كشف تقرير صادر عن بنك الكويت المركزي ان نسبة القروض غير المنتظمة في الكويت حافظت على مستواها الأدنى تاريخيا عند 1.42%.
وقال «المركزي» في تقريره حول «الذكاء الاصطناعي ما بين المزايا والتحديات» تعزز السياسات التحوطية والاستباقية التي ينتهجها على توجيه البنوك لتعزيز مصداتها المالية وتحصين القطاع المصرفي لزيادة قدرته على مقاومة الصدمات الخارجية، حيث يظل قادرا على مواصلة خدمات الاقتصاد الوطني بكفاءة عالية حتى في ظل اوضاع ضاغطة، وهو ما تؤكده مؤشرات السلامة المالية للبنوك الكويتية كما في نهاية ديسمبر 2023 من قوة وسلامة اوضاعها المالية والمتمثلة في المعدات المرتفعة لكل من معيار كفاية رأس المال (19.9%) ومعيار تغطية السيولة (169.3%) ومعيار صافي التمويل المستقر (113.3%)، وبنسب تفوق متطلبات الحدود الدنيا لهذه الضوابط الرقابية كما تحددها التعليمات الصادرة عن بنك الكويت المركزي، ويدعم هذه المؤشرات معايير جودة الأصول حيث حافظت نسبة القروض غير المنتظمة على مستواها الأدنى تاريخيا والبالغ 1.42%.
وأكد «المركزي» أنه سيواصل متابعته الحثيثة لتطورات ومستجدات الاوضاع الاقتصادية والنقدية والمصرفية والاستعداد للتحرك عند الحاجة لتوجيه مختلف ادوات السياسة النقدية من أجل تكريس الاجواء الداعمة للنمو الاقتصادي المستدام والمحافظة على تنافسية وجاذبية العملة الوطنية كوعاء للمدخرات المحلية، وفي اطار المحافظة على الاستقرار النقدي والاستقرار المالي.
وحول المشهد المحلي، أشار «المركزي» الى ان قراراته جاءت بشأن رسم وتنفيذ السياسة النقدية في إطار نهج متدرج ومتوازن يهدف لتكريس الاستقرار النقدي والاستقرار المالي لوحدات القطاع المصرفي والمالي، والمحافظة على تنافسية العملة الوطنية وجاذبيتها كوعاء مجز وموثوق للمدخرات المحلية، وتعزيز الاجواء الداعمة للنمو الاقتصادي المستدام.
وزاد «فيما يتعلق بالعوائد على الودائع، لاتزال الهوامش القائمة بين اسعار الفائدة على الودائع لكل من الدينار الكويتي والدولار الأميركي لصالح الودائع بالدينار الكويتي، وبما يعزز قدرة البنك المركزي على المحافظة على استقرار سعر صرف الدينار ومنع أي عمليات مضاربية قد تحدث للاستفادة من الفروقات السعرية بين الدولار الأميركي والدينار الكويتي. وفي هذا السياق، بلغ الهامش القائم بين المتوسطات المرجحة لاسعار الفائدة على ودائع العملاء لدى البنوك المحلية بكل من الدينار الكويتي والدولار الاميركي للودائع لأجل شهر نحو 0.6927 نقطة مئوية مقارنة بنحو 0.6696 نقطة مئوية من يناير من العام الذي سبقه، ونحو 0.7202 نقطة مئوية للودائع لأجل 3 أشهر مقارنة بنحو 0.786 نقطة مئوية في يناير من العام».
وفي حديثه عن الذكاء الاصطناعي، قال المركزي: «نمر في الوقت الحالي بثورة تكنولوجية هائلة قادرة على تحفيز الانتاجية وتعزيز النمو العالمي وزيادة الدخل في جميع انحاء العالم. ومع ذلك، فإنه يمكن ان تحل تلك التكنولوجيا محل مجموعة من الوظائف. وعليه، فهناك الكثير من التساؤلات حول التأثير المحتمل على الاقتصاد العالمي، ومن الصعب التنبؤ بالتأثير الصافي في الوقت الحالي، أخذا في الاعتبار إمكانية انتشار الذكاء الاصطناعي عبر الاقتصادات بطرق معقدة، لذا، من المهم التوصل الى مجموعة من السياسات للاستفادة بأمان من الامكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي لصالح البشرية».
وزاد: «ويعد اتباع نهج مدروس ومتوازن امرا مهما عند دمج برامج الذكاء الاصطناعي في السياسات الاقتصادية، حيث يتطلب الأمر التعاون والحوار المستمر فيما بين اصحاب المصلحة من صناع القرار والمختصين والتقنيين لتحقيق التوازن فيما بين الابتكار واللوائح التنظيمية، وأن تتسم تلك اللوائح بالمرونة، بما يمكن من الاستفادة من التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي وتسخير كل امكاناته من جانب، وتوخي الحظر وتخفيف المخاطر المحتملة من جانب آخر، وبذلك يمكن للمجتمعات ان تستفيد من الذكاء الاصطناعي للنهوض بالامكانات البشرية وتحقيق الرفاهية والنمو المستدام، وضمان مستقبل رقمي اكثر انصافا وامانا».
وتطرق «المركزي» إلى امكانية تطبيق الذكاء الاصطناعي في اعمال البنوك المركزية، مبينا انه منذ الازمة المالية العالمية في عام 2008، باتت البنوك المركزية تواجه اعباء اضافية مستحدثة لا ترتبط فحسب بالحفاظ على استقرار الاسعار واستقرار سعر صرف العملات الوطنية والقطاع المالي، فأصبحت تركز ايضا على مجالات قياس المخاطر النظامية، والعملات الرقمية والتغيرات المناخية، وتعتمد تلك المسؤوليات بشكل كبير على جميع مصادر البيانات الجديدة والوصول اليها وهو ما يعرف بالبيانات الضخمة والتي عادة ما تتسم بحجمها الكبير وتعدد ابعادها وبأنها غير منتظمة.
وأضاف ان البنوك المركزي تتمتع بإمكانية الوصول الى كميات ضخمة من البيانات لتسهيل قرارات السياسة النقدية، ويمكنها ايضا استخلاص البيانات من مصادر مختلفة. ومع ذلك، فإن الجزء الأكبر من البيانات يعتمد على المعاملات الصغيرة فيما بين الشركات والافراد (التجارة الالكترونية، ومعاملات بطاقات الائتمان). لذا، تكمن اهمية تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال اتخاذ القرارات من البنوك المركزية من خلال جمع وتنظيم وتحليل البيانات على الصعيد الاقتصادي والمالي، بحيث يتم من خلال تلك التقنيات:
1 – تعزيز عمليات جمع وتحليل بيانات الاقتصاد الكلي: إذ يساهم الذكاء الاصطناعي في جمع وتحليل كميات هائلة من البيانات لمؤشرات الاقتصاد الكلي بكفاءة، مما يساهم في عملية التنبؤ بالدورات الاقتصادية وذلك من خلال تحليل مكونات الناتج المحلي الاجمالي ومعدل التضخم، وذلك مع امكانية مراقبة اسعار السلع ومراقبة اوضاع سوق العمل.
2 – تحسين الاشراف على البنوك وتقييم مخاطر القطاع المالي إذ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز من عمليات الإشراف على البنوك، من خلال أتمتة جمع وتحليل مجموعة البيانات المالية الضخمة.
والكشف عن الانماط التي تشير الى المخاطر المحتملة أو الاحتيال، مما يؤدي الى رقابة أكثر كفاءة واستباقية للمخاطر، مع تعزيز الامتثال وإمكانية النفاذ الى بيانات البنوك بشكل فوري، وبالتالي تعزيز النظام المالي ليكون أكثر مرونة وأمانا.
3 – تعزيز مكافحة عمليات غسيل الأموال إذ يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز من فعالية وكفاءة التحقيقات في عمليات غسيل الاموال والجرائم المالية وإدارة المخاطر في المؤسسات المالية وغير المالية من خلال رصد الانشطة المشبوهة وتتبع تدفقات الأموال.
4 – تحسين تحليل مخاطر الائتمان: يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي جمع وتحليل البيانات الخاصة بالدرجات الائتمانية (credit scores) للعملاء، وتصنيفها مع تقييم مخاطر التعثر عن السداد.
5 – تحسين العمليات: يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات من خلال سرعة إعداد التقارير والتحليلات، مما يؤدي الى زيادة الانتاجية وسرعة الاستجابة.
8 تحديات ومخاطر
تطرق تقرير «المركزي» الى التحديات والمخاطر التي قد تنشأ مصاحبة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على الصعيد الاقتصادي والاجتماعي، ويتعين تدارك تلك المخاطر من خلال وضع خطط واستراتيجيات ونهج استباقي، من قبل صناع القرار، وفيما يلي أبرز المخاطر الناجمة عن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وذلك على النحو التالي:
1 – عدم كفاية البيانات: قد يولد نماذج الذكاء الاصطناعي تحيرا خوارزميا نتيجة عدم توافر بيانات كاملة، أو بسبب عوامل بشرية مثل القرارات التي يتخذها مهندسو نماذج الذكاء الاصطناعي، أثناء عمليات تطوير هذه النماذج.
2 – الخصوصية: إن تقنية الذكاء الاصطناعي معرضة للاختراق من خلال نفاذ الأشخاص غير المصرح لهم الى البيانات الحساسة الخاصة بالافراد أو الشركات أو الجهات الحكومية، وعادة ما تعالج برامج الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات، لذلك فإن وضع استراتيجيات تحمي خصوصية البيانات أمر مهم وضروري.
3 – الأمن السيبراني: قد تتعرض برامج الذكاء الاصطناعي الى الهجمات السيبرانية، ويمكن أيضا التلاعب بها لتعطي الجهات والمستخدمين بيانات غير سليمة، وعلى سبيل المثال، يقوم طرف ثالث بإعطاء نموذج الذكاء الاصطناعي تعليمات جديدة تخدع النموذج المولد للمعلومات لتقديم مخرجات غير سليمة للمستخدم النهائي.
4 – قابلية للتفسير: يعتمد الذكاء الاصطناعي على الشبكات العصبية التي تحتوي على العديد من المعاملات (Parameters) الأمر الذي يشكل تحديا في فهم كيفية إنتاج البيانات المخرجة.
5 – الموثوقية: من الممكن أن يحصل المستخدم على إجابات مختلفة لنفس الأوامر المدخلة عن استخدام برامج الذكاء الاصطناعي، والذي بدوره يقوض من دقة وموثوقية الإجابات والمخرجات.
6 – تفاقم التعقيد الرقابي: في ظل تطوير اللوائح التنظيمية الخاصة بالذكاء الاصطناعي، فمن الممكن أن تواجه الشركات بيئة متزايدة التعقيد من اللوائح والنظم مما يفاقم من التعرض للمخاطر التنظيمية.
7 – المخاطر غير المالية للشركات: تزداد المخاطر التشغيلية نتيجة للاعتماد غير الصحيح على الذكاء الاصطناعي، ويتم ذلك من خلال إهمال جوانب التدريب وتنمية القدرات، والحوكمة، وحماية البيانات، وقد تتحول تلك المخاطر التشغيلية الى مخاطر مالية مع مرور الوقت.
8 – التفاوت في النفاذ: يظل تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي متفاوتا غير متوازن، وإن إمكانية النفاذ الى تقنيات الذكاء الاصطناعي ليست موحدة للدول والشركات والأفراد، ومن الممكن أن تستفيد الأطراف (الدول/ الشركات/ الأفراد) ذات (الموارد المالية/ البنية التحتية) من تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي الحصول على دخل أعلى ومزايا تنافسية أكثر من غيرها، الأمر الذي يؤدي لاتساع فجوة التفاوت الاقتصادي (Economic Inequality) بين الدول والشركات في الاقتصادات المختلفة وكذلك من المتوقع أن تتبع فجوة التفاوت في الأجور، حيث يتمتع الافراد ذوو المهارات التقنية المطلوبة لتطوير وتنفيذ وإدارة برامج الذكاء الاصطناعي بفرص اقتصادية أكثر من الافراد ذوي المهارات المنخفضة.
