يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوقف الأزمة المالية المقبلة قبل أن تبدأ
نادرا ما تظهر الأزمات المالية بين عشية وضحاها. إن العلامات التحذيرية موجودة بالفعل، مخبأة في كميات هائلة من البيانات التي يجد المنظمون ــ أو أي إنسان حقا ــ صعوبة في تفسيرها. قبل الأزمة المالية العالمية في عام 2008، كانت معايير الاكتتاب تتراجع، وكانت الاستدانة في ارتفاع، واستمرت القروض العقارية عالية المخاطر في النمو. في عام 2023، أظهر بنك وادي السيليكون مدى سرعة تفكك المخاطر عندما تتركز الودائع وتختفي الثقة. وحتى خارج نطاق الخدمات المصرفية التقليدية، كشف انهيار FTX عما يحدث عندما تنهار الشفافية والحوكمة خلف النمو السريع. وفي كل حالة، لم تكن المخاطر مخفية. وكانت متناثرة عبر الميزانيات العمومية، والملفات التنظيمية، وإشارات السوق، والبيانات الداخلية التي كانت مرئية في أجزاء ولكن كان من الصعب ربطها في الوقت المناسب. وقد اشتد هذا التحدي. وتتحرك المخاطر المالية الآن بشكل أسرع من الأنظمة المصممة لمراقبتها. لا ينتظر المودعون التقارير ربع السنوية؛ فهم يتفاعلون في الوقت الفعلي، وينسقون من خلال الدردشات الجماعية والمنصات الاجتماعية وشبكات المستثمرين. فعندما تتصدع الثقة، من الممكن أن تتحرك مليارات الدولارات في غضون ساعات، وليس أيام. وقد نجحت صناعات أخرى في حل نسخ من هذه المشكلة بالفعل. لا ينتظر الطيران وقوع حادث لتقييم ما إذا كانت الطائرة صالحة للطيران أم لا؛ تقوم أجهزة الاستشعار بمراقبة أداء المحرك بشكل مستمر، والإشارة إلى الحالات الشاذة قبل فترة طويلة من فشلها. لا يكتشف مشغلو شبكة الكهرباء انقطاعات الكهرباء بعد حدوثها؛ إنهم يتتبعون الحمل والتردد في الوقت الفعلي، ويعيدون توجيه السعة في اللحظة التي يظهر فيها الضغط. تقوم أنظمة مراقبة الصحة العامة بمراقبة إشارات المرض عبر آلاف نقاط البيانات، وتتدخل قبل أن يتحول تفشي المرض إلى وباء. يولد النظام المالي كميات مماثلة من البيانات. وما كان ينقصها هو نفس القدرة على التحليل المستمر والمترابط. فالبيانات موجودة. الإشارات موجودة. لا يستطيع البشر ربط النقاط بالسرعة الكافية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. يستطيع الذكاء الاصطناعي كشف الإشارات التي يفتقدها القادة. إن عملية اليوم مجزأة، حيث تركز فرق مختلفة على تحليل مؤشرات مختلفة. تستغرق الأنماط وقتًا لتظهر، وعندما تظهر، قد يكون الأوان قد فات. ويغير الذكاء الاصطناعي مدى سرعة إجراء هذه الروابط. من خلال دمج البيانات المنظمة وغير المنظمة – من ملفات هيئة الأوراق المالية والبورصات، والميزانيات العمومية للبنوك، والتعرضات بين البنوك، والتدفقات على مستوى المعاملات، وحتى مصادر البيانات البديلة مثل المشاعر الاجتماعية – يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الارتباطات والحالات الشاذة التي قد يغفل عنها البشر. ويمكنه تتبع التحولات الطفيفة في الاستدانة، والسيولة، وتركيز الأطراف المقابلة عبر آلاف المؤسسات في الوقت الحقيقي. دعونا نعيد النظر في أزمة بنك وادي السيليكون وتأثير الدومينو الذي خلفه فشل البنوك الإقليمية الأخرى. أشارت التقارير القياسية إلى أن سيولتها مستقرة، لكن التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي كان سيسلط الضوء على تركز الودائع في الشركات المدعومة بالمشاريع التي تحتفظ بأرصدة كبيرة غير مؤمن عليها. ومع ارتفاع أسعار الفائدة، تصاعدت هذه الهشاشة وأصبحت واضحة في البيانات ولكنها غير مرئية في المراقبة التقليدية. واليوم، تقوم الهيئات التنظيمية المالية في الولايات المتحدة ــ NCUA، ومؤسسة تأمين الودائع الفيدرالية، وOCC، وبنك الاحتياطي الفيدرالي ــ بفحص كل مؤسسة كل 12 إلى 18 شهراً تقريباً باستخدام أطر تعمل على تقييم كفاية رأس المال، وجودة الأصول، والإدارة، والأرباح، والسيولة، والحساسية لمخاطر السوق. هذه الأطر صارمة، لكنها مصممة لعالم أبطأ. يصل الممتحنين بقوائم مرجعية منظمة ويقضون أيامًا في العمل على البيانات التي قد يكون عمرها أشهرًا بالفعل. العملية شاملة، لكنها ذات مظهر رجعي من الناحية الهيكلية. ولا يحل الذكاء الاصطناعي محل هذه العملية. وبدلا من بدء الاختبارات باكتشاف واسع النطاق عبر كل البعد، فإن الفاحص المجهز بالتحليل الناتج عن الذكاء الاصطناعي يعرف بالفعل أي المؤسسات انتقلت خارج معايير نظيراتها، وأين تتسارع اتجاهات الانحراف أو السيولة، وأي مقاييس محددة تقترب من العتبات. ينتقل الفحص من أيام من المراجعة واسعة النطاق إلى ساعات من التقييم المستهدف عالي القيمة الذي يركز على مكان الخطر الفعلي. فكر في الأمر على أنه الفرق بين الفحص البدني السنوي بناءً على ما يشعر به المريض في ذلك اليوم مقابل فحص مستنير على مدار عام من عمل الدم المستمر والمراقبة الحيوية. لم يتم استبدال الأطباء، لكنهم لم يعودوا يعملون بشكل أعمى. الذكاء الاصطناعي يجعل من الصعب إخفاء المخاطر النظامية على مرأى من الجميع. وبوسع المؤسسات أن تعدل استراتيجيات التمويل في وقت مبكر، وبوسع الهيئات التنظيمية أن تركز اهتمامها على المناطق التي تتراكم فيها الضغوط بالفعل. إذا فاتتنا الأزمة المالية المقبلة، فسوف يكون ذلك بمثابة فشل للقيادة، وليس التكنولوجيا. ومع ذلك، إذا سلطت منصة الذكاء الاصطناعي الضوء على المخاطر الناشئة، فيتعين على القادة أن يروا السبب. سواء كان الأمر يتعلق بالتحولات في سلوك المقترض، أو زيادة تركيزات التعرض، أو ضغوط السيولة، أو تغييرات التمويل، يجب على النظام أن يجعل منطقه قابلاً للتفسير. عندما تكشف النماذج منطقها، يستطيع المحللون اختبار الافتراضات، وتحدي المخرجات، واستكشاف سيناريوهات مختلفة. الثقة تأتي من التوافق. يحتاج القادة إلى الثقة في أن الذكاء الاصطناعي يعكس الديناميكيات الحقيقية لأعمالهم والأسواق التي يعملون فيها. وعندما يتمكن صناع القرار من اتباع المنطق، يتوقف الذكاء الاصطناعي عن الشعور وكأنه صندوق أسود ويبدأ في العمل كمجموعة ثانية من العيون على الأنظمة المعقدة. لا يغير الذكاء الاصطناعي النتائج إلا عندما يثق به القادة بالقدر الكافي للتصرف بناء على ما يظهره لهم. مواجهة الأزمة المقبلة بالتحضير، وليس برد الفعل، تشترك كل أزمة مالية في شيء واحد: ظهور الإشارات، لكنها ليست متصلة في الوقت الكافي لمنع حدوثها. وكانت البيانات اللازمة للكشف عن المخاطر الناشئة موجودة. ما نفتقده هو القدرة على تفسيرها بسرعة وعلى نطاق واسع بما يكفي ليشكل أهمية. الذكاء الاصطناعي يمنحنا ذلك. والفوائد ليست من جانب واحد. بالنسبة للمنظمين والفاحصين، يعني الذكاء الاصطناعي أدوات أفضل، وعمليات فحص أكثر كفاءة، واكتشاف المخاطر في وقت مبكر. وبالنسبة للمؤسسات المالية، فإن الاختبارات الأكثر استهدافا تعني قدرا أقل من التعطيل، وتوجيهات أكثر وضوحا، والقدرة على المراقبة الذاتية ومعالجة القضايا قبل أن تتحول إلى نتائج. بالنسبة لعامة الناس، يعني ذلك نظامًا ماليًا أكثر أمانًا، وتدخلًا مبكرًا، وتقليل احتمالات الفشل المتتالي الذي ينتهي بعمليات الإنقاذ الممولة من دافعي الضرائب. الذكاء الاصطناعي لا يجعل النظام آمنًا، ولكن نشره بشكل صحيح، يجعل النظام أكثر أمانًا. ولا يزال الحكم البشري، والمساءلة، والتصميم المؤسسي يشكل أهمية بالغة. الهدف ليس أتمتة الإشراف؛ بل هو جعل المشرفين أسرع وأفضل تجهيزًا للتصرف عندما يكون ذلك ضروريًا. ومع وجود الأنظمة المناسبة، يمكن للمؤسسات تحديد الضغوط في وقت مبكر، والتدخل عاجلاً، ومنع المخاطر المحلية من التحول إلى فشل نظامي. لا ينبغي أن تكون الأزمة القادمة حتمية. يمكننا منع ذلك تمامًا إذا استخدمنا الذكاء الاصطناعي لربط النقاط وإيقاف الأزمة في مساراتها. شون كامكار هو المدير التنفيذي للتكنولوجيا في Zest AI. الموعد النهائي الممتد لجوائز Fast Company Next Big Things in Tech هو الخميس 18 يونيو، الساعة 11:59 مساءً بتوقيت المحيط الهادئ. تقدم بطلبك اليوم.
تم النشر: 2026-06-17 19:30:00
مصدر: www.fastcompany.com
