يستثمر بنك رابوبنك ملياري يورو في مستقبل الذكاء الاصطناعي

تحوّل بنك رابوبنك: الذكاء الاصطناعي كمفتاح للتنافسية

الذكاء الاصطناعي في البنوك: من النظرية إلى التطبيق العملي

يعتزم بنك رابوبنك، أحد البنوك الرائدة في هولندا، استثمار مبلغ ضخم يصل إلى ملياري يورو في البيانات وتكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث المقبلة. ويأتي هذا القرار في ظل توقعات بثبات صافي أرباح البنك عند 2.694 مليار يورو في النصف الأول من عام 2026. وبدلاً من التركيز على تعظيم الأرباح قصيرة الأجل، يرى رابوبنك أن تحديث بنيته التحتية الرقمية أمرٌ أساسي لضمان قدرته التنافسية في المستقبل.

يتجاوز هذا المشروع الطموح مجرد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي؛ فهو يشمل أيضاً تحسين جودة البيانات، وتطوير تجارب رقمية مميزة للعملاء، ودمج التقنيات الحديثة في الأنظمة القائمة. في عالم يزداد رقمنة، بات من الضروري للبنوك أن تتطور تقنياً لتلبية متطلبات العملاء المتزايدة ومواجهة تحديات السوق. وبهذه الخطوة، يُظهر بنك رابوبنك إدراكه لضرورة إعادة تموضعه في بيئة شديدة التنافسية، مع التركيز ليس فقط على التقنيات المبتكرة، بل أيضاً على بنية تحتية متينة للبيانات وتقنية المعلومات لضمان النجاح على المدى الطويل.

رهان رابوبنك بقيمة ملياري دولار على الذكاء الاصطناعي

لم يعد بإمكان البنوك الأوروبية تحمل الركود التكنولوجي

تعتزم رابوبنك استثمار ما يصل إلى ملياري يورو في البيانات وتكنولوجيا المعلومات والذكاء الاصطناعي خلال ثلاث سنوات. ويأتي هذا الاستثمار في وقتٍ ظل فيه صافي الربح ثابتاً عند 2.694 مليار يورو في النصف الأول من عام 2026 مقارنةً بالفترة نفسها من العام الماضي. هذا المزيج يجعل القرار ذا أهمية اقتصادية بالغة: فالبنك يُعزز قدراته التكنولوجية ليس بهدف تحقيق نمو سريع في الأرباح، بل رغم ركودها. وبالتالي، لا ينظر البنك إلى تحديث بنيته التحتية الرقمية كبرنامج ابتكاري اختياري، بل كشرط أساسي لضمان قدرته التنافسية في المستقبل.

إن الاعتقاد الشائع بأن هذا الاستثمار مخصصٌ فقط للذكاء الاصطناعي هو اعتقادٌ مُضلل. فالميزانية تشمل صراحةً البيانات والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات، وتجارب العملاء الرقمية، وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي. ولذلك، من غير المرجح أن يُستثمر جزءٌ كبيرٌ منها في نماذج لغوية متطورة أو مساعدين مرئيين، بل في جودة البيانات، وواجهات المستخدم، وبنى الحوسبة السحابية، والأمن السيبراني، والتحقق من صحة النماذج، ودمج التطبيقات الحديثة في الأنظمة الأساسية القائمة. وهذا هو المنطق الاقتصادي تحديدًا: فبدون بيانات موثوقة وأسس تقنية متينة، يمكن تجربة الذكاء الاصطناعي في بنك كبير، لكن لا يمكن توسيع نطاقه بأمان وربحية.

لذا، لا يكمن الرهان الاستراتيجي في أن الذكاء الاصطناعي وحده سيُوفر مليارات الدولارات فورًا، بل في أن البنك الذي يمتلك بنية بيانات وتقنية حديثة سيتمكن من تغيير العمليات بسرعة أكبر، وتحديد المخاطر بدقة أعلى، وتلبية المتطلبات التنظيمية بكفاءة أكبر، وتقديم خدمات أفضل للعملاء بتكلفة أقل. في الوقت نفسه، يبرز هيكل جديد للتكاليف والاعتمادية، حيث تُولّد القدرة الحاسوبية، وخدمات الحوسبة السحابية، والبرمجيات المتخصصة، والاستشارات الخارجية، والموظفين ذوي الكفاءات العالية، والمراقبة المستمرة، نفقات مرتفعة باستمرار. وبالتالي، يتحول الاستثمار لمرة واحدة إلى تحول متعدد السنوات في نموذج العمل.

برنامج بمليارات الدولارات له تأثير كبير على النتائج

يُعادل مبلغ يصل إلى ملياري يورو على مدى ثلاث سنوات متوسطًا يقارب 667 مليون يورو سنويًا. وإذا ما تم تعميم أرباح النصف الأول من العام البالغة 2.694 مليار يورو على مدار عام كامل لأغراض المقارنة، فإن الرقم الناتج سيبلغ حوالي 5.388 مليار يورو. وبذلك، يُمثل متوسط ​​ميزانية التكنولوجيا السنوية حوالي 12.4% من هذا الربح السنوي المُحتسب. وبالمقارنة مع أرباح النصف الأول من العام المُعلنة، تصل ميزانية السنوات الثلاث الإجمالية إلى 74%. تُؤكد هذه الأرقام أن هذه ليست ميزانية رقمية إضافية هامشية للمؤسسة.

لا ينبغي الخلط بين هذه الفاتورة وخصم الأرباح المباشر. فمن غير الواضح أي جزء منها سيُرسمل، أو يُستهلك على مدى عدة سنوات، أو يُحمّل على المصروفات مباشرةً. كذلك، لا يوجد تفصيل متاح للعامة يوضح مقدار الاستثمارات التجديدية الضرورية، ومقدار الجزء الإضافي منها. عبارة "حتى" مهمة أيضاً، فهي تُحدد مبلغاً أقصى، وليس بالضرورة مبلغاً سيُستخدم بالكامل. لذا، في التقييم الاقتصادي، يُعدّ الإجمالي أقل أهمية من تكوين الأموال، وتوقيت صرفها، والنتائج القابلة للقياس لكل حالة استخدام محددة.

ينطلق بنك رابوبنك في عملية إعادة هيكلته من وضع مالي قوي. ففي النصف الأول من عام 2026، حقق نسبة رأس مال أساسي من المستوى الأول (CET1) بلغت 20.2% وعائدًا على حقوق الملكية بنسبة 9.5%. كما تحسنت نسبة التكلفة إلى الدخل لتصل إلى 50.2%. في الوقت نفسه، ارتفعت خسائر انخفاض قيمة الأصول المالية من 136 مليون يورو في الفترة نفسها من العام السابق إلى 562 مليون يورو، ويعود ذلك بشكل رئيسي إلى بعض المخصصات الكبيرة في قطاع الخدمات المصرفية للشركات. ويؤكد هذا التطور أن الإنفاق على التكنولوجيا لا يتم في بيئة خالية من المخاطر. فبينما يوفر رأس المال القوي مرونة، إلا أنه لا يقضي على مخاطر الائتمان أو عدم اليقين الاقتصادي.

كما أن البنية التشغيلية متينة. ففي قطاع الخدمات المصرفية للأفراد والشركات في هولندا، بلغت الودائع 375.1 مليار يورو والقروض 293 مليار يورو. وارتفع صافي دخل الفوائد في هذا القطاع بنسبة 6% ليصل إلى 3.951 مليار يورو. أما في قطاع الخدمات المصرفية الدولية للشركات والزراعة، فقد نمت محفظة القروض بمقدار 7.8 مليار يورو لتصل إلى 142.7 مليار يورو بأسعار صرف ثابتة. وبلغت قيمة الأصول المُدارة في الخدمات المصرفية الخاصة 83.1 مليار يورو. حتى التحسينات الطفيفة في النسب المئوية للتغيرات التكنولوجية التي تؤثر على هذه الميزانية العمومية ومؤشرات العمليات يمكن أن يكون لها آثار مطلقة كبيرة. في المقابل، يمكن أن تتسبب الأخطاء أو الإخفاقات أو القرارات الخاطئة في أضرار جسيمة.

تكمن المشكلة الحقيقية تحت سطح الذكاء الاصطناعي

في الخطاب العام، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي غالبًا على أنه برنامج مستقل يُمكن تثبيته بجانب الأنظمة القائمة. إلا أن الوضع في البنوك الكبيرة مختلف تمامًا. إذ يصل الذكاء الاصطناعي إلى بيانات من الحسابات، والمعاملات، وعلاقات العملاء، وملفات القروض، وأرشيفات الوثائق، وأنظمة إدارة المخاطر، وقنوات الاتصال. وتتوفر هذه المعلومات عادةً بصيغ متنوعة، وبمعايير جودة متفاوتة، وأحيانًا بتعريفات متناقضة. ولا يُمكن لأي نموذج أن يعمل بكفاءة إلا إذا تم تحديد مصدر البيانات ومعناها وقيمتها وحقوق الوصول إليها بوضوح.

لذا، فإن الاستثمار الكبير المطلوب هو في المقام الأول ثمن التعقيد. تحتوي أنظمة الخدمات المصرفية الأساسية، التي تطورت على مدى عقود، على منطق أعمال بالغ الأهمية، لكن يصعب دمجها مع المنصات الحديثة. يجب تنظيف البيانات وتصنيفها وإثرائها بالبيانات الوصفية. تتطلب واجهات المستخدم معايير موحدة. يجب التحكم في الهويات والصلاحيات عبر أنظمة متعددة. يحتاج كل نموذج مهم إلى إصدارات قابلة للتتبع، وبيانات تدريب واختبار موثقة، ومسؤوليات محددة، ومراقبة مستمرة. نادرًا ما ينتج عن هذا العمل منتجات بارزة، ولكنه يحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سينتقل من مرحلة العرض التوضيحي إلى العمليات المصرفية الروتينية.

قام بنك رابوبنك بالفعل بتبسيط جزء من بنيته الأساسية. ففي قطاع الخدمات المصرفية للشركات، تم نقل آلاف المحافظ وخطوط الائتمان والقروض ومراكز التداول والحسابات من أكثر من 35 نظامًا مصرفيًا أساسيًا قديمًا إلى منصة مركزية. يُعدّ هذا التوحيد ذا أهمية اقتصادية كبيرة لأنه يُقلل من عدد نماذج البيانات المتوازية والواجهات ومسارات الصيانة. مع ذلك، لا يُؤدي هذا التوحيد تلقائيًا إلى خفض التكاليف على المدى القصير. فخلال المرحلة الانتقالية، غالبًا ما تعمل الأنظمة القديمة والجديدة جنبًا إلى جنب، مما يستدعي الاستعانة بمتخصصين إضافيين، كما يجب التخفيف من مخاطر الترحيل.

يُفسر هذا مفارقةً أساسيةً في برامج التحول الرقمي واسعة النطاق: ففي البداية، يزداد الجهد المبذول، رغم أن الاستراتيجية تهدف إلى خفض التكاليف على المدى البعيد. ولا يُمكن إيقاف تشغيل الأنظمة القديمة إلا بعد نقل البيانات بالكامل، وإعادة تصميم العمليات، والتحقق من صحة الضوابط، واختبار إجراءات الطوارئ. ويتم تحقيق الوفورات مبكرًا جدًا، مما يزيد من المخاطر التشغيلية. كما أن تشغيل الأنظمة بالتوازي لفترة طويلة جدًا يمنع تحقيق الوفورات. ولذلك، لا يعتمد النجاح الاقتصادي على التنفيذ التقني فحسب، بل أيضًا على التبسيط المستمر. فإضافة طبقة ذكاء اصطناعي حديثة إلى بنية عملية معقدة قائمة لن يؤدي إلا إلى إضافة تكاليف جديدة إلى التكاليف القديمة.

من مشروع تجريبي إلى التوسع الصناعي

لقد تجاوز القطاع المصرفي الأوروبي إلى حد كبير المرحلة التجريبية. إذ يستخدم أكثر من 85% من المؤسسات الكبرى الخاضعة لإشراف هيئات الرقابة المصرفية الأوروبية الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر. وتشير استطلاعات الرأي التي أجرتها الهيئة المصرفية الأوروبية إلى أن النسبة تتجاوز 90% في السوق الأوسع. مع ذلك، لا تعني هذه الأرقام أن الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة عالية في جميع القطاعات. فهناك فرق شاسع في مستوى النضج بين نموذج تصنيف وثائق محدود ومنصة ذكاء اصطناعي متكاملة وعميقة الأهمية للأعمال.

يكمن التحدي الاقتصادي في تحويل العديد من الحلول الفردية إلى قدرات قابلة لإعادة الاستخدام. يمكن لروبوت محادثة، أو نموذج كشف الاحتيال، أو مساعد برمجة أن يحقق فوائد محلية بسرعة. مع ذلك، إذا تم إنشاء مسارات بيانات منفصلة، ​​وفحوصات أمنية، ونماذج تشغيل لكل منها، فإن التكاليف والمخاطر تتضاعف. يتطلب التوسع مكونات تقنية مشتركة، ومعايير جودة موحدة، وإطار عمل مركزي يمكن للأقسام من خلاله تطوير التطبيقات.

هذا هو الهدف الأساسي من إنشاء مركز الذكاء الاصطناعي التابع لبنك رابوبنك. يهدف المركز إلى الجمع بين المعرفة والتطوير التقني وخبرة التطبيقات ووحدات البناء القابلة لإعادة الاستخدام لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يكتسب هذا أهمية بالغة نظرًا لوجود أكثر من 1100 فريق معني بتطوير البرمجيات داخل البنك. فبدون بنية مركزية، قد يضطر كل فريق إلى حل مشكلات متشابهة بشكل متكرر، واختيار أدوات مختلفة، وإنشاء آليات تحكم خاصة به. يساهم المركز في الحد من ازدواجية الجهود وتسريع نشر الحلول الناجحة.

مع ذلك، يجب ألا يتحول التمركز إلى آلية تحكم معقدة. فإذا تطلب كل تغيير شهورًا من الموافقة، ستلجأ الإدارات إلى أدوات غير معتمدة أو ستتخلف عن منافسيها الرقميين. في المقابل، تؤدي المنصة المفتوحة بشكل مفرط إلى نماذج غير خاضعة للرقابة، وتسريب البيانات، ونتائج غير متسقة. يتمثل الحل الوسط الأمثل في مكونات موحدة ومعتمدة مسبقًا، وتصنيفات مخاطر واضحة، وعمليات موافقة متدرجة. يحتاج مساعد المعرفة الداخلي إلى ضوابط مختلفة عن تلك التي يحتاجها نظام إعداد قرارات الائتمان أو حظر المدفوعات المشبوهة.

حيث يمكن أن تنشأ الفوائد الاقتصادية

تكمن أكثر مجالات التطبيق جاذبية في البداية في تلك التي تتطلب التعامل مع كميات كبيرة من الحالات بالتزامن مع العمل المعرفي المعياري. وتشمل هذه المجالات تحديد هوية العملاء، والتحقق من المستندات، وكشف الاحتيال، ومراقبة مكافحة غسل الأموال، ومعالجة طلبات الخدمة، وتطوير البرمجيات، والبحوث الداخلية. في هذه المجالات، لا يُشترط أن يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل تمامًا على الفور. بل إن تحسين الفرز المسبق، أو التلخيص، أو تحديد الأولويات، يُمكن أن يُقلل من أوقات المعالجة ويُخفف العبء عن الموظفين المؤهلين من المهام الروتينية.

يُجري بنك رابوبنك بالفعل ملايين المعاملات يوميًا في وقت قصير جدًا لكشف الاحتيال. ويجمع بين الإجراءات القائمة على القواعد وتقييمات المخاطر والتعلم الآلي. وتكمن ميزة هذا النهج الهجين في الجمع بين الشفافية والتعرف على الأنماط. إذ ترسم القواعد بشفافية سيناريوهات الاحتيال المعروفة، بينما تستطيع النماذج الإحصائية اكتشاف التجمعات غير المعتادة التي لم يتم وصفها بالكامل مسبقًا. وتتحقق القيمة الاقتصادية من خلال تجنب الخسائر، وتقليل الإنذارات الكاذبة، وخفض جهد المراجعة اليدوية.

وينطبق الأمر نفسه على مكافحة غسل الأموال والجرائم المالية الأخرى. إذ يتعين على البنوك تحليل كميات هائلة من الرسائل والوثائق ومعلومات المعاملات. وغالبًا ما تُصدر الأنظمة التقليدية العديد من التنبيهات، التي يتبين في كثير من الأحيان أنها لا أساس لها من الصحة. وعندما يُحسّن الذكاء الاصطناعي عملية تحديد الأولويات، يُمكن للمحققين تخصيص المزيد من الوقت للقضايا المعقدة. وتتجاوز الفوائد حينها مجرد خفض التكاليف، إذ يُقلل الكشف الأسرع والأكثر دقة من المخاطر التنظيمية والقانونية ومخاطر السمعة، والتي تتجاوز أضرارها المحتملة بكثير نفقات الموظفين الجارية.

في مجال خدمة العملاء، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تجميع المعلومات من قواعد المعرفة الداخلية، وإعداد المحادثات، وتلخيص الوثائق. يحصل الموظفون على نظرة عامة أسرع، بينما يشهد العملاء أوقات استجابة أقصر. مع ذلك، يبقى التواصل الآلي بالكامل أكثر خطورة لأن الإجابات غير الصحيحة أو غير المكتملة لها تداعيات خارجية فورية. لذا، غالبًا ما يكون النهج التدريجي أكثر جدوى من الناحية الاقتصادية: يقوم الذكاء الاصطناعي بإعداد المحتوى، ويراجعه شخص للتأكد من خلوه من الأمور الحساسة، ولا تُؤتمت بالكامل إلا الحالات القياسية المحددة بوضوح.

يُتيح تطوير البرمجيات إمكانيات هائلة. إذ يُمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إعداد التعليمات البرمجية، وإنشاء الاختبارات، واكتشاف الأخطاء، وتوثيقها، ودعم عمليات المراجعة. وتشير أمثلة من قطاع الصناعة إلى تحسينات في الإنتاجية تتراوح بين 20 و30% عند تطبيقها باستمرار طوال عملية التطوير. مع ذلك، لا تضمن هذه الأرقام توفيرًا في التكاليف. فزيادة إنتاجية كل مطور لا تُقلل تكاليف الموظفين إلا إذا انخفضت طاقتهم الإنتاجية فعليًا. وفي أغلب الأحيان، تنشأ الفوائد مبدئيًا من تسريع وتيرة المشاريع، وتقليل تراكم المهام، وزيادة القدرة على التكيف.

لا يتحقق الربح فقط من خلال الدقائق الموفرة

تُبالغ العديد من نماذج أعمال الذكاء الاصطناعي في تقدير قيمة توفير الوقت البسيط. فإذا وفّر مساعدٌ لكل موظف بضع دقائق يوميًا، فلن يُترجم ذلك إلى ربحٍ مُقابل. إذ يُمكن توزيع الوقت المُوفّر على فترات قصيرة عديدة لا تُنجز خلالها أيّة أعمال إضافية ذات قيمة. ولا يُمكن ترجمة الإنتاجية إلى انخفاض في التكاليف، أو زيادة في الطاقة الإنتاجية، أو إيرادات إضافية إلا عند إعادة تنظيم العمليات والمسؤوليات.

بالنسبة لبنك رابوبنك، ينبغي إجراء التقييم الاقتصادي على مستوى العمليات. في معالجة القروض، تشمل المقاييس ذات الصلة وقت المعالجة، ومعدل الخطأ، وعدد الحالات المكتملة، والعائد المعدل حسب المخاطر. أما في مجال مكافحة الاحتيال، فتُعدّ الخسائر المتجنبة، ومعدل الكشف، ومعدل الإنذارات الكاذبة، وتكاليف المعالجة لكل حالة، من المقاييس الأساسية. وفي خدمة العملاء، يُعدّ معدل حل المشكلات من أول اتصال، ووقت الانتظار، ورضا العملاء، وتكلفة الاستفسار، أكثر دلالة من مجرد عدد الردود التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي. وفي تطوير البرمجيات، ينبغي قياس وقت النشر، والأخطاء التي تحدث بعد الإطلاق، وإعادة الاستخدام، ونسبة الأنظمة القديمة التي تم إيقاف تشغيلها فعليًا.

يجب أيضًا حساب العائد على الاستثمار مقارنةً بالتكاليف الإجمالية. فإلى جانب التراخيص وقوة الحوسبة، تشمل هذه التكاليف إعداد البيانات، والتكامل، والأمن السيبراني، والمراجعات القانونية، والتحقق من صحة النماذج، وتدريب الموظفين، والمراقبة، وحلول النسخ الاحتياطي. كما أن زيادة الاستخدام قد ترفع التكاليف إذا كانت الفوترة تعتمد على حجم الحوسبة أو استدعاءات النماذج. وقد يصبح مشروع تجريبي منخفض التكلفة في البداية مكلفًا مع ملايين المعاملات اليومية. لذا، تتطلب كل حالة استخدام حسابًا دقيقًا لتكلفة الوحدة وحدودًا واضحة لتحديد متى يصبح اتباع نهج تقني بديل أكثر اقتصادية.

الأهم من تحقيق رقم إجمالي مذهل هو تنويع محفظة الاستثمارات. فالتطبيقات ذات المخاطر المنخفضة والفوائد القابلة للقياس بشكل أسرع يمكن أن تحقق عوائد مبكرة. أما العمليات الأساسية عالية المخاطر فتتطلب فترة أطول من التحقق، ولكنها قد تعد بمزايا استراتيجية أكبر. غالبًا لا تُدرّ استثمارات البنية التحتية إيرادات مباشرة، ولكنها تُمكّن العديد من التطبيقات اللاحقة. يكمن الخطأ الإداري الرئيسي في تحميل تكاليف المنصة بالكامل للمشاريع الفردية المبكرة، أو على العكس، قبول كل وعد مستقبلي كمبرر للإنفاق غير المنضبط.

ستتعلم هنا كيف يمكن لشركتك تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة بسرعة وأمان ودون عوائق دخول عالية.

تُعدّ منصة الذكاء الاصطناعي المُدارة حلاً شاملاً ومريحاً لمشاكل الذكاء الاصطناعي. فبدلاً من التعامل مع التكنولوجيا المعقدة والبنية التحتية المكلفة وعمليات التطوير المطولة، ستحصل على حل جاهز مصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك من شريك متخصص، غالباً في غضون أيام قليلة فقط.

المزايا الرئيسية باختصار:

⚡ تنفيذ سريع: من الفكرة إلى التطبيق الجاهز للاستخدام في أيام، وليس شهورًا. نقدم حلولًا عملية تُحقق قيمة مضافة فورية.

🔒 أقصى درجات أمان البيانات: بياناتك الحساسة تبقى معك. نضمن معالجة آمنة ومتوافقة مع الأنظمة دون مشاركة البيانات مع أي جهات خارجية.

💸 لا مخاطر مالية: أنت تدفع فقط مقابل النتائج. يتم التخلص تماماً من الاستثمارات الأولية الكبيرة في الأجهزة أو البرامج أو الموظفين.

🎯 ركّز على جوهر عملك: انصبّ اهتمامك على ما تُجيده. نحن نتولّى جميع جوانب التنفيذ التقني والتشغيل والصيانة لحلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

📈 حلول مستقبلية وقابلة للتطوير: يتطور نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك معك. نضمن التحسين المستمر وقابلية التوسع، ونقوم بتكييف النماذج بمرونة مع المتطلبات الجديدة.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• حلول الذكاء الاصطناعي المُدارة - خدمات الذكاء الاصطناعي الصناعية: مفتاح التنافسية في قطاعات الخدمات والصناعة والهندسة الميكانيكية

يؤدي ركود الأرباح إلى زيادة الضغط لتحقيق النجاح

لا يُعدّ ثبات صافي الربح مؤشراً سلبياً بالضرورة على قوة البنك، بل قد يعكس استقراراً في القدرة على تحقيق الأرباح في ظل بيئة أكثر صعوبة. ففي بنك رابوبنك، قابل ارتفاع الإيرادات والتحكم في التكاليف زيادة كبيرة في الخسائر. ومع ذلك، فإن ركود نمو الأرباح يُغيّر النظرة إلى برنامج التكنولوجيا. وطالما لم تشهد النتائج نمواً متسارعاً، سيُمعن المستثمرون والأعضاء والجهات التنظيمية النظر في توقيت وكيفية تحقيق عوائد هذه النفقات.

تُشكل نسبة التكلفة إلى الدخل المُحسّنة، والبالغة 50.2%، نقطة انطلاق قوية. فهي تُشير إلى أن نصف كل يورو من الإيرادات يُنفق تقريبًا على المصاريف التشغيلية. بالنسبة لبنك شامل تقليدي، يُعد هذا الوضع تنافسيًا، ولكنه لا يُبرر التراخي. تستهدف البنوك الرقمية ومُقدمو الخدمات المُتخصصون الأجزاء المُربحة من سلسلة القيمة بهياكل أكثر مرونة. في الوقت نفسه، تواجه المؤسسات الراسخة نفقات مُتزايدة على التنظيم، والأمن السيبراني، والموظفين المُؤهلين، والتحديث التكنولوجي. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى التخفيف جزئيًا من هذه الأعباء، ولكنه يُرتب تكاليف في البداية أيضًا.

يُؤدي هذا إلى تفاوت زمني. إذ تظهر تكاليف الاستثمار والأعباء التنظيمية مبكرًا، بينما تتبعها الوفورات وزيادة الإيرادات لاحقًا، وتبقى غير مؤكدة. وإذا وُضعت توقعات داخلية طموحة للغاية، فهناك خطر اتخاذ إجراءات متسرعة بشأن الموظفين أو التوسع المبكر لأنظمة غير مُجرَّبة. وإذا صيغت الأهداف بحذر شديد، فقد تُهدر ميزانية بمليار دولار دون انضباط كافٍ. لذا، ثمة حاجة إلى أهداف مرحلية تربط التقدم التكنولوجي بالنتائج الاقتصادية. ولا ينبغي أن ينصب التركيز على عدد النماذج أو المستخدمين، بل على تحسين سلاسل القيمة بأكملها.

يجب على البنك أيضًا منع مكاسب الكفاءة من أن تؤدي ببساطة إلى توليد طلب جديد داخل المؤسسة. فإذا طلبت كل إدارة المزيد من التحليلات والتقارير وتحديثات البرامج بفضل الذكاء الاصطناعي، سيزداد النشاط، ولكن ليس بالضرورة قيمة الشركة. تُعطي الحوكمة الرشيدة الأولوية لحالات الاستخدام بناءً على المخاطر والمساهمة الاقتصادية والأهمية الاستراتيجية. كما أنها تُنهي المشاريع التي لا يمكن إثبات فوائدها، حتى لو بدت التكنولوجيا الأساسية مثيرة للإعجاب.

يصبح التنظيم جزءًا من المنتج

في القطاع المالي الأوروبي، لا يمكن فصل الذكاء الاصطناعي عن التنظيم. يصنف الإطار القانوني الأوروبي عمومًا أنظمة تقييم الجدارة الائتمانية للأفراد ضمن التطبيقات عالية المخاطر. ويترتب على ذلك متطلبات لإدارة المخاطر، وجودة البيانات، والتوثيق التقني، والتسجيل، والشفافية، والإشراف البشري، والمتابعة بعد التنفيذ. وفي الوقت نفسه، تُطبق بالفعل قواعد الرقابة المصرفية فيما يتعلق بمخاطر النماذج، وحماية المستهلك، وخصوصية البيانات، والتنظيم السليم للأعمال.

إضافةً إلى ذلك، هناك لائحة بشأن المرونة التشغيلية الرقمية للقطاع المالي، والتي دخلت حيز التنفيذ منذ يناير 2025. وتتطلب هذه اللائحة إجراءات صارمة لإدارة مخاطر تكنولوجيا المعلومات، والإبلاغ عن الحوادث، والاختبار، والتحكم في مزودي خدمات التكنولوجيا الخارجيين. بالنسبة لبنك رابوبنك، يعني هذا أن تطبيق الذكاء الاصطناعي لا يجب أن يقتصر على إجراء العمليات الحسابية بدقة فحسب، بل يجب على البنك أيضًا معرفة مزودي الخدمات، والمقاولين من الباطن، ومراكز البيانات، وتدفقات البيانات المعنية، وكيفية حل حالات الانقطاع، وكيف يمكن تغيير مزود الخدمة من الناحية التقنية.

لذا، لا يُعدّ الامتثال أمراً ثانوياً، بل جزءاً لا يتجزأ من بنية النظام. إن إضافة التوثيق، وتتبع مصدر البيانات، وحقوق الوصول، والمراقبة بعد التطوير فقط يؤدي إلى إعادة عمل كبيرة. أما المنصة الفعّالة من حيث التكلفة فتدمج هذه الوظائف منذ البداية. قد تزيد البروتوكولات الموحدة، وسجلات النماذج، والاختبارات الآلية، والمسؤوليات الواضحة من التكاليف الأولية، لكنها تُقلل من التكاليف الإضافية لكل تطبيق لاحق.

تُعدّ مسألة الإشراف البشري بالغة التعقيد. فالموافقة الرسمية من الموظفين غير كافية إن لم يتوفر لديهم الوقت والمعلومات الكافية لدراسة التوصيات دراسة نقدية. ويتطلب الإشراف الفعال مبررات واضحة، وإمكانية الانحراف عن القرار، وإجراءات تصعيد واضحة. وفي حالات قرارات الائتمان أو شكاوى العملاء، يجب أن يتلقى المتضررون إجابات شفافة ومفهومة. وكلما زاد تدخل النظام في الحقوق والفرص الاقتصادية، قلّما ينبغي اختزال الدور البشري إلى مجرد تأكيد رمزي للنتائج الآلية.

قد تبدو اللوائح التنظيمية عاملاً مكلفاً على المدى القصير، لكنها قادرة على خلق ميزة تنافسية على المدى الطويل. فالبنك الذي يتقن عمليات الذكاء الاصطناعي الموثوقة والقابلة للتدقيق والنزيهة، يستطيع إطلاق تطبيقات جديدة بسرعة أكبر، وتعزيز ثقة العملاء والجهات التنظيمية. أما المؤسسات التي تتعامل مع الحوكمة كعائق فحسب، فتواجه مخاطر فرض قيود لاحقة، وغرامات، وإغلاق نماذجها، والإضرار بسمعتها. في القطاع المصرفي، تُعدّ الثقة بحد ذاتها رصيداً اقتصادياً.

أصبح الاعتماد على الحوسبة السحابية يشكل خطراً استراتيجياً على الميزانية العمومية

يتطلب الذكاء الاصطناعي المتقدم مراكز بيانات عالية الأداء، ورقائق متخصصة، ووحدات تخزين قابلة للتوسع، ومنصات برمجية معقدة. ولا يستطيع سوى عدد قليل من مزودي الخدمات العالميين توفير هذه البنية التحتية على نطاق واسع. وهذا يخلق شكلاً جديداً من الاندماج للبنوك. فحتى في حال إسناد العقود قانونياً إلى جهات خارجية، تبقى مسؤولية الوظائف الحيوية على عاتق المؤسسة.

تكمن الميزة المباشرة لمزودي خدمات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي الكبار في السرعة وتوفير التكاليف الناتجة عن الحجم. فهم يوفرون أدوات أمنية ونماذج وقدرات حاسوبية لا يمكن لأي بنك أوروبي بمفرده تطويرها إلا بجهد هائل. أما التشغيل الداخلي بالكامل فسيكون غالبًا أكثر تكلفة وأبطأ وأقل كفاءة من الناحية التقنية. لذا، لا يمكن للسيادة التكنولوجية أن تعني بالضرورة بناء كل مكون داخليًا.

بل يعني ذلك فهم وإدارة التبعيات الأساسية. ويشمل ذلك تنسيقات البيانات المحمولة، والواجهات الموثقة، والنسخ الاحتياطية المنفصلة، ​​واستراتيجيات الخروج المختبرة، وأساليب التشغيل البديلة للوظائف بالغة الأهمية. يجب أن تتضمن العقود حقوق الوصول والتدقيق والإنهاء. علاوة على ذلك، ينبغي للبنك تجنب دمج الخدمات الاحتكارية بعمق في العمليات بحيث يصبح التبديل بينها شبه مستحيل.

غالبًا ما تُطرح استراتيجيات تعدد الموردين كحل بسيط، لكنها تُولّد تكاليفها الخاصة. فوجود بيئتين سحابيتين يعني الحاجة إلى خبرات إضافية، وإعدادات أمنية، وواجهات، واختبارات. لذا، ليس من الضروري تشغيل كل تطبيق على منصات متعددة في آنٍ واحد. يُعدّ اعتماد بنية قائمة على المخاطر أكثر منطقية: فبالنسبة للخدمات بالغة الأهمية، يلزم وجود بدائل حقيقية وخيارات احتياطية، بينما يمكن تشغيل التطبيقات الأقل أهمية بشكل انتقائي على مزود واحد. ومن الأهمية بمكان ألا يخلط البنك بين مخاطر التركيز ومجرد تنوع العقود.

تكتسب القضايا الجيوسياسية أهمية متزايدة. يقع مقر العديد من مزودي خدمات الحوسبة السحابية والنماذج الرائدين خارج الاتحاد الأوروبي. وقد تؤثر التغييرات في قوانين التجارة، والعقوبات، ومطالبات الوصول خارج الحدود، أو اختناقات توريد الرقائق عالية الأداء، على توافرها. لذا، يتعين على أي بنك أوروبي تقييم الأداء التقني، وحماية البيانات، والإطار القانوني، وأمن التوريد بشكل مشترك. ولا يُعدّ الخيار الأرخص بالضرورة الخيار الأمثل اقتصاديًا إذا لم تُؤخذ تكاليف توقف الخدمة أو تكاليف التحويل في الحسبان بشكل كافٍ.

سيتم إعادة تقييم القوى العاملة

يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييرًا في مهام البنوك أولًا، ثم في الوظائف لاحقًا. وتتأثر بشكل خاص المهام المتكررة في معالجة المستندات، وخدمة العملاء، والامتثال، وتحليل المخاطر، وتطوير البرمجيات. تستطيع النماذج البحث عن المعلومات، وفرز الحالات مسبقًا، وإنشاء مسودات النصوص، وإجراء عمليات التحقق القياسية. ونتيجة لذلك، يتحول العمل البشري نحو المراقبة، ومعالجة الاستثناءات، وتقييم السياق، والتواصل مع العملاء.

لا يُعدّ هذا التحوّل مقبولاً اجتماعياً بالضرورة. فإذا رُبطت أهداف الإنتاجية أساساً بتقليص عدد الموظفين، فقد يمتنع الموظفون عن الإدلاء بمعلومات، أو يرفضون الأنظمة الجديدة، أو يترددون في الإبلاغ عن المشكلات. مع ذلك، يعتمد نجاح التطبيق على الخبرة العملية. يجب على الخبراء توضيح الاستثناءات ذات الصلة، وكيفية تحديد النتائج الخاطئة، ومتى يجب تصعيد الحالة. لذا، تزداد الفوائد الاقتصادية عندما يُشارك الموظفون في تصميم العمليات وقياس الجودة منذ المراحل الأولى.

في الوقت نفسه، من غير الواقعي التقليل من شأن تأثيرات ذلك على التوظيف. فإذا تمكن البنك من معالجة المزيد من المعاملات واستفسارات العملاء بشكل دائم بنفس عدد الموظفين أو بعدد أقل، فإن الحاجة إلى بعض المهام ستنخفض. ويمكن أن يحدث هذا الانخفاض من خلال التقاعد الطبيعي، وقلة التعيينات الجديدة، وعمليات النقل، وخفض الوظائف بشكل موجّه. وتتعرض الوظائف التي تتمثل قيمتها بشكل أساسي في جمع المعلومات، أو إعداد الوثائق القياسية، أو المعالجة القائمة على القواعد، لضغوط كبيرة.

تظهر متطلبات جديدة في هندسة البيانات، وسلامة النماذج، وتصميم العمليات، والدفاع السيبراني، ومسؤولية المنتج، والتحقق المستقل. ومع ذلك، فإن استحداث وظائف متخصصة جديدة لا يعوض بالضرورة انخفاض الأعمال المتكررة. علاوة على ذلك، لا يمكن إعادة تدريب الموظفين الإداريين ذوي الخبرة ليصبحوا مهندسي ذكاء اصطناعي بين عشية وضحاها. لذا، يجب أن يُميّز برنامج التأهيل الموثوق بين الموظفين: فبعضهم يحتاج إلى مهارات تطبيقية آمنة، وآخرون إلى معرفة متعمقة بالبيانات، بينما تتطلب فئة أصغر مهارات تقنية متخصصة للغاية.

لا ينبغي أن يكون الهدف هو إبعاد الأفراد عن العمليات بأسرع وقت ممكن. فالتقسيم الواعي للمهام أكثر فعالية من الناحية الاقتصادية. تتعامل الآلات مع كميات هائلة من البيانات، والمهام المتكررة، والتعرف على الأنماط؛ بينما يتحمل الأفراد مسؤولية الحالات الغامضة، والاعتبارات الأخلاقية، والعلاقات، والقرارات المصيرية. ولا يمكن زيادة مستوى الأتمتة إلا بعد إثبات الجودة والسلامة والمساءلة.

تحدد فائدة العميل مدى شرعية المنتج

لا يصبح التحديث التكنولوجي ذا أهمية للعملاء إلا عندما يصبح ملموسًا في حياتهم اليومية. ومن أبرز مزاياه تقليل وقت معالجة المعاملات، وتحسين إجراءات مكافحة الاحتيال، ووضوح التواصل، وزيادة التوافر. كما يمكن أن تساعد النصائح الشخصية العملاء على تحديد المخاطر المالية مبكرًا أو إيجاد المنتجات المناسبة. في الوقت نفسه، قد يُنظر إلى هذه الخصوصية على أنها تدخلية أو تلاعبية إذا استخدم البنك البيانات دون غرض واضح.

يُعدّ الإقراض مجالًا بالغ الحساسية. فمن شأن النماذج الأكثر دقة أن تُحسّن من تمييز المخاطر وتُتيح الوصول إلى التمويل للعملاء الذين كان من الصعب تقييمهم سابقًا. مع ذلك، قد تُعيد هذه النماذج إنتاج أوجه عدم المساواة القائمة إذا احتوت البيانات التاريخية على قرارات متحيزة. حتى المتغيرات التي تبدو محايدة قد تعكس بشكل غير مباشر الأصل أو مكان الإقامة أو الوضع الاجتماعي. لذا، فإن إجراء فحوصات دورية للكشف عن التمييز ليس مطلوبًا قانونيًا فحسب، بل يحمي أيضًا نموذج العمل من اختيار المخاطر الخاطئ.

تُثير المساعدات الرقمية مشكلة أخرى: فالثقة اللغوية قد تُفسَّر بسهولة على أنها يقينٌ واقعي. قد تُسبب نصيحةٌ مُصاغةٌ ببراعة ولكنها خاطئة ضرراً مالياً. يجب أن يكون العملاء قادرين على التمييز بين التعامل مع نظام آلي وكيفية التواصل مع موظف بشري. في القرارات المالية المعقدة، لا ينبغي أن تُغني الراحة عن النصيحة السليمة.

إن طبيعة رابوبنك التعاونية تزيد من التوقعات بأن الكفاءة التكنولوجية لن تقتصر على خفض التكاليف الداخلية فحسب، بل سيتوقع الأعضاء والعملاء أيضًا خدمات محسّنة، وأسعارًا عادلة، ومعالجة مسؤولة للبيانات. فإذا أدت الأتمتة إلى زيادة أوقات الانتظار فقط بتقليل عدد الاتصالات الشخصية، فسيفقد هذا التحول قبول الجمهور. في المقابل، إذا تم تطبيق مزيج ناجح من المعالجة الرقمية السريعة والدعم البشري المتاح بسهولة، فبإمكان التكنولوجيا تعزيز ولاء العملاء.

ميزة تنافسية أم التزام مكلف؟

لا يضمن استثمار بهذا الحجم ميزة تنافسية، لأن البنوك الكبرى الأخرى تزيد أيضاً من إنفاقها على التكنولوجيا. علاوة على ذلك، أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر توحيداً ومتاحة للمنافسين من خلال نفس المزودين. لذا، لا ينشأ التميّز الدائم من مجرد الوصول إلى نموذج، بل يعتمد على بيانات خاصة، وعمليات محسّنة، وتنفيذ أسرع، وحوكمة موثوقة، والقدرة على تحويل الرؤى إلى عروض ملموسة للعملاء.

بفضل مكانتها الراسخة في قطاعي الخدمات المصرفية للأفراد والشركات في هولندا، وخبرتها الدولية في مجالي الزراعة والغذاء، تمتلك رابوبنك بيانات وعلاقات قيّمة متخصصة في هذه القطاعات. وهذا من شأنه أن يُفضي إلى تطبيقات يصعب على شركات التكنولوجيا العامة محاكاتها. ومن الأمثلة على ذلك: تقييمات أكثر دقة للمخاطر في الزراعة وسلاسل التوريد، وتوقعات سيولة محسّنة للشركات المتوسطة، وإنذارات مبكرة بالاضطرابات المرتبطة بالطقس والسلع. وتكمن القيمة الاستراتيجية في الجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي العامة والخبرة المتعمقة في القطاعات المختلفة.

مع ذلك، قد يُشكل الحجم عائقًا أيضًا. فكثرة الوحدات التجارية والدول واللوائح والأنظمة القديمة تزيد من جهد التنسيق. في المقابل، تستطيع الشركات الرقمية الأصغر حجمًا اختبار منتجاتها الجديدة بسرعة أكبر على منصة موحدة. لذا، يجب على رابوبنك تحويل نطاق وصولها إلى وفورات الحجم دون أن تعيقها التعقيدات الداخلية. ويُعدّ مركز الوكلاء وقواعد البيانات المشتركة شرطين ضروريين، لكنهما غير كافيين، لتحقيق ذلك.

يعتمد نجاح البرنامج في خلق ميزة تنافسية على ثلاثة أسئلة. أولاً: هل يستطيع البنك نشر تطبيقات ناجحة بوتيرة أسرع من نمو التكاليف والمخاطر؟ ثانياً: هل يُلغي البرنامج فعلياً الأنظمة القديمة وخطوات العمل، بدلاً من مجرد إضافة طبقات جديدة؟ ثالثاً: هل سيؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل وتجارب عملاء أفضل تُترجم إلى خسائر أقل، أو زيادة في الاحتفاظ بالعملاء، أو نمو في حجم الأعمال؟ إذا بقيت هذه الأسئلة دون إجابة، فسيكون البرنامج التزاماً مكلفاً بالتحديث دون عوائد تفوق المتوسط.

معيار موثوق به للسنوات الثلاث القادمة

يُعدّ تبسيط البنية التقنية أول مؤشر على النجاح. فعدد الأنظمة القديمة التي تم إيقاف تشغيلها، وتقليل عدد واجهات الربط، وتوحيد مجموعات البيانات، كلها مؤشرات تدل على ما إذا كان البنك يُقلل التكاليف طويلة الأجل. أما مجرد الترحيل دون إيقاف التشغيل، فلا يُحقق فائدة هيكلية تُذكر. ولا تقل أهمية عن ذلك مقاييس جودة البيانات، مثل معدل تكرار سجلات البيانات الخاطئة، وإمكانية تتبع مصادر البيانات، والوقت اللازم لتوفير معلومات مُدققة.

يتعلق المقياس الثاني بالأداء التشغيلي. ينبغي أن تكون أوقات المعالجة، ومعدلات الأتمتة، ومعدلات الأخطاء، وخسائر الاحتيال، وحجم المراجعات اليدوية متقاربة قبل وبعد تطبيق النظام. القيمة المتوسطة غير كافية، إذ يمكن للنظام تسريع الحالات الاعتيادية بينما يُفاقم الحالات المعقدة في الوقت نفسه. لذلك، يجب تقييم النتائج حسب فئة العملاء والمنتج وفئة المخاطر.

المقياس الثالث هو الأثر المالي الصافي. يجب مقارنة الوفورات والإيرادات الإضافية بإجمالي تكاليف التشغيل، والتي تشمل الاستهلاك، والخدمات الخارجية، ووظائف الرقابة، والتدريب. يجب ألا تظهر التكاليف المحولة ضمن الوفورات. فإذا خفضت وحدة أعمال عدد موظفيها بينما زادت نفقات تكنولوجيا المعلومات المركزية والامتثال بشكل ملحوظ، فقد لا تتحسن الشركة ككل.

المقياس الرابع هو المخاطر. يجب أن يكون عدد وشدة الأعطال التقنية، واختراقات البيانات، وانحرافات النماذج، وشكاوى العملاء، والاعتراضات التنظيمية واضحة. فالمشروع ذو الإنتاجية العالية ولكنه يشهد تزايدًا في معدل الأخطاء أو الشكاوى لا يُعد ناجحًا. وبالمثل، ينبغي اختبار خطط الخروج والطوارئ بانتظام عمليًا، بدلًا من الاكتفاء بتوثيقها.

المقياس الخامس هو القدرة على التكيف التنظيمي. ما مدى سرعة نقل البنك لتطبيق ناجح من قسم إلى آخر؟ ما المدة اللازمة للموافقة على نموذج جديد؟ كم عدد الفرق التي تستخدم مكونات مشتركة؟ ما النسبة المئوية للموظفين الذين يمكنهم استخدام الأدوات بثقة وفعالية؟ تشير هذه المقاييس إلى ما إذا كانت المشاريع الفردية ستؤدي إلى قدرة مستدامة.

المنظور الواضح وراء الرهان الذي تبلغ قيمته مليار دولار

قرار رابوبنك مفهوم اقتصاديًا، لكنه لا يُحقق قيمة مضافة تلقائيًا. كما أن عدم الاستثمار سيكون مكلفًا. فالأنظمة القديمة، والبيانات المجزأة، والعمليات البطيئة تزيد من المخاطر التشغيلية وتُعيق المنافسة من مزودي الخدمات الأكثر تطورًا رقميًا. في الوقت نفسه، من الخطورة بمكان تبرير البرنامج بمجرد الإشارة العامة إلى القدرة التحويلية للذكاء الاصطناعي. فالميزانيات الضخمة التي تبلغ مليارات الدولارات تتطلب أدلة دامغة أكثر من مجرد عروض توضيحية مقنعة.

تكمن قوة المشروع في نهجه الشامل. يدرك البنك تمامًا أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن تطويره إلا بوجود بنية تحتية قوية للبيانات وتقنية المعلومات. ويُعزز هذا النهج، الذي يجمع بين منصة مركزية للتطبيقات القائمة على الوكلاء، والتحديث المستمر للنظام الأساسي، والتطبيقات الراسخة في مجال كشف الاحتيال والجرائم المالية، من فكرة أنه ليس مجرد موضة عابرة. علاوة على ذلك، توفر القاعدة الرأسمالية المتينة الموارد المالية اللازمة.

يكمن أكبر نقاط الضعف في التفاصيل الاقتصادية التي لم تُحدد بعد. فالميزانية القصوى معروفة، لكن آلية توزيعها وأهداف العائد الملزمة غير معروفة. وبدون أهداف مرحلية شفافة، ثمة خطر من أن تُجمع الاستثمارات الأساسية الضرورية، ومشاريع الذكاء الاصطناعي التجريبية، وتحديثات تكنولوجيا المعلومات الروتينية في مبلغ إجمالي واحد. وعندها سيصعب تحديد أي جزء منها يُضيف قيمة حقيقية.

لذا، لا ينبغي لبنك رابوبنك أن يُعرّف نجاحه بمعيار واحد مُبهر. المهم هو تحقيق نتائج متوازنة تشمل خفض تكاليف الوحدة، وسرعة التكيف، وتحسين إدارة المخاطر، وزيادة قيمة العميل. قد يُساهم تقليص عدد الموظفين في تحقيق ذلك، لكن لا يجب أن يُصبح النموذج التجاري الوحيد. وبالمثل، لا ينبغي الخلط بين السيادة التكنولوجية والتطوير الداخلي غير الواقعي. فالاعتمادات القابلة للإدارة، والمساءلة الواضحة، والبدائل المُثبتة أهم من الاستقلالية الشكلية.

في نهاية المطاف، يُمثل البرنامج اختبارًا لقطاع المصارف الأوروبي بأكمله. فإذا نجح بنك رابوبنك في تحويل ميزانيته القوية إلى مؤسسة رقمية أكثر إنتاجية وبساطة وموثوقية، سيصبح هذا الاستثمار نموذجًا يُحتذى به. أما إذا فشل بسبب الأنظمة القديمة، أو الاعتماد على مورد واحد، أو قصور في التنفيذ، فسيُثبت أن الإنفاق الكبير على الذكاء الاصطناعي دون تحويل العمليات لا يُضيف سوى طبقة أخرى من التعقيد إلى التعقيدات القائمة. لذا، فإن السؤال المحوري ليس ما إذا كان مليارا يورو مبلغًا كبيرًا، بل ما إذا كان البنك، بعد ثلاث سنوات، سيُصبح أقل تعقيدًا بشكل ملحوظ مما كان عليه سابقًا. عندها فقط سيُترجم التحديث التكنولوجي إلى تقدم اقتصادي.

Xpert.Digital هي منصة صناعية B2B تعتمد على البيانات بقيادة Konrad Wolfenstein . تعمل الشركة كحل خارجي شبه داخلي للشركاء الصناعيين، حيث تسد الثغرات التشغيلية في التسويق والمحتوى والمبيعات - دون الحاجة إلى موارد إضافية من جانب العميل.

للمزيد من المعلومات، انقر هنا:

• الحل شبه الداخلي: كيف تسدّ Xpert.Digital الفجوات التشغيلية في التسويق والمبيعات بين الشركات – أعمال ذكية قائمة على المحتوى

☑️ لغة أعمالنا هي الإنجليزية أو الألمانية

☑️ جديد: مراسلات بلغتك الأم!

 

يسعدني أنا وفريقي أن نكون متاحين لكم بصفتنا مستشاركم الشخصي.

يمكنكم التواصل معي عبر ملء نموذج الاتصال هنا wolfenstein@xpert.digital:أو الاتصال بي مباشرةً على الرقم +49 7348 4088 965. عنوان بريدي الإلكتروني هو

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة / التسويق / العلاقات العامة / المعارض التجارية