كيف يساعد الذكاء الاصطناعي على تسعير التمويل والسيولة بالتأمين

في 11/12/2025 أعادت مجموعة Howden تسعير وتمديد/زيادة تسهيلات قرض من فئة Term Loan B بقيمة تعادل 3 مليارات دولار. النتيجة كانت واضحة بالأرقام: هامش القرض بالدولار انخفض 75 نقطة أساس ليصل إلى 275 نقطة أساس فوق SOFR، وهامش القرض باليورو انخفض 25 نقطة أساس ليصل إلى 325 نقطة أساس فوق EURIBOR، مع زيادة حجم الشريحة باليورو إلى 1.16 مليار يورو.

قد يبدو هذا خبراً تمويلياً يخص البنوك وحدها. لكن بالنسبة لقطاع التأمين والوساطة التأمينية، هذا النوع من الصفقات هو اختبار مباشر لقدرة الشركة على إدارة المخاطر المالية: تكلفة رأس المال، توقيت إعادة التمويل، توقع السيولة، وقياس الثقة الائتمانية في السوق.

وهنا يأتي موضوع سلسلتنا "الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر": إذا كانت Howden استطاعت تخفيض هامش التمويل وزيادة السيولة عبر قراءة دقيقة لظروف السوق وثقة المستثمرين، فالسؤال العملي لشركات التأمين والوسطاء في المنطقة—خصوصاً في الإمارات—هو: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمنحنا نفس الدقة في التسعير والتنبؤ بالسيولة، لكن بشكل يومي وليس فقط وقت الصفقة؟

ماذا تعلّمنا صفقة Howden عن المخاطر المالية في التأمين؟

الإجابة المباشرة: صفقة إعادة التسعير تبيّن أن قوة الميزانية وتوقيت القرار ووضوح قصة النمو يمكن أن تخفّض تكلفة التمويل وتزيد القدرة على التوسع—وهذه كلها أشياء يمكن للذكاء الاصطناعي تحسينها عبر نماذج تنبؤية ومراقبة مستمرة.

ما حدث مع Howden ليس مجرد “تخفيض فائدة”. إنه تحرير مساحة مالية: عندما ينخفض الهامش (Margin)، تتحسن خدمة الدين، ويتحرر جزء من التدفقات النقدية لتمويل الاستحواذات وبناء قدرات تخصصية أو توسيع التوزيع. في سوق وساطة تأمينية عالمي يتنافس على المواهب والمنصات والقدرات المتخصصة، تكلفة رأس المال تصبح ميزة تنافسية.

المثير هنا أن الشركة تشير إلى أنها تستفيد من استحقاقات طويلة بدون احتياج كبير لإعادة التمويل حتى 2030. هذا عنصر تخفيف مخاطر بحد ذاته. في التأمين، هذا يُشبه امتلاك “غطاء إعادة تأمين طويل الأمد”: يقلّل القلق التشغيلي ويمنح الإدارة مساحة لاتخاذ قرارات نمو محسوبة.

الترجمة العملية لشركات التأمين والوسطاء:

• إدارة السيولة ليست وظيفة محاسبية فقط؛ إنها جزء من استراتيجية المخاطر.
• التسعير لا يخص الاكتتاب فقط؛ حتى التمويل له “تسعير” يمكن تحسينه.
• توقيت السوق عامل حاسم، والذكاء الاصطناعي ممتاز في رصد الإشارات المبكرة.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟ من “تسعير القرض” إلى “تسعير المخاطر”

الإجابة المباشرة: الذكاء الاصطناعي يربط بين بيانات السوق والعمليات الداخلية ليعطيك تقديراً أدق لتكلفة رأس المال، ويقترح توقيتاً أفضل لإعادة التسعير/التحوط، ويقلّل مفاجآت السيولة—وهو نفس المنطق الذي جعل صفقة Howden ممكنة.

صفقات القروض من نوع Term Loan B تتأثر بعوامل متعددة: منحنى الفائدة، فروقات الائتمان، شهية المستثمرين، وتقييمات التصنيف الائتماني. شركات التأمين والوسطاء لديهم تعقيد إضافي: تقلبات المطالبات، مخاطر الكوارث، مخاطر الاحتيال، ودورات التسعير التأميني.

الذكاء الاصطناعي هنا لا يقوم بالسحر. لكنه يفعل شيئاً عملياً جداً: يحوّل “الحدس” إلى “توقع قابل للقياس”.

1) نماذج تنبؤ السيولة (Liquidity Forecasting) بدلاً من جداول ثابتة

توقع السيولة التقليدي يعتمد على سيناريوهات محدودة وتحديث شهري أو ربع سنوي. في الواقع، شركات التأمين تحتاج تحديثاً شبه يومي، خصوصاً مع:

• المطالبات الكبيرة (Large Loss)
• تسويات إعادة التأمين
• تغيرات التحصيل من العملاء/الوسطاء

الذكاء الاصطناعي يمكنه بناء نموذج يتعلم من تاريخ التدفقات النقدية، أنماط المطالبات، ومواسم المخاطر (مثل فترات الأمطار والسيول، أو زيادة الحوادث في مواسم السفر). ثم يقدم:

• توقع سيولة لأسابيع/أشهر قادمة
• احتمالات العجز (Probability of Shortfall)
• أفضل “هامش أمان” نقدي حسب كل خط أعمال

جملة قابلة للاقتباس: السيولة ليست رقم حساب بنكي؛ السيولة هي احتمال عدم القدرة على الدفع في الوقت المناسب.

2) تسعير أدق لكلفة التمويل عبر قراءة إشارات السوق

عندما ينجح طرف في خفض هامش القرض، غالباً لأنه اختار توقيتاً مناسباً وقدم للمستثمرين قصة مخاطر/نمو مقنعة.

يمكن للذكاء الاصطناعي دعم ذلك عبر لوحة مؤشرات تجمع:

• تحركات مؤشرات الفائدة المرجعية (مثل SOFR/EURIBOR) واتجاهاتها
• تغيرات فروقات الائتمان في قطاعات مالية مشابهة
• إشارات شهية المستثمرين (تغيرات أحجام الإصدارات، التغطية، فروقات التسعير)

النتيجة ليست “قراراً آلياً”، بل توصية مدعومة بالبيانات: هل الأفضل إعادة التسعير الآن؟ هل ننتظر؟ هل نزيد حجم الشريحة أم نكتفي؟

3) ربط إدارة رأس المال بالمخاطر التأمينية (ERM + AI)

في شركات التأمين، تكلفة رأس المال مرتبطة مباشرة بجودة إدارة المخاطر: كلما كانت إدارة المخاطر أكثر انضباطاً وشفافية، زادت الثقة.

الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين إطار إدارة المخاطر المؤسسية ERM عبر:

• كشف مبكر لانحرافات نسب الخسارة (Loss Ratio Drift)
• تحليل أسباب تدهور الربحية حسب الشريحة والمنتج والمنطقة
• محاكاة سيناريوهات كوارث ومطالبات كبيرة وتأثيرها على رأس المال

هذا النوع من الشفافية التشغيلية يدعم موقف الشركة أمام الممولين والمستثمرين—تماماً كما تعكس صفقات إعادة التسعير ثقة السوق.

سيناريو تطبيقي لشركة تأمين في الإمارات: كيف نترجم الفكرة إلى خطة؟

الإجابة المباشرة: ابدأ بحالة استخدام واحدة: نموذج تنبؤ السيولة المرتبط بالمطالبات وإعادة التأمين، ثم اربطه بمؤشرات كلفة التمويل، وبعدها وسّع إلى قرارات رأس المال.

لنفترض شركة تأمين عامة لديها محفظة مركبات وممتلكات وتأمين صحي. نهاية السنة (ديسمبر) عادةً حساسة: إغلاقات مالية، تجديدات، تسويات، ومطالبات متأخرة. بدل الاعتماد على ملف Excel يحدّثه شخص أو فريق مرة كل أسبوعين، يمكن تنفيذ نهج عملي خلال 10–12 أسبوعاً:

1. تجميع البيانات (أسبوعان)

   • تحصيل الأقساط حسب القناة
   • جدول المطالبات المدفوعة والمتوقعة
   • تواريخ استحقاق إعادة التأمين (Recoveries)
   • مصروفات تشغيلية دورية

2. بناء نموذج توقع (4 أسابيع)

   • توقع التدفقات النقدية اليومية/الأسبوعية
   • نطاق ثقة (Confidence Bands)
   • فصل “الضوضاء” عن التحولات الحقيقية

3. لوحة تنبيه وتشغيل (3 أسابيع)

   • تنبيه عند ارتفاع احتمال عجز السيولة عن حد متفق عليه
   • توصية بإجراءات: تأجيل مصروف، تسريع تحصيل، تفعيل خط ائتمان، أو تحوط

4. حوكمة وقياس العائد (3 أسابيع)

   • KPI واضح مثل: تقليل فجوات السيولة، تقليل تكلفة الاحتفاظ بنقد زائد، تحسين سرعة قرار التمويل

اللافت أن هذه الخطوات لا تحتاج مشروعاً عملاقاً. تحتاج ترتيب بيانات + نموذج جيد + قرار إداري واضح.

ما الذي يجب أن يطلبه المدير المالي ومدير المخاطر من فريق الذكاء الاصطناعي؟

الإجابة المباشرة: اطلب مؤشرات قابلة للتنفيذ، وليس مجرد تقارير جميلة: احتمالات، سيناريوهات، وعتبات قرار.

هذه قائمة أسئلة “لازم” قبل أي استثمار في التحليلات التنبؤية في التأمين وإدارة المخاطر:

• ما هو هامش الخطأ المتوقع في توقع السيولة أسبوعياً وشهرياً؟
• هل النموذج يفسّر “لماذا” (Drivers) أم يعطي رقمًا فقط؟
• ما هي العتبات التي تفعّل إجراءً (مثلاً: إذا تجاوز احتمال العجز 20%)؟
• كيف يتم التعامل مع الأحداث النادرة (مطالبة كبيرة، كارثة، قرار قضائي مفاجئ)؟
• هل توجد خطة لمراقبة انحراف النموذج (Model Drift) مع تغيّر السوق؟

جملة قابلة للاقتباس: نموذج ممتاز بلا قرار واضح يساوي ضجيجاً مكلفاً.

أخطاء شائعة رأيتها تتكرر

• بناء نموذج سيولة بدون إدخال بيانات إعادة التأمين، ثم الاستغراب من التوقعات الخاطئة.
• استخدام نموذج واحد لكل خطوط الأعمال، مع أن سلوك المطالبات في الصحي يختلف جذرياً عن الممتلكات.
• التركيز على الدقة فقط، وترك “قابلية التشغيل” (Operationalization) دون مالك قرار واضح.

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات مختصرة)

هل الذكاء الاصطناعي بديل عن قرار التمويل أو الخزانة؟

لا. الذكاء الاصطناعي يجعل القرار أسرع وأقل اعتماداً على الحدس، لكنه لا يلغي الحاجة لمتخذ قرار يفهم السياق والقيود.

هل نحتاج بيانات ضخمة حتى نستفيد؟

ليس بالضرورة. كثير من شركات التأمين تملك بالفعل بيانات كافية لتوقعات قوية: تدفقات أقساط، مطالبات، تسويات، ومصاريف. التحدي عادةً في الجودة والربط.

أين العائد المالي المباشر؟

ثلاث مناطق واضحة:

• تقليل تكلفة الاحتفاظ بسيولة زائدة (Idle Cash)
• تقليل مفاجآت العجز وتمويلها بتكلفة عالية
• تحسين التوقيت في التفاوض على خطوط ائتمان/تمويل

الخطوة التالية: من خبر مالي إلى برنامج مخاطر ذكي

صفقة Howden تُظهر أن تحسين التسعير وزيادة السيولة ليسا امتيازاً لشركات عملاقة فقط؛ هما نتيجة إدارة دقيقة للمخاطر المالية وثقة السوق. في منطقتنا، ومع تسارع تبني التحول الرقمي في التأمين الإماراتي، من المنطقي أن تصبح التحليلات التنبؤية جزءاً من “العدة الأساسية” لإدارة المخاطر.

إذا كنت تدير شركة تأمين أو وساطة أو وظيفة مالية/مخاطر: ابدأ من سؤال واحد عملي—ما هو قرار السيولة أو التمويل الذي نؤجله لأننا لا نثق بتوقعاتنا؟ عندما تجيب عنه، ستعرف بالضبط من أين يبدأ الذكاء الاصطناعي في تقديم قيمة حقيقية.

هل تريد أن ترى نموذجاً عملياً لمؤشرات السيولة والمخاطر التي يجب مراقبتها أسبوعياً داخل شركة تأمين؟ هذا هو المسار الذي سنكمل به في المقال القادم من سلسلة الذكاء الاصطناعي في التأمين وإدارة المخاطر.