نظرة عامة على البرنامج
العمق التقني: ممارس · أسلوب التطبيق: دراسة حالة
مقدمة
تعتمد البنوك والمؤسسات المالية اليوم على تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي في قرارات الائتمان وكشف الاحتيال ومراقبة المعاملات وخدمة العملاء، لكن كثيرا منها ينشر النماذج بوتيرة تسبق قدرة ممارسات المخاطر والبيانات والتحقق على المواكبة. والنتيجة قرارات غامضة وإنذارات كاذبة متزايدة ومخاطر نماذج لا تظهر إلا بعد تضرر العملاء. تزود هذه الدورة من كور كونسبت المديرين بالمعايير المصرفية ومعايير الذكاء الاصطناعي المعتمدة لاختيار حالات الاستخدام ورعايتها والإشراف عليها. ويعمل المشاركون على حالات من مؤسسات متعددة، ويخرجون بحزمة تقييم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لمؤسساتهم.
أهداف الدورة
- تقييم مواضع القيمة التي يضيفها تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي عبر سلسلة القيمة المصرفية، وترتيب حالات الاستخدام حسب القيمة والجدوى والمخاطر
- تفسير أنواع النماذج الأساسية ومقاييس أدائها في التصنيف الائتماني وكشف الاحتيال ومراقبة المعاملات
- توظيف الذكاء الاصطناعي في عمليات الائتمان والجرائم المالية وفتح الحسابات وخدمة العملاء مع إبقاء القرارات قابلة للتفسير للعملاء والمراجعين
- تقييم مخاطر النماذج والتحيز والانجراف والاعتماد على الأطراف الثالثة، ووضع ضوابط تتناسب مع فئة كل نموذج
- تحديد أسس البيانات التي تحتاجها حالة الاستخدام وفق مبادئ تجميع بيانات المخاطر
- إعداد حزمة تقييم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي بصيغة تصلح للعرض على لجنة مخاطر النماذج أو اللجنة التوجيهية
الفئة المستهدفة
- مديرو مخاطر الائتمان والإقراض المسؤولون عن قرارات الاكتتاب والمحافظ
- مديرو مكافحة الاحتيال والجرائم المالية المشرفون على مراقبة المعاملات والتحقيق في التنبيهات
- مديرو مخاطر النماذج والتحقق منها وتحليلات المخاطر المسؤولون عن حوكمة النماذج
- مديرو الخدمات المصرفية الرقمية وتجربة العملاء الذين ينشرون روبوتات المحادثة والعروض المخصصة
- مديرو العمليات والتحول الذين يؤتمتون فتح الحسابات والمدفوعات وعمليات المكاتب الخلفية
- مديرو البيانات والتحليلات الذين يوفرون البيانات التي تقوم عليها النماذج المصرفية ويحوكمونها
محاور الدورة
اليوم الأول: بيئة الذكاء الاصطناعي في البنوك والخدمات المالية
- اتجاهات تبني الذكاء الاصطناعي ومواطن الضعف وفق تحليل مجلس الاستقرار المالي FSB
- حالات استخدام تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي والوكيل عبر سلسلة القيمة المصرفية
- مصادر البيانات المصرفية: النظام المصرفي الأساسي والبطاقات ورسائل الدفع وفق ISO 20022 والبيانات البديلة
- التقييم الذاتي لنضج الذكاء الاصطناعي في البنك أو المؤسسة المالية
- خريطة حرارية لمحفظة حالات الاستخدام حسب القيمة والجدوى والمخاطر
اليوم الثاني: النماذج والمقاييس ومعايير الحوكمة
- بناء بطاقات التصنيف الائتماني: وزن الدليل WoE وقيمة المعلومات IV والانحدار اللوجستي
- نماذج Gradient Boosting وكشف الشذوذ لمكافحة الاحتيال ومراقبة المعاملات
- مقاييس أداء النماذج: معامل Gini وإحصاء KS والدقة والاستدعاء ومصفوفة الالتباس
- مبادئ BCBS 239 لتجميع بيانات المخاطر أساسا لبيانات الذكاء الاصطناعي
- نظام إدارة الذكاء الاصطناعي وفق ISO/IEC 42001 ووظائف إطار NIST AI RMF في السياق المصرفي
اليوم الثالث: تطبيق الذكاء الاصطناعي على العمليات المصرفية الأساسية
- تعلم الآلة في الاكتتاب الائتماني ومؤشرات الزيادة الجوهرية في مخاطر الائتمان وفق IFRS 9
- فرز تنبيهات مكافحة غسل الأموال بتعلم الآلة ومؤشرات المخاطر الصادرة عن FATF
- المساعدات التوليدية لمديري العلاقات ومراكز الاتصال ومعالجة الشكاوى
- المعالجة الذكية للمستندات في إجراءات اعرف عميلك KYC ومستندات تمويل التجارة
- نماذج التنبؤ بفقدان العملاء والعرض الأنسب التالي في الخدمات المصرفية للأفراد
اليوم الرابع: مخاطر النماذج والعدالة والمرونة
- دورة إدارة مخاطر النماذج: الحصر والتصنيف والتحقق المستقل والمراقبة
- قابلية التفسير ورموز أسباب رفض الطلبات باستخدام قيم SHAP
- اختبار العدالة ومعالجة التحيز وفق المواصفة ISO/IEC TS 12791
- مراقبة انجراف النماذج بمؤشر استقرار المجتمع PSI واختبار النموذج البطل والمنافس
- مخاطر الأطراف الثالثة والنماذج الأساسية وفق مبادئ لجنة بازل لإدارة مخاطر الأطراف الثالثة
اليوم الخامس: دراسات الحالة وحزمة تقييم حالات الاستخدام
- دراسة حالة إقراض الأفراد: الاختيار بين بطاقة التصنيف ونموذج تعلم الآلة
- دراسة حالة احتيال مدفوعات البطاقات: خفض الإنذارات الكاذبة وأثرها على العملاء
- صياغة ميثاق حالة استخدام الذكاء الاصطناعي لمؤسسة المشارك
- استكمال تصنيف مخاطر النموذج وخطة الضوابط
- العرض أمام اللجنة التوجيهية ومراجعة الزملاء
المهارات المكتسبة
- ترتيب أولويات حالات استخدام الذكاء الاصطناعي
- تفسير نماذج التصنيف الائتماني
- الإشراف على تحليلات الاحتيال
- حوكمة مخاطر النماذج
- تقييم قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي
- اختبار العدالة الخوارزمية
- إدارة بيانات المخاطر
- تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي لدى الأطراف الثالثة
لماذا تحضر هذه الدورة
- تعود إلى عملك بحزمة تقييم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لمبادرة فعلية، وقد اختبرت أمام الزملاء
- تناقش علماء البيانات والموردين في أداء النماذج وقابلية تفسيرها وانجرافها بالمقاييس نفسها التي يستخدمونها
- تتعرف على الحالات التي يتعذر فيها تفسير قرار النموذج للعميل أو المراجع، وتعرف كيف تتصرف
- تقارن ممارساتك مع مديرين من بنوك وشركات تأمين وشركات تمويل في دول أخرى
الخاتمة
لا يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة للعمل المصرفي إلا حين تختار النماذج للمشكلات الصحيحة، وتبنى على بيانات سليمة، وتحوكم بحيث يمكن تفسير قراراتها والدفاع عنها. تنتقل هذه الدورة من خريطة حالات الاستخدام، مرورا بالنماذج والمقاييس التي تقوم عليها تحليلات الائتمان والاحتيال والجرائم المالية، وصولا إلى مسائل مخاطر النماذج والعدالة والأطراف الثالثة التي تفشل بسببها المشاريع. ويحول اليوم الأخير ذلك إلى حزمة تقييم حالات استخدام يعود بها المشارك إلى لجنته.