الذكاء الاصطناعي في البنوك - كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في البنوك

أصبحت تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) معطلاً بالغ الأهمية في كل صناعة تقريبًا ، ولم تعد الأعمال المصرفية استثناءً. أدى إدخال الذكاء الاصطناعي في التطبيقات والخدمات المصرفية إلى جعل القطاع أكثر تركيزًا على العملاء وأكثر صلة بالتكنولوجيا.

يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد البنوك على تقليل التكاليف من خلال زيادة الإنتاجية واتخاذ القرارات بناءً على معلومات لا يسبر غورها للعامل البشري. أيضًا ، الخوارزميات الذكية قادرة على اكتشاف الحالات الشاذة والمعلومات الاحتيالية في غضون ثوانٍ.

يشير تقرير صادر عن Business Insider إلى أن ما يقرب من 80٪ من البنوك تدرك الفوائد المحتملة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لقطاعها. يشير تقرير آخر إلى أنه بحلول عام 2023 ، من المتوقع أن توفر البنوك 447 مليار دولار باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تشير هذه الأرقام إلى أن القطاع المصرفي والمالي يتجه بسرعة نحو الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة والخدمة والإنتاجية والعائد على الاستثمار وخفض التكاليف.

في هذه المقالة ، سوف نكتشف التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي والمصرفي وكيف تعيد هذه التكنولوجيا تعريف تجربة العملاء بمزاياها الاستثنائية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البنوك والتمويل

أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من العالم الذي نعيش فيه ، وبدأت البنوك في دمج هذه التقنيات في منتجاتها وخدماتها على نطاق واسع لتبقى ذات صلة.

فيما يلي بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الرئيسية في الصناعة المصرفية والتي يمكنك من خلالها جني الفوائد العديدة للتكنولوجيا. لذا ، دعنا نتعمق!

الأمن السيبراني وكشف الاحتيال

كل يوم ، تحدث كميات ضخمة من المعاملات الرقمية حيث يقوم المستخدمون بدفع الفواتير وسحب الأموال وإيداع الشيكات والقيام بالكثير من خلال التطبيقات أو الحسابات عبر الإنترنت. وبالتالي ، هناك حاجة متزايدة للقطاع المصرفي لتكثيف جهود الأمن السيبراني واكتشاف الاحتيال.

هذا عندما يأتي الذكاء الاصطناعي في العمل المصرفي . يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك على تحسين أمان التمويل عبر الإنترنت ، وتتبع الثغرات في أنظمتها ، وتقليل المخاطر. يمكن للذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي التعرف بسهولة على الأنشطة الاحتيالية وتنبيه العملاء وكذلك البنوك.

على سبيل المثال ، قام Danske Bank ، أكبر بنك في الدنمارك ، بتطبيق خوارزمية للكشف عن الاحتيال لاستبدال نظامه القديم للكشف عن الاحتيال القائم على القواعد. زادت أداة التعلم العميق هذه من قدرة البنك على اكتشاف الاحتيال بنسبة 50٪ وخفض الإيجابيات الكاذبة بنسبة 60٪. قام النظام أيضًا بأتمتة الكثير من القرارات الحاسمة أثناء توجيه بعض الحالات إلى محللين بشريين لمزيد من الفحص.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة البنوك في إدارة التهديدات السيبرانية. في عام 2019 ، استحوذ القطاع المالي على 29٪ من جميع الهجمات الإلكترونية ، مما يجعله الصناعة الأكثر استهدافًا. من خلال إمكانات المراقبة المستمرة للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية ، يمكن للبنوك الاستجابة للهجمات الإلكترونية المحتملة قبل أن تؤثر على الموظفين أو العملاء أو الأنظمة الداخلية.

روبوتات المحادثة

لا شك أن روبوتات المحادثة هي واحدة من أفضل الأمثلة على التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في البنوك . بمجرد نشرهم ، يمكنهم العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، على عكس البشر الذين لديهم ساعات عمل ثابتة.

بالإضافة إلى ذلك ، يستمرون في التعرف على نمط الاستخدام لعميل معين. يساعدهم على فهم متطلبات المستخدم بطريقة فعالة.

من خلال دمج روبوتات المحادثة في التطبيقات المصرفية ، يمكن للبنوك التأكد من أنها متاحة لعملائها على مدار الساعة. علاوة على ذلك ، من خلال فهم سلوك العميل ، يمكن لبرامج الدردشة الآلية تقديم دعم شخصي للعملاء والتوصية بالخدمات والمنتجات المالية المناسبة وفقًا لذلك.

يعد Erica أحد أفضل الأمثلة على روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في التطبيقات المصرفية ، وهو مساعد افتراضي من بنك أمريكا. يمكن أن يتعامل روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذا مع مهام مثل تخفيض ديون بطاقات الائتمان وتحديثات أمان البطاقة. قامت Erica بإدارة أكثر من 50 مليون طلب عملاء في عام 2019.

اقرأ أيضًا : ما هي تكلفة تطوير روبوت محادثة؟

قرارات القرض والائتمان

بدأت البنوك في دمج الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات قروض وائتمان أكثر استنارة وأمانًا وربحًا. في الوقت الحالي ، لا تزال العديد من البنوك مقيدة للغاية باستخدام التاريخ الائتماني ، ودرجات الائتمان ، ومراجع العملاء لتحديد الجدارة الائتمانية للفرد أو الشركة.

ومع ذلك ، لا يمكن للمرء أن ينكر أن أنظمة الإبلاغ عن الائتمان هذه غالبًا ما تكون مليئة بالأخطاء ، وتفتقد إلى سجل المعاملات في العالم الحقيقي ، وتصنيف الدائنين بشكل خاطئ.

يمكن لنظام القروض والائتمان القائم على الذكاء الاصطناعي أن ينظر في سلوك وأنماط العملاء ذوي التاريخ الائتماني المحدود لتحديد أهليتهم الائتمانية. كما يرسل النظام تحذيرات للبنوك بشأن سلوكيات معينة قد تزيد من فرص التخلف عن السداد.

تتبع اتجاهات السوق

يساعد الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية البنوك على معالجة كميات كبيرة من البيانات والتنبؤ بأحدث اتجاهات السوق والعملات والأسهم. تساعد تقنيات التعلم الآلي المتقدمة في تقييم معنويات السوق واقتراح خيارات الاستثمار.

يقترح الذكاء الاصطناعي للأعمال المصرفية أيضًا أفضل وقت للاستثمار في الأسهم ويحذر عند وجود مخاطر محتملة. نظرًا لقدرتها العالية على معالجة البيانات ، تساعد هذه التكنولوجيا الناشئة أيضًا في تسريع عملية اتخاذ القرار وتجعل التداول مناسبًا لكل من البنوك وعملائها.

تجميع البيانات وتحليلها

تسجل المؤسسات المصرفية والمالية ملايين المعاملات كل يوم. نظرًا لأن حجم المعلومات المتولدة ضخم ، فإن جمعها وتسجيلها يتحول إلى مهمة شاقة للموظفين. يصبح من المستحيل هيكلة وتسجيل مثل هذا الكم الهائل من البيانات دون أي خطأ.

في مثل هذه السيناريوهات ، يمكن للحلول المبتكرة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد في جمع البيانات وتحليلها بكفاءة . وهذا بدوره يحسن تجربة المستخدم الإجمالية. يمكن أيضًا استخدام المعلومات للكشف عن الاحتيال أو اتخاذ القرارات الائتمانية.

تجربة الزبون

يبحث العملاء باستمرار عن تجربة وراحة أفضل. على سبيل المثال ، حققت أجهزة الصراف الآلي نجاحًا لأن العملاء يمكنهم الاستفادة من الخدمات الأساسية لإيداع وسحب الأموال حتى عند إغلاق البنوك.

هذا المستوى من الراحة ألهم المزيد من الابتكار. يمكن للعملاء الآن فتح حسابات مصرفية وهم مرتاحون في منازلهم باستخدام هواتفهم الذكية.

سيؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية والمالية إلى تعزيز تجربة المستهلك وزيادة مستوى الراحة للمستخدمين. تقلل تقنية الذكاء الاصطناعي من الوقت المستغرق في تسجيل معلومات اعرف عميلك (KYC) والقضاء على الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن طرح المنتجات الجديدة والعروض المالية في الوقت المحدد.

يتم أتمتة الأهلية لحالات مثل التقدم للحصول على قرض شخصي أو ائتمان باستخدام الذكاء الاصطناعي ، مما يعني أنه يمكن للعملاء التخلص من متاعب متابعة العملية بأكملها يدويًا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للبرامج القائمة على الذكاء الاصطناعي تقليل أوقات الموافقة على التسهيلات مثل صرف القروض.

تساعد الخدمات المصرفية للذكاء الاصطناعي أيضًا في الحصول على معلومات العميل بدقة لإنشاء الحسابات دون أي خطأ ، مما يضمن تجربة سلسة للعملاء.

[اقرأ أيضًا: 5 طرق تستخدم بها صناعة التكنولوجيا المالية الذكاء الاصطناعي لجذب جيل الألفية ]

إدارة المخاطر

العوامل الخارجية العالمية مثل تقلبات العملة ، والكوارث الطبيعية ، أو الاضطرابات السياسية لها تأثيرات خطيرة على الصناعات المصرفية والمالية. خلال مثل هذه الأوقات المضطربة ، من الضروري اتخاذ قرارات العمل بحذر شديد. يمكن أن تعطي التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي صورة واضحة بشكل معقول لما سيأتي وتساعدك على البقاء على استعداد واتخاذ القرارات في الوقت المناسب.

يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في العثور على تطبيقات محفوفة بالمخاطر من خلال تقييم احتمالية فشل العميل في سداد القرض. يتنبأ بهذا السلوك المستقبلي من خلال تحليل الأنماط السلوكية السابقة وبيانات الهاتف الذكي.

التدقيق المطلوب

البنوك هي أحد القطاعات عالية التنظيم في الاقتصاد في جميع أنحاء العالم. تستخدم الحكومات سلطتها التنظيمية للتأكد من أن عملاء البنوك لا يستخدمون البنوك لارتكاب جرائم مالية وأن البنوك لديها ملفات تعريف مخاطر مقبولة لتجنب حالات التخلف عن السداد على نطاق واسع.

في معظم الحالات ، تحتفظ البنوك بفريق امتثال داخلي للتعامل مع هذه المشكلات ، لكن هذه العمليات تستغرق وقتًا أطول بكثير وتتطلب استثمارات ضخمة عند إجرائها يدويًا. تخضع لوائح الامتثال أيضًا لتغييرات متكررة ، وتحتاج البنوك إلى تحديث عملياتها وسير العمل باتباع هذه اللوائح باستمرار.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية لقراءة متطلبات الامتثال الجديدة للمؤسسات المالية وتحسين عملية صنع القرار لديها. على الرغم من أن الخدمات المصرفية للذكاء الاصطناعي لا يمكن أن تحل محل محلل الامتثال ، إلا أنها يمكن أن تجعل عملياتها أسرع وفعالة.

التحليلات التنبؤية

تشمل إحدى حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي تطبيقات اللغة الدلالية والدلالية للأغراض العامة والتحليلات التنبؤية المطبقة على نطاق واسع . يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط وارتباطات محددة في البيانات ، والتي لم تتمكن التكنولوجيا التقليدية من اكتشافها من قبل.

يمكن أن تشير هذه الأنماط إلى فرص مبيعات غير مستغلة أو فرص بيع متقاطع أو حتى مقاييس حول البيانات التشغيلية ، مما يؤدي إلى تأثير مباشر على الإيرادات.

أتمتة العمليات

تعمل خوارزميات أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) على زيادة الكفاءة التشغيلية والدقة وتقليل التكاليف عن طريق أتمتة المهام المتكررة التي تستغرق وقتًا طويلاً. يسمح هذا أيضًا للمستخدمين بالتركيز على العمليات الأكثر تعقيدًا التي تتطلب مشاركة بشرية.

اعتبارًا من اليوم ، نجحت المؤسسات المصرفية في الاستفادة من تقنية RPA لتعزيز سرعة المعاملات وزيادة الكفاءة. على سبيل المثال ، تقوم تقنية CoiN الخاصة بـ JPMorgan Chase بمراجعة المستندات واستخلاص البيانات منها بشكل أسرع بكثير مما يستطيع البشر القيام به.

كيف تصبح بنك AI الأول؟

الآن وقد رأينا كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية ، في هذا القسم ، سننظر في الخطوات التي يمكن للبنوك اتخاذها لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وتطوير عملياتها مع إيلاء الاهتمام الواجب للعوامل الحاسمة الأربعة - الأشخاص والحوكمة والعملية والتكنولوجيا.

الخطوة الأولى: تطوير استراتيجية الذكاء الاصطناعي

تبدأ عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي بتطوير استراتيجية ذكاء اصطناعي على مستوى المؤسسة ، مع مراعاة أهداف وقيم المنظمة.

من الأهمية بمكان إجراء أبحاث السوق الداخلية للعثور على الفجوات بين الأشخاص والعمليات التي يمكن أن تملأها تقنية الذكاء الاصطناعي. تأكد من أن استراتيجية الذكاء الاصطناعي تتوافق مع معايير ولوائح الصناعة. يمكن للبنوك أيضًا تقييم معايير الصناعة الدولية الحالية.

تتمثل الخطوة الأخيرة في صياغة استراتيجية الذكاء الاصطناعي في تحسين الممارسات والسياسات الداخلية المتعلقة بالموهبة والبيانات والبنية التحتية والخوارزميات لتوفير توجيهات وإرشادات واضحة لاعتماد الذكاء الاصطناعي عبر الوحدات الوظيفية المختلفة للبنك.

الخطوة 2: خطط لعملية استخدام تعتمد على حالة

تتضمن الخطوة التالية تحديد فرص الذكاء الاصطناعي الأعلى قيمة ، بما يتماشى مع عمليات البنك واستراتيجياته.

يجب على البنوك أيضًا تقييم المدى الذي تحتاج إليه لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي المصرفية ضمن عملياتها التشغيلية الحالية أو المعدلة.

بعد تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المحتملة في البنوك ، يجب على فرق التكنولوجيا إجراء فحوصات لاختبار الجدوى. يجب عليهم النظر في جميع الجوانب وتحديد الثغرات من أجل التنفيذ. بناءً على تقييمهم ، يجب عليهم اختيار الحالات الأكثر جدوى.

الخطوة الأخيرة في مرحلة التخطيط هي تحديد مواهب الذكاء الاصطناعي. تتطلب البنوك عددًا من الخبراء أو مبرمجي الخوارزميات أو علماء البيانات لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذها. إذا كانوا يفتقرون إلى الخبراء الداخليين ، فيمكنهم الاستعانة بمصادر خارجية أو التعاون مع مزود التكنولوجيا.

الخطوة 3: التطوير والنشر

بعد التخطيط ، فإن الخطوة التالية للبنوك هي التنفيذ. قبل تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي كاملة ، يحتاجون أولاً إلى بناء نماذج أولية لفهم أوجه القصور في التكنولوجيا. لاختبار النماذج الأولية ، تحتاج البنوك إلى تجميع البيانات ذات الصلة وإدخالها في الخوارزمية. يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتدريب هذه البيانات والبناء عليها ؛ لذلك ، يجب أن تكون البيانات دقيقة.

بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي وجاهزيته ، يجب على البنوك اختباره لتفسير النتائج. ستساعد تجربة مثل هذه فريق التطوير على فهم كيفية أداء النموذج في العالم الحقيقي.

الخطوة الأخيرة هي نشر النموذج المدرب. بمجرد نشرها ، تبدأ بيانات الإنتاج في التدفق. ومع بدء وصول المزيد والمزيد من البيانات ، يمكن للبنوك تحسين النموذج وتحديثه بانتظام.

الخطوة 4: التشغيل والمراقبة

يتطلب تنفيذ الحلول المصرفية للذكاء الاصطناعي مراقبة ومعايرة مستمرة. تحتاج البنوك إلى تصميم دورة مراجعة لرصد وتقييم أداء نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل شامل. وهذا بدوره سيساعد البنوك في إدارة تهديدات الأمن السيبراني والتنفيذ القوي للعمليات.

سيؤثر التدفق المستمر للبيانات الجديدة على نموذج الذكاء الاصطناعي في مرحلة التشغيل. لذلك ، يجب على البنوك اتخاذ التدابير المناسبة لضمان جودة وعدالة البيانات المدخلة.

أمثلة من العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي في البنوك

بدأ عدد قليل من البنوك الكبرى بالفعل في الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الخدمة ، واكتشاف تهديدات الاحتيال والأمن السيبراني ، وتعزيز تجربة العملاء.

فيما يلي بعض الأمثلة الواقعية للمؤسسات المصرفية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى استفادة منها.

JPMorgan Chase: طور الباحثون في JPMorgan Chase نظام إنذار مبكر باستخدام الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم العميق لاكتشاف البرامج الضارة وأحصنة طروادة وحملات التصيد. يقول الباحثون إن الأمر يستغرق حوالي 101 يومًا حتى يتمكن حصان طروادة من اختراق شبكات الشركة. سيوفر نظام الإنذار المبكر تحذيرًا وافرًا قبل وقوع الهجوم الفعلي.

يمكنه أيضًا إرسال تنبيهات إلى فريق الأمن السيبراني بالبنك حيث يستعد المتسللون لإرسال رسائل بريد إلكتروني ضارة إلى الموظفين لإصابة الشبكة.

Capital One: يعد Eno من Capital One ، المساعد الافتراضي الذكي ، أفضل مثال على الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية الشخصية. إلى جانب Eno ، تستخدم Capital One أيضًا أرقام بطاقات افتراضية لمنع الاحتيال على بطاقات الائتمان. وفي الوقت نفسه ، يعملون على الإبداع الحسابي الذي يدرب أجهزة الكمبيوتر على أن تكون مبدعة وقابلة للتفسير.

بصرف النظر عن البنوك التجارية ، قام عدد من البنوك الاستثمارية مثل Goldman Sachs و Merrill Lynch بدمج الأدوات التحليلية القائمة على الذكاء الاصطناعي في عملياتها الروتينية. بدأت العديد من البنوك أيضًا في استخدام Alphasense ، وهو محرك بحث قائم على الذكاء الاصطناعي ، والذي يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لاكتشاف اتجاهات السوق وتحليل عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية.

الآن بعد أن نظرنا في أمثلة العالم الواقعي للذكاء الاصطناعي في البنوك ، دعنا نتعمق في التحديات الموجودة للبنوك التي تستخدم هذه التكنولوجيا الناشئة.

التحديات في التبني الأوسع للذكاء الاصطناعي في التمويل والمصارف

لن يكون التنفيذ الواسع للتكنولوجيا المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي بدون تحديات. من الافتقار إلى بيانات موثوقة وعالية الجودة إلى مشكلات الأمان ، هناك عدد من التحديات التي تواجه البنوك التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي.

لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا نلقي نظرة عليها واحدًا تلو الآخر:

1. أمن البيانات: أحد التحديات الرئيسية التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية هو مقدار البيانات التي تم جمعها والتي تحتوي على معلومات حساسة تتطلب تنفيذ تدابير أمنية إضافية. لذلك ، من المهم البحث عن الشريك التكنولوجي المناسب الذي سيقدم مجموعة متنوعة من خيارات الأمان لضمان التعامل مع بيانات العميل بشكل مناسب.
   
2. عدم وجود بيانات عالية الجودة: تحتاج البنوك إلى بيانات منظمة وجيدة للتدريب والتحقق من الصحة قبل نشر حل مصرفي كامل النطاق قائم على الذكاء الاصطناعي. البيانات الجيدة مطلوبة لضمان تطبيق الخوارزمية على مواقف الحياة الواقعية. أيضًا ، إذا لم تكن البيانات بتنسيق قابل للقراءة آليًا ، فقد يؤدي ذلك إلى سلوك نموذج AI غير متوقع. لذلك ، تحتاج البنوك التي تتسارع نحو اعتماد الذكاء الاصطناعي إلى تعديل سياسات البيانات الخاصة بها للتخفيف من جميع مخاطر الخصوصية والامتثال.

3. الافتقار إلى القابلية للتفسير: الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي قابلة للتطبيق على نطاق واسع في عمليات صنع القرار لأنها تقضي على الأخطاء وتوفر الوقت. ومع ذلك ، فقد يتبعون التحيزات المكتسبة من الحالات السابقة للحكم البشري السيئ. التناقضات البسيطة في أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تستغرق الكثير من الوقت لتصعيد وخلق مشاكل واسعة النطاق ، مما يعرض سمعة البنك وعمله للخطر.

لتجنب الكوارث ، يجب على البنوك تقديم مستوى مناسب من التفسير لجميع القرارات والتوصيات التي تقدمها نماذج الذكاء الاصطناعي. تحتاج البنوك إلى فهم كيفية اتخاذ النموذج للقرارات والتحقق من صحتها وشرحها.

كيف يمكن أن يساعدك Appinventiv في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

كما يمكننا أن نرى أن الذكاء الاصطناعي والخدمات المصرفية يسيران جنبًا إلى جنب بسبب الفوائد المتعددة التي توفرها هذه التكنولوجيا. وفقًا لمجلة Forbes ، يتوقع 65٪ من الإدارة المالية العليا تغييرات إيجابية من استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات المصرفية. وبالتالي ، يجب على جميع المؤسسات المصرفية الاستثمار في حلول الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب جديدة وخدمات ممتازة للعملاء.

في Appinventiv ، نعمل مع البنوك والمؤسسات المالية على نماذج مختلفة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تساعد في تحسين الإيرادات وتقليل التكاليف وتخفيف المخاطر في الإدارات المختلفة.

إذا كنت تبحث أيضًا عن خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي ، فتحدث إلى خبرائنا. يمكننا مساعدتك في إنشاء وتنفيذ استراتيجية ذكاء اصطناعي طويلة الأجل في استراتيجية مصرفية وتلبية احتياجاتك بأكثر الطرق ملاءمةً للتكنولوجيا وفعالية من حيث التكلفة.

تواصل معنا !