رئيس NPCI يكشف خطة الذكاء الاصطناعي لمضاعفة مدفوعات الهند الرقمية

مقدمة تحليلية

تستعد الهند، بتوجيه من شركة المدفوعات الوطنية الهندية (NPCI)، لإحداث ثورة في مشهد مدفوعاتها الرقمية من خلال دمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. حالياً، يعالج نظام الواجهة الموحدة للمدفوعات (UPI) أكثر من 750 مليون معاملة يومية، ويهدف Dilip Asbe، المدير الإداري والرئيس التنفيذي لـ NPCI، إلى تجاوز مليار معاملة يومية. يرى Asbe أن الذكاء الاصطناعي سيكون المحرك الأساسي لتحقيق هذا النمو الطموح، ليس فقط في جذب مستخدمين جدد، بل أيضاً في تعزيز منع الاحتيال وتوزيع الائتمان بكفاءة. هذا التوجه لا يمثل مجرد تحديث تقني، بل استراتيجية وطنية لدفع الهند نحو اقتصاد رقمي أكثر شمولاً وأماناً، مستفيداً من البصمة الرقمية المتنامية لملايين المستخدمين والتجار. تُعد رؤية Asbe حجر الزاوية في المرحلة التالية من تطور UPI، حيث يشدد على ضرورة التعاون بين NPCI والبنك المركزي الهندي والحكومة لتحقيق قفزة نوعية في عدد المستخدمين، مستهدفاً إضافة نصف مليار مستخدم جديد. إن التركيز على الذكاء الاصطناعي كأداة متعددة الأوجه يعكس فهماً عميقاً للتحديات والفرص في سوق المدفوعات الهندي، الذي يتميز بتنوعه اللغوي والديموغرافي. الأهداف تشمل حماية المواطنين الحاليين من الاحتيال، تحديد ما يُعرف بـ 'مُغالِفِي الأموال' (money mules)، وتوفير الائتمان المستهدف لمن لديهم سجلات رقمية، وتبسيط عملية الانضمام باستخدام حلول صوتية متعددة اللغات.

التحليل التقني

يعتمد التحول الرقمي الذي تتوقعه NPCI على تطبيقات متنوعة للذكاء الاصطناعي. أحد المجالات الواعدة هو استخدام النماذج الصوتية والحلول متعددة اللغات لتبسيط عملية إعداد المستخدمين (onboarding). على الرغم من أن NPCI أطلقت نظاماً تفاعلياً يعتمد على المساعد الصوتي في عام 2023 (Hello! UPI)، إلا أن Asbe يقر بأن تبني المستخدمين لهذه التقنية لم يصل بعد إلى المستوى المأمول، مشيراً إلى أن النماذج الصوتية تحتاج إلى مزيد من الدقة. مع ذلك، يرى Asbe أن التطبيقات الصوتية يمكن أن تصبح مكوناً حاسماً في نظام المدفوعات إذا تم تحديد حالات الاستخدام الصحيحة. تتضمن المبادرات الأخرى تجربة التجارة والدفع القائمة على الوكلاء (agentic commerce and payments) بالتعاون مع Razorpay العام الماضي، وهي عروض مشابهة لما تفعله شركات مثل Coinbase وRobinhood في الولايات المتحدة للسماح للوكلاء بالتداول نيابة عن المستخدمين، أو إتاحة تحميل بيانات الحساب الشخصي في ChatGPT للحصول على نصائح مالية. على الرغم من ذلك، لم يتم نشر هذه القدرات على نطاق أوسع في الهند بعد. يرى Asbe فرصة كبيرة للنظام المالي الهندي لبناء نماذج لغوية صغيرة (small language models – SLMs) خاصة به. هذه النماذج يمكن أن تتميز بناءً على مجموعات البيانات الغنية المتاحة في النظام البيئي الهندي، مما يمكن البنوك والشركات المالية الناشئة من إنشاء نماذج حادة ومحددة وحتمية قدر الإمكان. أحد الأمثلة الملموسة هو إطلاق NPCI لنموذج FIMI لحل نزاعات المستخدمين، والذي يخدم حالياً أكثر من مليون مستخدم في إلغاء الأوامر وحل المشكلات، ويشهد توسعاً سريعاً.

• هدف UPI اليومي: تجاوز مليار معاملة (من 750 مليون حالياً).
• تطبيقات AI المحورية:
  • منع الاحتيال واكتشاف 'المُغالِفين'.
  • توزيع الائتمان بناءً على البصمة الرقمية.
  • حلول صوتية متعددة اللغات لتبسيط الـ onboarding.
  • التجارة والدفع القائمة على الوكلاء (Agentic Commerce) بالتعاون مع Razorpay.
  • نماذج لغوية صغيرة (SLMs) محلية مدعومة ببيانات الهند.
• نموذج FIMI: نموذج لغوي AI مخصص للمدفوعات يحل نزاعات المستخدمين، يخدم أكثر من مليون مستخدم.
• التحديات التقنية: دقة النماذج الصوتية، التوسع الواسع لقدرات التجارة الوكيلة.

السياق وتأثير السوق

تأتي رؤية NPCI في سياق مشهد عالمي يتسابق فيه اللاعبون التقنيون والماليون لدمج الذكاء الاصطناعي في خدماتهم. في الولايات المتحدة، تتيح شركات مثل Coinbase وRobinhood لعملائها التداول عبر وكلاء AI، وتوفر OpenAI إمكانية تحميل بيانات الحساب الشخصي لـ ChatGPT للحصول على استشارات مالية. في المقابل، تتبنى الهند نهجاً أكثر حذراً، حيث يشدد Asbe على ضرورة وجود لوائح وأطر عمل قوية قبل التبني الواسع للتمويل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، لضمان حماية المستخدمين وتخفيف المخاطر. هذا النهج يهدف إلى بناء ثقة المستهلكين في التقنيات الجديدة. يواجه سوق UPI تحديات تتعلق بالمنافسة والتركيز. على الرغم من سعي NPCI لتشجيع المنافسة الصحية بين تطبيقات UPI، إلا أن PhonePe (المملوك لـ Walmart) وGoogle Pay يسيطران على أكثر من 80% من حصة السوق. كانت الهيئة التنظيمية قد خططت لفرض سقف بنسبة 30% على حصة السوق لكل تطبيق، وهو ما من المقرر أن يدخل حيز التنفيذ في 31 ديسمبر 2026، ما لم يتم تأجيل الموعد النهائي مرة أخرى. يشير Asbe إلى أن تطبيقات UPI تتميز بتكاليف تبديل منخفضة، وأن معظم الميزات الأساسية مشتركة. ويعتقد أن توفر نماذج تجارية مجدية في النظام البيئي المالي الناشئ سيجذب لاعبين جدد للاستثمار بكثافة. في عام 2024، قامت NPCI بفصل تطبيق BHIM UPI الخاص بها لجعلها أكثر تنافسية، ورغم نمو حجم معاملاته، لا تزال حصته في السوق حوالي 1%. تهدف NPCI إلى جعل BHIM بديلاً سيادياً وآمناً، وليس له حصة سوقية مستهدفة محددة. إن الهند، كواحدة من أكبر الاقتصادات الرقمية في العالم، تجذب اهتمام المستثمرين العالميين الذين يراقبون المشهد التنظيمي عن كثب لضخ الأموال في حلول التكنولوجيا المالية الجديدة وجعل السوق أكثر تنافسية. إن قدرة الشركات الهندية على بناء نماذج لغوية صغيرة خاصة بها بناءً على مجموعات البيانات المحلية الغنية تمثل فرصة فريدة للابتكار وتخصيص الحلول للسوق الهندي.

رؤية Glitch4Techs

من منظور Glitch4Techs، فإن رؤية NPCI لدمج الذكاء الاصطناعي في المدفوعات الرقمية الهندية هي خطوة استراتيجية جريئة وضرورية لدفع الابتكار، ولكنها لا تخلو من التحديات والمخاطر. الإمكانات هائلة في مكافحة الاحتيال، وتوزيع الائتمان بشكل أكثر شمولاً، وتبسيط الوصول للملايين الذين قد يواجهون حواجز لغوية أو تقنية. نموذج FIMI هو مثال رائع على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات المستخدمين بكفاءة على نطاق واسع، مما يعزز الثقة في النظام. ومع ذلك، تثير هذه الطموحات قلقاً مشروعاً بشأن أمن البيانات وخصوصية المستخدمين، خاصة مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المعلومات المالية الحساسة. إصرار Asbe على "لوائح وأطر عمل قوية" أمر بالغ الأهمية، ويجب أن يسبق التوسع الواسع لأي قدرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، خاصة في سياق "التجارة القائمة على الوكلاء". يجب أن تضمن اللوائح حماية كافية للمستخدمين وتخفيفاً للمخاطر، مع وجود آليات واضحة للمساءلة في حال حدوث أخطاء أو سوء استخدام. دقة النماذج الصوتية، كما أشار Asbe، هي عامل حاسم لتبني المستخدمين؛ أي قصور هنا يمكن أن يؤدي إلى تجارب سيئة وإضعاف الثقة. تحدي "تركيز المخاطر" في سوق UPI، حيث تهيمن شركات قليلة، يمكن أن يتفاقم مع دمج الذكاء الاصطناعي إذا لم يتم تطبيق اللوائح بفعالية. يجب أن تضمن NPCI أن الابتكار المدفوع بالذكاء الاصطناعي يعزز المنافسة بدلاً من ترسيخ احتكارات موجودة. إن فرصة الهند لبناء SLMs محلية باستخدام مجموعات بياناتها الغنية واعدة، ولكنها تتطلب استثمارات كبيرة في البحث والتطوير، مع الالتزام بالشفافية والعدالة في تصميم وتدريب هذه النماذج. تتوقع Glitch4Techs أن الهند ستصبح مختبراً عالمياً للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية، مع إمكانات نمو هائلة، ولكن النجاح سيعتمد بشكل كبير على قدرة المنظمين على مواكبة الابتكار مع حماية الصالح العام." "excerpt_ar": "رئيس NPCI يتوقع دوراً محورياً للذكاء الاصطناعي في نمو المدفوعات الرقمية الهندية. يتضمن ذلك مكافحة الاحتيال، توزيع الائتمان، وتوسيع نطاق الوصول للمستخدمين الجدد بأمان وفعالية.