كيف يمكن لأجهزة الرقابة المالية والإدارية استخدام الذكاء الاصطناعي دون المساس باستقلاليتها

يقف الجهاز الرقابي الوطني في موقع دقيق إزاء الذكاء الاصطناعي. عليه أن يدقّق على الخوارزميات التي تنشرها حكومته، وفي الوقت نفسه يواجه ضغطاً لاستخدام الذكاء الاصطناعي بنفسه ليواكب حجم الإنفاق العام. الواجبان مشروعان كلاهما، وكلاهما يطرح أسئلة استقلالية لا تكفيها صياغات المشتريات التقليدية. تُحدّد هذه المقالة المواضع التي يساعد فيها الذكاء الاصطناعي جهازاً رقابياً، والمواضع التي يكسر فيها اختبار الاستقلالية بهدوء، ثم البنية التي تُمكّن الجهاز من النشر دون أن يفقد التحكم.

اختبار الاستقلالية لذكاء اصطناعي بمستوى أجهزة الرقابة

الاستقلالية هي المبدأ المؤسس لكل جهاز رقابة عليا. تتعامل وثيقة ISSAI 100، المبادئ الأساسية لتدقيق القطاع العام، مع الاستقلالية باعتبارها شرطاً مسبقاً لا ميزة إضافية. ثم جاء إعلان موسكو الصادر عن INTOSAI عام 2019 ليؤكد أنّ الذكاء الاصطناعي ينبغي توظيفه لتعزيز هذه الاستقلالية لا لتآكلها، وأنّ الأحكام الرقابية يجب أن تظل بقيادة الإنسان حتى حين تُساندها أدوات تنبؤية أو توليدية.

إذا تُرجم ذلك إلى مواصفة شراء، تنحلّ الاستقلالية في النظام الذكي إلى أربع نقاط تحكّم يجب أن يملكها الجهاز:

• المُدخلات. البيانات التي يطّلع عليها النموذج لا تغادر محيط الجهاز، وتخضع لمنظومته في التصنيف.
• الأوزان. ملف النموذج نفسه يُحفظ على عتاد الجهاز، ولا يستطيع طرف خارجي تحديثه أو إلغاءه.
• التعليمات. تعليمات النظام وقواعد الاسترجاع والقوالب يكتبها ويراجعها فريق الجهاز التقني، ويُدار إصدارها داخلياً.
• منظومة التقييم. مجموعة الإجابات الذهبية المستخدمة لاختبار النماذج والتعليمات قبل الإنتاج يصونها الجهاز ويُدقّق عليها كأي ورقة عمل.

أيّ بنية تتنازل عن واحدة من هذه الأربع لمورد خارجي تسقط في الاختبار. لا يستطيع المراجع، بضمير مهني، أن يدقّق خوارزمية يستطيع موردٌ أجنبي أن يُعيد كتابة أوزانها أو تعليماتها بين عشية وضحاها.

ثلاثة أنماط تجتاز اختبار الاستقلالية

الأنماط أدناه تُبقي نقاط التحكم الأربع داخل الجهاز.

كشف الشذوذ على مجاميع المعاملات. يستقبل الجهاز بيانات المدفوعات والرواتب وقرارات الترسية والقيود المحاسبية من الجهات الخاضعة بموجب بروتوكول مكتوب لمشاركة البيانات. يعمل نموذج على عتاد الجهاز ليُسجّل لكل قيد درجة شذوذ: مبالغ مستديرة، اعتمادات في عطلة نهاية الأسبوع، تعديل حساب مورد قبيل السداد، تجزئة عقود تحت سقف المناقصات. يُنتج النظام قائمة مرتّبة بدرجات الثقة وسبب موجز لكل ملاحظة. يبقى المراجع هو من يختار ويختبر ويستنتج. يُقلّص النظام كومة غير المقروء ليصرف الفريق وقته على الحكم لا على المسح. هذا هو الشكل الحديث لما تقوم به أدوات مثل ACL Analytics وIDEA وArbutus منذ سنوات، مضافاً إليها مصنّفات لغوية تعمل على الحقول غير المهيكلة.

الاسترجاع المعزَّز فوق مجموعة معايير الجهاز. تُحمَّل نصوص ISSAI ودليل التدقيق الداخلي للجهاز وتقاريره السابقة وقوانين الإنفاق العام والمناقصات والضرائب في فهرس استرجاع خاص. يطرح المراجع المبتدئ سؤاله بلغة طبيعية فيتلقّى إجابة موثّقة من هذه المجموعة فقط. لا يخترع النموذج لائحة، والمرجع يُسجَّل في ورقة العمل لا في مصدر شبكي عام.

صياغة ملاحظات المراجعة من ملاحظات الميدان. يُدوّن المراجع ملاحظاته الميدانية، فيُنتج نموذج يعمل على عتاد الجهاز مسوّدة منظَّمة (المعيار، الواقع، السبب، الأثر، التوصية) بمحتوى مأخوذ حصراً ممّا قدّمه المراجع. يحرّر المراجع ويوقّع. لا يستجلب النموذج أي معلومة من خارج ملف الحالة.

ثلاثة أنماط تسقط في الاختبار

تتسلّل ثلاثة أنماط إلى مناقصات الأجهزة الرقابية ولا ينبغي أن تجتاز مراجعة الاستقلالية:

• نماذج تجارية سحابية تلامس بيانات الجهات الخاضعة. إرسال دفاتر القطاع العام أو عقود مصنّفة أو مستخرجات الرواتب إلى واجهة برمجية أجنبية يضع بيانات عمل المراجع في يد معالج خارجي وتحت ولاية قضائية أجنبية. شروط منع التدريب التعاقدية لا تغيّر هذا الواقع. تُشير دراسات أكاديمية حديثة في الذكاء الاصطناعي وتدقيق القطاع العام إلى أنّ هذا هو المخاطرة المهيمنة وغير المُدارة.
• تعليمات يتحكم بها المورد. تطرح بعض المنصات مكتبات تعليمات لا يستطيع العميل قراءتها أو تعديلها. يُغيّر المورد سلوك النظام عبر ملاحظة إصدار، فلا يستطيع الجهاز أن يثبت لجهة الرقابة عليه ما الذي طُلب من النموذج فعله يوم أصدر ملاحظته.
• نماذج معتمة بلا سطح تسجيل. إن لم يستطع فريق المراجعة استرجاع المُدخل ونسخة النموذج والسياق المُسترجَع والمخرَج لملاحظة بعينها، فالملاحظة غير قابلة للمراجعة، وتسقط أمام معيار ورقة العمل قبل أن تصل إلى أي جهة خارجية.

مخطّط البنية: نشر محلي بثلاث طبقات منفصلة

المرجع للبنية المناسبة للأجهزة الرقابية هو نشر محلي مكوّن من ثلاث طبقات، يُحجَّم وفق حجم القضايا وعدد الموظفين. تُكمل هذه المقالة المقالة الجذرية حول on-premise AI for sovereign institutions؛ يطبَّق المبدأ ذاته في الفصل بين الطبقات، مع ضوابط خاصة بالعمل الرقابي.

1. طبقة البيانات. تستقر مستخرجات الجهات الخاضعة (دفتر الأستاذ، الرواتب، المشتريات، سجل الأصول) في قاعدة بيانات تحليلية مُحصَّنة بصلاحيات على مستوى الصف مرتبطة برمز التكليف. يجري التحليل الحتمي هنا (IDEA، ACL، SQL، تعدين العمليات). لا تستدعي طبقة البيانات النموذج مباشرة.
2. طبقة الاستدلال. تعمل النماذج المفتوحة الأوزان (Falcon Arabic للعمل العربي، Qwen 3.6 للاستدلال متعدد اللغات، Gemma 4 للسياق الإنجليزي الطويل) على عتاد رسوميات داخل الجهاز. لا توجد لطبقة الاستدلال أي مسار خارج للإنترنت. تستقبل ميزات أو أجزاء وثائق من طبقة البيانات عبر مسار أحادي وتُعيد المخرجات.
3. مساحة عمل المراجع. الواجهة المألوفة لإدارة التدقيق التي يُنشئ فيها الإنسان أوراق العمل ويراجع الملاحظات ويوقّع التقرير. تستدعي الواجهة الاسترجاع والصياغة عبر واجهة برمجية داخلية. تُسجَّل كل تعليمة وكل قطعة مُسترجَعة ونسخة النموذج وكل تحرير في ملف التكليف.

تتحاور الطبقات الثلاث عبر واجهات ضيقة موثّقة. مشغّلو كل طبقة أشخاص مختلفون. لا يُغادر أي تكليف أثراً خارج الجهاز.

ملاحظة شراء في السياق العُماني

على الجهاز الرقابي في المنطقة، ومنه السياق العُماني، أن يحوّل المبادئ أعلاه إلى ثلاثة بنود تعاقدية واضحة:

• بند الأوزان السيادية. تُسلَّم ملفات النماذج بصورة حزم موقَّعة، وتُثبَّت على عتاد يملكه الجهاز. لا قياس عن بُعد، ولا تحقّق من خادم ترخيص، ولا مفتاح إيقاف عن بُعد.
• بند ملكية التعليمات والتقييم. تعليمات النظام وقواعد الاسترجاع ومجموعة التقييم الذهبية ملك للجهاز، تُدار في مستودع داخلي، ولا تخضع لأي اتفاقية سرية مع المورد.
• بند قابلية التدقيق. يُسجّل النظام لكل مخرَج: نسخة النموذج، قالب التعليمات، المصادر المُسترجَعة، تعديلات الإنسان، وهوية المشغّل، مع فترة احتفاظ مطابقة لسياسة أوراق العمل في الجهاز.

كما يعمل الجهاز الرقابي العُماني تحت توقّع الإقامة المحلية للبيانات الذي يفرضه القانون الوطني، ضمن توجّه إقليمي أوسع نحو البنى السيادية. يستوفي النشر المحلي بمستوى حصن هذا التوقّع بحكم تصميمه. ومُعين، المنصة الوطنية المشتركة للذكاء الاصطناعي في عُمان، يؤدّي دوره في الإنتاجية الحكومية المشتركة؛ تظل أحمال العمل الرقابية المصنّفة داخل الجهاز الذي يملكها.

إن كان جهازكم الرقابي بصدد تحديد أين يلائم الذكاء الاصطناعي وأين يجب أن يبقى بعيداً، فالخطوة التالية لقاء مدّته ساعة واحدة مُفصَّل على إطار استقلاليتكم ومنظومة التصنيف وحجم التكاليف. راسلونا على [email protected] أو واتساب +968 9889 9100. نمشي معكم عبر البنية واختيار النماذج وخطّة موثوقة وفق جدولكم. الأسعار بحسب الطلب.