محاكاة الذكاء الاصطناعي: درس من الطاقة للبنوك بالبحرين

في 02/01/2026 أعلنت هيئة كهرباء ومياه دبي (DEWA) أنها حصلت على براءة اختراع في الإمارات لجهاز محاكاة متقدم لاختبار أنظمة أتمتة محطات الكهرباء الفرعية داخل بيئة افتراضية آمنة. الخبر يبدو بعيداً عن عالم البنوك، لكنه يحمل فكرة واحدة قوية: قبل أن تُشغّل نظاماً حساساً على أرض الواقع، اختبره في “ميدان تدريب” رقمي يحاكي كل سيناريو ممكن.

هذا بالضبط ما يحتاجه قطاع الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية في البحرين ضمن سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية في البحرين”. لأن البنوك والـFintech تتعامل يومياً مع أنظمة لا تقل حساسية عن الشبكات الكهربائية: التحويلات، الامتثال، كشف الاحتيال، تجربة العميل، وإدارة المخاطر. الخطأ هنا لا يعني “انقطاع كهرباء” فقط، بل قد يعني خسارة ثقة، غرامات تنظيمية، أو تسرب بيانات.

الزاوية التي أحب أن أطرحها اليوم: ابتكار DEWA ليس مجرد جهاز هندسي؛ إنه نموذج ذهني (Operating Model) يمكن للبنوك البحرينية تبنّيه عبر محاكاة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتسريع التحول الرقمي بأمان وبأقل تكلفة.

ماذا تعلّمنا DEWA فعلياً؟ المحاكاة قبل التشغيل

الفكرة الأساسية واضحة ومباشرة: DEWA طورت “Feeder Input-Output Simulator” يرسل إشارات افتراضية إلى متحكمات حقيقية (Controllers) لاختبار سيناريوهات تشغيل متعددة بدقة عالية، من دون التعامل مع تيار كهربائي حي، ومن دون إيقاف المحطات.

هذا يحقق ثلاث نتائج عملية ذكرتها المؤسسة بوضوح:

• تقليل تكلفة الاختبارات والتشغيل
• تسريع إنجاز المهام
• خفض المخاطر التشغيلية مع الحفاظ على الموثوقية

التشابه مع الخدمات المالية أكبر مما يبدو

البنوك أيضاً لديها “محطات فرعية” لكن بشكل مختلف:

• أنظمة Core Banking
• منصات المدفوعات الفورية والتحويلات
• محركات مكافحة غسل الأموال (AML) ومعرفة العميل (KYC)
• روبوتات المحادثة وخدمة العملاء متعددة القنوات

الرسالة العملية: إذا كانت شركة مرافق لا تختبر نظاماً حرجاً إلا في بيئة محاكاة آمنة، فلماذا تقبل بعض المؤسسات المالية إطلاق نماذج أو سياسات جديدة على بيانات وإجراءات حقيقية من أول يوم؟

لماذا تحتاج البنوك البحرينية “محاكاة ذكاء اصطناعي” الآن؟

الجواب المختصر: لأن تكلفة الخطأ ارتفعت، والسرعة صارت شرطاً للتنافس.

في يناير 2026، يتوقع العملاء تجربة رقمية سريعة ومخصصة، بينما تزداد تعقيدات الاحتيال الرقمي والهجمات السيبرانية، ويظل الامتثال التنظيمي غير قابل للتفاوض. لذلك، المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعطي المؤسسات المالية طريقة عملية لرفع السرعة مع تقليل المخاطر.

1) لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تحتاج “ميدان اختبار”

عند تدريب نموذج لكشف الاحتيال أو لتقييم الجدارة الائتمانية، لا يكفي أن تكون الدقة (Accuracy) عالية على الورق. ما يهم هو:

• ماذا يحدث عند تغيّر سلوك السوق؟
• ماذا لو تغيّر نمط الاحتيال فجأة؟
• هل يرتفع معدل رفض العمليات السليمة (False Positives)؟

المحاكاة تسمح لك بتجربة هذه الحالات قبل أن تؤثر على العملاء.

2) لأن التغييرات الصغيرة قد تُفجّر سلسلة أخطاء

في الأتمتة، قرار واحد خاطئ قد يسبب سلسلة. في البنوك، تعديل بسيط في قواعد AML أو حدود التحويلات قد يؤدي إلى:

• تعطيل آلاف المعاملات
• ضغط على مركز الاتصال
• شكاوى عامة وخسارة ثقة

بيئة محاكاة جيدة تكشف هذه “التفاعلات غير المقصودة” مبكراً.

3) لأن البحرين مركز مالي… والمنافسة إقليمية

البحرين ليست سوقاً منعزلاً. المنافسة على العملاء والودائع وحلول الشركات (SMEs & Corporate) تمتد إقليمياً. المؤسسات التي تبني دورة تطوير آمنة وسريعة (Test → Learn → Deploy) ستكون في المقدمة.

كيف تبدو المحاكاة في بنك أو شركة Fintech؟ (أمثلة عملية)

الفكرة ليست رفاهية تقنية. إليك تطبيقات مباشرة يمكن تنفيذها تدريجياً.

محاكاة خدمة العملاء: “مختبر محادثة” قبل إطلاق الشات بوت

بدلاً من إطلاق روبوت محادثة على العملاء ثم إصلاح المشاكل بالتدريج، أنشئ بيئة تحاكي:

• آلاف محادثات حقيقية (بعد إخفاء الهوية)
• لهجات وأساليب كتابة خليجية مختلفة
• سيناريوهات حساسة: اعتراض على رسوم، نزاع عملية، تجميد بطاقة، احتيال محتمل

ثم قِس مؤشرات واضحة قبل الإطلاق:

• نسبة الحل من أول تواصل (FCR)
• زمن الوصول للحل
• نسبة التحويل لموظف بشري
• رضا العميل (CSAT) من عينة اختبار

جملة قابلة للاقتباس: روبوت المحادثة الجيد لا يبدأ في خدمة العملاء؛ يبدأ في مختبر محاكاة يختبر الأخطاء قبل أن يراها العميل.

محاكاة الاحتيال: “هجمات افتراضية” ضد نظامك

كما تُحاكي DEWA معدات وإشارات، يمكن للمؤسسات المالية محاكاة سلوكيات احتيالية، مثل:

• هجمات الاستيلاء على الحساب (Account Takeover)
• عمليات متسلسلة صغيرة لتجاوز حدود الرقابة
• أنماط “بغال الأموال” (Money Mules)

الفائدة هنا مزدوجة: اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي + اختبار إجراءات الاستجابة التشغيلية لفريق المخاطر.

محاكاة الائتمان: اختبار السياسات قبل أن تتسبب في إقصاء عملاء جيدين

تعديل سياسة منح الائتمان قد يحسن المخاطر نظرياً لكنه يضر بالنمو. بالمحاكاة يمكنك اختبار:

• تأثير السياسة على شرائح محددة (الشباب، أصحاب الأعمال الصغيرة، الموظفون الجدد)
• “العدالة” وتقليل التحيز غير المقصود
• التوازن بين تقليل التعثر وزيادة القبول

محاكاة الامتثال (AML/KYC): تقليل الإنذارات الوهمية

واحدة من أكثر نقاط الألم في الامتثال هي كثرة الإنذارات غير المفيدة. عبر محاكاة تدفق معاملات تاريخية (مع ضوابط الخصوصية) يمكنك:

• تقييم أي قواعد جديدة قبل تشغيلها
• تقدير عدد الإنذارات المتوقع يومياً
• حساب عبء العمل على الفريق ووقت الإغلاق

ما الذي يجعل محاكاة DEWA ملهمة للتمويل؟ “الربط بين الواقع والافتراضي”

أكثر جزء مهم في خبر DEWA ليس كلمة “محاكاة” بحد ذاتها، بل أن الجهاز يرسل إشارات افتراضية إلى متحكمات حقيقية. هذا يعادل في البنوك بناء بيئة اختبار قريبة جداً من الواقع (High-Fidelity Sandbox):

• واجهات API مشابهة للإنتاج
• بيانات شبه واقعية ولكن مجهّلة (Anonymized)
• سيناريوهات ضغط (Load) تحاكي أوقات الذروة
• مراقبة كاملة (Observability) لتفسير قرارات النموذج

هذه هي النقطة التي تقلل “مفاجآت الإطلاق” بشكل جذري.

خارطة طريق بسيطة للبنوك والـFintech في البحرين (90 يوماً)

إذا أردت تحويل الفكرة إلى مشروع قابل للتنفيذ، هذا نهج عملي خلال 3 أشهر.

الأسبوع 1–2: حدّد “أين الخسارة؟”

اختَر حالة استخدام واحدة فقط، مثل:

• الشات بوت في الاستفسارات البنكية
• كشف احتيال بطاقات
• تقليل إنذارات AML

حدد مقياس نجاح رقمي واضح: (مثلاً خفض الإنذارات الوهمية 20% أو تقليل زمن الاستجابة 30%).

الأسبوع 3–6: ابنِ بيئة محاكاة آمنة للبيانات

• اجمع بيانات تاريخية مناسبة
• طبق إخفاء الهوية والتقليل (Data Minimization)
• عرّف سيناريوهات اختبار “حقيقية ومزعجة” لا سيناريوهات مثالية

الأسبوع 7–10: اختبر النموذج والعمليات معاً

لا تختبر الذكاء الاصطناعي وحده. اختبر:

• ماذا يفعل فريق العمليات عند ظهور إنذار؟
• من يملك قرار التجميد/الرفض؟
• كيف تصل الرسالة للعميل؟

الأسبوع 11–13: إطلاق محدود ثم توسع

• إطلاق على شريحة صغيرة
• مراقبة يومية للمؤشرات
• توسيع تدريجي مع تحسينات قصيرة الدورة

موقف واضح: أكثر المشاريع التي تفشل ليست مشاريع ذكاء اصطناعي سيئة، بل مشاريع أطلقت من دون محاكاة كافية ومن دون تصميم تشغيلي واضح.

أسئلة شائعة (كما يطرحها التنفيذيون عادة)

هل المحاكاة مكلفة مثل بناء نظام ثانٍ؟

لا إذا بدأت بحالة استخدام واحدة وبنية بسيطة. التكلفة الأكبر عادةً تأتي من “إصلاح السمعة” بعد إطلاق مرتبك، أو من غرامات الامتثال، أو من فريق تشغيل غارق في إنذارات غير مهمة.

هل تتعارض المحاكاة مع متطلبات الخصوصية؟

بالعكس. المحاكاة الجيدة تُبنى على مبدأ: أقل بيانات ممكنة + إخفاء هوية + صلاحيات وصول صارمة. وهذا أسهل في بيئة اختبار من بيئة إنتاج.

هل نحتاج ذكاء اصطناعي كي نستخدم المحاكاة؟

ليس دائماً. لكن الذكاء الاصطناعي يجعل المحاكاة أقوى لأنه يتيح:

• توليد سيناريوهات متعددة (Synthetic Scenarios)
• اكتشاف أنماط فشل لا يراها البشر بسرعة
• تحسين مستمر عبر التعلم من نتائج الاختبار

خطوة أخيرة: لماذا هذا مهم لسلسلة الذكاء الاصطناعي في البحرين؟

درس DEWA مفيد لأنه يذكّرنا بأن التحول الرقمي ليس سباق إطلاق ميزات، بل سباق بناء ثقة. الثقة تُبنى عندما تُظهر أن أنظمتك تختبر وتتحقق وتُراقب قبل أن تمس حياة الناس—سواء كانوا مستهلكين للكهرباء أو مستخدمين لتطبيق مصرفي.

إذا كنت في بنك أو شركة Fintech في البحرين، جرّب أن تسأل فريقك هذا الأسبوع سؤالاً واحداً: لو تعاملنا مع نظام خدمة العملاء أو مكافحة الاحتيال كما تتعامل شركات الطاقة مع أنظمة الشبكة، ما الذي سنختبره في محاكاة قبل الإطلاق؟

مصدر الخبر (حالة الدراسة): https://www.zawya.com/en/projects/utilities/dewa-develops-advanced-simulator-for-substation-automation-systems-d9aro2oj