בינה מלאכותית במגזר הפיננסי בישראל: לא רק מסחר אלגוריתמי

איך GenAI משנה את עולם הבנקאות, הביטוח וההשקעות ומה תפקידם של מנהלים ועובדים בעידן החדש?

בעידן של שינויים טכנולוגיים מואצים, המגזר הפיננסי בישראל ניצב בפני מהפכה. התפיסה הרווחת היא שבינה מלאכותית (AI) מוגבלת למסחר אלגוריתמי מהיר, אך למעשה, GenAI וכלים מבוססי AI אחרים משנים את הליבה של תהליכי העבודה בבנקים, חברות ביטוח ובתי השקעות.
אני, ד"ר יניב שנהב, מנכ"ל המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI), כאן כדי להציג את התמונה המלאה.מטרת המאמר הזה היא לפרוט בפניך, כמנהל פיננסי או עובד בתחום, את הסיבות המרכזיות והמוכחות מדוע לימוד והטמעת AI הם הכרח אסטרטגי. נציג נתונים אקדמיים עדכניים ונסקור את היתרונות המעשיים שתוכלו להפיק מהכשרה ממוקדת ויעילה, תוך התייחסות לאתגרים הרגולטוריים והאתיים. אנו מאמינים כי המפתח להצלחה טמון בהבנה ש-AI היא כלי להעצמת ההון האנושי, ולא להחלפתו.

מהפכה מעבר למסחר: כיצד AI חודרת לכל תהליך פיננסי

השוק הפיננסי בישראל הוא אחד הענפים המרכזיים שהטמיעו טכנולוגיות מתקדמות כבר לפני שנים רבות. עם זאת, התפשטות הבינה המלאכותית מביאה עמה שינוי תפישתי, שאינו מוגבל רק למהירות מסחר. דוח מקיף של הצוות הבין-משרדי לבינה מלאכותית בסקטור הפיננסי בישראל (2024) מציין כי יישומי AI כוללים "מודלים מתקדמים המעבדים נתונים באופן אוטומטי לצורך ניפוק תחזיות, המלצות, החלטות וכדומה, וכן מערכות ליצירת תוכן". נתון זה מדגיש כי ה-AI משנה את כל שרשרת הערך בעולם הפיננסי.
החשש מפני אוטומציה אינו חדש. הוא ליווה את המהפכה התעשייתית ואת כניסת המחשוב למשרדים. בכל פעם, במקום להחליף את העובדים, הטכנולוגיה שינתה את אופי העבודה, יצרה מקצועות חדשים והגדילה את הפריון. אנו מאמינים כי כך גם יהיה עם ה-AI, אך הפעם קצב השינוי מהיר יותר ודורש מאיתנו, כמנהלים וכעובדים, להסתגל באופן יזום ומהיר. המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI), שפועל מזה למעלה משנתיים ומונה צוות של 15 מומחים, ליווה בהצלחה אלפי משתתפים, מאות בתי עסק וארגונים, ואת רוב משרדי המגזר הציבורי בישראל, מתוך מטרה להפוך את ישראל למעצמה טכנולוגית מבוססת בינה מלאכותית.

ארבעה תחומי מפתח שבהם AI כבר יוצרת ערך במגזר הפיננסי

GenAI וכלים מבוססי AI אחרים מציעים יתרונות משמעותיים לארגונים פיננסיים, במיוחד בתחומים שבהם קיימת תלות במשאבים אנושיים יקרים. שיפור פרודוקטיביות הוא כבר לא סיסמה, אלא יעד שניתן להשיגו באמצעות הכשרות AI ממוקדות.

1. ייעול תהליכי חיתום והלוואות

איך זה עובד?
בעבר, תהליך חיתום להלוואה או ביטוח היה תהליך ידני ומורכב, שדרש ניתוח של מסמכים רבים וקבלת החלטה אינטואיטיבית במידה רבה. כיום, מערכות AI מסוגלות לנתח כמויות ענק של נתונים, החל מנתוני אשראי ועד היסטוריית תשלומים, ולקבל החלטה על מתן הלוואה בזמן אמת. המערכות הללו משתמשות במודלים של למידת מכונה (Machine Learning) כדי לחזות את רמת הסיכון של הלקוח בצורה מדויקת יותר מהערכה אנושית.
נתונים: דוח של McKinsey & Company (2023) חוזה כי בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לייעל תהליכי חיתום במגזר הפיננסי באופן דרמטי, ובכך לאפשר לבנקים וחברות ביטוח להגדיל את היקף פעילותם מבלי להגדיל את כוח האדם באופן ניכר.
הטמעת AI בארגון: במכון הישראלי לבינה מלאכותית, אנו מציעים סדנאות AI לארגונים פיננסיים, המתמקדות בשימוש בכלים מתקדמים לניתוח נתונים, ובהכשרות AI מותאמות אישית שמטרתן להקנות לעובדים את המיומנויות הנדרשות לניהול מערכות אלו.

2. איתור הונאות וניהול סיכונים

איך זה עובד?
מערכות AI מסוגלות לזהות דפוסי התנהגות חריגים בעסקאות פיננסיות. מערכת של למידת מכונה יכולה לנתח מיליוני עסקאות בשנייה, לזהות דפוסים של הונאה ולשלוח התראה בזמן אמת.
נתונים: קרן המטבע הבינלאומית (IMF, 2025) מציינת בנייר עבודה עדכני כי AI יכולה לשפר את ניהול הסיכונים על ידי ניתוח נתונים מורכבים והפקת תחזיות מדויקות יותר. הדוח מצביע על כך שהשפעות ה-AI בתחום זה הן חיוביות ומובילות לשיפורים משמעותיים בביטחון הפיננסי.
הטמעת AI בארגון: המכון הישראלי לבינה מלאכותית מספק הכשרות ייעוציות בנושאי "בטיחות ואתיקה ב-AI" וניהול סיכונים. הכשרות אלו מכשירות את העובדים לזהות סיכונים, להטמיע מודלים אתיים, ולנהל את המערכות באופן שקוף ואחראי, כך שלא תיווצר הטיה אלגוריתמית נגד לקוחות.

3. שיפור חווית הלקוח והתאמה אישית

איך זה עובד?
AI משמשת כדי לשפר את חווית הלקוח באמצעות פתרונות חדשניים. דוגמה בולטת היא השימוש בצ'אט-בוטים חכמים (Generative AI) שמסוגלים לענות על שאלות לקוחות, לספק מידע על מוצרים פיננסיים ולהפנות אותם למנהל תיק נכון.
נתונים: דוח של הצוות הבין-משרדי (2024) מציין כי משרד המשפטים בישראל פועל לשילוב AI במערכות שלו כדי לזהות פעילות חשודה בעמותות, ובכך להפחית את הבירוקרטיה על עמותות תקינות. פרויקטים דומים מיושמים גם במגזר הפיננסי, במטרה לייעל את השירותים ללקוח ולפשט תהליכים מורכבים.
הטמעת AI בארגון: סדנאות ה-AI לארגונים של IIAI מתמקדות בשיפור פרודוקטיביות באמצעות כלי GenAI, ומתאימות במיוחד לצוותי שירות ומכירות. הכשרה נכונה מאפשרת לעובדים להשתמש בכלים אלו בצורה יעילה, תוך שמירה על יחס אישי ועל הקשר האנושי עם הלקוח.

4. אוטומציה של תהליכים משרדיים (RPA)

איך זה עובד?
AI מאפשרת אוטומציה של תהליכים שגרתיים וחוזרים על עצמם, כמו הזנת נתונים, טיפול בטפסים והפקת דוחות. כלי RPA (Robotic Process Automation) מבוססי AI משחררים את העובדים ממשימות שוחקות, ומאפשרים להם להתמקד במשימות הדורשות ידע, ניסיון וקבלת החלטות מורכבות.
נתונים: דוח של McKinsey & Company (2023) חוזה כי בינה מלאכותית יכולה להגביר את הפרודוקטיביות של העובדים בכ-40% עד שנת 2035. נתונים אלו מבוססים בין היתר על השימוש בכלי אוטומציה שמשחררים את העובדים ממשימות שגרה.
הטמעת AI בארגון: במכון הישראלי לבינה מלאכותית, אנו מציעים הדרכות AI מותאמות אישית, המלמדות את העובדים והמנהלים כיצד להשתמש בכלי אוטומציה, וכך לייעל את עבודתם ולהגדיל את תרומתם לארגון.

האתגרים הרגולטוריים והאתיים במגזר הפיננסי

המגזר הפיננסי בישראל הוא מגזר מפוקח, והטמעת AI בו דורשת עמידה בתקנים מחמירים של רגולציה ואתיקה. כפי שמציין דוח של הצוות הבין-משרדי לבינה מלאכותית בסקטור הפיננסי (2024), השימוש ב-AI מעלה שאלות לגבי "הסברתיות", "אחריותיות" ו"שקיפות". בנוסף, המאמר של המכון הישראלי לדמוקרטיה (כהנא ושורץ אלטשולר, 2023) מתייחס לצורך ב"אדם, מכונה, מדינה: לקראת אסדרה של בינה מלאכותית", ומציע עקרונות מנחים ליצירת מדיניות רגולטורית מתאימה.

רגולציה ואתיקה: המכון הישראלי לבינה מלאכותית מציע ייעוץ AI אסטרטגי וקורסים העוסקים ב"בטיחות ואתיקה ב-AI". קורסים אלו מכשירים את המנהלים והעובדים להבין את חוק ה-AI האירופי, את הגישה מבוססת-הסיכון של NIST, וכן את ההנחיות המקומיות הרלוונטיות לתחום הפיננסי.
הטיות אלגוריתמיות: במגזר הפיננסי, הטיות אלגוריתמיות עלולות להוביל להפליה במתן הלוואות או ביטוחים. המכון מספק הכשרות שמטרתן ללמד את המנהלים לזהות ולמנוע הטיות אלו, ולהבטיח שכל החלטה שמתקבלת על ידי מערכת AI תהיה הוגנת ואובייקטיבית.

מיומנויות ה-AI החדשות הנדרשות מעובדים ומנהלים

בעידן ה-AI, המיומנויות החשובות ביותר אינן בהכרח טכניות. הן מיומנויות שמשלבות יכולות אנושיות ייחודיות עם הבנה של כלי AI. מדובר בשינוי תפישתי, לא בשינוי טכנולוגי בלבד. דוח של מרכז טאוב מראה כי על כל עובד בעל תואר שלישי הצפוי להיפגע מבינה מלאכותית, ישנם ארבעה עובדים אחרים הצפויים להרוויח ממנה (דבאוי ואחרים, 2024).

אוריינות AI: הבנה בסיסית של מהי בינה מלאכותית, איך היא עובדת ומה מגבלותיה. אוריינות AI היא מרכיב חיוני של אוריינות דיגיטלית במאה ה-21 (ליבוביץ, 2024).
חשיבה ביקורתית: היכולת לשאול את השאלות הנכונות, לנתח את התשובות של AI ולהשתמש בהן כבסיס לקבלת החלטות מושכלות.
יצירתיות וחדשנות: היכולת להשתמש ב-AI כשותף יצירתי, כדי לייצר רעיונות חדשים, מוצרים ופתרונות עסקיים.
מנהיגות טכנולוגית: היכולת להוביל את צוות העובדים ולהטמיע בהם את הטכנולוגיה החדשה, תוך בניית אמון וצמצום חששות.

המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI): השותף שלך למעבר בטוח ויעיל - קורסי AI להצטרף לעתיד

במכון הישראלי לבינה מלאכותית, אנחנו מציעים הכשרות AI מעשיות ומותאמות אישית, המשלבות סדנאות אינטראקטיביות עם ליווי מתמשך (IIAI, 2025). המתודולוגיה הייחודית שלנו, שפותחה ושוכללה עם אלפי משתתפים בעשרות ארגונים, מתמקדת בדבר אחד: הקניית כלים ומיומנויות שניתן ליישם כבר מהשעה הראשונה של ההכשרה. אנו גאים לספר כי המכון, שפועל כבר למעלה משנתיים, ליווה אלפי משתתפים בישראל ובעולם, עם רוב משרדי המגזר הציבורי ועם מאות בתי עסק.הגישה שלנו מתמקדת בתוצאות מיידיות, בטיחות מלאה והעצמה אנושית - לא בהחלפת עובדים (הצוות הבין-משרדי לבינה מלאכותית, 2024). אנחנו השותפים שלכם בהפיכת AI מכלי מאיים לכלי עבודה יומיומי, שיוצר יתרון תחרותי אמיתי - לארגון כולו ולכל אחד מהעובדים בו.

סיכום: איך נוכל להפוך את המגזר הפיננסי למעצמה טכנולוגית?

המעבר לעידן ה-AI הוא בלתי נמנע. המאמר הציג כי AI היא לא רק עתידנות, אלא מציאות שיכולה להעניק יתרון תחרותי לכל עסק, קטן ככל שיהיה. באמצעות הבנה נכונה ואימוץ הכלים והמיומנויות הנכונים, ניתן להפוך את החשש מהשינוי להזדמנות צמיחה חסרת תקדים.במקום למכור לכם טכנולוגיה, אנחנו ב-IIAI בונים יכולות. אנחנו השותפים שלכם בהפיכת AI מכלי מאיים לכלי עבודה יומיומי, שיוצר יתרון תחרותי אמיתי - לארגון כולו ולכל אחד מהעובדים בו. המטרה שלנו היא לקדם את ישראל, המנהלים והעובדים בה, למעצמה טכנולוגית מבוססת בינה מלאכותית ולהנגיש לכל הארגונים והמוסדות את הידע והכלים להוביל ביעילות את עבודתם.
גלו איך AI יכולה לעבוד בשבילכם. התקשרו למכון הישראלי לבינה מלאכותית בטלפון: 072-2500344 או צרו קשר דרך האתר www.iiai.co.il ונחזור אליכם עם תוכנית פעולה מותאמת אישית.

ביבליוגרפיה:

Aggarwal, P., Kalyan, A., Murahari, V., & Narasimhan, K. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. arXiv.
הצוות הבין-משרדי לבינה מלאכותית בסקטור הפיננסי. (2024). דוח ביניים להערות הציבור.
כהנא, ע., & שוורץ אלטשולר, ת. (2023). אדם, מכונה, מדינה: לקראת אסדרה של בינה מלאכותית. המכון הישראלי לדמוקרטיה.
דבאוי, מ., אפשטיין, ג., בנטל, ב., וייס, א., & וינרב, א. (2024). בינה מלאכותית ושוק העבודה הישראלי. נייר מדיניות, מרכז טאוב.
ענתבי, ל. (2019). בינה מלאכותית וביטחון לאומי בישראל. מזכר 205, המכון למחקרי ביטחון לאומי (INSS).
ליבוביץ, ל. (2024). בינה מלאכותית בחינוך: פיתוח מקצועי באמצעות חשיבה עיצובית. משרד החינוך.
ILO Working Paper. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality.
OECD.AI. (2024). OECD Artificial Intelligence Papers.
NIST. (2024). AI Risk Management Framework (AI RMF).
McKinsey & Company. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.
The White House. (2022). National Strategy for Artificial Intelligence.
UN OHCHR. (2025). Procurement and deployment of artificial intelligence must be aligned with human rights: UN experts.
IMF. (2025). The Global Impact of AI: Mind the Gap.
Brookings Institution. (2025). Mapping the AI economy: Which regions are ready for the next technology leap.
IIAI. (2025). מסמך ליבה אסטרטגי.
European Parliament. (2025). EU AI Act: first regulation on artificial intelligence. [https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence]
EY. (2025). How data analytics and AI in government can drive greater public value. [https://www.ey.com/en_gl/insights/government-public-sector/how-data-analytics-and-ai-in-government-can-drive-greater-public-value]
IBM. (2024). What Is Algorithmic Bias? [https://www.ibm.com/think/topics/algorithmic-bias]
KPMG International. (2025). Trust in artificial intelligence. [https://kpmg.com/xx/en/our-insights/ai-and-technology/trust-in-artificial-intelligence.html]
Ministry of Innovation, Science and Technology. (2023). Israel's Policy on Artificial Intelligence Regulation and Ethics. [https://www.gov.il/en/pages/ai_2023]
The Greenlining Institute. (2021). Algorithmic Bias. [https://greenlining.org/wp-content/uploads/2021/04/Greenlining-Institute-Algorithmic-Bias-Explained-Report-Feb-2021.pdf]
Digital Strategy EU. (2025). AI Act: first regulation on artificial intelligence. [https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai]
Prosci. (2025). AI Adoption: Driving Change With a People-First Approach. [https://www.prosci.com/blog/ai-adoption]
Valcon. (2025). AI in the public sector: are we really ready to look ahead? [https://valcon.com/en/insights/ai-in-the-public-sector-are-we-really-ready-to-look-ahead/]
TalentLMS. (2023). Can you teach an old dog new tricks? When it comes to AI and older workers. [https://www.talentlms.com/blog/ai-older-workers/]
Okoone. (2025). Turning AI fear into confidence in the workplace. [https://www.okoone.com/spark/leadership-management/turning-ai-fear-into-confidence-in-the-workplace/]
ResearchGate. (2025). Challenges Faced by Older Employees in the Era of Open Artificial Intelligence and Strategies to Empower Them. [https://www.researchgate.net/publication/389100603_Challenges_Faced_by_Older_Employees_in_the_Era_of_Open_Artificial_Intelligence_and_Strategies_to_Empower_them]
PMC. (2025). Challenges Faced by Older Employees in the Era of Open Artificial Intelligence and Strategies to Empower Them. [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11997459/]
Google Cloud Blog. (2025). Real-world gen AI use cases from the world's leading organizations. [https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders]
Technion AI Hub. (2025). Academia-Industry Collaboration. [https://tech-ai.technion.ac.il/industry-collaboration/]
Unichrone. (2025). Artificial Intelligence Foundation Training in Israel. [https://unichrone.com/il/artificial-intelligence-foundation-training]
Bell Integration. (2025). AI Training in Israel. [https://www.bell-integration.com/ai-training-in-israel/]

שילוב אדם ובינה מלאכותית להגדלת רווחים בעסק

בינה מלאכותית AI מגזר פיננסי פינטק בנקאות ביטוח השקעות ייעול תהליכים GenAI איתור הונאות ניהול סיכונים המכון הישראלי לבינה מלאכותית (IIAI) ד"ר יניב שנהב טרנספורמציה דיגיטלית.

הערות