سنغافورة، 6 فبراير 2026 /PRNewswire/ — أصدرت Dyna.Ai، المزود العالمي لحلول الذكاء الاصطناعي، اليوم تقريراً جديداً للرؤى التنفيذية، تم إعداده بالتعاون مع GXS Partners وSmartkarma، يدرس أسباب تعثّر معظم البنوك في تحويل استثمارات الذكاء الاصطناعي إلى إيرادات، وكيف تتمكن مجموعة صغيرة منها من تحقيق اختراق في هذا المجال. يسلّط التقرير الضوء على كيفية نجاح المؤسسات المالية في جنوب شرق آسيا وأمريكا اللاتينية والشرق الأوسط في توليد الإيرادات من خلال مجموعة محدودة من قدرات الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على الشروط التشغيلية اللازمة لتوسيع نطاق هذه القدرات على مستوى الإنتاج الفعلي.
ويخلُص البحث إلى أن البنوك التي تنجح في تشغيل حلول التخصيص القائمة على الذكاء الاصطناعي تحقق زيادة في الإيرادات تصل إلى 6% في قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمين (BFSI). ومع توقّع ارتفاع إلمالية والتأمين على الذكاء الاصطناعي بأكثر من 10 أضعاف، من 35 مليار دولار في عام 2023 إلى 368 مليار دولار بحلول عام 2032، لن يتحدد النجاح بمن يمتلك أكبر عدد من المشاريع التجريبية، بل بمن ينتقل بأسرع وتيرة إلى النشر على نطاق الإنتاج الفعلي، مع الالتزام بالمسؤولية عن تحقيق نتائج قابلة للقياس.
وعلى الرغم من تزايد استثمارات قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمين في الذكاء الاصطناعي، لا تزال معظم المؤسسات المالية عالقة في مرحلة المشاريع التجريبية. تؤكد الأبحاث الجديدة أنه بينما يشير %77 من المديرين التنفيذيين في الخدمات المالية إلى تحقيق عائد إيجابي على الاستثمار (ROI) خلال العام الأول، يظل التأثير الملموس على مستوى المؤسسة ككل أمراً صعب المنال في ظل غياب المساءلة الواضحة عن النتائج التشغيلية. وتعمل المؤسسات المالية الرائدة في الأسواق الناشئة اليوم على سد هذه الفجوة من خلال ربط الذكاء الاصطناعي بنتائج إيرادات محددة، وبناء المساءلة من لحظة النشر وحتى النتائج التشغيلية، وهيكلة الشراكات على أساس المساءلة المشتركة والتأثير القابل للقياس.
وقال توماس سكومال، رئيس مجلس الإدارة والمؤسس المشارك لشركة Dyna.Ai: “تعتقد معظم البنوك أنها تحرز تقدماً في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن الأبحاث تُظهر أن %10 فقط من المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI) تشهد عائداً كبيراً وقابلاً للقياس على الاستثمار”. وأضاف: “يوضح هذا التقرير أين يتم خلق الإيرادات، ولماذا لا تزال العديد من المؤسسات عالقة على الرغم من سنوات من المشاريع التجريبية، وهي فجوة أوسع بكثير مما يتوقعه معظم المديرين التنفيذيين”.
من جانبه، قال ويليام هان، المدير في GXS Partners: “أحد الأمور التي تكررت في مقابلاتنا مع المديرين التنفيذيين هو مدى صعوبة توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي داخلياً بالكامل”. وأضاف: “أخبرنا العديد من المديرين التنفيذيين أنهم قلّلوا من تقدير الجهد المطلوب بعد المرحلة التجريبية، وأصبحوا أكثر انفتاحاً على الشراكات التي يمكن فيها تقاسم التنفيذ والملكية”.
الأسواق المعتمدة على الهاتف المحمول أولاً وإدارة الثروات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في جنوب شرق آسيا
في جنوب شرق آسيا، يساهم السكان الشباب المعتمدون على الهاتف المحمول أولاً، إلى جانب الأطر التنظيمية الداعمة، في ترجمة استثمارات الذكاء الاصطناعي إلى تأثير ملموس في الإيرادات. حقق بنك DBS Singapore إيرادات قدرها 565 مليون دولار من 350 حالة استخدام للذكاء الاصطناعي في عام 2024، ويستهدف الوصول إلى 745 مليون دولار بحلول عام 2025. وفي جميع أنحاء المنطقة، تطبّق البنوك الذكاء الاصطناعي عبر الأنشطة المدِرّة للإيرادات من خلال قنوات العملاء الرقمية وعبر الهاتف المحمول، مدعومة بحجم فجوة تمويل الشركات المتناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة (MSME) في المنطقة، التي تبلغ 300 مليار دولار.
طموحات الذكاء الاصطناعي السيادي والمدفوعات عبر الحدود في الشرق الأوسط
تؤدي طموحات الذكاء الاصطناعي السيادي وزخم التكنولوجيا المالية إلى تسريع تبنّي الذكاء الاصطناعي عبر الخدمات المالية في الشرق الأوسط. وتقدّر PwC أن الذكاء الاصطناعي قد يضيف 320 مليار دولار إلى اقتصاد الشرق الأوسط بحلول عام 2030، مع وجود الخدمات المالية في صلب هذا النمو. ويبدأ تأثير مبكر في الظهور في إدارة الثروات والمدفوعات عبر الحدود، حيث تنشر المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق إدارة العلاقات، وتعزيز الامتثال، وتمكين المعاملات الإقليمية بشكل أسرع وأكثر موثوقية.
البيانات البديلة ومنع الاحتيال يفتحان الباب للشمول المالي في أمريكا اللاتينية
في أمريكا اللاتينية، لا يزال الحجم والمخاطر يشكّلان القيد الأكبر مع استمرار ارتفاع معدلات الاستبعاد المالي ومخاطر الاحتيال. ومع بقاء أكثر من 200 مليون بالغ خارج نطاق الخدمات المالية الرسمية في أمريكا اللاتينية، يُطبَّق الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في اتخاذ القرارات الائتمانية ومنع الاحتيال، لتوسيع الوصول إلى الإقراض مع الحفاظ على انضباط المخاطر. تُظهر مؤسسات مثل BBVA Mexico كيف يمكن لاتخاذ القرارات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يدعم شمولاً أوسع دون المساس بضوابط المخاطر.
مؤسسات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين في الأسواق الناشئة تحقق بالفعل إيرادات من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
عبر المناطق الثلاث، تعاني معظم تطبيقات قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمين من تحديات تنظيمية وتشغيلية، مثل تجزئة البيانات، وحالة عدم اليقين المتعلقة بالحوكمة، وصعوبات تبنّي الحلول. إن المؤسسات المالية التي تربط الذكاء الاصطناعي بنتائج الإيرادات وتدمج الحوكمة منذ اليوم الأول تنتقل من مرحلة التجريب إلى تحقيق تأثير على مستوى الإنتاج. تتشارك مؤسسات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين الآن في نموذج «النتائج كخدمة» (Results-as-a-Service)، حيث يتم الدفع لمزودي الخدمة مقابل النتائج، وليس الأدوات. بصفتها مزوداً عالمياً، تعمل Dyna.Ai بمسؤولية تنفيذ شاملة، بدءاً من نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة في المجالات المختلفة، مروراً بوكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ووصولاً إلى النتائج التشغيلية.
وقال توماس سكومال: “المشكلة ليست في التجارب، بل في المساءلة”. وأضاف: “تعني «النتائج كخدمة» ربط عمليات نشر الذكاء الاصطناعي بنتائج أعمال قابلة للقياس، وليس بتبنّي الأدوات. هذا التحوّل يغيّر طريقة تفكير المؤسسات حول التنفيذ عند الانتقال من المشاريع التجريبية إلى الإنتاج”.
التقرير الكامل، «من المشاريع التجريبية إلى الإنتاج: كيف تحوّل البنوك الذكاء الاصطناعي إلى إيرادات»، متاح للتنزيل هنا.
نبذة عن Dyna.Ai
تعد Dyna.Ai شركة رائدة في مجال «الذكاء الاصطناعي كخدمة» (AI-as-a-Service)، يقع مقرها الرئيسي في سنغافورة، وتقدّم حلول ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسات تحوّل الذكاء الاصطناعي المتقدّم إلى نتائج أعمال قابلة للقياس. توفّر الشركة منتجات وخدمات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزّز تجربة العملاء (CX)، وتحسّن تجربة الموظفين (EX)، وتُحسِّن العمليات التجارية الأساسية، من خلال حلول مُصمَّمة للنشر العملي في المؤسسات. ومن خلال تواجد عالمي عبر آسيا والشرق الأوسط والأميركتين، تدعم Dyna.Ai المؤسسات المالية ومراكز الاتصال والمؤسسات في مختلف القطاعات حول العالم. للمزيد من المعلومات، تفضّل بزيارة: www.dyna.ai
للتواصل: ،Trixy Qi En Aw trixy.aw@dyna.ai
View original content: