فينتك جيت: ريهام علي
صرّحت الدكتورة أميرة عبدالعزيز، المستشار الأول بمركز البيانات بالبنك المركزي المصري، بأن التحول نحو الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات المتقدمة بات عنصرًا رئيسيًا في تطوير أدوات السياسة النقدية، خاصة في ظل التغيرات السريعة التي يشهدها الاقتصاد المصري والعالمي. وأكدت أن النماذج التقليدية لم تعد قادرة على مواكبة سرعة الأحداث، وأن صُنّاع القرار بحاجة إلى أدوات أكثر تطورًا تمنحهم رؤية لحظية ودقيقة حول المتغيرات الاقتصادية.
وجاء ذلك خلال مشاركتها في جلسة «الذكاء الاصطناعي من أجل تعزيز ذكاء السياسة النقدية – AI for Monetary Policy Intelligence» ضمن فعاليات معرض PAFIX. كما شددت على أن التنبؤ بالتضخم بدقة وسرعة أصبح أحد أهم أولويات البنوك المركزية، لأن كثيرًا من القرارات كانت تتخذ سابقًا بناءً على مؤشرات قديمة صدرت بعد عدة أشهر، مما كان يحد من فعالية السياسة النقدية.
البيانات اللحظية
وأضافت د. أميرة أن فريق العمل في البنك المركزي طوّر نماذج تعتمد على البيانات اللحظية Real-Time Data المجمعة من مصادر متعددة. ما مكّن البنك من تقدير اتجاهات التضخم المستقبلية بسرعة ومرونة أكبر. وأشارت إلى أن هذه النماذج تساعد صُنّاع القرار على اتخاذ إجراءات استباقية بدلًا من الاكتفاء بردّ الفعل التقليدي المتأخر.
وأوضحت أن البنك المركزي يعمل كذلك على نماذج متقدمة لرصد وتحليل مزاج المستهلكين واتجاهاتهم من خلال Sentiment Analysis. موضحة أن قياس نظرة المواطنين للأسعار ومستوى الثقة والانفاق أصبح جزءًا مهمًا من قراءة المشهد الاقتصادي وتوقع سلوك السوق.
وأضافت د. أميرة أن أحد أهم الملفات التي يعمل عليها البنك المركزي حاليًا هو النمذجة الكمية للاقتصاد غير الرسمي (Hidden Economy)، والذي يمثل — وفق تقديرات — نحو 40% من الناتج المحلي الإجمالي. وأكدت أن حجم هذا القطاع وتأثيره يجعلان من الصعب صياغة سياسات نقدية دقيقة إذا لم تتوافر بيانات واقعية عنه.
تقنيات Machine Learning
وقالت إن البنك المركزي يستخدم تقنيات Machine Learning في بناء نماذج قادرة على تقدير حجم الاقتصاد غير الرسمي وقياس تأثيره على التضخم، وسلوك السوق، وحجم السيولة. الأمر الذي يعد — بحسب وصفها — نقلة نوعية في قدرة صانعي السياسات على فهم الاقتصاد الحقيقي بكامل مكوناته.
واختتمت د. أميرة حديثها بالتأكيد على أن المرحلة المقبلة ستشهد توسعًا أكبر في استخدام الذكاء الاصطناعي داخل البنك المركزي. وأن دمج هذه التقنيات في عملية اتخاذ القرار لم يعد رفاهية بل ضرورة. خاصة في بيئة اقتصادية سريعة التغير تتطلب قرارات مبنية على بيانات دقيقة وفي وقتها الحقيقي.
في هذا السياق، ومن ناحية أخرى، هناك العديد من الأخبار المرتبطة بالقطاع والتي يمكنك متابعتها:
- «خبير استشاري»: اختزال الذكاء الاصطناعي في روبوت محادثة يضلّل المؤسسات عن قدراته الحقيقية
- «داليا سويلم»: الذكاء الاصطناعي أصبح محرّكًا رئيسيًا لتسريع الخدمات المصرفية وتعزيز الشمول المالي في مصر
