الذكاء الاصطناعي

مؤسسات مالية أوروبية تتبنى نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة

تشهد فعاليات مؤتمر GTC في برلين توجه البنوك وشركات المدفوعات ومزودي البيانات المالية نحو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي واسعة النطاق تعتمد على الحوسبة المعجزة ونماذج الأوزان المفتوحة.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 22 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 22 أكتوبر 2026 · 5 دقائق قراءة

مؤسسات مالية أوروبية تتبنى نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة — الصورة: NVIDIA Blog

طفرة تقنية في قطاع الخدمات المالية الأوروبية

شهدت فعاليات مؤتمر GTC برلين استعراض العديد من البنوك وشركات المدفوعات ومزودي البيانات المالية لأنظمتهم الجديدة القائمة على الإنتاج واسع النطاق، والتي تستند إلى تقنيات NVIDIA المعجزة وتعمل باستخدام نماذج الأوزان المفتوحة ضمن بنيتها التحتية الخاصة. ويمكن الرجوع إلى NVIDIA Blog للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

تتيح هذه النماذج المفتوحة للمؤسسات المالية الأوروبية إمكانية تطوير استخبارات وقدرات خاصة تعتمد بالكامل على بياناتها المملوكة وبكل تحكم في التكاليف، مستفيدة من منصة الحوسبة المعجزة التي تقدمها الشركة. ويمكن الرجوع إلى PRAGMA للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

تهدف هذه التحولات الكبرى إلى دمج أحدثابتكارات الذكاء الاصطناعي في صميم العمليات المصرفية اليومية، مما يسهم في رفع كفاءة اتخاذ القرار وتقليل المخاطر عبر مختلف الأقسام التشغيلية في المؤسسات المشاركة.

وتسعى الشركات من خلال تبني هذه النهج إلى تقليص الفجوة التقنية بين الأبحاث الأكاديمية والتطبيقات الفعلية في الأنظمة المصرفية الحية، مع الحفاظ على أعلى معايير الأمان والسيادة على البيانات.

إعادة هيكلة بنية Revolut والخدمات المصرفية الرقمية

تعمل شركة Revolut على إعادة بناء بنيتها التكنولوجية بالكامل بالاعتماد على نموذج أساس واحد يسمى PRAGMA، والذي يستفيد من قوة الحوسبة المعجزة لتعزيز قدراته التشغيلية على نطاق واسع.

تعتمد الشركة على حزم أدوات متقدمة مثل NVIDIA cuDF وبرمجيات Dynamo-Triton عبر وحدات معالجة الرسوميات الحديثة لتشغيل ونشر هذا النموذج لخدمة قاعدة عملاء ابتدائية ضخمة.

أوضح مسؤولو الشركة أن معالجة مليارات المعاملات كانت فرصة قائمة دائماً، إلا أن التحدي المتمثل في قدرة نماذج الأساس على العمل بهذا الحجم الهجيني وعبر مختلف النطاقات قد وجد إجابته الحاسمة في هذا التعاون التقني.

وفي السياق ذاته، طورت مجموعة لloyds Banking Group نموذج أساس للمعاملات المالية يحمل اسم ATUM، والذي يعمل على تحويل مليارات العمليات المصرفية إلى ذكاء اصطناعي قابل لإعادة الاستخدام لرفع الكفاءة التشغيلية.

تعتمد هذه النظم على معالجات رسومية فائقة القدرة لضمان أداء مستقر وسريع، مما يعكس تحولاً جذرياً في كيفية إدارة العمليات المصرفية الكبرى والتعامل مع التدفقات الهائلة من البيانات المالية اليومية.

تطوير المساعدين الذكيين ومنصات السيادة السحابية

قامت بنك Starling بتطوير طبقة الذكاء الاصطناعي الخاصة به المسماة Starling Intelligence كأول بنك يقوم بتدريب نموذج وكيل على البنية التحتية للسحابة السيادية في المملكة المتحدة باستخدام بيانات المعاملات الخاصة به.

من جانبها، أطلقت مؤسسة SBS منصة ذكاء سيادي مصرفية تتيح للبنوك تشغيل نماذج توليدية ووكيلة من دون خروج بياناتها المصرفية خارج حدود مؤسساتها وتحت سيطرتها الكاملة.

أما البنك الرقمي bunq، فقد دمج مساعده الذكي Finn ليعمل بالكامل على نماذج الأوزان المفتوحة المدعومة بالحوسبة المعجزة، مما يحقق جودة تضاهي أبرز النماذج المغلقة ولكن بتكلفة تشغيلية أقل بكثير.

تسهم هذه الحلول السحابية المتقدمة في تمكين المصارف الأوروبية من الالتزام باللوائح التنظيمية الصارمة المتعلقة بخصوصية البيانات وامنها، مع الاستفادة القصوى من قدرات التعلم العميق.

كما تتيح هذه المنصات للمؤسسات مرونة أكبر في تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات التشغيلية الفريدة لكل بنك أو مزود خدمة مالية على حدة.

تسريع خطوط أنابيب البيانات وتحسين كشف الاحتيال

تستعين شركات عالمية مثل Stripe بمحركات GPU لتسريع خطوط نقل البيانات ومعالجتها لمنصة كشف الاحتيال الخاصة بها، مما يتيح تحسين تدريب نماذج التعلم الآلي بصورة مستمرة.

تستفيد المؤسسات الكبرى أيضاً من أداء محركات Polars المعتمدة على معالجات الرسوميات لتحليل حجوم ضخمة من البيانات التاريخية بسرعة غير مسبوقة تساعد المستثمرين في رصد اتجاهات الأسواق.

من جهتها، تعتمد HSBC على محركات البيانات المعجزة لتقديم رؤى فورية للعملاء ودعم عمليات اتخاذ القرار السريع مع تقليل مخاطر الاحتيال المالي بفاعلية عالية.

تساهم هذه الابتكارات في ضغط الوقت اللازم لتحويل البيانات الخام إلى قرارات استراتيجية حاسمة، خصوصاً في مجالات إدارة المخاطر وتأمين العمليات المصرفية الرقمية واسعة النطاق.

وتواصل الشركات المصرفية الاستثمار في هذه البنى التحتية المتطورة لضمان مواكبة النمو الهائل في حجم المعاملات الإلكترونية والحد من الثغرات الأمنية المحتملة.

ابتكارات متقدمة في معالجة اللغات والنماذج المتخصصة

تعمل مجموعة NatWest على بناء تقنيات حديثة مصممة خصيصاً للتعرف على مختلف اللهجات واللكنات البريطانية والمصطلحات المالية المعقدة، مطورة باستخدام نماذج الصوت المتقدمة Nemotron.

في حين تطور شركة Modulr نماذج متخصصة لأقسام معينة ضمن عمليات المدفوعات استناداً إلى نموذج Nemotron-3-Ultra-550B المفتوح، بينما يُعد بنك Santander من أوائل المتبنين لعائلة نماذج Kumo الجديدة.

تؤكد هذه التحركات المتسارعة رغبة المؤسسات المالية في امتلاك أدوات ذكاء اصطناعي مصممة خصيصاً لتناسب مهام العمل الأساسية والبيانات المهيكلة الخاصة بقطاع المال والأعمال.

وتسهم هذه النماذج المخصصة في تحسين دقة التحليلات المالية وتقديم خدمات رقمية أكثر تخصيصاً تلبي متطلبات العملاء المتزايدة في جميع أنحاء القارة الأوروبية وخارجها.

إن هذا التطور المستمر يفتح آفاقاً جديدة أمام قطاع التكنولوجيا المالية للاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي المفتوح والموثوق.