- شركة إدارة الأصول العالمية تتعاون مع «بيرسيبتا» التابعة لـ«جنرال كاتاليست» لتطوير أدوات للبحث والتفاعل مع العملاء إلى جانب توسيع نطاق استخدام نموذج «كلود» من «أنثروبيك» في مختلف أنحاء الشركة
كتب : وائل مجدي
كشفت شركة «جانس هاندرسن»، العالمية المتخصصة في إدارة الأصول النشطة، اليوم أنها تعمل على تطوير مجموعة من الأدوات المصممة بالذكاء الاصطناعي، بهدف إحداث نقلة نوعية في نهجها الاستثماري والارتقاء بالخدمات التي تقدمها لعملائها. وتعمل الشركة على تطوير هذه الأدوات بالتعاون مع شركة «بيرسيبتا» التابعة لشركة «جنرال كاتاليست» التي تتولى تطوير البنية التحتية، في حين يشكل نموذج «كلود» من «أنثروبيك» الأساس الذي تعتمد عليه قدرات الذكاء الاصطناعي في هذه الأدوات.
وتدير «جانس هاندرسن» أصولا تقدر قيمتها بنحو نصف تريليون دولار أمريكي لصالح 75 مليون عميل حول العالم، وتكرس جهودها لمساعدة عملائها على تحديد أهدافهم المالية وتحقيق نتائج استثمارية متميزة، بالاستناد إلى رؤى استثمارية متخصصة، ونهج استثماري منضبط، وخدمات عالمية المستوى. وترى الشركة أن الذكاء الاصطناعي المتطور يحقق أكبر قيمة عندما يسهم في تعزيز الخبرات البشرية، لترسيخ نهجها الذي يضع العميل في صميم عملياتها الاستثمارية وخدماتها، وهو النهج الذي ميّز «جانس هاندرسن» على مدى أكثر من 92 عاماً.
وبالاستفادة من قدرات نموذج «كلود»، بدأت «جانس هاندرسن» بتطبيق هذه الرؤية عملياً عبر مسارين رئيسيين يحملان إمكانات واعدة لإعادة تشكيل كيفية توظيف قطاع إدارة الأصول للذكاء الاصطناعي. ويتمثل المسار الأول في تطوير أدوات مصممة منذ البداية بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي لدعم فرق الاستثمار وإدارة علاقات العملاء، ويضم أداتين رئيسيتين هما «بريزم» و«ليبروس»:
بريزم (PRISM) هي منصة عالمية لاستقصاء معلومات العملاء والتفاعل معهم، وقد تم تطويرها لدعم فرق التوزيع في «جانس هاندرسن». تعتمد المنصة على نموذج «كلود» لمساعدة الفرق المعنية بالتعامل مع العملاء على تحديد أولويات التواصل، والاستفادة من البيانات الداخلية ومصادر البيانات الخارجية لفهم الاستثمارات التي يمتلكها العملاء واحتياجاتهم، إلى جانب إعداد رسائل تواصل مخصصة لكل عميل، بما يوفر منصة موحدة ومتسقة لفرق المبيعات والتسويق في مختلف المناطق.
أما ليبروس (LIBROS)، فهو نظام لإدارة البحوث مصمم منذ البداية باستخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة فرق الاستثمار لدى «جانس هاندرسن». ويستفيد النظام من نموذج «كلود» لدمج وتحليل البحوث الداخلية للشركة إلى جانب البحوث الخارجية وبيانات الأسواق العامة، بما يساعد المحللين ومديري المحافظ الاستثمارية على الوصول إلى المؤشرات ذات الصلة بوتيرة أسرع، ويمنحهم وقتاً أكبر للتركيز على التحليل واتخاذ القرارات الاستثمارية.
أما المسار الثاني، فيتمثل في توسيع نطاق استخدام نموذج «كلود» على مستوى الشركة، من خلال اعتماد «كلود كود» لدى فرق الهندسة، ومنصة «كوورك» لموظفي الاستثمار والتوزيع والوظائف المؤسسية، وبما يعزز دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب العمل اليومية.
ويعالج هذا النموذج المدمج أحد أبرز التحديات التي حدّت من تبني الذكاء الاصطناعي في قطاع إدارة الأصول، إذ غالباً ما تعجز الأدوات العامة عن مواكبة متطلبات شركات الإدارة النشطة في مجالات تحليل الأسواق، وإدارة الاستثمارات، وخدمة العملاء. وتتحقق القيمة الحقيقية من خلال ربط أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي ببيانات الشركة الخاصة، وإعادة تصميم سير العمل بالاعتماد عليها، وهو ما يتطلب تطوير حلول هندسية مدمجة في بيئة العمل، بدلاً من الاعتماد على برامج جاهزة.
وقال علي ديباج، الرئيس التنفيذي لدى «جانس هاندرسن»: "نؤمن بأن الذكاء الاصطناعي سيُحدث تحولاً جذرياً في قطاع إدارة الأصول، لكن أثره الحقيقي يتحقق عندما يصبح جزءاً من صميم أعمال الشركة، وليس مجرد تقنية تُضاف إلى أدواتها. ويجسد تعاوننا مع «أنثروبيك» و«بيرسيبتا» هذه الرؤية، كما يبني على شراكتنا مع «تريان» و«جنرال كاتاليست»، ويعزز ريادتنا في مجالي الذكاء الاصطناعي وترميز الأصول، ويدعم طموحنا لأن نكون شركة إدارة الأصول الأكثر تقدماً من الناحية التقنية على مستوى العالم. وفي نهاية المطاف، يبقى هدفنا واحداً، وهو الارتقاء بما نقدمه لعملائنا، وهم 75 مليون شخص حول العالم يضعون ثقتهم بنا لمساعدتهم على بناء مستقبل أفضل".
ومن جهته قال بيتر نولان، رئيس قطاع إدارة الأصول والثروات لدى «أنثروبيك»: "يعد قطاع إدارة الأصول من أكثر القطاعات اعتماداً على المعرفة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي الموثوق أن يعزز من كفاءة فرق العمل، ويمنحها القدرة على خدمة العملاء بصورة أفضل. وتوظف جانس هاندرسن نموذج «كلود» على نطاق واسع لدعم فرق الاستثمار وإدارة علاقات العملاء، سواء من خلال أدوات ومنصات جرى تطويرها خصيصاً لهذا الغرض مثل «بريزم» و«ليبروس»، أو عبر «كلود كود» و«كوورك» على مستوى الشركة".








