات مالية أخرى، والتي يمكنها أيضاً استخدامها لتحليل المعلومات لمهام تتطلب التكرار.
على سبيل المثال، وفق موير، يمكن أن يساعد البرنامج موظف البنك على تقييم ما إذا كان يجب على البنك أن يقدم خدماته لشركة صغيرة. يعود ذلك إلى أن الموظف يمكنه أن يوجّه نموذج اللغة الكبير لتحديد المخاطر الثلاثة الأولى وفق ما حدده العميل المحتمل في إفصاحاته المالية، أو كتابة ثلاث نقاط تلخص أحدث مؤتمر هاتفي للإعلان عن الأرباح، أو تحديد خمس شركات من الفئة نفسها لديها بصمات كربونية مماثلة.
يستطيع الموظف في غضون دقائق إجراء تقييم بناءً على عملية بحثية كان يمكن أن تستغرق ساعات في السابق.
وقال موير: "هذا يتعلق بمشاركة المعلومات بين كافة الأطراف داخل المؤسسة. وهو بناء نموذج يتيح للأشخاص الذين لا يعرفون تلك اللغة ويفهمونها التفاعل مع تلك المعلومات".
تصنيفات
