يحيا قطاع التمويل هذه الأيام موجة من التغيير العميق بفضل دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى مجال تقييم الجدارة الائتمانية.
بعد أن كانت البنوك تعتمد على نماذج تقليدية تستغرق أسابيع لقياس مخاطر العملاء، بات بإمكانها الآن الاستناد إلى خوارزميات قادرة على تحليل آلاف البيانات في لمح البصر لتصدر قرارات أدق وأكثر إنصافًا.
وفي الوقت ذاته، تُطل هذه الثورة الرقمية كنافذة أمل جديدة أمام الشركات الناشئة التي لطالما واجهت صعوبة في الوصول إلى التمويل البنكي.
فغالبية هذه الشركات لا تمتلك تاريخًا ائتمانيًا طويلًا أو أصولًا كافية لتقديمها كضمان، ما يجعلها خارج دائرة التمويل التقليدي.
ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي قد يعيد رسم هذه المعادلة، فاتحًا الباب أمام عصر جديد من التمويل الذكي القائم على البيانات والسلوك بدلاً من الأوراق فقط.
في السوق المصري، يُتوقع أن تُحدث هذه التقنيات ثورة في طريقة تعامل البنوك مع المشروعات الصغيرة والمتوسطة، وكذلك الشركات الناشئة، وهي الشريحة التي طالما واجهت صعوبات في الحصول على التمويل بسبب ضعف البيانات الرسمية أو غياب الضمانات الكافية.
كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي التقييم الائتماني؟
1. دقة تنبؤية أعلى
تعتمد الخوارزميات على مزج بيانات تقليدية مثل التقارير المالية مع مصادر غير تقليدية كتاريخ الدفع الإلكتروني وسلوك العملاء على الإنترنت.
هذا المزيج يساعد على اكتشاف أنماط وعلاقات خفية، ما يمكّن البنوك من كشف مؤشرات التعثر مبكرًا واتخاذ قرارات استباقية.
وبالنسبة للشركات الناشئة، فإن هذه الدقة تمثل طوق نجاة؛ إذ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقيّم الجدارة الائتمانية بناءً على نشاط الشركة الرقمي، حجم المبيعات الإلكترونية، أو حتى تفاعل العملاء عبر المنصات الرقمية، وليس فقط على أساس ميزانيات محدودة أو بيانات مالية أولية.
2. تعزيز الشمول المالي
الذكاء الاصطناعي يفتح الباب أمام العملاء الذين يفتقرون إلى سجل مصرفي قوي. إذ يتيح تقييمهم عبر بيانات بديلة مثل فواتير المرافق أو المعاملات الرقمية، ما يمنحهم فرصة عادلة للحصول على التمويل ويقلل تأثير التحيزات المرتبطة بالموقع الجغرافي أو نوع النشاط.
ويُعد هذا التطور بالغ الأهمية للشركات الناشئة العاملة في مجالات التكنولوجيا أو الخدمات الرقمية، والتي غالبًا ما تعتمد على نماذج أعمال مبتكرة لا تتناسب مع القوالب البنكية القديمة. فالذكاء الاصطناعي يمكّنها من بناء “هوية ائتمانية رقمية” تُظهر قدرتها على النمو والاستدامة رغم قلة أصولها الثابتة.
3. سرعة وكفاءة أعلى
بفضل الأتمتة، تحوّلت عملية التقييم من مسار بيروقراطي معقد إلى إجراء رقمي سريع. المهام التي كانت تستغرق أسابيع من جمع الأوراق وتحليلها تتم الآن خلال دقائق، مما يخفّض التكلفة التشغيلية ويحسّن تجربة العميل ويسمح للبنوك بمعالجة عدد أكبر من الطلبات دون الحاجة إلى توظيف مزيد من الموظفين.
هذه السرعة تمنح الشركات الناشئة ميزة تنافسية كبيرة، إذ يمكنها الحصول على التمويل في وقت قياسي يدعم خططها للنمو أو التوسع، دون أن تتعطل بسبب الإجراءات الروتينية التي كانت في السابق تعوق الابتكار.
4. إدارة مخاطر أكثر ذكاءً
الأنظمة الذكية لا تكتفي بتقييم العميل لحظة تقديم الطلب، بل تراقب أداءه المالي بشكل مستمر وتطلق إشعارات عند ملاحظة سلوك غير اعتيادي. كما تسهم خوارزميات كشف الاحتيال في حماية البنوك من محاولات التزوير، لتتحول عملية التقييم الائتماني إلى منظومة مراقبة حية ودقيقة.
وبالنسبة للشركات الناشئة، فإن هذه المتابعة الذكية تساعدها أيضًا على تحسين سلوكها المالي وتحسين صورتها الائتمانية بمرور الوقت، ما يخلق علاقة شراكة مستدامة مع البنوك بدلاً من علاقة قصيرة المدى قائمة على القروض فقط.
تحديات تواجه التطبيق
على الرغم من الفوائد الكبيرة، هناك عقبات لا يمكن تجاهلها:
1. جودة البيانات وتوافرها
لا يمكن للأنظمة الذكية أن تتفوق على البيانات التي تستند إليها. إذا كانت المعلومات ناقصة أو منحازة، فسوف ينعكس ذلك سلبًا على النتائج. ونظرًا لافتقار الكثير من المشروعات الصغيرة في مصر إلى سجلات مالية رقمية، يبقى التحدي في بناء قواعد بيانات موثوقة وشاملة.
ولذلك، يصبح التعاون بين البنوك، شركات التكنولوجيا المالية، وحاضنات الأعمال أمرًا ضروريًا لتجميع بيانات دقيقة عن الشركات الناشئة وتوثيق أدائها الحقيقي، مما يساعد على خلق بيئة تمويلية قائمة على الأدلة لا على الانطباعات.
2. الخصوصية والأمان
تعمل هذه الأنظمة على كم هائل من البيانات الحساسة، مما يثير مخاوف تتعلق بسرية المعلومات في ظل تصاعد الهجمات الإلكترونية. لذلك، يعد تطبيق تشفير قوي واعتماد سياسات خصوصية واضحة من الضرورات.
وتزداد هذه التحديات حدة في بيئة الشركات الناشئة التي تعتمد على حلول رقمية مفتوحة المصدر أو تخزين سحابي، ما يجعلها أكثر عرضة للاختراق ما لم يتم وضع أطر صارمة للأمن السيبراني.
3. التحيز الخوارزمي والشفافية
قد تعيد الخوارزميات إنتاج التحيزات الموجودة في البيانات التاريخية، ما يؤدي إلى استمرار ظلم بعض الفئات دون قصد. كما أن طبيعة “الصندوق الأسود” لبعض النماذج تجعل تفسير قراراتها صعبًا، وهو أمر يثير تساؤلات قانونية وتنظيمية.
وهذا يمثل خطرًا حقيقيًا للشركات الناشئة في القطاعات غير التقليدية مثل الذكاء الاصطناعي أو الاقتصاد الأخضر، حيث قد تُقيّم خوارزميات التمويل أداءها بمعايير لا تعكس واقعها أو نموذجها الربحي الجديد.
4. الكلفة والحاجة للخبرات
تحتاج البنوك إلى استثمارات كبيرة في البنية التحتية الرقمية وتعيين خبراء في تحليل البيانات لتطبيق هذه التقنيات بكفاءة. رغم ارتفاع التكلفة الأولية، إلا أن مردود تحسين الأداء وتقليل المخاطر قد يبرر الاستثمار على المدى الطويل.
وفي الوقت نفسه، يمكن للشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية أن تلعب دور الشريك الداعم في تطوير حلول تمويل ذكية للبنوك نفسها، ما يخلق تكاملًا بين القطاعين بدلًا من التنافس.
وماذا عن وظائف محللي الائتمان الحالية؟
إن الذكاء الاصطناعى لا يلغى دور محللي الائتمان بالقطاع المصرفي بل يخلق فرصًا جديدة من خلال إعادة تعريف كيفية إنجاز العمل.
مع أن بعض الوظائف المبتدئة قد تتراجع أعدادها، إلا أن التحليل المالي لم يصبح عتيقًا. بل إن الذكاء الاصطناعي يخلق فرصًا جديدة من خلال إعادة تعريف كيفية إنجاز العمل.
تستثمر الشركات في وظائف هجينة تتطلب خبرة مالية إلى جانب إتقان الذكاء الاصطناعي. وسيكون الطلب مرتفعًا على المحللين القادرين على سد الفجوة بين التحليل المالي التقليدي وتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
وبالنسبة للشركات الناشئة، فإن هذا التحول يعني نشوء جيل جديد من المحللين الماليين المرنين القادرين على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإعداد النماذج، التنبؤ بالإيرادات، وقياس المخاطر، دون الاعتماد الكامل على أقسام مالية ضخمة. وهنا يظهر دور الشركات الناشئة في خلق وظائف جديدة في مجال تحليل البيانات المالية وتقديم خدماتها للبنوك عبر الشراكات التقنية.
بالنسبة للمحترفين الماليين، هذا يعني:
تطوير معرفة الذكاء الاصطناعي: فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن الاستفادة منها في التحليل المالي.
تعزيز المهارات التحليلية والاستراتيجية: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة البيانات، لكنه لا يستطيع أن يحل محل الحدس البشري أو القدرة على صياغة قرارات استراتيجية.
كما يجب على قادة الشركات الناشئة أن يمتلكوا فهمًا عميقًا لسير عمل الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي، تمامًا كما يفهم قائد الأوركسترا السيمفونية لقيادة فريقه. إن بناء سير عمل أتمتة متكامل يتطلب وجود شخص مُلِمٍّ بالتكنولوجيا والتمويل لضمان التوافق مع أهداف العمل والواقع السوقي.
تعزيز مهارات الاتصال والاستشارات
مع قيام الذكاء الاصطناعي بالتعامل مع الكثير من معالجة البيانات، سيحتاج المحللون الماليون ورواد الأعمال إلى التركيز بشكل أكبر على تفسير النتائج وتوصيلها بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة والمستثمرين.
في حين أن الذكاء الاصطناعي يُحدث تغييرًا جذريًا في قطاع التمويل، إلا أنه لا يُلغي الحاجة إلى المحللين الماليين ولا إلى روح المبادرة لدى مؤسسي الشركات الناشئة. بل يُعيد تعريف دورهم، مُحوّلًا التركيز من المهام اليدوية إلى التفكير الاستراتيجي القائم على البيانات.
وباختصار، يمثّل الذكاء الاصطناعي فرصة لإعادة صياغة علاقة البنوك المصرية ليس فقط بالمشروعات الصغيرة والمتوسطة، بل أيضًا بالشركات الناشئة التي تُعد قاطرة الابتكار في الاقتصاد الجديد. فهو ينقل التقييم الائتماني من الاعتماد على الأوراق إلى قراءة أنماط السلوك المالي، وإذا ما طُبق ضمن ضوابط الحوكمة والأخلاقيات، يمكن أن يجعل النظام المصرفي أكثر شمولًا وعدلًا واستدامة — وأقرب إلى لغة المستقبل.
