خطاب من المحافظ وولر حول تفعيل الذكاء الاصطناعي في الاحتياطي الفيدرالي

شكراً لك، الرئيس كولينز، وشكراً على إتاحة الفرصة للتحدث إليكم اليوم.1 الذكاء الاصطناعي هو ظاهرة تكنولوجية تسيطر على العالم بسرعة مذهلة. نقرأ عنه كل يوم، وكثير منا استخدمه بطريقة أو بأخرى. لم أشهد في حياتي ثورة تكنولوجية كهذه — فقد شهدت ولادة استكشاف الفضاء، وظهور الحاسوب الشخصي، وانفجار الإنترنت ثم الهواتف الذكية. وعلى الرغم من أن جميعها تحولات جذرية، إلا أن لا شيء يضاهي الإمكانات التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي في تغيير حياتنا بسرعة مذهلة. تحاول الشركات والأسر وكل حكومة دمجه في طرق عملها وتشغيلها. وأنا هنا لأخبركم أن الاحتياطي الفيدرالي ليس استثناءً.

لذا، بالنظر إلى موضوع هذا المؤتمر وتركيبة الجمهور، شعرت أن الوقت مناسب لمناقشة كيف يستخدم نظام الاحتياطي الفيدرالي الذكاء الاصطناعي لبناء وتحسين الأنظمة التي تدعم عملنا، بالإضافة إلى دمجه في تطبيقات داخلية أخرى.

الآن، يربط معظم الناس بين الاحتياطي الفيدرالي والسياسة النقدية — معدلات الفائدة، التضخم، والقرارات التي تتصدر العناوين عندما يجتمع مسؤولو الاحتياطي الفيدرالي ثماني مرات في السنة. لكن الجزء الأكبر من نشاطنا اليومي هو العمل التشغيلي مثل المدفوعات، الإدارة المالية، الموارد البشرية، وتقديم الخدمات المالية للخزانة الأمريكية. عنصر حاسم في هذا العمل التشغيلي هو التكنولوجيا. الذكاء الاصطناعي هو أحدث تقنية ندمجها في عملنا اليومي لتحقيق كفاءات تشغيلية.

تم تصميم الاحتياطي الفيدرالي في عام 1913 كنظام من البنوك الإقليمية، وعلى مر التاريخ، كانت العديد من القرارات التكنولوجية تتخذ بشكل فردي من قبل كل بنك. كان ذلك منطقيًا في عصر سابق، حين كانت كل بنك احتياطي تعمل كمنظمة منفصلة. لكن مع تحول عمل الاحتياطي الفيدرالي إلى الرقمية والمتصلة — جنبًا إلى جنب مع تطور النظام المصرفي والاقتصاد الأوسع — أصبح هذا النهج يخلق تكرارًا، وعدم كفاءة، ومخاطر تشغيلية بشكل متزايد.

عندما تكون الأنظمة مترابطة، فإن القرارات التي تتخذ بشكل منفرد تخلق مشاكل تنسيق — خاصة بالنظر إلى حجم وأهمية الأنظمة التي يديرها الاحتياطي الفيدرالي. الحفاظ على معايير المركزية في الصمود والأمان يتطلب نموذجًا أكثر تنسيقًا.

لهذا السبب، نتجه نحو نهج يركز على نظام الاحتياطي الفيدرالي — مع معايير وبنية تحتية مشتركة، مع الحفاظ على اللامركزية حيث يكون ذلك أكثر أهمية، خاصة للسياسة النقدية والبحوث الاقتصادية.2

وتزداد الحاجة الملحة لإتمام هذا التحول. يستمر حجم وسرعة التغير التكنولوجي في الارتفاع. كهيئة عامة لها دور مهم في النظام المالي الأمريكي والعالمي، يجب على الاحتياطي الفيدرالي أن يواكب التطور لتقديم خدمات فعالة وموثوقة جنبًا إلى جنب مع القطاع الخاص.

كانت سرعة التغير واضحة في مؤتمر الابتكار في المدفوعات الأخير الذي استضفته، حيث ناقش مجموعة من المشاركين والحضور تقارب الذكاء الاصطناعي، العملات المستقرة، التوكن، والمدفوعات — وهو موضوع أسمعه بانتظام في محادثاتي مع الصناعة وأتوقع أن يظهر في جلسات اليوم أيضًا.

مع هذا المعدل من التغير، فإن النهج القائم على بنك ببنك ببساطة لن ينجح، خاصة مع التقنيات الرائدة مثل التوكن، الحوسبة الكمومية، والذكاء الاصطناعي التوليدي. هذه تحديات جريئة — وفرص — تتجاوز نظام الاحتياطي الفيدرالي.

مواجهة اللحظة تتطلب تنسيقًا على مستوى النظام، وتوجهًا للعمل، وتنفيذًا منضبطًا على نطاق واسع. لهذا السبب، أنشأنا بشكل متعمد ممارسة ابتكار مركزة على النظام. بدلاً من تكرار الجهد — القيام بنفس الشيء مئات المرات عبر النظام — يمكننا أن نقوم بمئة شيء مختلف. النهج النظامي يسمح لنا بنقل الأفكار من التجربة إلى التنفيذ بسرعة وكفاءة أكبر.

الذكاء الاصطناعي هو دراسة حالة لما يبدو عليه هذا النهج عمليًا. لست بحاجة لإخبار هذا الجمهور مدى سرعة تقدم الذكاء الاصطناعي — وإعادة تشكيل كيفية إنجاز العمل وكيفية تشغيل المؤسسات. كصانعين وقادة، أنتم تجربونه مباشرة. والاحتياطي الفيدرالي ليس استثناءً. من الضروري أن نواكب التطور. نعم، نحن بنك مركزي؛ “كسر الأشياء وطلب المغفرة” لن ينجح هنا. مع القوة العظيمة تأتي مسؤولية عظيمة. أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تضخم الأخطاء بسرعة تضاهي تضخيم الكفاءة. يمكن أن تتوهم. يمكن أن تقدم مخاطر حقيقية تتعلق بحماية البيانات، مخاطر النماذج، التحيز، والمرونة التشغيلية. لا يمكننا التعامل مع الذكاء الاصطناعي بشكل غير جدي. كهيئة مركزية، نلتزم بمعايير عالية. هذا يتطلب قواعد واضحة حول كيفية وأين يُستخدم، ضوابط أمن المعلومات القوية، التحقق الصارم من النماذج، مسؤولية بشرية عن القرارات، وتقييم مستمر مع تطور التكنولوجيا. الابتكار وإدارة المخاطر ليسا أولويتين متضادتين هنا — بل يعززان بعضهما البعض.

يجب أن نحترم هذه المبادئ، لكن الجمود ليس خيارًا أيضًا. لا يمكننا أن نتأخر أو ندرس التغيير التحويلي بشكل مجزأ. لذلك، نفعل الأمر بشكل مختلف. عند تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر الاحتياطي الفيدرالي، نتحرك ككيان واحد، مع توجيه موحد وتوافق. طورنا منصة ذكاء اصطناعي داخلية عامة مشتركة لجميع موظفي البنوك الاحتياطية لاستخدامها. نهجنا يقوده العمل ويعتمد على الذكاء الاصطناعي. نبدأ بالمشكلة التي نريد حلها واحتياج العمل، ثم نطبق القدرة المناسبة من خلال مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي. هذا الانضباط يساعدنا على تقديم قيمة حقيقية للأعمال مع تجنب التعقيد والتكاليف غير الضرورية.

كوننا يقودنا الأعمال يعني أيضًا دمج الذكاء الاصطناعي في كيفية عمل الاحتياطي الفيدرالي — لا نعتبره مجموعة من التجارب العشوائية أو مشاريع زومبي.

الهدف ليس الابتكار فقط. الهدف هو الفائدة.

لننتقل الآن إلى حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الممارسة. نحن نطبق الذكاء الاصطناعي بثلاث طرق مركزة ومت complementary تعكس كيفية إنجاز العمل عبر مؤسسة كبيرة ومعقدة — وصول واسع لجميع الموظفين، أدوات متخصصة للبناة، وقدرات مدمجة داخل سير العمل المؤسسي — وكلها تجعل منه جزءًا من كيفية عمل الاحتياطي الفيدرالي يوميًا.

دعوني أبدأ بالذكاء الاصطناعي العام لجميع الموظفين، لأنه يظهر التأثير اليومي الأكبر أولاً.

يتعلق الأمر بجعل الذكاء الاصطناعي قدرة أساسية في العمل اليومي، وليس أداة نادرة. يمكن لكل موظف الوصول إلى حلول ذكاء اصطناعي معتمدة من الاحتياطي الفيدرالي يمكنهم استخدامها طوال اليوم — لصياغة، تلخيص، تحليل المعلومات، والتخلص من العوائق بسرعة. بالنسبة لكثيرين، يعمل كمدير رقمي شامل — كمنصة صوتية يمكنهم العودة إليها أثناء حل المشكلات وإتمام المهام اليومية. الهدف ليس جعل الجميع خبراء تكنولوجيا؛ بل تقليل الاحتكاك في العمل الروتيني ليتمكن الناس من تخصيص وقت أكبر للحكم، حل المشكلات، والأنشطة ذات القيمة الأعلى.

بطرق كثيرة، يعكس هذا كيف يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي بالفعل في حياتهم الشخصية. في منزلي، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة يومية — تمامًا مثل الهاتف الذكي أو حتى الميكروويف الذي تعتمد عليه دون تفكير. زوجتي تستخدمه كمرافق يومي: تخطيط الرحلات، مساعدة أطفالنا على التفكير في خيارات مهنية، المقارنة بين العروض، أو تحويل المهام الصغيرة والمزعجة إلى شيء أكثر قابلية للإدارة.

ليس غريبًا. إنه أداة.

وهذا هو التفكير الصحيح أيضًا عند العمل.

دعوني أوضح الأمر أكثر.

غالبًا ما يتلقى موظفو الاحتياطي الفيدرالي مواد خلفية مهمة غير متعلقة بمجلس الاحتياطي الفيدرالي لمساعدتهم على التحضير للاجتماعات المختلفة. للمساعدة في تلخيص المعلومات، يستخدمون أحيانًا أداة الذكاء الاصطناعي الداخلية لتوليد الموضوعات الرئيسية بسرعة. بالطبع، لا يحل محل التحضير أو الحكم. إنه يضغط العمل الميكانيكي ليتمكنوا من التركيز على الجوهر والأسئلة المهمة.

مثال آخر هو عندما يعود زميل من إجازة مستحقة — وهي استراحة رقمية حقيقية، بمعنى أنها خلت من الوصول إلى أدوات العمل أو البريد الإلكتروني — ويعود إلى صندوق بريد ممتلئ وقائمة مستندات. بدلاً من قضاء أيام في تصنيف كل شيء، استخدم أداة الذكاء الاصطناعي الداخلية لتلخيص وترتيب ما تراكم. هذا سمح لها بالانتقال مباشرة إلى ما يتطلب خبرتها.

في كلا الحالتين، تتولى الأداة حجم العمل والمرحة الأولى. الإنسان يتخذ القرارات.

المجال الثاني الذي نراه فيه تأثيرًا حقيقيًا هو مع المطورين والبنائين العمليين — الأشخاص الذين يحولون الأفكار إلى تنفيذ.

مساعدو الترميز يساعدون المطورين على تحسين العمل عبر دورة حياة تطوير البرمجيات — من التوثيق وإعادة الهيكلة إلى كتابة الكود والاختبار الوحدوي. هذا يساعد الفرق على التعامل مع التراكم بشكل أسرع، تحسين الجودة والموثوقية، تحديث الأنظمة، وإطلاق المزيد من القيمة والابتكار.

لكن الأمر لا يقتصر على السرعة فقط.

الذكاء الاصطناعي يتولى بعض أكثر أجزاء تطوير البرمجيات استهلاكًا للوقت وأقلها إرضاءً، بحيث يمكن للمطورين التركيز على الأمان والجودة. هذا مهم لمؤسسة مثل الاحتياطي الفيدرالي، حيث تعتبر الموثوقية والمرونة في الأنظمة الإنتاجية أمرًا حاسمًا.

خذ اختبار الوحدة. إنه ضروري للجودة والمرونة، لكنه ليس الجزء الذي يثير حماس المطورين. في عدة فرق، كانت المهام التي تستغرق أيامًا تُنجز الآن في ساعات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. قال لي أحد المطورين مباشرة: “ما كان يستغرق يومين أصبح الآن ساعتين.” هذا يحرر وقتًا للعمل عالي القيمة مثل تعزيز الأمان وبناء قدرات جديدة. مع نضوج هذه الأدوات، تتضاعف الفوائد.

هناك نقطة أوسع تتعلق بالقدرة. عندما يخفض مساعدو الترميز تكلفة إنتاج البرمجيات مع تحسين الجودة، فإنهم يوسعوا الإمكانيات. يمكننا كتابة المزيد من الكود، بناء المزيد من القدرات، وتقديم المزيد من القيمة للأعمال. مع تراجع الندرة، ترتفع القدرة — مما يسمح لنا بمعالجة التراكمات من الأعمال التقنية والديون التقنية التي تتراكم مع الوقت.

تشبيه مفيد سمعته هو الآيفون والتصوير الفوتوغرافي. وضع كاميرا في جيب الجميع لم يقض على التصوير الاحترافي. بل خفض تكلفة الإنتاج، زاد الحجم، ووسع السوق. تم التقاط المزيد من الصور، وازداد الطلب على العمل عالي الجودة. أعتقد أن مساعدي الترميز سيعمل بنفس الطريقة بالنسبة للبرمجيات.

في الاحتياطي الفيدرالي، نرى بالفعل إقبالًا قويًا مبكرًا — مع اعتماد مئات المطورين لهذه الأدوات بسرعة — مما يدل على أن هذه القدرة تلبي حاجة حقيقية.

دعوني أقدم لكم مثالاً مختلفًا — واحد أقل عن الكود وأكثر عن الاستماع إلى المجتمعات التي نخدمها.

عبر الاحتياطي الفيدرالي، نجمع كمية هائلة من المعلومات النوعية — مناقشات مع الشركات، قادة المجتمع، والمشاركين في السوق. تاريخيًا، كان تجميع تلك المعلومات عبر المناطق والفترات الزمنية يتطلب جهدًا كبيرًا.

باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمحللين الآن سحب موضوعات مستهدفة من حجم كبير من ملاحظات المقابلات، مقارنة الأنماط عبر الدورات، وكشف التحولات في المشاعر بشكل أسرع بكثير. هذا لا يحل محل الحكم البشري — بل يسرع المرحلة الأولى ليتمكن الاقتصاديون من قضاء وقت أكثر في تفسير ما يهم.

الطريقة الثالثة التي ندمج فيها الذكاء الاصطناعي هي من خلال دمجه مباشرة في سير العمل الذي يستخدمه الناس بالفعل.

بدلاً من مطالبة الفرق باعتماد أدوات جديدة تمامًا أو بناء حلول مخصصة، نقوم بتنشيط قدرات الذكاء الاصطناعي داخل المنصات التي تدعم العمل اليومي في مجالات مثل الشؤون القانونية، المخاطر، المشتريات، العمليات، وغيرها من الوظائف المؤسسية.

يعتمد الاعتماد على سير العمل. عندما يكون الذكاء الاصطناعي مدمجًا — وليس مجرد ملحق — لا يحتاج الناس إلى تغيير طريقة عملهم للاستفادة منه.

إذا كنت متسوقًا عبر الإنترنت أو مسافرًا بشكل متكرر، فمن المحتمل أنك عايشت هذا التحول بالفعل. عندما يحدث خطأ — رحلة مؤجلة، اتصال مفقود، طرد تالف — غالبًا ما يكون أسرع الآن حل المشكلة عبر دردشة أو رسالة نصية، أو حتى عبر مكالمة مخيفة أحيانًا. في كثير من الحالات، يعمل الذكاء الاصطناعي خلف الكواليس لتلخيص السياق، توجيه المشكلة، أو حلها مباشرة — وعندما يشارك شخص، يكون أكثر قدرة على المساعدة. التجربة أبسط، أسرع، وغالبًا أفضل.

نفس الديناميكية تنطبق على الاحتياطي الفيدرالي. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المؤسسة الحالية، يمكننا تحسين السرعة، الاتساق، وجودة الخدمة دون إنشاء حلول مجزأة. كما أنه مسؤول من الناحية المالية. نظرًا للتطور السريع للتكنولوجيا، فإن استهلاك الذكاء الاصطناعي عبر منصات الموردين يتيح لنا الاستفادة من التحسينات المستمرة، بدلاً من بناء وصيانة أدوات قد تصبح مكلفة أو قديمة.

مجتمعة، تظهر هذه الأمثلة كيف نتحرك من الاستكشاف إلى التنفيذ من خلال نهج منسق يركز على النظام.

النتيجة هي زيادة القدرة عبر المؤسسة، مما يمكّن الفرق من التعامل مع المشكلات المعقدة وتقديم المزيد من القيمة، مع تحسين الإنتاجية والكفاءة من حيث التكلفة من خلال الابتكار المسؤول.

على الرغم من أن هذا كان بداية قوية، إلا أننا لا نرغب في أن نكون ظاهرة لمرة واحدة. ما يهم هو الاستدامة، وهذا يتطلب التركيز على الاعتماد، والمساءلة، والقيادة.

هنا يكمن نجاح العديد من جهود الذكاء الاصطناعي — عندما تنتقل المسؤولية من المبادرين الأوائل إلى المشغلين اليوميين. لم تعد التكنولوجيا هي الجزء الصعب؛ إدارة التغيير هي التحدي. الأمر يعود إلى مدى سرعة اعتماد الناس للأدوات، وعمق دمجها في سير العمل اليومي، وما إذا كان هذا الاعتماد يترجم إلى نتائج.

لهذا السبب، اتخذنا نهجًا يعتمد على الاعتماد أولاً. نعالج الذكاء الاصطناعي كاستثمار في رأس المال البشري، وليس كمجرد تجارب جانبية. يتم التدريب والتطوير خلال أوقات العمل المدفوعة، وليس في الليالي أو عطلات نهاية الأسبوع.

وهذا التدريب ليس مرة واحدة أو نظريًا. إنه دائم، عملي، وذو صلة بالدور. يتعلم الموظفون من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحقيقي، عبر ورش عمل تطبيقية، جلسات تدريب عملية، وتحديات فورية. هذا النهج “اليد على المفاتيح” مهم، لأن الراحة والكفاءة تأتي من الاستخدام، وليس من العروض التقديمية.

كما كنا واضحين بشأن التوقعات. استخدام الذكاء الاصطناعي ليس اختياريًا. يتم بناء مستوى أساسي من الثقافة والتطبيق في أهداف أداء الموظفين عبر النظام. ما يُقاس يُنجز.

لقد رأيت ذلك بنفسي. عندما كنت مدير الأبحاث في سانت لويس، وضعنا خطة استراتيجية كانت في الغالب على الرف. ما غير السلوك هو وضع تلك الأولويات مباشرة في أهداف الموظفين. بمجرد أن عرف الناس ما يهم وكيف سيتم قياس أدائهم، تبعت التنفيذ. تلك التجربة شكلت طريقة تفكيري حول جعل التغيير دائمًا.

يلعب القيادة دورًا حاسمًا هنا. تحديد التوقعات والاستثمار ضروريان، لكنهما غير كافيين. تحتاج الفرق إلى أن ترى القادة يطبقون ما يقولون ويؤكدون التزامهم — وأنهم أنفسهم يتعلمون عن هذه التكنولوجيا. تلك الإشارة القيادية هي التي تحول الزخم المبكر إلى تغيير سلوكي مستدام.

هذه هي الطريقة التي نتحول بها من انتصارات مبكرة إلى قدرة دائمة من خلال الجمع بين التكنولوجيا والتدريب والمساءلة والقيادة، بحيث يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا متينًا من كيفية عمل الاحتياطي الفيدرالي.

المؤتمرات مثل هذا تركز على كيف تعيد التكنولوجيا تشكيل المستقبل. ما حاولت أن أظهره اليوم هو كيف نتعامل مع هذا التحدي في الاحتياطي الفيدرالي — من خلال تقديم مهمتنا عبر ابتكار مدعوم بالتكنولوجيا، مع تركيز واضح على التنفيذ والكفاءة. وبذلك، نُظهر كيف يمكن لمؤسسة عامة أن تعتمد الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وبطريقة تعزز الثقة العامة.

مع ظهور تقنيات مثل التوكن والذكاء الاصطناعي الوكيل، من الجدير أن نتذكر أن هذه ليست المرة الأولى التي تتنقل فيها صناعتنا عبر تحولات كهذه. عندما تم تقديم أجهزة الصراف الآلي لأول مرة، لم تقض على موظفي البنك. بل غيرت طريقة عمل البنوك. أصبحت المعاملات الروتينية أرخص، أسرع، وأكثر وصولًا، بينما تحول الجهد البشري نحو أنشطة ذات قيمة أعلى. التأثير الحقيقي لم يكن في الأتمتة فقط — بل في كيفية إعادة تنظيم المؤسسات حول التكنولوجيا.

الذكاء الاصطناعي مشابه. لن تأتي أكبر المكاسب من مجرد إضافة الذكاء الاصطناعي إلى العمليات الحالية. بل ستأتي من إعادة التفكير في سير العمل، والأدوار، والأنظمة للاستفادة مما تتيحه هذه التكنولوجيا من إمكانيات.

ما لا نعرفه — ولا يمكننا معرفته — هو متى ستصل هذه التقنيات إلى نقطة التحول الكاملة. لن نحصل على إشارة واضحة عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من تقدم سريع إلى تأثير نظامي حقيقي. لكن الانتظار حتى وضوح تام ليس استراتيجية. إذا أردنا أن نكون جاهزين عندما يحين ذلك الوقت، يجب أن نبدأ العمل الآن.

الذكاء الاصطناعي هو مثال واضح على كيف يمكن للاحتياطي الفيدرالي أن ينفذ بشكل جريء وعلى نطاق واسع عندما نتبع نهجًا يركز على النظام.

1. الآراء المعبر عنها هنا هي آرائي الشخصية وليست بالضرورة آراء زملائي في مجلس الاحتياطي الفيدرالي. العودة إلى النص

2. في هذا الخطاب، كحاكم إشرافي للبنوك الاحتياطية، عندما أقول “النظام” فإنني أشير إلى البنوك الاحتياطية الاثني عشر، وليس إلى مجلس المحافظين. العودة إلى النص