كيف يمكن للبنوك المركزية استخدام الذكاء الاصطناعي في الرقابة دون مشاركة البيانات الخاضعة للتنظيم

يجلس مراقبٌ في بنك مركزي صباح الثلاثاء أمام أكثر من ثلاثين قائمةً احترازية واردة من البنوك المرخّصة في البلاد، تحوي كلٌّ منها التفاصيل الدقيقة التي تُعرِّف المؤسسة: تركيزات المدينين، ووسائد السيولة بحسب الطرف المقابل، والتعرّضات خارج الميزانية، ومزيج الإقراض القطاعي، وسجل أحداث المخاطر التشغيلية. يُتوقَّع من المراقب أن يرصد البنك الذي انحرفت نسبه، وأن يُسوّد الرسالة، وأن يجدول الزيارة الميدانية بحلول الخميس. يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يضغط هذا العبء بحدود رتبةٍ كاملة، شرط ألّا تغادر البيانات الخاضعة للتنظيم محيط البنك المركزي. لحظة تتدفّق هذه القوائم إلى أداة ذكاء اصطناعي عامّة، يكون المراقب قد سلّم بياناتٍ داخلية لبنوك متنافسة إلى مزوِّدٍ تجاري في دولة ثالثة، وتسقط حصانة الملف الرقابي.

تتناول هذه المقالة المواضع التي يُسهم فيها الذكاء الاصطناعي فعليًا في كرسي المراقب، وأسباب استبعاد الأدوات العامة، وملامح البنية المحلية المناسبة لجهة رقابية بحجم البنك المركزي العُماني أو مؤسسة النقد العربي السعودي. أما المعالجة الأشمل للإطار القانوني فهي في السيادة الرقمية ضمن قانون حماية البيانات الشخصية العُماني؛ وتركّز هذه المقالة تحديدًا على مقعد المراقب.

مشكلة البيانات لدى المراقب

يعمل المراقب المصرفي الحديث على تدفّق متواصل من قوائم دقيقة. فتقارير رأس المال، والسيولة، والتعرّضات الكبيرة، والصرف الأجنبي، ومراحل المعيار IFRS 9، وأحداث المخاطر التشغيلية، تصل شهريًا أو ربع سنوي من كل بنك مرخَّص في البلاد. تضمّ ولايةٌ صغيرة ثلاثين بنكًا منظَّمًا، وتضمّ ولايةٌ إقليمية ما يزيد على المئة، وتنمو حجوم البيانات لكل مؤسسة في كل دورة إبلاغ. ومهمّة المراقب أن يقرأها جميعًا في وقتٍ واحد، وأن يرصد الانحرافات عن سلوك الأقران، وأن يربطها بالاستخبارات الرقابية النوعية (محاضر مجالس الإدارة، تقارير المراجعة، نتائج الفاحصين، حركة الشكاوى).

تتميّز البيانات التي يتعامل معها المراقب بثلاث خصائص لا تستطيع خدمات الذكاء الاصطناعي العامة احترامها. أولًا، كل بند بياني حسّاس تنافسيًا: يكفي تركيز قطاعي لبنكٍ واحد، أو قائمة كبار مدينيه العشرين، أو هجرة قروضه المتعثرة، لتحريك تكلفة تمويل ذلك البنك أو لإطلاق هلعٍ معلوماتي. ثانيًا، البيانات بطبيعتها عابرة للبنوك: يرى أي نموذجٍ يتغذّى عليها وضعًا مقارنًا عبر السوق بأكمله، وهو ما لا يحقّ لأداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بأي بنكٍ مفرد رؤيته. ثالثًا، أوراق العمل لدى المراقب ومسوّدات رسائله وخلافاته الداخلية مادّةٌ ذات حصانة مؤسسية يمكن إكراه مزوِّدٍ في ولاية أجنبية على إفشائها. وهذا الجمع تحديدًا هو الذي يستبعده تعرُّض قانون CLOUD Act الأمريكي وقانون أمن البيانات الصيني من معالجات السحابة العامة.

لماذا الأدوات العامة خارج الحدّ المسموح

ثلاثة أنماطٍ من الفشل تجعل الأدوات العامة غير متوافقة هيكليًا مع الرقابة الاحترازية.

• تسرّب المعلومات بين البنوك. حين يُلصِق بنكٌ مركزي تعرّضات «بنك أ» في نموذجٍ لغوي عام، يكون قد أَطلَعَ -فعليًا- كل مستخدمٍ مستقبلي لسطح تدريب ذلك المزوِّد على مراكز «بنك أ». وحتى عندما يُتيح المزوِّد طبقةً «بلا تدريب»، يبقى افتراض الثقة أن لا أحد من مهندسي الجهة، ولا فريق الاستجابة للحوادث، ولا أي سلطة أجنبية بصلاحيات الاستدعاء، سيرى محتوى المُدخل. وهذا الافتراض غير قابل للصمود مع البيانات الاحترازية.
• محتوى مُدخلات حسّاس للسوق. تقتبس الرسائل الرقابية كثيرًا من إجراءاتٍ تصنيفية غير مُعلنة، وتوقّعات لزيادات رأس المال، وخططٍ للحلّ والتسوية. وأي تسرُّبٍ لأيٍّ من هذه المُدخلات هو حدثٌ سوقي بحدّ ذاته. تُسجِّل خدمات الذكاء الاصطناعي العامة المُدخلات وتُخزِّنها وتُكرِّرها عبر مناطق الإتاحة بحكم تصميمها. لا يستطيع المراقب أن يُؤكّد للمحافظ أن المُدخل غير قابل للاسترجاع.
• إخفاء الهوية لا يصمد على البيانات الاحترازية. يحدّد جمعُ حجم الأصول، والجغرافيا، ومزيج القطاعات، وفترة الإبلاغ، أيَّ بنكٍ منظَّم في أي سوقٍ تقريبًا بشكل فريد. احذف الاسم وسيظلّ النموذج يعرف أيّ بنكٍ يقرأ. وثّقت أدبيات الخصوصية هذه المخاطرة طوال عقدين، والبيانات الاحترازية هي الحالة الأسوأ لها.

تُسمّي مراجعة مجلس الاستقرار المالي عام 2024 لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي تركّز الطرف الثالث، ومخاطر النماذج، وحوكمة البيانات بوصفها أبرز نقاط الضعف التي ينبغي للسلطات معالجتها، وتدعو السلطات الوطنية صراحةً إلى تعزيز قدراتها الرقابية بما في ذلك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. وبناءُ هذه الأدوات على خدمةٍ عامة سيُنشئ تحديدًا مخاطرة تركّز الطرف الثالث التي يُحذِّر منها المجلس.

أنماط الذكاء الاصطناعي المحلية في الرقابة

ثلاثة أنماطٍ تناسب مقعد المراقب وتعمل بنظافةٍ على عتادٍ محلي.

كشف الشذوذ على القوائم التنظيمية. يستوعب محرّكٌ كل قائمةٍ احترازية فور وصولها، ويحسب إحصاءات مجموعة الأقران عبر منظومة البنوك المرخّصة، ويُسجِّل كل قائمة على عشرات الإشارات: انحراف نسبة كفاية رأس المال، وتغيّر تركيز التعرّضات الكبيرة، ومفاجآت التحوّل القطاعي، وشاذّات هجرة المراحل في IFRS 9، والتناقضات بين النماذج (نموذجٌ يقول رقمًا ونموذجٌ آخر يقول رقمًا مختلفًا). يفتح المراقب طابورًا مُرتَّبًا، لا كومةً من ملفات PDF. ينطبق المنهج نفسه على نمط مساعد التدقيق الموصوف في مقالة كشف الشذوذ في رقابة الدولة؛ تنتقل التقنيات بشكل مباشر.

صياغة الرسائل من مقارنة الأقران. يُصدِر نموذجٌ لغوي معزَّز بالاسترجاع، مرتكزٌ على دليل المراقب نفسه ورسائله السابقة وإحصاءات مجموعة الأقران، مسوّدةً أولى للرسالة الرقابية: "تراجعت نسبة CET1 لدى البنك «س» 80 نقطة أساس مقابل تحرّكٍ وسيطٍ للأقران بـسالب 15 نقطة، وكان الدافع الرئيسي ارتفاع الموجودات المرجَّحة بالمخاطر في العقارات التجارية بنسبة 23%؛ يتوقّع المراقب من البنك أن يُؤكّد ما إذا...". يُحرِّر المراقب، يُوقِّع، ثم يُرسل. لا يكتب النموذج رسالةً نهائية أبدًا، بل يضغط زمن الصياغة لينفق المراقب الساعات المُوفَّرة على الزيارة الميدانية.

فرز الشكاوى واستخراج إشارات حماية المستهلك. تُشغِّل معظم البنوك المركزية وظيفةً للشكاوى تجاوز حجمُها ما يستطيع فريق سياسات صغير قراءته كاملًا. يقرأ مُصنِّفٌ محلي الشكاوى الواردة بالعربية والإنجليزية، ويعنقدها بحسب المنتج وموضوع السلوك والجهة الخاضعة، ويُبرز الأنماط المستحقّة للمراجعة المواضيعية. لا يُغادر نصُّ الشكوى محيط البنك المركزي.

وضع بنك التسويات الدولي هذا الاتجاه بصورةٍ صريحة عبر إعلان مشروع AISE عام 2025، وهو مبادرةٌ من مركز الابتكار لبناء «مُعزِّز رقابي بالذكاء الاصطناعي» للجهات الاحترازية، وعبر ورقته الأشمل عام 2025 حول الذكاء الاصطناعي لأغراض السياسات. وكلاهما يُوضح أن الذكاء الاصطناعي في الرقابة توقّعٌ لعام 2026، لا تجربة.

موقف البنية لجهة رقابية بحجم البنك المركزي العُماني أو ساما

تتميّز البنية القابلة للدفاع عنها لمراقبٍ مصرفي سيادي بأربع خصائص.

• عتاد على أرض الجهة الرقابية ذاتها. جهازٌ مؤسسي مُركَّب داخل مركز بيانات البنك المركزي، لا في مرفق إيواء، ولا في منطقة سحابة. تكون المنظومة كاملةً من المعالج الرسومي صعودًا ملكيةَ البنك المركزي.
• نماذج مفتوحة الأوزان محفوظة كملفات. Gemma وQwen ومُقطَّرات DeepSeek-R1 وFalcon Arabic للنصوص الرقابية العربية، تُحمَّل جميعها من تخزينٍ محلي. لا يخرج أي طلبٍ من المحيط، ولا يربط أي ترخيصٍ الجهةَ الرقابية بحُسن نيّة مزوِّدٍ مستقبلي، ويبقى ملف النموذج ذاته قابلًا للتدقيق.
• فهارس مبنيّة داخل المحيط. يُفهرس مستودعَ القوائم الاحترازية، ودليل المراقب، ورسائله السابقة، ونصوص الشكاوى، أدواتٌ يُشغّلها البنك المركزي. تكون طبقة الاسترجاع جزءًا من معماريته المعلوماتية.
• كوادر تشغيل تخضع للمحافظ. ملفّ مخاطر النموذج، ومكتبة قوالب المُدخلات، ومجموعة التقييم، وسجلات التدقيق، يمتلكها مسؤولون مُسمَّون في البنك المركزي. يدعم الموردون المنظومة لكنهم لا يُشغّلونها.

هذا الموقف هو نفسه نمط البنية الذي ينشره حصن للحالة الأشمل للذكاء الاصطناعي السيادي الموصوف في الذكاء الاصطناعي المحلي للجهات السيادية في عُمان والخليج، مع تخصيصٍ لعبء العمل لدى البنك المركزي. الأسعار للنشر السيادي بحسب الطلب، تُعايَر على التزامن، وحجم القوائم، وعمق الذخيرة العربية.

إن كان بنككم المركزي أو هيئتكم الرقابية بصدد التخطيط لنشرٍ خلال عام 2026 ويرغب في جلسةٍ خاصة لشرح كيف تنطبق البنية على نظام الإبلاغ لديه، راسلونا على [email protected] لحجز إحاطةٍ مدّتها ساعة. تُعالج «معين»، منصّة عُمان الوطنية المشتركة للذكاء الاصطناعي، طبقةً مختلفة من منظومة الذكاء الاصطناعي العام؛ أما الرقابة الاحترازية فتتطلّب نظامًا محليًا يُسيطر عليه المُنظِّم.