ميزانية عُمان 2026 وإشارة الذكاء الاصطناعي للمالية في البحرين

ميزانية عُمان لعام 2026 تُرسل رسالة واضحة لباقي المنطقة: الإنفاق العام يتّسع، لكن هامش الخطأ يضيق. وفق الأرقام المُعلنة في 02/01/2026، تتجه السلطنة إلى إنفاق عام بنحو 11.977 مليار ريال عُماني (31.15 مليار دولار) بزيادة 1.5% مقارنة بعام 2025، مع إيرادات مقدّرة بنحو 11.447 مليار ريال عُماني (29.77 مليار دولار) على أساس سعر نفط 60 دولارًا للبرميل، وعجز متوقع 530 مليون ريال بانخفاض 14.5% عن عجز 2025.

هذا النوع من الميزانيات “الأكثر كثافة” لا يخص وزارات المالية وحدها. تأثيره يصل إلى البنوك، والتأمين، وشركات التكنولوجيا المالية، ومزوّدي المدفوعات، وشركات الامتثال، وحتى الشركات الصغيرة التي تتعامل مع سلاسل توريد تموّلها الحكومة أو تعتمد على مشتريات الدولة. هنا بالضبط يظهر سؤال عملي: كيف يمكن جعل المال العام أذكى وأسرع وأقل هدرًا؟

ضمن سلسلتنا عن كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية في البحرين، سأأخذ ميزانية عُمان كنقطة انطلاق إقليمية، ثم أربطها بما يحدث في البحرين: عندما تتوسع الميزانيات في الخليج، تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية ضرورة تشغيلية، لا فكرة مستقبلية.

ماذا تقول أرقام ميزانية عُمان 2026 عن اتجاه الخليج؟

الرسالة الأولى: الإنفاق الاجتماعي والاقتصادي يستمر، لكن مع انضباط أكبر للعجز. انخفاض العجز إلى 530 مليون ريال (حوالي 1.3% من الناتج المحلي الإجمالي بحسب التصريح) يعني أن الإدارة المالية لا تُراهن على الوفرة فقط، بل على ضبط التدفقات.

في التفاصيل، أشارت التصريحات إلى تعزيز الإنفاق الاجتماعي بنحو 2.687 مليار ريال والاقتصادي بنحو 3.837 مليار ريال خلال الخطة الخمسية العاشرة (2021–2025)، مع استخدام 4.767 مليار ريال لتخفيض الدين العام. كما تم الحديث عن مشاريع ملموسة: 113 مدرسة (49 اكتملت و64 تُسلّم في 2026 و2027)، ورفع ميزانية التعليم إلى 1.525 مليار ريال لعام 2026، ومشاريع صحية (11 مستشفى و19 مركزًا)، وطرق رئيسية وداخلية بنحو 2,525 كم.

لماذا تهم هذه التفاصيل قطاع الخدمات المالية؟

لأن كل بند إنفاق يتطلب سلسلة مالية كاملة: تخطيط، تخصيص، مشتريات، دفعات، رقابة، تدقيق، وقياس أثر. ومع اتساع حجم العمليات، تتزايد نقاط الاحتكاك:

• تأخر معالجة الفواتير والدفعات للمقاولين والموردين.
• مخاطر التلاعب أو الأخطاء في المطابقة بين العقود والمدفوعات.
• ضعف الرؤية اللحظية للإنفاق حسب المشاريع.
• ارتفاع تكلفة الامتثال والتدقيق.

وهنا تظهر القيمة العملية للذكاء الاصطناعي: تقليل “العمل اليدوي” في المال العام والخاص، وتحويله إلى تدفقات قابلة للقياس والتوقع.

من “ميزانية أكبر” إلى “تمويل أذكى”: أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟

الفكرة الأساسية بسيطة: عندما يرتفع الإنفاق، ترتفع البيانات. والذكاء الاصطناعي ممتاز في تحويل البيانات إلى قرارات.

1) التنبؤ بالتدفقات النقدية وإدارة السيولة

أي جهة تنفذ مشاريع مرتبطة بميزانيات حكومية (مقاول، شركة توريد، مزوّد خدمات) تعاني عادة من فجوة بين التسليم والتحصيل. الذكاء الاصطناعي يستطيع تحسين ذلك عبر:

• نماذج توقّع للتحصيل بناءً على تاريخ الدفعات، نوع الجهة، وطبيعة العقد.
• تنبيه مبكر عند احتمال التأخر في الدفعة، قبل أن تتحول المشكلة إلى أزمة سيولة.
• توصيات لخطط تمويل قصيرة الأجل (مثل تمويل الفواتير أو تسهيلات رأس المال العامل) مع تسعير أقرب للواقع.

في البحرين، هذا يتقاطع مباشرة مع دور البنوك وشركات الـFinTech في تقديم تمويل ذكي للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة، خصوصًا عندما تتوسع المشاريع الإقليمية وتتشابك سلاسل التوريد.

2) أتمتة الامتثال ومكافحة الاحتيال (AML/KYC)

مع نمو الإنفاق والاستثمارات (مثل نمو الاستثمار الأجنبي المباشر في عُمان إلى 30.3 مليار ريال حتى الربع الثالث 2025 وفق التصريحات)، تزداد حركة الأموال والتحويلات والعقود العابرة للحدود.

الذكاء الاصطناعي هنا لا يعني “مراقبة أكثر”، بل مراقبة أدق:

• اكتشاف أنماط غير معتادة في المدفوعات (قسمة فواتير، مدفوعات متكررة، موردين ذوي سلوك شاذ).
• تقليل الإنذارات الكاذبة في أنظمة مكافحة غسل الأموال.
• تسريع إجراءات “اعرف عميلك” عبر تحليل المستندات والتحقق الذكي.

في البحرين، حيث القطاع المالي منظم ويستثمر بقوة في الخدمات الرقمية، هذه التطبيقات تحدد الفرق بين تجربة عميل سلسة وبين تجربة تُشعر العميل بأن كل شيء “معلّق بسبب إجراء”.

3) ذكاء المشتريات والعقود: من النصوص إلى المخاطر

جزء كبير من الهدر لا يأتي من “الفساد الصريح”، بل من تعقيد العقود وغياب القراءة التحليلية السريعة.

الذكاء الاصطناعي (وخاصة نماذج اللغة) يمكنه:

• استخراج بنود المخاطر من العقود (غرامات التأخير، شروط التسليم، حدود المسؤولية).
• مطابقة ما تم الاتفاق عليه مع ما تم فوترته.
• مقارنة الأسعار وشروط العقود تاريخيًا لاكتشاف الانحرافات.

هذا النوع من “تحليل النصوص المالية والقانونية” يختصر أسابيع من العمل ويقلل أخطاء مكلفة.

جملة قابلة للاقتباس: الميزانية ليست رقمًا واحدًا؛ هي ملايين القرارات الصغيرة، والذكاء الاصطناعي يربح عندما يكون عدد القرارات كبيرًا.

لماذا البحرين تحديدًا قادرة على تحويل هذا الاتجاه إلى فرص؟

لأن البحرين تمثل بيئة مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية من زاويتين: قربها من الأسواق الخليجية ونضج بنيتها المالية والرقمية. ومع تحرّك دول الجوار بميزانيات توسعية أو خطط تنموية (مثل الإطار المالي لخطة عُمان الخمسية 2026–2030)، تظهر فرص لمنتجات وحلول تُبنى في البحرين وتُستخدم إقليميًا.

فرص عملية للبنوك وشركات التكنولوجيا المالية في البحرين

1. منصات تمويل سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر الموردين بناءً على بيانات السداد والعقود.
2. التحليلات التنبؤية لمخاطر التعثر لدى الشركات المرتبطة بالمشاريع الحكومية.
3. مساعدات رقمية للعملاء (Chatbots/Voicebots) موجهة للأعمال، تربط الاستعلامات بخدمات حقيقية: حالة تمويل، جدولة سداد، متطلبات مستندات.
4. RegTech: حلول امتثال تقلل تكلفة المراجعة الدورية للبنوك وشركات المدفوعات.

وأنا أميل إلى رأي واضح هنا: أكبر خطأ ترتكبه المؤسسات المالية هو حصر الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء فقط. خدمة العملاء مهمة، لكن العائد الأكبر عادة يأتي من “الداخل”: الامتثال، الائتمان، التدقيق، والعمليات.

خارطة طريق مختصرة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في المالية (بدون تعقيد)

إذا كنت بنكًا، أو شركة FinTech في البحرين، أو حتى شركة متوسطة تتعامل مع عقود كبيرة، فهذه خطوات عملية تساعدك على البدء بشكل صحيح:

1) ابدأ بحالة استخدام واحدة ذات أثر مالي واضح

اختر مشروعًا يمكن قياسه خلال 8–12 أسبوعًا. مثالان مناسبان للمنطقة:

• تقليل زمن معالجة الفواتير/الدفعات.
• تحسين دقة التنبؤ بالتدفقات النقدية.

2) نظّف البيانات قبل أن “تُدخل الذكاء”

الذكاء الاصطناعي ليس عصًا سحرية. إذا كانت البيانات غير موحدة أو ناقصة، ستكسب نموذجًا يُنتج نتائج “منطقية ظاهريًا” لكنها خاطئة عمليًا.

3) ضع ضوابط حوكمة من اليوم الأول

خصوصًا في الخدمات المالية:

• من يملك النموذج؟ ومن يوافق على تغييره؟
• كيف تُوثق القرارات التي يوصي بها؟
• ما حدود استخدام بيانات العملاء؟

4) قياس العائد: ركّز على 3 مؤشرات

• خفض التكلفة (ساعات عمل أقل، إنذارات كاذبة أقل).
• خفض المخاطر (احتيال أقل، تعثر أقل).
• رفع السرعة (زمن معالجة أقصر، موافقات أسرع).

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون في الخليج (وإجابات مباشرة)

هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات “ضخمة جدًا” ليعمل؟

لا. يحتاج إلى بيانات مناسبة ونظيفة. في الائتمان والامتثال، أحيانًا جودة البيانات أهم من حجمها.

هل يمكن استخدام نماذج اللغة مع بيانات حساسة؟

نعم، بشرط حوكمة واضحة: عزل البيانات، تشفير، سياسات وصول، واختيار بنية تشغيل (سحابة خاصة/محلية أو حلول مؤسسية) تناسب المتطلبات التنظيمية.

هل سيؤدي الأتمتة إلى تقليل الوظائف؟

سيقل “العمل التكراري”، لكن الطلب سيرتفع على وظائف مثل: محلل مخاطر بيانات، مدقق نماذج، ومهندس امتثال تقني. السوق يتغير، لا يختفي.

ما الذي يجب مراقبته في 2026 على مستوى الخليج؟

ميزانية عُمان 2026 ليست حدثًا معزولًا. هي جزء من اتجاه خليجي يتلخص في ثلاث نقاط:

• مصاريف أكبر مع تدقيق أعلى: تقليل العجز، ورفع كفاءة الإنفاق.
• استثمارات وتنويع: توسع محافظ الاستثمار الحكومية وصناديق المستقبل.
• مشاريع بنية أساسية وخدمات: تعليم، صحة، طرق، إسكان… كلها تولّد تدفقات مالية معقدة.

والنتيجة العملية: من لا يطوّر أدواته الرقمية—وخاصة الذكاء الاصطناعي والتحليلات—سيجد نفسه يدير ميزانيات ومشاريع بعقلية جداول Excel وحدها. هذا لا يصمد.

الخطوة التالية لقطاع الخدمات المالية في البحرين واضحة: تحويل الذكاء الاصطناعي من مبادرات متفرقة إلى “مصنع قرارات” داخل المؤسسة—قرارات أسرع، أخطاء أقل، وتمويل أذكى يدعم نمو المنطقة.

إذا كانت ميزانية عُمان لعام 2026 قد رفعت سقف الطموح في الإنفاق، فالسؤال الذي يهم البحرين الآن: هل سنرفع بالقدر نفسه سقف كفاءة إدارة المال عبر الذكاء الاصطناعي؟