إعادة تصوّر إدارة الأصول الغير مطالب بها من خلال التكنولوجيا المبتكرة
شارك مؤسس شير سامادان، فيكاش كومار جاين، مؤخرًا إضاءة على الإمكانيات التي تمتلكها التقنيات الحديثة مثل تقنية البلوكتشين في تصحيح المشكلة المنتشرة للأصول الغير مطالب بها. خلال مقابلة تفكيرية، شدد جاين على أن هناك لواء من الأصول الباقية غير مطالب بها بسبب مجموعة من العوامل، من الإهمال البسيط إلى سيناريوهات أكثر تعقيدًا تتضمن التوريث.
الأصول الغير مطالب بها ليست مَجرّد مسألة تافهة؛ إذ تمثل كمية مهمة من الأسهم والأرباح التي فقدتها الأطراف المشروع لهم بسبب أسباب عدة. تشمل هذه الأسباب تفاصيل الاتصال القديمة، القلة في المعلومات الموروثة بعد وفاة مساهم، أو حتى فقدان الوثائق. عندما تبقى هذه الأصول غير مطالب بها لمدة سبع سنوات، يتم تحويلها إلى صندوق التثقيف والحماية للمستثمر (IEPF) وفقًا للأنظمة التنظيمية.
لمواجهة هذا التحدي، توفر تقنية البلوكتشين مسارًا واضحًا لرصد ملكية الأصول وتنظيم تحويلاتها بسهولة إلى المطالبين المشروعين من خلال عمليات تحديد المطالبين المتطورة. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات يمكنه نظامًا من اكتشاف الأصول الغير مطالب بها وربطها بملاكها الشرعين.
إلى جانب التقنيات، تلعب كيانات مثل شير سامادان والمستشارين الماليين ذوو الخبرة دورًا حيويًا في توجيه العملاء خلال عملية استعادة استثماراتهم. خدماتهم تشمل نطاقًا واسعًا يشمل تثقيف الزبائن، إدارة وثائق معقدة، والتنسيق مع السلطات المعنية.
المشاركة النشطة في تحديث المعلومات الشخصية، ودمج الحسابات، وتطبيق الإشعارات الفعالة يمكن أن تقلل بشكل كبير من حالات الاستثمارات الغير مطالب بها. الأحداث الكبيرة في الحياة، مثل الزواج أو الانتقال، تُعقّد هذه المسألة بشكل إضافي إذا لم يتم عكس هذه التغييرات بسرعة في السجلات المالية.
وفقًا للإحصاءات الأخيرة، تجلس الهند على خزانة هائلة من الاستثمارات الغير مطالب بها، بما في ذلك تجميع هائل من الأصول غير المطالب بها عبر مختلف الآليات المالية. يُرجع هذه الظاهرة إلى قلة التعليم المالي في البلاد، وتنقل السكان، وتعقيدات التوريث، مما يتضمن ضرورة ملحة لتعزيز التعليم المالي ودمج المنصات التكنولوجية لسد الفجوة بين الأصول المفقودة وملاكها المشروعين.
مزايا وعيوب استخدام التكنولوجيا التصاريحيّة والذكاء الاصطناعي في استرداد الأصول
المزايا:
1. الشفافية: تضمن تقنية البلوكتشين سجلًا مركزيًا وشفافًا يمكنه تسجيل الملكية والمعاملات. وهذا يؤدي إلى زيادة الثقة والأمان، مما يقلل من الاحتيال.
2. الكفاءة: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي فحص مجموعات بيانات ضخمة بسرعة لتحديد وربط الأصول الغير مطالب بها بأصحابها المشروعين، مما يسرع بشكل كبير من عملية استرداد الأصول.
3. الدقة: استخدام تقنية البلوكتشين يقلل من أخطاء البشر والخلافات المحتملة بشأن الملكية، حيث توفر التكنولوجيا سجلًا لا يمكن تغييره للمعاملات وملكية الأصول.
4. تقليل التكاليف: يمكن أن يقلل التأتير على العمليات بالذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكتشين من التكاليف المرتبطة بإعادة الأصول، حيث يقلل من الحاجة إلى البحث الشاق والمعالجة اليدوية.
العيوب:
1. التعقيد: قد يكون تطبيق أنظمة البلوكتشين والذكاء الاصطناعي معقدًا وقد يتطلب موارد تقنية ومالية كبيرة للتطوير والصيانة.
2. عقبات تقنية: هناك منحنى تعلم مرتبط بفهم أنظمة البلوكتشين والذكاء الاصطناعي لأولئك المتورطين في عملية استرداد الأصول، بما في ذلك المطالبين.
3. التحديات القانونية والتنظيمية: قد تواجه تكامل التقنية الجديدة مع الأطر القانونية الحالية تحديات، خاصة عندما يتعلق الأمر بضمان الامتثال لتشريعات الخصوصية واللوائح المحيطة بملكية الأصول والتحويلات.
4. خصوصية البيانات: على الرغم من أن تقنية البلوكتشين يمكنها زيادة الأمان، إلا أن التأكد من حماية البيانات الشخصية الحساسة وفقًا لقوانين الخصوصية البياناتية حين استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات الشخصية أمر حرج.
الأسئلة والأجوبة الرئيسية
س: كيف تساعد تقنية البلوكتشين في استرداد الأصول الغير مطالب بها؟
ج: تقنية البلوكتشين توفر سجلًا شفافًا ولا يمكن تغييره لإدارة الأصول مما يساعد في تتبع الملكية وتوثيق هويات المطالبين المشروعين، مما يمنع الاحتيال ويسهّل استرداد الأصول الغير مطالب بها.
س: ما دور الذكاء الاصطناعي في استعادة الاستثمارات الغير مطالب بها؟
ج: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط، إشارة الى الأصول الطائشة، والمساعدة في مطابقة هذه الأصول مع أصحابها المحتملين بسرعة أكبر من العمليات اليدوية.
التحديات والجدل الرئيسية
1. التكامل مع الأنظمة الحالية: يواجه تكامل تقنيات البلوكتشين والذكاء الاصطناعي في النظام المالي الحالي تحديات تقنية وتشغيلية.
2. عقبات تنظيمية: قد تكون هناك عقبات تنظيمية ومقاومة من مؤسسات التمويل الرسمية بسبب عدم اليقينات المتعلقة بحوكمة التكنولوجيا والامتثال.
3. الوصول إلى التكنولوجيا: قد لا تكون جميع أطراف العمل تتمتع بنفس فوائد هذه التقنيات، خاصة في المناطق ذات البنية التحتية التكنولوجية المحدودة.
4. دقة البيانات: يعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات؛ حيث يمكن أن تؤدي بيانات غير دقيقة أو غير مكتملة إلى تحديد خاطئ لأصحاب الأصول المشروعة.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الموارد الحديثة لاسترداد الأصول، يمكنك زيارة موقع Blockchain.com لاستكشاف كيف تشكل تقنية البلوكتشين المشهد أو البيئة المالية أو منصة Google AI لفهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة، بما في ذلك المالية.