تعرف على حجم إنفاق قطاع الخدمات المصرفية على الخدمات التقنية

الكاتب: سامي -
تعرف على حجم إنفاق قطاع الخدمات المصرفية على الخدمات التقنية
"رصدت شركة ""جارتنر"" للأبحاث زخما متزايدا لثلاثة توجهات تقنية في قطاع الخدمات المصرفية والاستثمارية  خلال العام 2022، تمثّلت في الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI، والأنظمة الذاتية autonomic systems، وحوسبة تعزيز الخصوصية privacy-enhancing computation.
 
وعلى الرغم من كون النمو يمثل الأولوية الكبرى، فإن إدارة المخاطر، وتحسين إدارة التكاليف، وتعزيز الفاعلية يتطلب ابتكارات تقنية حديثة.
 
فالذكاء الاصطناعي التوليدى Generative AI يمكن الرؤساء التنفيذيين لتقنية المعلومات لدى البنوك، من تقديم حلول تقنية للأعمال التجارية تساعدها في مساعيها لتعزيز نمو العائدات، في حين أن الأنظمة الذاتية autonomic systems وحوسبة تعزيز الخصوصية privacy-enhancing computation تعدّ حلولا على المدى الطويل تتيح مزايا جديدة لتحول الأعمال الرقمية فى قطاع الخدمات المالية.
 
ومن المتوقّع أن يسجل إنفاق قطاع الخدمات المصرفية والاستثمارية على تقنية المعلومات نموا بمعدّل 6.1% خلال العام 2022 ليصل إلى 623 مليار دولار حول العالم. 
 
وتحظى خدمات تقنية المعلومات بالنصيب الأوفر من بين فئات الإنفاق المختلفة، وهي تتضمن الاستشارات والخدمات المُدارة بنسبة 42% من إجمالي الإنفاق على تقنية المعلومات في القطاع، وهو ما يصل إلى 264 مليار دولار، في حين أن أسرع الفئات نموا كانت فئة البرمجيات والتي يُتوقّع أن يرتفع إجمالي الإنفاق عليها بمعدّل 11.5% لتبلغ 149 مليار دولار. 
 
كما أن هذه التوجهات الصاعدة الثلاثة، التي رصدتها ""جارتنر"" تُسهم مجتمعة في السعي لإدارة وتنمية وتحويل الأعمال التجارية رقميا، وقد نجحت في ضرب عدة أمثلة على مستوى صناعة الخدمات المصرفية والاستثمارية.


التوجه الأول: الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI
تتوقع شركة ""جارتنر"" أن 20% من إجمالي بيانات الاختبارات لحالات الاستخدام التي تستهدف المستخدم النهائي سيتمّ توليدها آليا بحلول العام 2025. فالذكاء الاصطناعي التوليدى Generative AI، قادر على تعلّم التمثيل الرقمي للآثار من خلال البيانات، ومن ثمّ إنشاء ابتكارات جديدة تشبه إلى حد كبير النسخ الأصلية دون أن تكون تكرارا لها.
 
وعلى صعيد الخدمات المصرفية والاستثمارية، فإن تطبيق شبكات التوليد المُضادّة GAN وتوليد اللغة الطبيعية NLG يمكن أن يتجلّى في سيناريوهات عدّة للكشف عن محاولات الاحتيال، وتوقّعات الأسواق، وتوليد البيانات التركيبية، ونماذج عوامل المخاطرة. كما أن فرصها تبدو واعدة بالنظر إلى قدراتها على الارتقاء بإمكانات التخصيص إلى مستويات غير مسبوقة.


التوجه الثاني: الأنظمة الذاتية Autonomic Systems
الأنظمة الذاتية عبارة عن أنظمة مادية أو برامج تتم إدارتها ذاتيا ولديها القدرة على التعلّم من خلال بيئة عملها بطريقة ديناميكية وتغير خوارزميات عملها آنيا أثناء عملها بهدف تحسين سلوكها ضمن بيئة عملها المركّبة. إذ يمكنها إنشاء مجموعة من القدرات الرشيقة والتي تدعم المتطلبات والحالات المستحدثة، وتحسّن من أدائها، وتمتلك القدرة على التصدّي للهجمات دون الحاجة للتدخل البشري.
 
وتتوقّع شركة ""جارتنر"" أنه وبحلول العام 2024 فإن 20% من الشركات التي تبيع حلول الأجهزة أو الأنظمة الذاتية سوف تشترط على العملاء التنازل عن شروط التعويض المتعلقة بالسلوك المكتسب لمنتجاتها.


التوجه الثالث: منظومات حوسبة تعزيز الخصوصية privacy-enhancing computation
تعمل منظومات حوسبة تعزيز الخصوصيه، على تأمين معالجة البيانات الشخصية ضمن بيئات العمل غير الآمنة – وهو أمر بالغ الأهمية بالنظر إلى التطورات التي تشهدها قوانين حماية الخصوصية وحماية البيانات، فضلا عن المخاوف المتزايدة للمستخدمين. إذ تعتمد على مجموعة من تقنيات حماية الخصوصية لتتيح إمكانية الحصول على القيمة من البيانات مع الحفاظ على ضمان تلبية متطلبات الامتثال.
 
وتتوقع ""جارتنر"" أن يستخدم ما لا يقل عن 60% من المؤسسات الكبرى تقنية واحدة أو أكثر من تقنيات حوسبة تعزيز الخصوصية في تحليل البيانات، أو ذكاء الأعمال، أو حوسبة السّحاب بحلول العام 2025.
 

"
شارك المقالة:
60 مشاهدة
هل أعجبك المقال
0
0

مواضيع ذات محتوي مطابق

التصنيفات تصفح المواضيع
youtubbe twitter linkden facebook