Scotiabank يطلق Scotia Intelligence لدمج الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي للبنك

بدأ Scotiabank بشكل منهجي تهيئة بنيته التحتية للتبنّي الواسع للذكاء الاصطناعي: فقد أطلق البنك Scotia Intelligence، وهو إطار عمل داخلي يجمع البيانات وعمليات الذكاء الاصطناعي والرقابة وأدوات العمل في بيئة واحدة. والفكرة الرئيسية ليست مجرد تزويد الموظفين بروبوت محادثة جديد، بل دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات المصرفية بما يتوافق مع القواعد الداخلية ومتطلبات الأمن وتوقعات العملاء. وبالنسبة لبنك كبير، لم يعد هذا مشروعًا تجريبيًا، بل جزءًا من نموذج التشغيل الأساسي.

يتمحور المشروع حول نقطة وصول موحدة إلى البيانات وخدمات الذكاء الاصطناعي للموظفين، لا سيما الفرق التي تعمل مباشرة مع العملاء. وهذا أهم في القطاع المصرفي منه في معظم القطاعات الأخرى: فالمعلومات موزعة على أنظمة مختلفة، وصلاحيات الوصول خاضعة لرقابة صارمة، وأي حل جديد يجب أن يندمج في العمليات القائمة. وإذا كانت المنصة تجمع فعلًا مجموعات البيانات والأدوات والقواعد المتفرقة، فإن البنك لا يحصل على واجهة مريحة فحسب، بل على أساس لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إعادة بناء البنية التحتية باستمرار مع كل مهمة جديدة.

تعالج Scotia Intelligence في جوهرها مشكلة نموذجية تواجه الشركات الكبرى: تظهر النماذج والمشاريع التجريبية أسرع مما تستطيع المؤسسة بناء إطار إدارة موحد لها. والنتيجة أن بعض الفرق تختبر الذكاء الاصطناعي محليًا، وأخرى تنتظر الموافقات، وثالثة تستخدم أدوات وصيغ بيانات مختلفة. ويتضح ذلك بصورة خاصة في المؤسسات التي تُطبَّق فيها بعض الحلول في التحليلات، وأخرى في دعم العملاء، وثالثة في وظائف المكاتب الداخلية: فبدون بنية مشتركة نادرًا ما تحقق هذه المبادرات أثرًا مستدامًا. ومثل هذا المشهد لا يتوسع بسهولة. أما الإطار الموحد فيتيح توحيد معايير ربط النماذج والوصول إلى البيانات وعمليات الدعم، حتى لا تظل السيناريوهات المفيدة عالقة عند مستوى التجارب المنفردة.

ويركّز البنك بشكل خاص على الحوكمة (governance)، أي قواعد الاستخدام ومراقبة جودة البيانات وإدارة الوصول والالتزام بالسياسات الداخلية. وهذا أمر حاسم في القطاع المصرفي: فأي وظيفة جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي تمسّ معلومات سرية ومسائل الامتثال ومخاطر السمعة. وتزداد أهمية ذلك في فرق العملاء، حيث قد يؤثر خطأ النموذج لا في الكفاءة الداخلية فحسب، بل أيضًا في جودة الاستشارة وسرعة الخدمة وصحة الإجراء التالي الذي يتخذه الموظف. لذلك فإن إدارة المخاطر في مثل هذا المشروع لا تقل أهمية عن النموذج نفسه.

والمغزى العملي لهذه المنصة هو تسريع عمل الفرق دون التخلي عن الرقابة. فموظفو الواجهة الأمامية والمحللون والإدارات الخدمية الداخلية يحصلون على مسار أوضح لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث عن المعلومات وإعداد المواد وتحليل البيانات وأتمتة المهام الروتينية. فبعد أن كان على كل قسم أن يبحث عن أدواته الخاصة أو يستحصل على موافقات لحلول منفصلة، يبني البنك الآن إطارًا مشتركًا ترتبط فيه التقنيات والبيانات والقواعد ببعضها. ويعني ذلك للأعمال عادةً مسارًا أقصر من الفكرة إلى التنفيذ واحتكاكًا أقل بين تقنية المعلومات وإدارة المخاطر وفرق التشغيل.

أما بالنسبة لـ Scotiabank نفسه، فهذه ليست مجرد ترقية تقنية، بل استعداد تنظيمي للمرحلة التالية من المنافسة. فالبنوك حول العالم باتت تنظر إلى الذكاء الاصطناعي لا بوصفه إضافة تجريبية، بل بوصفه أساسًا لمنتجات المستقبل والعمليات الداخلية وخدمة العملاء. والفوز هنا لا يكون لمن اختبر النموذج أولًا، بل لمن استطاع تحويل التجارب إلى بنية تحتية قابلة للتوسع تصلح للعمل اليومي لآلاف الموظفين. ويُظهر إطلاق Scotia Intelligence أن السوق ينتقل من المشاريع التجريبية الصاخبة إلى مرحلة ناضجة، يصبح فيها الأصل الرئيسي ليس النموذج بحد ذاته، بل القدرة على دمجه بأمان في الأعمال الفعلية.