الكلمات المفتاحية: Gen AI، البيانات الضخمة، المخاطر المالية، البيانات الاصطناعية، نماذج Gae Van

البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) مرتبطان ارتباطًا وثيقًا، حيث يقدمان قدرات تكاملية يمكن أن تحول الأنظمة المالية. بينما تم استخدام البيانات الضخمة لفترة طويلة في إدارة المخاطر المالية، وتحليل السوق، وتحسين العمليات بشكل مستقل عن الذكاء الاصطناعي، ظهر Gen AI كقوة مستقلة، تدفع التقدم في الأتمتة، واتخاذ القرار، والتحليلات التنبؤية. تتطور هذه التقنيات بسرعة، ولديها القدرة على معالجة التحديات الحرجة في الأسواق المالية، مثل تعزيز الكفاءة وتقليل المخاطر النظامية.
تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لأحدث التطورات في البيانات الضخمة وGen AI، مع تركيز خاص على تطبيقاتها في إدارة المخاطر المالية. من خلال استكشاف الخلفية والسياق لهذه الابتكارات، نوضح كيف يمكن لقدراتها المشتركة تحسين تطوير النماذج واتخاذ القرار في المؤسسات المالية. علاوة على ذلك، تقدم هذه العمل رؤى قابلة للتنفيذ للجهات التنظيمية المالية والمشاركين في السوق، بهدف تعزيز الكفاءة العامة والمتانة للأنظمة المالية مع تقليل المخاطر.
محرك رئيسي لهذا الابتكار هو الفرصة للاستفادة من البنى التحتية الحالية بشكل أكثر فعالية. غالبًا ما تمتلك المنظمات موارد حاسوبية غير مستخدمة، مثل وحدات معالجة الرسوميات ومنصات البيانات الضخمة المعتمدة على Hadoop، والتي يمكن إعادة توظيفها لتطبيقات متكاملة من Gen AI والبيانات الضخمة. تؤكد هذه الورقة
على الحاجة إلى تعظيم استخدام هذه الموارد لتحقيق تقدم ذي مغزى في نمذجة المالية وتقييم المخاطر.
أهداف ونطاق هذه الورقة هي تحديد التآزر بين Gen AI والبيانات الضخمة، ومراجعة التطورات الأخيرة، واستكشاف آثارها على المخاطر المالية. من خلال التركيز على مخاطر السوق والائتمان، نبرز حالات استخدام محددة واستراتيجيات للتغلب على الحواجز، بما في ذلك غياب هياكل بايثون الكاملة العالمية التي تمكّن من التكامل السلس لهذه التقنيات.
في النهاية، تهدف هذه الورقة إلى دعم المؤسسات المالية والجهات التنظيمية والمحللين في تعزيز بنيتهم التحتية وسير العمل. مع اعتبار عام 2025 هو عام الذكاء الاصطناعي الوكالي، فإن هذا الاستكشاف هو في الوقت المناسب وضروري لتحقيق الإمكانات الكاملة لهذه التقنيات التحويلية في القطاع المالي.

تسلط الأبحاث الأخيرة الضوء على التآزر بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز الدقة التنبؤية والكفاءة. تدفع هذه التطورات الحلول القابلة للتوسع في هندسة البيانات، وتوقعات السوق، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، مما يظهر إمكاناتها التحويلية في الأنظمة المالية.
تستكشف دراسة واحدة [1] دور البيانات الضخمة في تحسين وظيفة GPT-4، لا سيما في هندسة البيانات. تظهر النتائج كيف تعزز مجموعات البيانات الكبيرة قدرة هذا النظام الذكي على توليد بيانات اصطناعية عالية الجودة، مما يحسن الدقة التنبؤية بنسبة ويعزز موثوقيته لتطوير خطوط بيانات. تحمل هذه التطورات آثارًا كبيرة لتطبيقات المالية وهندسة البيانات. تسلط الأبحاث الضوء أيضًا على قدرات GPT-4 التوليدية في إنشاء مجموعات بيانات تدعم توقعات السوق الأكثر دقة والقرارات المالية المستنيرة. تمتلك هذه الأنظمة القدرة على تقليل وقت هندسة البيانات بنسبة , مما يبسط عمليات التطوير ويزيد من الكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يسهل توليد البيانات الاصطناعية تقليلًا كبيرًا في الوقت والموارد المطلوبة لجمع البيانات وإعدادها. تمكن هذه القدرة من دورات تطوير نماذج أسرع ووقت أسرع للوصول إلى السوق للمنتجات والخدمات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن تركز التحقيقات المستقبلية على قياس هذه الفوائد عبر مهام هندسة البيانات المختلفة.

تظهر التطورات الأخيرة إمكانات البنى التحتية المعتمدة على السحابة في تحسين قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة، يمكن لهذه الأنظمة إنتاج مخرجات أكثر شفافية، مما يؤدي إلى زيادة في ثقة المستخدم وشفافية [2]. يبرز هذا النهج أهمية حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع والقابلة للتفسير في التطبيقات الحرجة. تدمج هذه البنية المقترحة الذكاء الاصطناعي الذاتي الهيكلة مع تحليلات البيانات الضخمة لتعزيز قابلية تفسير النماذج. لا تحسن هذه الاستراتيجية الشفافية فحسب، بل تقلل أيضًا من التكاليف التشغيلية بنسبة 20%، مما يظهر فائدتها في التصوير على مستوى المؤسسات و
الحلول القابلة للتوسع. علاوة على ذلك، تمكّن هذه الأنظمة التوليدية المستضافة على السحابة من تحليل البيانات واتخاذ القرارات بشكل فعال داخل بيئات المؤسسات، مما يقلل التكاليف بشكل كبير ويزيد من أتمتة النظام. يمكن أن تقيم الدراسات المستقبلية التأثيرات الأوسع لمثل هذه البنى على ثقة المستخدم والتبني في المجالات الحرجة.

أظهرت التفاعلات بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي تحسينات ملحوظة في التحليلات التنبؤية. تشير الأبحاث إلى أن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة يعزز الدقة في التنبؤ ودعم القرار بنسبة [3]. تسهل هذه التآزر التحليلات التنبؤية الموثوقة وتوصيف البيانات المحسن. تعزز قدرات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الشذوذ وتصنيف البيانات جودة البيانات، مما يمكّن من تنفيذ سير العمل بشكل أسرع. على سبيل المثال، أدى دمج الذكاء الاصطناعي في البنى التحتية السحابية إلى زيادة في إنتاجية خطوط الأنابيب، مما يبرز إمكانياته في أنظمة المؤسسات. يمكن أن توسع الأبحاث المستقبلية من تحسين القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل، والتحقيق في قابليته للتوسع وفعاليته عبر سيناريوهات مؤسسية متنوعة [3].

أظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في توقعات السوق المالية تقدمًا كبيرًا. من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة، حسّنت هذه الأنظمة دقة توقعات السوق بأكثر من [4]. هذه القدرة ضرورية لإدارة البيانات وتطوير استراتيجيات التداول. كما يناقشون توليد بيانات سوق اصطناعية لاختبار استراتيجيات التداول. تعزز هذه الطريقة متانة وربحية النماذج المالية. يمكن أن تركز التحقيقات المستقبلية على تقييم فعالية هذه الأساليب في السيناريوهات الواقعية، مما يمهد الطريق لأنظمة مالية أكثر مرونة.

تظهر التطورات الأخيرة إمكانيات البنى التحتية السحابية في تحسين قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة، يمكن لهذه الأنظمة إنتاج مخرجات أكثر شفافية، مما يؤدي إلى زيادة في ثقة المستخدم وشفافية [2]. تؤكد هذه الطريقة على أهمية حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير والقابلة للتوسع في التطبيقات الحرجة.
تدمج إحدى البنى المقترحة [2] الذكاء الاصطناعي القابل للهيكلة الذاتية مع تحليلات البيانات الضخمة لتعزيز قابلية تفسير النموذج. لا تحسن هذه الاستراتيجية الشفافية فحسب، بل تقلل أيضًا من التكاليف التشغيلية بنسبة , مما يظهر فائدتها في التصور على مستوى المؤسسات والحلول القابلة للتوسع.
علاوة على ذلك، تمكّن هذه الأنظمة التوليدية المستضافة سحابيًا [2] من تحليل البيانات واتخاذ القرارات بكفاءة داخل بيئات المؤسسات، مما يقلل التكاليف بشكل كبير ويزيد من أتمتة النظام. يمكن أن تقيم الدراسات المستقبلية التأثيرات الأوسع لمثل هذه البنى على ثقة المستخدم والتبني في المجالات الحرجة.

أظهرت التفاعلات بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي تحسينات ملحوظة في التحليلات التنبؤية. تشير الأبحاث إلى أن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات كبيرة يعزز الدقة في التنبؤ ودعم القرار بنسبة [3]. يسهل هذا التآزر التحليلات التنبؤية الموثوقة وتوصيف البيانات المحسن.
تعزز قدرات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الشذوذ وتصنيف البيانات جودة البيانات، مما يمكّن من تنفيذ سير العمل بشكل أسرع. يمكن أن توسع الأبحاث المستقبلية من تحسين القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل، والتحقيق في قابليته للتوسع وفعاليته عبر سيناريوهات مؤسسية متنوعة [3].

أظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في توقعات السوق المالية تقدمًا كبيرًا. من خلال الاستفادة من البيانات الضخمة، حسّنت هذه الأنظمة دقة توقعات السوق بأكثر من [4]. هذه القدرة ضرورية لإدارة البيانات وتطوير استراتيجيات التداول. تناقش الأبحاث توليد بيانات سوق اصطناعية لاختبار استراتيجيات التداول. تعزز هذه الطريقة متانة وربحية النماذج المالية. يمكن أن تركز التحقيقات المستقبلية على تقييم فعالية هذه الأساليب في السيناريوهات الواقعية، مما يمهد الطريق لأنظمة مالية أكثر مرونة.

تسلط التحليلات الأخيرة الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل البيانات عبر مختلف القطاعات. من خلال دمج البيانات الضخمة، يمكن أن تزداد سرعة اتخاذ القرار بنسبة , مما يجعل العمليات أكثر مرونة واستجابة [5]. أظهرت التطبيقات في الأسواق المالية أن أدوات الذكاء الاصطناعي تتفوق على النماذج التقليدية، محققة تحسينًا في دقة توقعات السوق. تدعم قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا استكشاف البيانات التفاعلي، مما يمكّن المحللين من توليد واختبار الفرضيات بشكل أكثر كفاءة [5]. يمكن أن تقيم الدراسات المستقبلية هذه المكاسب الإنتاجية في سير العمل التحليلي.
تستكشف دراسة أخرى دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز أدوات تصور البيانات الضخمة لاتخاذ القرارات التجارية [6]. تقلل التصورات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من وقت اتخاذ القرار بنسبة وتعزز النتائج الاستراتيجية. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت التحليلات التوليدية على مستوى المؤسسات تحسينًا بنسبة في الرؤى التشغيلية واكتشاف الاحتيال بشكل أسرع من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع بيانات المعاملات في الوقت الحقيقي [6]. تؤكد هذه النتائج على أهمية الأنظمة التوليدية القابلة للتفسير في كل من اتخاذ القرارات الاستراتيجية ومنع الاحتيال.

تظهر إمكانيات البيانات الضخمة كمحرك للابتكار من خلال قدرتها على تسريع دورات تطوير المنتجات. تشير الأبحاث إلى أن الشركات التي تستفيد من مجموعات بيانات كبيرة للابتكار تشهد تحسينات ملحوظة في كفاءة التطوير.

أظهرت نماذج القيمة المعرضة للخطر (VaR) المشفرة، التي تستفيد من الشبكات العصبية الاصطناعية والمشفرات التلقائية المتغيرة، وعدًا كبيرًا في تحسين قياس مخاطر المحفظة. تشير أبحاث أريان وآخرون [8] إلى انخفاض بنسبة 18% في هوامش الخطأ باستخدام هذه النماذج المتقدمة، مما يوفر تقييمات مخاطر أكثر دقة ورؤى قابلة للتنفيذ لإدارة المخاطر المالية.
تعمل الأساليب المبتكرة لنمذجة المخاطر، بما في ذلك الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) وتقنيات توليد أخرى، على تحسين منهجيات التنبؤ بالمخاطر. أظهرت تحسينات VaR المشفرة تحسينات ملحوظة في دقة تقارير المخاطر، مع تحسينات في التنبؤ تصل إلى تحت ظروف السوق المتغيرة [8]. تمهد هذه التقدمات الطريق لاستراتيجيات استثمار أكثر فعالية وأطر إدارة المخاطر. يمكن أن تتناول الأبحاث المستقبلية مقارنة هذه الأساليب مع مقاييس المخاطر التقليدية عبر سياقات مالية متنوعة.
تمتد تطبيقات تعلم الآلة إلى ما هو أبعد من نمذجة VaR. يبرز إطار تنبؤ مقترح في دراسات سابقة [9] دمج تقنيات تعلم الآلة في تحسين دقة VaR، مما يوفر أدوات تتكيف مع الاتجاهات الديناميكية في السوق.
لقد استفاد القطاع المصرفي أيضًا بشكل كبير من ابتكارات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يبرز استكشاف كارست لتوليد بيانات المعاملات المالية الاصطناعية كفاءة وموثوقية هذه الأدوات في تبسيط العمليات. تسلط الدراسة الضوء على كيفية تحسين المعايير والخوارزميات التوليدية لكل من اكتشاف الاحتيال وقابلية التوسع التشغيلية في المؤسسات المالية.
تطبيقات أوسع للذكاء الاصطناعي التوليدي، كما ناقشها مادان وآخرون [11]، تبرز إمكانياته التحويلية عبر البنوك والخدمات المالية. من خلال أتمتة العمليات اليدوية، تعمل هذه التقنيات على تحسين الكفاءة التشغيلية بنسبة تصل إلى . بالإضافة إلى ذلك، تساهم سير العمل المعززة بالذكاء الاصطناعي في تقليل في أوقات معالجة البيانات، بالإضافة إلى رؤى أسرع لمنع الاحتيال من خلال دمج بيانات المعاملات في الوقت الفعلي [11]. تؤكد هذه النتائج على الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز قوة وكفاءة النظام المالي.
لقد كانت دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي وتعلم الآلة محورياً في تطوير استراتيجيات إدارة المخاطر المالية. يقترح أريان وآخرون [9] إطاراً تنبؤياً يستخدم تعلم الآلة لتعزيز دقة توقعات قيمة المخاطر (VaR). تثمر طريقتهم عن زيادة في الدقة، مما يظهر إمكانيات النماذج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في تحسين تقييمات المخاطر المالية.
تأتي مساهمة مهمة أخرى من أوديشكا مونا سينغه وآخرين [13]، الذين يطبقون الشبكات التوليدية التنافسية ثنائية الاتجاه (GANs) لتقدير قيمة المخاطر (VaR) في الأطراف المقابلة المركزية. تحقق هذه المنهجية تقليصًا بنسبة 20% في أخطاء التقدير، متفوقة على نماذج المخاطر التقليدية. علاوة على ذلك، فإنهم
تعزز هياكل GAN المخصصة مقاييس حساسية القيمة المعرضة للخطر من خلال ، مما يمهد الطريق لتقييمات مخاطر أكثر دقة وفي الوقت المناسب. تسلط هذه النتائج الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز الاستقرار المالي من خلال نمذجة المخاطر المبتكرة.
تتناول دراسة كارست [10] تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في القطاع المصرفي، مع التركيز على توليد بيانات معاملات مالية اصطناعية. تؤكد هذه الأبحاث على موثوقية وكفاءة الخوارزميات التوليدية في معالجة التحديات التشغيلية داخل المؤسسات المالية. تعزز هذه الأدوات من قدرات اكتشاف الاحتيال وتساهم في حلول قابلة للتوسع لإدارة الأنظمة المالية المعقدة.
تستكشف مadaan وآخرون [11] التطبيقات الأوسع للذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يناقشون تأثيره عبر البنوك والخدمات المالية. تكشف الدراسة أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن تبسط العمليات المالية، مما يقلل من أوقات معالجة البيانات اليدوية بـ وزيادة الكفاءة التشغيلية بنسبة تصل إلى . هذه النتائج تبرز تعددية وإمكانات التحول للذكاء الاصطناعي التوليدي في إحداث ثورة في القطاع المالي.

تستفيد التطورات الأخيرة في اكتشاف الشذوذ وتوليد البيانات من أطر تعلم الآلة المتطورة. يقدم إبراهيم وآخرون [12] نهجًا جديدًا باستخدام مشفرات تلقائية متغيرة (VAE) مع شبكات الخصومة التوليدية (GAN) لاكتشاف الشواذ بدون بيانات مسبقة. لقد أظهر هذه الطريقة المبتكرة تحسينًا بنسبة 18% في دقة الاكتشاف مقارنةً بالتقنيات التقليدية، مما يمثل قفزة كبيرة إلى الأمام في تحديد الشذوذ داخل مجموعات البيانات الكبيرة.
تظهر المزيد من الاستكشافات لهذه المنهجية تطبيقها في منصات البيانات الضخمة القابلة للتوسع. يحقق إبراهيم وآخرون [12] إنجازًا ملحوظًا معدل الاعتمادية في اكتشاف القيم الشاذة من خلال استخدام أدوات معززة بواسطة GAN لتقييم مجموعات البيانات عالية التردد. لا تعزز هذه الطريقة دقة الاكتشاف فحسب، بل تضمن أيضًا توليد بيانات قوية للتحليلات على نطاق واسع. تؤكد هذه النتائج على الإمكانات التحويلية لنماذج VAE-GAN في تحسين أطر اكتشاف الشذوذ.
بالإضافة إلى ذلك، يبرز إبراهيم وآخرون [12] فعالية هذه الأدوات في إعدادات عدم وجود أمثلة، محققين نتائج متسقة مستويات الدقة عبر بيئات التحليل الكبيرة والمتنوعة. تؤكد هذه النتائج على قابلية التكيف والموثوقية للتقنيات المتقدمة في ضمان سلامة البيانات.

الرقم الدولي المعياري الإلكتروني: 2582-2160 • الموقع الإلكتروني:www.ijfmr.com

لقد لعبت البيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا خاصة فيما يتعلق بهندسة البيانات.
في [15]، يبرز دُهوني التآزر بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات، مشددًا على أهمية مجموعات البيانات الكبيرة في تدريب النماذج القوية. يناقش الإمكانيات التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في هندسة البيانات والتحليلات. إذا قمنا بتقدير استنادًا إلى أبحاث دُهوني، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي يزيد من كفاءة معالجة البيانات بأكثر من . علاوة على ذلك، يناقش المؤلف الدور الحاسم للبيانات الضخمة في تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا سيما في التحليلات. تبرز الدراسة كيف تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT على مجموعات بيانات كبيرة، حيث توفر البيانات الضخمة ما يصل إلى من المدخلات المطلوبة لتدريب هذه النماذج.

فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي العام وتحليل البيانات والهندسة، يقدم كليمنتي في [16] Ydata-Profiling، أداة مصممة لتعزيز جودة ودقة البيانات المستخدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي. يوضح البحث قدرة الأداة على تحديد ومعالجة التناقضات في البيانات تلقائيًا. كما يقدم المؤلفون YdataProfiling، أداة مصممة لتحسين جودة البيانات المستخدمة في تحليلات البيانات الضخمة. يسرع إطار عملهم الذكاء الاصطناعي القائم على البيانات من خلال ضمان مدخلات بيانات عالية الجودة، مما يؤدي إلى تقليل الوقت المستغرق في إعداد البيانات، مما يسهل بناء نماذج فعالة للبيانات الكبيرة. أيضًا، يقدم كليمنتي وآخرون Ydata-Profiling لتسريع الذكاء الاصطناعي القائم على البيانات. من خلال أتمتة إنشاء تقارير شاملة عن جودة البيانات، يمكن أن يسهل Ydata-Profiling سير عمل تحليل البيانات. قد يؤدي هذا العملية المبسطة إلى تحديد أسرع لمشكلات البيانات وتكرارات أسرع في النموذج.
التطوير. يمكن أن تقيس الأعمال المستقبلية تقليل وقت التحليل وتحسين أداء النموذج الذي تسهله Ydata-Profiling.

يتناول هذا القسم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليلات المؤسسات (GPT، BERT، متغيرات المحولات). في [17]، يوضح بابائي وجيوديسي استخدام تصنيفات GPT في إقراض الائتمان، محققين تحسين دقة اتخاذ القرار من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تقييم الائتمان. في [18]، يستخدم سانز-غيريرو وأرويو نماذج GPT لتطوير مؤشر مخاطر في الإقراض من نظير إلى نظير، مما يظهر زيادة في الدقة في التنبؤ الافتراضي مقارنة بالنماذج الإحصائية التقليدية. في [19]، يقدم وانغ وآخرون GPT-Signal للهندسة المميزة شبه الآلية، مما يقلل من وقت الهندسة المميزة بـ ويعزز دقة التنبؤ لنماذج توليد ألفا بـ .
في [20]، يقارن شاركي وتريليفن بين BERT و GPT في المهام المالية. يحقق GPT تحسين في دقة المهام التوليدية، بينما يتفوق BERT في مهام التصنيف مع زيادة الكفاءة.

دولام وآخرون [1] يذكرون تحسين إكمال المهام مع GPT-4 مقارنة بـ GPT-3 في خطوط البيانات. دولام وآخرون [1] يقيسون تحسين كفاءة الإنجاز لـ GPT-4 مقارنة بسلفه، GPT-3. يظهر شيركي وتريليفن [20] مكاسب GPT-4 في المخرجات المالية التوليدية مقابل قوة التصنيف لـ BERT.

تتناول الأبحاث أدناه تحسين كفاءة سير العمل من خلال نماذج التحليلات التوليدية. في [21]، يناقش بالاكريشنا دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز تحليلات البيانات. التركيز هو على قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مما يحسن النماذج التنبؤية من خلال رؤى أفضل من تقنيات تحليل البيانات. كما يوضح بالاكريشنا وآخرون تحسين كفاءة سير العمل في تحليلات المؤسسات من خلال النماذج التوليدية. كما يفحص المؤلفون إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز تحليلات البيانات الضخمة، لا سيما في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والبنوك، والتعليم. تبرز الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين زيادة البيانات، واكتشاف الشذوذ، والتوصيات المخصصة، مع تحسينات في دقة معالجة البيانات وسرعتها تصل إلى . كما يناقشون الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليلات البيانات الذكية. يبرزون الإمكانيات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز المهام المعتمدة على البيانات، مثل زيادة البيانات واكتشاف الشذوذ، مما يؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة ودقة. يمكن أن تبحث الأبحاث المستقبلية في التحسينات المحددة في أداء النموذج التي تم تحقيقها من خلال تقنيات زيادة البيانات واكتشاف الشذوذ المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي. يشير شاركي وتريليفن [20] إلى أن GPT يقدم زيادة في دقة المهام للمهام التوليدية في التحليلات.

فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي التوليدي وتحليل/هندسة البيانات، يصف فارما وآخرون [22] تقليصًا بنسبة 40% في عبء النظام من خلال تنفيذات الذكاء الاصطناعي التوليدي القابلة للتوسع. في [22]، يركز المؤلفون على كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي التوليدي لإدارة البيانات الضخمة داخل المؤسسات. من خلال أتمتة مهام إدارة البيانات، يحسن الذكاء الاصطناعي التوليدي جودة البيانات وتوحيدها. يظهرون تحسنًا كبيرًا في الكفاءة التشغيلية، مما يقلل الوقت المستغرق في معالجة البيانات بشكل عام. .
في [22]، يناقش فارما وآخرون إعادة تصور إدارة بيانات المؤسسات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال أتمتة تنظيف البيانات، والتحويل، والمهام الأخرى، يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانية تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف وتحسين جودة البيانات داخل المؤسسات. يمكن أن تركز الأبحاث المستقبلية على قياس هذه التخفيضات في التكاليف والتحسين في دقة البيانات التي تم تحقيقها من خلال إدارة البيانات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التوليدي. في هذا الصدد، نقترح استخدام القدرات الكامنة وغير المستخدمة للذكاء الاصطناعي التوليدي في تتبع سجلات تشغيل البيانات الضخمة.

تم مناقشة النماذج التوليدية المتقدمة لهندسة البيانات (GPT-4، BERT، VAE) في هذا القسم. في هذا القسم، قمنا بمراجعة هياكل البيانات الضخمة وحلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (المحوّلات، النماذج القابلة للتفسير، خطوط الأنابيب المعززة بـ GPT).
[13] تسليط الضوء على “زيادة الدقة في تقدير قيمة المخاطر عالية التردد باستخدام متغيرات GAN. تم إظهار تحسين إنتاجية الأنظمة الكبيرة المدمجة بالذكاء الاصطناعي بواسطة بالاكريشنا وآخرون [21]”. تحسين كفاءة سير العمل من خلال تحسين خطوط بيانات كبيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي. تم إظهار الكفاءات المقارنة لـ BERT و GPT في مهام التصنيف والتوليد من قبل شاركي وتريليفن [20] من خلال مقارنة تحسين دقة التوليد بنسبة 22% لـ GPT مع BERT. زيادة في مهام التصنيف.

في [23]، يبرز المؤلفون الأساليب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للبيانات الاصطناعية لاكتشاف الشذوذ في المالية. تزيد طريقتهم من قدرة محاكاة الأحداث النادرة بمقدار 20 ضعفًا، مما يحسن بشكل كبير من متانة النموذج.
مثال آخر على الذكاء الاصطناعي التوليدي في المالية يظهر في [10]، حيث يقدم كارست وآخرون معايير وخوارزميات لبيانات المعاملات المالية الاصطناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن يساعد توليد البيانات الاصطناعية في معالجة مخاوف خصوصية البيانات وقد يحسن أداء نماذج كشف الاحتيال. يمكن أن تقيم الأعمال المستقبلية فعالية هذه النماذج في كشف الاحتيال في العالم الحقيقي مع الحفاظ على خصوصية البيانات. [10] يقدم دراسة متعمقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في البنوك، مع التركيز بشكل خاص على المعايير والخوارزميات لتوليد بيانات المعاملات المالية الاصطناعية. تظهر الأبحاث أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يقلل من وقت توليد البيانات بنسبة تصل إلى مع الحفاظ على سلامة البيانات ودقتها. لقد أظهرت الابتكارات في البيانات الاصطناعية في تقييم الائتمان وهندسة الأنابيب من قبل كارست وآخرون [10] تحسين اكتشاف الاحتيال باستخدام النماذج التوليدية في مجموعات البيانات المالية الاصطناعية. في [14]، يقدم تان وآخرون DPTVAE لتوليد بيانات الائتمان. من خلال توليد بيانات ائتمان اصطناعية أكثر واقعية، تهدف هذه الطريقة إلى تحسين دقة نماذج تقييم الائتمان. يمكن أن تقيم الأبحاث المستقبلية تأثير البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة DPTVAE على العدالة والصلابة في نماذج تقييم الائتمان. تم عرض اكتشاف القيم الشاذة وتوليد البيانات باستخدام التعلم الآلي في [14]، حيث يستكشف تان وآخرون مشفرًا تلقائيًا متغيرًا قائمًا على البيانات (DPTVAE) لتوليد بيانات الائتمان. تساعد هذه الطريقة في تقليل انتهاكات خصوصية البيانات من خلال ، مما يضمن استخدامًا أكثر أمانًا للبيانات الائتمانية الاصطناعية في التطبيقات المالية. علاوة على ذلك، يستكشف المؤلفون نموذجًا قائمًا على البيانات وذو أساس سابق يُعرف باسم المحول التلقائي المتغير الجدولي (DPTVAE) لتوليد البيانات الائتمانية، مع التركيز على قدرته على حماية الخصوصية أثناء توليد البيانات الاصطناعية للتطبيقات المالية. يحقق تان وآخرون الولاء في محاكاة نمذجة مخاطر الائتمان باستخدام مجموعات بيانات قائمة على DPTVAE. في هذا القسم، قمنا بمراجعة الأوراق المتعلقة بمقاييس نمذجة المخاطر المبتكرة عبر GAN والتقنيات التوليدية.

تفتح هذه الدراسة عدة مجالات للاستكشاف المستقبلي عند تقاطع الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) ومنصات البيانات الضخمة، لا سيما في مجال إدارة المخاطر المالية. اتجاه واعد هو الاستخدام الأمثل للطاقة الحاسوبية غير المستخدمة في كل من أنظمة Gen AI والبيانات الضخمة. يمكن أن تستكشف الأبحاث المستقبلية تقنيات لاستغلال الموارد المتبقية من خلال الاستفادة من Gen AI لتحليل السجلات بشكل مستمر وتعلم النماذج التكيفية، مع استخدام منصات البيانات الضخمة لتوليد مجموعات بيانات اصطناعية خلال فترات انخفاض الاستخدام.
استنادًا إلى هذه الأسس، يمكن أن تركز الأعمال المستقبلية على تعزيز التآزر بين البيانات الضخمة وGen AI، لا سيما في تطبيقات مخاطر السوق والائتمان. يشمل ذلك تطوير أطر مبتكرة تعمل على تحسين استخدامهما المشترك لتعزيز دقة التنبؤ والموثوقية في إدارة المخاطر المالية.
اتجاه بحثي آخر محتمل يتضمن تصنيف وتقييم تطبيقات Gen AI في المجالات الرئيسية للمالية. يتطلب ذلك تحليلًا منهجيًا لإمكاناتها، وتحديد تحديات التنفيذ، ومقارنة أدائها في سيناريوهات مختلفة. يمثل دمج نماذج اللغة الكبيرة المتاحة للجمهور (LLMs) مثل ChatGPT وGemini مع البنى التحتية للبيانات الضخمة فرصة لتقييم استجابتها وقدرتها على التكيف مع المهام المالية المعقدة المدفوعة بالبيانات. يمكن أن تستكشف الدراسات المستقبلية أيضًا كيفية دمج الاستفسارات التنظيمية في خطوط تحليل البيانات الضخمة، باستخدام واجهات Gen AI لتعزيز عمليات اتخاذ القرار.
نقترح مزيدًا من التحقيق في أطر توليد السيناريوهات، مع الاستفادة بشكل خاص من MapReduce للتعامل مع الاستفسارات المخصصة وتوليد رؤى قابلة للتنفيذ. سيتضمن ذلك رسم استفسارات النظام المولدة إلى تعديلات نموذج الخلفية وتنقيح توليد البيانات الاصطناعية باستخدام الرؤى المستمدة من مجموعات البيانات العامة. يمكن أن يوسع هذا البحث من التطبيق العملي لهذه التقنيات في الامتثال التنظيمي ونمذجة السيناريوهات المالية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن استكشاف الطاقة الحاسوبية غير المستخدمة خلال ساعات الذروة المنخفضة يقدم اتجاهًا عمليًا للعمل المستقبلي. على سبيل المثال، يمكن استخدام أنظمة Gen AI غير المستخدمة لتدريب النماذج باستخدام السجلات من منصات البيانات الضخمة، وتحديد وتصحيح الأخطاء والتناقضات في هذه العملية. بالمثل، يمكن أن تعمل أنظمة البيانات الضخمة على تحسين الموارد غير المستخدمة لتوليد مجموعات بيانات اصطناعية أو معالجة البيانات مسبقًا، بينما يقوم Gen AI بتدريب وتنقيح النماذج للمهام اللاحقة. من خلال إنشاء إطار متبادل – حيث تظل أنظمة Hadoop أو أنظمة موزعة أخرى نشطة جنبًا إلى جنب مع Gen AI – يمكننا ضمان استخدام الموارد الحاسوبية بشكل أقصى، حتى خلال فترات الطلب المنخفض.
يمكن أن تتضمن نهجًا محددًا لتعزيز هذا التآزر تطبيق أطر MapReduce على واجهات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما يمكّن من التعامل الفعال مع المهام الموزعة. على سبيل المثال، عندما لا تقوم أنظمة Gen AI بمعالجة استفسارات المستخدم، يمكن أن تركز على تدريب النماذج من السجلات وإعادة-
تشغيل النماذج لتحديد وتصحيح المشكلات. ستساعد هذه العملية التكرارية في الحفاظ على دقة عالية وتقليل الأخطاء النظامية في كل من تطبيقات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.
أخيرًا، يجب أن تهدف الأعمال المستقبلية إلى تطوير أطر شاملة تعظم التآزر بين Gen AI والبيانات الضخمة، مما يضمن حلولًا فعالة وقابلة للتوسع وفعالة لإدارة المخاطر المالية. من خلال معالجة التحديات المتعلقة بالكفاءة الحاسوبية، والتوافق التنظيمي، وقابلية التكيف مع البيانات، يمكن للباحثين فتح الإمكانات التحويلية الكاملة لهذه التقنيات للقطاع المالي.

لقد أضاءت هذه الدراسة الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي عند دمجه مع البيانات الضخمة عبر مجالات متعددة. تسلط الأبحاث الضوء على التقدم الكبير في هندسة البيانات، وإدارة المخاطر المالية، وتحليلات المؤسسات، مع التأكيد على دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز دقة التنبؤ، والكفاءة التشغيلية، واتخاذ القرار. تشمل النتائج الرئيسية قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما يتضح من GPT-4 والنماذج المماثلة، على تحسين خطوط البيانات، وتوليد مجموعات بيانات اصطناعية عالية الجودة، ودعم أطر الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير، مما يؤدي إلى تحسينات قابلة للقياس مثل زيادة الثقة، وتقليل التكاليف، وتعزيز القابلية للتوسع.
تظهر التطبيقات في الأسواق المالية، مثل تحسين توقعات السوق، واكتشاف الاحتيال، وتقييم الائتمان، فائدة الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة وتقليل أوقات المعالجة. تؤكد الابتكارات في أدوات مثل DPTVAE وVAE-GAN على قدرة الذكاء الاصطناعي على توليد بيانات موثوقة مع معالجة مخاوف الخصوصية واكتشاف الشذوذ.
يجب أن تستكشف الأبحاث المستقبلية التأثيرات المحددة لهذه التقنيات على التطبيقات الواقعية، مثل تقييم فعاليتها في ظروف السوق المتنوعة وقابليتها للتوسع في بيئات المؤسسات. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الضخمة، يعد تآزرهما بإعادة تعريف الكفاءة والابتكار عبر الصناعات، مما يبشر بعصر جديد من الحلول المدفوعة بالبيانات.

Keywords: Gen AI, Big Data, Financial Risk, Synthetic Data, Gae Van models

Big Data and generative artificial intelligence (Gen AI) are intricately linked, offering complementary capabilities that can transform financial systems. While Big Data has long been employed in financial risk management, market analysis, and operational optimization independently of AI, Gen AI has emerged as a standalone force, driving advancements in automation, decision-making, and predictive analytics. These technologies are evolving rapidly, and their integration has the potential to address critical challenges in financial markets, such as enhancing efficiency and reducing systemic risks.
This paper provides a comprehensive review of the latest developments in Big Data and Gen AI, with a specific focus on their applications in financial risk management. By exploring the background and context of these innovations, we demonstrate how their combined capabilities can improve model development and decision-making in financial institutions. Furthermore, this work offers actionable insights for financial regulators and market participants, aiming to enhance the overall efficiency and robustness of financial systems while mitigating risks.
A key driver of this innovation is the opportunity to leverage existing infrastructures more effectively. Organizations often possess idle computational resources, such as GPUs and Hadoop-based Big Data platforms, which can be repurposed for integrated applications of Gen AI and Big Data. This paper
emphasizes the need to maximize the utilization of these resources to achieve meaningful advancements in financial modeling and risk assessment.
The objectives and scope of this paper are to identify the synergies between Gen AI and Big Data, review recent developments, and explore their implications for financial risk. By focusing on market and credit risk, we highlight specific use cases and strategies to overcome barriers, including the absence of universal Python full-stack architectures that enable seamless integration of these technologies.
Ultimately, this paper is intended to support financial institutions, regulators, and analysts in enhancing their infrastructure and workflows. As 2025 is heralded as the year of Agentic AI, this exploration is both timely and essential for realizing the full potential of these transformative technologies in the financial sector.

Recent research highlights the synergy between Big Data and Generative AI in enhancing predictive accuracy and efficiency. These advancements drive scalable solutions in data engineering, market forecasting, and explainable AI, showcasing their transformative potential in financial systems.
One study [1] explores the role of Big Data in optimizing GPT-4’s functionality, particularly in data engineering. The findings demonstrate how large datasets enhance the ability of this AI system to generate high-quality synthetic data, improving predictive accuracy by and bolstering its reliability for data pipeline development. These advancements hold significant implications for finance and data engineering applications. The research further highlights GPT-4’s generative capabilities in creating datasets that support more precise market predictions and informed financial decisions. Such systems have the potential to reduce data engineering time by , streamlining development processes and increasing efficiency. Additionally, the generation of synthetic data facilitates a significant reduction in the time and resources required for data collection and preparation. This ability enables faster model development cycles and a quicker time-to-market for AI-driven products and services. Future investigations could focus on quantifying these benefits across various data engineering tasks.

Recent advancements demonstrate the potential of cloud-based architectures in improving AI model explainability. By leveraging Big Data, these systems can produce more transparent outputs, leading to a increase in user trust and transparency [2]. This approach emphasizes the importance of scalable, explainable AI solutions in critical applications. This proposed architecture integrates self-structuring AI with Big Data analytics to enhance model interpretability. This strategy not only improves transparency but also reduces operational costs by 20%, showcasing its utility in enterprise-level visualization and
scalable solutions. Furthermore, these cloud-hosted generative systems enable efficient data analysis and decision-making within enterprise environments, significantly lowering costs and increasing system automation. Future studies could evaluate the broader impacts of such architectures on user trust and adoption in critical domains.

The interaction between Big Data and AI has shown remarkable improvements in predictive analytics. Research indicates that training AI systems on large datasets enhances accuracy in forecasting and decision support by [3]. This synergy facilitates reliable predictive analytics and optimized data profiling. AI’s capabilities in anomaly detection and data classification further enhance data quality, enabling faster workflow execution. For instance, integrating AI into cloud infrastructures has resulted in an increase in pipeline throughput, underscoring its potential in enterprise systems. Future research could expand on decision optimization using Generative AI in workflows, investigating its scalability and effectiveness across diverse enterprise scenarios [3].

Generative AI’s application in financial market prediction has demonstrated significant advancements. Leveraging Big Data, these systems have improved market forecasting accuracy by over [4]. This capability is crucial for data management and trading strategy development. They also discuss the generation of synthetic market data for backtesting trading strategies. This approach enhances the robustness and profitability of financial models. Future investigations could focus on evaluating these methods’ effectiveness in real-world scenarios, paving the way for more resilient financial systems.

Recent advancements demonstrate the potential of cloud-based architectures in improving AI model explainability. By leveraging Big Data, these systems can produce more transparent outputs, leading to a increase in user trust and transparency [2]. This approach emphasizes the importance of scalable, explainable AI solutions in critical applications.
One proposed architecture [2] integrates self-structuring AI with Big Data analytics to enhance model interpretability. This strategy not only improves transparency but also reduces operational costs by , showcasing its utility in enterprise-level visualization and scalable solutions.
Furthermore, these cloud-hosted generative systems [2] enable efficient data analysis and decision-making within enterprise environments, significantly lowering costs and increasing system automation. Future studies could evaluate the broader impacts of such architectures on user trust and adoption in critical domains.

The interaction between Big Data and AI has shown remarkable improvements in predictive analytics. Research indicates that training AI systems on large datasets enhances accuracy in forecasting and decision support by [3]. This synergy facilitates reliable predictive analytics and optimized data
profiling. AI’s capabilities in anomaly detection and data classification further enhance data quality, enabling faster workflow execution. Future research could expand on decision optimization using Generative AI in workflows, investigating its scalability and effectiveness across diverse enterprise scenarios [3].

Generative AI’s application in financial market prediction has demonstrated significant advancements. Leveraging Big Data, these systems have improved market forecasting accuracy by over [4]. This capability is crucial for data management and trading strategy development. Research discusses the generation of synthetic market data for backtesting trading strategies. This approach enhances the robustness and profitability of financial models. Future investigations could focus on evaluating these methods’ effectiveness in real-world scenarios, paving the way for more resilient financial systems.

Recent analyses highlight the transformative role of generative AI in data analysis across various sectors. By integrating Big Data, decision-making speed can increase by , making operations more agile and responsive [5]. Applications in financial markets have shown AI tools outperforming traditional models, achieving a accuracy improvement in market predictions. Generative AI’s capabilities also support interactive data exploration, enabling analysts to generate and test hypotheses more efficiently [5]. Future studies could quantify these productivity gains in analytical workflows.
Another study explores the role of generative AI in enhancing big data visualization tools for business decision-making [6]. AI-driven visualizations reduce decision-making time by and enhance strategic outcomes. Additionally, generative analytics at the enterprise level has demonstrated a improvement in operational insights and faster fraud detection by combining AI with real-time transaction data [6]. These findings emphasize the importance of explainable generative systems in both strategic decisionmaking and fraud prevention.

Big Data’s potential as a driver of innovation is further demonstrated through its ability to accelerate product development cycles. Research indicates that businesses leveraging large datasets for innovation see marked improvements in development efficiency.

Encoded Value-at-Risk (VaR) models, leveraging artificial neural networks and variational autoencoders, have shown considerable promise in enhancing portfolio risk measurement. Research by Arian et al. [8] reports an 18% reduction in error margins using these advanced models, offering more precise risk assessments and actionable insights for financial risk management.
Innovative approaches to risk modeling, including Generative Adversarial Networks (GANs) and other generative techniques, further refine risk prediction methodologies. Encoded VaR enhancements have demonstrated notable improvements in risk reporting accuracy, with prediction improvements reaching up to under varying market conditions [8]. Such advancements pave the way for more effective investment strategies and risk management frameworks. Future research could delve into comparing these methods against traditional risk metrics across diverse financial contexts.
Machine learning applications extend beyond VaR modeling. A predictive framework proposed in earlier studies [9] underscores the integration of machine learning techniques in improving VaR accuracy, offering tools that adapt to dynamic market trends.
The banking sector has also benefited significantly from generative AI innovations. Karst’s exploration of synthetic financial transaction data generation [10] emphasizes the efficiency and reliability of these tools in streamlining operations. The study highlights how benchmarks and generative algorithms enhance both fraud detection and operational scalability in financial institutions.
Broader applications of generative AI, as discussed by Madaan et al. [11], highlight its transformative potential across banking and financial services. By automating manual processes, these technologies improve operational efficiency by up to . Additionally, AI-augmented workflows contribute to a reduction in data processing times, as well as faster insights for fraud prevention through the synthesis of real-time transaction data [11]. These findings underscore the growing role of generative AI in enhancing financial system robustness and efficiency.
The integration of generative AI and machine learning has been pivotal in advancing financial risk management strategies. Arian et al. [9] propose a predictive framework utilizing machine learning to enhance the accuracy of Value-at-Risk (VaR) predictions. Their approach yields a increase in accuracy, demonstrating the potential of AI-driven models to refine financial risk assessments.
Another significant contribution comes from Udeshika Munasinghe et al. [13], who apply Bidirectional Generative Adversarial Networks (GANs) for estimating VaR in central counterparties. This methodology achieves a 20% reduction in estimation errors, outperforming conventional risk models. Furthermore, their
custom GAN architectures enhance value-at-risk sensitivity measures by , paving the way for more accurate and timely risk evaluations. These findings highlight the capacity of generative AI to bolster financial stability through innovative risk modeling.
Karst’s study [10] delves into the application of generative AI in banking, focusing on generating synthetic financial transaction data. This research emphasizes the reliability and efficiency of generative algorithms in addressing operational challenges within financial institutions. These tools enhance fraud detection capabilities and contribute to scalable solutions for managing complex financial systems.
Broader applications of generative AI are explored by Madaan et al. [11], who discuss its impact across banking and financial services. The study reveals that generative AI tools can streamline financial processes, reducing manual data processing times by and improving operational efficiency by up to . These results underscore the versatility and transformative potential of generative AI in revolutionizing the financial sector.

Recent advancements in anomaly detection and data synthesis leverage sophisticated machine learning frameworks. Ibrahim et al. [12] introduce a novel approach using Variational Autoencoders (VAE) combined with Generative Adversarial Networks (GAN) for zero-shot outlier detection. This innovative method has demonstrated an 18% improvement in detection accuracy compared to traditional techniques, marking a significant leap forward in identifying anomalies within large datasets.
Further exploration of this methodology showcases its application in scalable big data platforms. Ibrahim et al. [12] achieve a remarkable reliability rate in detecting outliers by employing GAN-augmented tools for high-frequency dataset evaluation. This approach not only enhances detection precision but also ensures robust data synthesis for analytics at scale. These findings underscore the transformative potential of VAE-GAN models in optimizing anomaly detection frameworks.
Additionally, Ibrahim et al. [12] highlight the effectiveness of these tools in zero-shot setups, achieving consistent accuracy levels across diverse large-scale analytics environments. These results emphasize the adaptability and reliability of advanced generative techniques in ensuring data integrity.

E-ISSN: 2582-2160 • Website: www.ijfmr.com

Big Data in Gen AI has played a pivotal role especially with regards to Data Engineering.
In [15], Dhoni highlights the synergy between generative AI and data, emphasizing the importance of large datasets in training powerful models. It discusses the potential of AI to revolutionize data engineering and analytics. If we make an estimate based on the research by Dhoni, generative AI’s application increases efficiency in data processing by over . Furthermore, the author discusses the crucial role of big data in fueling the capabilities of generative AI, particularly in analytics. The study highlights how AI models such as ChatGPT rely on large-scale datasets, with big data providing up to of the required inputs for training these models.

With regard to Gen AI and Data Analysis and engineering, in [16], Clemente introduces Ydata-Profiling, a tool designed to enhance the quality and accuracy of data used in AI models. The paper outlines the tool’s ability to automatically identify and address data inconsistencies. The authors further present YdataProfiling, a tool designed to improve the quality of data used for big data analytics. Their framework accelerates data-centric AI by ensuring high-quality data inputs, resulting in a reduction in the time spent on data preparation, making it easier to build effective big data models. Also, Clemente et al. introduce Ydata-Profiling for accelerating data-centric AI. By automating the generation of comprehensive data quality reports, Ydata-Profiling can streamline the data analysis workflow. This streamlined process could lead to faster identification of data issues and quicker iterations in model
development. Future work could measure the reduction in analysis time and the improvement in model performance facilitated by Ydata-Profiling.

This section discusses Generative AI for Enterprise Analytics (GPT, BERT, Variants of Transformers). In [17], Babaei and Giudici demonstrate the use of GPT classifications in credit lending, achieving a improvement in decision-making accuracy by leveraging AI for credit scoring. In [18], Sanz-Guerrero and Arroyo employ GPT models to develop a risk indicator in P2P lending, showing an increase in precision for default prediction compared to conventional statistical models. In [19], Wang et al. introduce GPT-Signal for semi-automated feature engineering, which reduces feature engineering time by and enhances alpha generation models’ predictive accuracy by .
In [20], Sharkey and Treleaven compare BERT and GPT in financial tasks. GPT achieves a improvement in generative task accuracy, while BERT outperforms in classification tasks with a efficiency boost.

Dulam et al. [1] report a task completion improvement with GPT-4 over GPT-3 in data pipelines. Dulam et al. [1] quantify a completion efficiency improvement for GPT-4 compared to its predecessor, GPT-3. Sharkey and Treleaven [20] show GPT-4’s gains in financial generative outputs versus classification strength of BERT.

This below research talks about Improved Workflow Efficiency Through Generative Analytics Models. In [21], Balakrishna discusses the integration of Generative AI for enhancing data analytics. The focus is on AI’s ability to process and analyze large datasets, improving predictive models with better insights from data profiling techniques. Balakrishna et al. further demonstrate a workflow efficiency improvement in enterprise analytics through generative models. Also the authors examine the potential of generative AI for enhancing big data analytics, particularly in sectors like healthcare, banking, and education. The study highlights how generative AI can improve data augmentation, anomaly detection, and personalized recommendations, with improvements in data processing accuracy and speed of up to . They also discuss generative AI for smart data analytics. They highlight the potential for generative AI to enhance data-driven tasks, such as data augmentation and anomaly detection, leading to potentially more robust and accurate AI models. Future research could investigate the specific improvements in model performance achieved through generative AI-based data augmentation and anomaly detection techniques. Sharkey and Treleaven [20] report GPT delivering a boost in task accuracy for generative tasks in analytics.

With regards to Generative AI and Data Analysis/Engineering, Varma et al. [22] describe a 40% reduction in system overhead through scalable generative AI implementations. In [22], the authors focus on how generative AI can transform the management of big data within enterprises. By automating data management tasks, generative AI improves data quality and standardization. They show a significant improvement in operational efficiency, reducing time spent on data processing by up to broadly speaking .
In [22], Varma et al. further discuss reimagining enterprise data management using generative AI. By automating data cleaning, transformation, and other tasks, generative AI offers the potential for significant cost savings and improved data quality within organizations. Future research could focus on quantifying these cost reductions and the improvement in data accuracy achieved through generative AI-driven data management. In this regard, we propose to use the latent and unused capabilities of Gen AI in crawling logs of big data runs.

Advanced Generative Models for Data Engineering (GPT-4, BERT, VAE) is discussed in this section. In this section we have reviewed Big Data Architectures and Explainable AI Solutions (Transformers, Explainable Models, GPT-Augmented Pipelines).
[13] highlight a precision boost in estimating high-frequency Value-at-Risk with GAN variants. Improving Pipeline Throughput in AI-Integrated Big Data Systems has been shown by Balakrishna et al. [21] showcase workflow efficiency improvement by optimizing big data pipelines with AI. Comparative Efficiencies of BERT and GPT in Classification and Generative Tasks has been shown by Sharkey and Treleaven [20] comparing GPT’s 22% improvement in generative accuracy with BERT’s boost in classification tasks.

In [23], the authors highlight AI-driven synthetic data approaches for anomaly detection in finance. Their method increases rare event simulation capability 20-fold, significantly improving model robustness.
Another example of Generative AI in Finance is shown In [10], Karst et al. present benchmarks and algorithms for synthetic financial transaction data using generative AI. Generating synthetic data can help address data privacy concerns and potentially improve the performance of fraud detection models. Future work could evaluate the effectiveness of these models in detecting real-world fraud while preserving data privacy. [10] presents an in-depth study of generative AI applications in banks, specifically focusing on benchmarks and algorithms for generating synthetic financial transaction data. The research shows that generative AI can reduce data generation time by up to while maintaining data integrity and accuracy. Synthetic Data Innovations in Credit Scoring and Engineering Pipelines has been shown by Karst et al. [10] demonstrate a fraud detection improvement using generative models in synthetic financial datasets. In [14], Tan et al. introduce DPTVAE for credit data synthesizing. By generating more realistic synthetic credit data, this approach aims to improve the accuracy of credit scoring models. Future research could assess the impact of DPTVAE-generated data on the fairness and robustness of credit scoring models. Outlier Detection and Data Synthesis with Machine Learning has been shown in [14], Tan et al. explore a data-driven, prior-based tabular variational autoencoder (DPTVAE) for synthesizing credit data. The approach helps reduce data privacy breaches by , ensuring safer use of synthetic credit data in financial applications. Furthuremore, the authors explore a data-driven, prior-based tabular variational autoencoder (DPTVAE) for synthesizing credit data, emphasizing its ability to protect privacy while generating synthetic data for financial applications. Tan et al. achieve fidelity in credit-risk modeling simulations using DPTVAE-based datasets. In this section papers we have reviewed the Innovative Risk Modeling Metrics via GAN and Generative Techniques.

This study opens several avenues for future exploration at the intersection of Generative AI (Gen AI) and big data platforms, particularly in the domain of financial risk management. One promising direction is the optimal utilization of idle computational capacity in both Gen AI and big data systems. Future research could explore techniques to harness residual resources by leveraging Gen AI for continuous log analysis and adaptive model learning, while employing big data platforms for synthetic dataset generation during periods of low utilization.
Building on this foundation, further work could focus on advancing the synergy between big data and Gen AI, particularly in market and credit risk applications. This includes developing innovative frameworks that optimize their joint utilization to enhance predictive accuracy and robustness in financial risk management.
Another potential research direction involves the classification and assessment of Gen AI applications in key areas of finance. This entails systematically analyzing their potential, identifying implementation challenges, and comparing their performance under varying scenarios. Integrating publicly available Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Gemini with big data infrastructures presents an opportunity to evaluate their responses and adaptability for complex, data-driven financial tasks. Future studies could also investigate how regulatory queries can be incorporated into big data analysis pipelines, using Gen AI backends to enhance decision-making processes.
We propose further investigation into scenario generation frameworks, specifically leveraging MapReduce for handling custom queries and generating actionable insights. This would involve mapping system-generated queries to backend model adjustments and refining synthetic data generation using insights derived from public datasets. Such research could extend the practical applicability of these technologies in regulatory compliance and financial scenario modeling.
Additionally, exploring unused computational power during off-peak hours offers a practical direction for future work. For instance, idle Gen AI systems could be employed to train models using logs from big data platforms, identifying and correcting errors and inconsistencies in the process. Similarly, big data systems could optimize idle resources to generate synthetic datasets or pre-process data, while Gen AI trains and fine-tunes models for subsequent tasks. By creating a reciprocal framework-where Hadoop or other distributed systems remain active alongside Gen AI-we can ensure computational resources are maximally utilized, even during low-demand periods.
A specific approach to enhance this synergy could involve applying MapReduce frameworks to Large Language Model (LLM) backends, enabling efficient handling of distributed tasks. For instance, when Gen AI systems are not processing user queries, they could focus on training models from logs and re-
running models to identify and correct issues. This iterative refinement process would help maintain high accuracy and reduce systemic errors in both big data and AI applications.
Finally, future work should aim to develop comprehensive frameworks that maximize the synergy between Gen AI and big data, ensuring efficient, scalable, and effective solutions for financial risk management. By addressing challenges related to computational efficiency, regulatory alignment, and data adaptability, researchers can unlock the full transformative potential of these technologies for the financial sector.

This study has illuminated the transformative potential of generative AI when integrated with big data across multiple domains. The research highlights significant advancements in data engineering, financial risk management, and enterprise analytics, emphasizing the role of AI in enhancing predictive accuracy, operational efficiency, and decision-making. Key findings include the capacity of generative AI, exemplified by GPT-4 and similar models, to optimize data pipelines, generate high-quality synthetic datasets, and support explainable AI frameworks, leading to measurable improvements such as increased trust, reduced costs, and enhanced scalability.
Applications in financial markets, such as improved market forecasting, fraud detection, and credit scoring, demonstrate the utility of generative AI in handling complex datasets and reducing processing times. Innovations in tools like DPTVAE and VAE-GAN further underscore the ability of AI to synthesize reliable data while addressing privacy concerns and anomaly detection.
Future research should explore the specific impacts of these technologies on real-world applications, such as evaluating their efficacy in diverse market conditions and their scalability in enterprise environments. As generative AI and big data continue to evolve, their synergy promises to redefine efficiency and innovation across industries, heralding a new era of data-driven solutions.