الترميز المنظّم للأصول: درس إماراتي لمسار البحرين بالذكاء

في 07/01/2026 عند 09:47 ص (UTC)، نشرت Arabian Business خبرًا لافتًا عن شركة Tokinvest في الإمارات، بعد حصولها على أول ترخيص إصدار متعدد الأصول من VARA. الخبر ليس مجرد “قصة شركة نجحت”، بل مثال عملي على فكرة غالبًا ما يُساء فهمها في المنطقة: الابتكار المالي لا يكبر بالضجيج… يكبر حين يسبقه التنظيم وتتبعه القدرة على التنفيذ.

وهنا بالضبط يظهر الرابط المباشر مع البحرين ضمن سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية في البحرين”. إذا كانت الإمارات تبني مسارًا واضحًا لـ ترميز الأصول الحقيقية (RWA Tokenisation) عبر تنظيم مُفصّل وبنية سوق، فالبحرين أمام فرصة مشابهة ولكن في مسار آخر لا يقل أثرًا: الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية—من الأتمتة، وإدارة المخاطر، إلى تحسين تجربة العميل والامتثال.

الزاوية التي تهمنا اليوم: ما الذي يمكن للقطاع المالي البحريني أن يتعلمه من نموذج “التنظيم أولًا” في ترميز الأصول؟ وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون “المحرك التشغيلي” الذي يجعل هذا النوع من الابتكار قابلاً للتوسع بثقة؟

لماذا “التنظيم أولًا” هو الطريق الأسرع للتوسع؟

الفكرة الأساسية بسيطة: التنظيم الجيد لا يبطّئ الابتكار؛ هو الذي يسمح له بالانتشار دون حوادث تُفقد السوق ثقتها. هذا هو جوهر ما قاله سكوت ثيل (Scott Thiel)، الرئيس التنفيذي والمؤسس لـ Tokinvest، عندما وصف استراتيجية الشركة بأنها “تنظيم أولًا”، وبأنهم بنوا Tokinvest كبنية سوق مرخّصة وليس كتجربة.

عندما يحصل لاعب مثل Tokinvest على ترخيص إصدار متعدد الأصول من VARA، فهذا يعني عمليًا ثلاثة أمور قابلة للقياس في أي سوق مالي:

1. قابلية التكرار (Repeatability): بدل مشاريع تجريبية “حالة بحالة”، يصبح لديك برنامج إصدار منظّم يمكن توسيعه.
2. معايير ثابتة للمستثمرين: إجراءات تعريف العميل (Onboarding)، الإفصاحات، الحوكمة، حماية المستثمر—كلها ضمن إطار واحد.
3. تخفيض مخاطر السمعة: لأن التنظيم هنا ليس “ختمًا” فقط، بل منظومة رقابة ومسارات تدقيق.

هذه النقاط نفسها تنطبق على الذكاء الاصطناعي في البحرين. كثير من المؤسسات تبدأ بـ “بوت محادثة” أو “تحليل مشاعر” ثم تتوقف لأن السؤال الحقيقي لم يُجب عنه: كيف نضمن أن الذكاء الاصطناعي يعمل ضمن ضوابط واضحة للامتثال والخصوصية وإدارة المخاطر؟

ما علاقة ذلك بالبحرين؟

القطاع المالي البحريني معروف بديناميكيته وببيئته التنظيمية التي تشجع الابتكار. لكن في الذكاء الاصطناعي تحديدًا، هناك قاعدة عملية أثبتت نفسها في الأسواق: لا توسّع نموذجًا ذكيًا قبل أن تُعرّف المخاطر وتُقنّن القرار.

ترميز الأصول يواجه أسئلة: الملكية، الحفظ، الإفصاح، التداول. والذكاء الاصطناعي يواجه أسئلة مشابهة بصيغة مختلفة: جودة البيانات، تفسير القرارات، التحيّز، الأمن السيبراني، وحدود الأتمتة. القاسم المشترك هو نفسه: الثقة.

ترميز الأصول الحقيقية (RWA): ماذا يعني فعلاً للمستثمر والسوق؟

الترميز ليس “عملات رقمية” بالمعنى الشائع. ترميز الأصول الحقيقية يعني تحويل ملكية أو حق مالي مرتبط بأصل واقعي (مثل عقار، سلعة، أو أداة من السوق الخاص) إلى رموز رقمية تمثل حصصًا يمكن إصدارها وتداولها وفق ضوابط.

بحسب ما ورد في تقرير الخبر، Tokinvest ترى الطلب الأقوى في:

• العقار (مفهوم مألوف في المنطقة ويسهل تسويقه للمستثمرين)
• السلع (تسعير عالمي، حفظ واضح، و”أصل المنشأ” قابل للتحقق)
• بعض أدوات السوق الخاص

ولفهم أهمية “الإثبات” عمليًا، أشار ثيل إلى مشروع ترميز سبيكة فضة بوزن 1.9 طن مسجلة في غينيس (Guinness World Record) ضمن بيئة DMCC. الرسالة هنا واضحة: يمكن ترميز أصل كبير وذو قيمة مؤسسية إذا كانت سلسلة التوثيق والحفظ والإصدار منظّمة.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي في هذه القصة؟

إذا كان الترميز هو “شكل” جديد للملكية والتداول، فإن الذكاء الاصطناعي هو “العقل التشغيلي” الذي يجعل العملية قابلة للتوسع من دون رفع التكاليف بنفس الوتيرة.

في مشاريع RWA المنظّمة، الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلعب أدوارًا حاسمة مثل:

• أتمتة إجراءات KYC/AML مع تقليل الإنذارات الكاذبة (False Positives) عبر نماذج اكتشاف الشذوذ.
• مراقبة الامتثال في الوقت شبه الحقيقي بدل المراجعات الدورية المتأخرة.
• تحليل مخاطر المحفظة وقياس الحساسية (Sensitivity) للأصول المرمّزة.
• تحسين الإفصاحات عبر تلخيص وثائق الطرح والمخاطر بلغة مفهومة للمستثمرين، مع إبقاء النسخة القانونية المعتمدة.

وبالنسبة للبحرين، هذه ليست رفاهية. إذا كان الهدف جذب المستثمر وتوسيع الخدمات الرقمية، فالذكاء الاصطناعي يصبح شرطًا تشغيليًا للسرعة والانضباط في آن واحد.

من VARA وDMCC إلى البحرين: ما الذي يصنع منظومة موثوقة؟

الخبر يوضح نقطة دقيقة: منظومة الترميز في الإمارات لا تقوم على جهة واحدة. ثيل وصف دورين متكاملين:

• VARA: طبقة الثقة والرقابة والنزاهة السوقية.
• DMCC: بنية الاقتصاد الحقيقي، خاصة في السلع والتجارة وأصل المنشأ.

هذا التقسيم مهم لأنه يضع نموذجًا يمكن إسقاطه على البحرين في سياق الذكاء الاصطناعي:

نموذج عملي للبحرين: “طبقة ثقة + طبقة تنفيذ”

• طبقة الثقة (Governance): سياسات واضحة للبيانات، إدارة النماذج (Model Risk Management)، مراجعة التحيّز، ومساءلة القرار.
• طبقة التنفيذ (Operations): منصات خدمة عملاء رقمية، محركات امتثال ذكية، وأدوات تحليل مخاطر تعمل فعليًا داخل عمليات البنك/شركة التكنولوجيا المالية.

جملة واحدة تصلح كقاعدة عمل: لا تضع الذكاء الاصطناعي في الواجهة قبل أن تضع الحوكمة في الخلفية.

ما الذي يعيق الانتشار؟ ثلاث عقبات… وثلاث حلول قابلة للتنفيذ

ثيل أشار إلى ثلاث عقبات أمام تبنّي الترميز على نطاق واسع: السيولة، التوحيد القياسي، والتعليم. وهذه الثلاثة—مع اختلاف التفاصيل—هي نفسها في الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات المالية.

1) السيولة ↔ قيمة الاستخدام

في الترميز: إذا لم توجد سيولة كافية، يبقى الأصل المرمّز “مقفلًا” عمليًا.

في الذكاء الاصطناعي: إذا لم تحقق النماذج قيمة تشغيلية (تقليل تكلفة، تسريع وقت خدمة، خفض احتيال)، تبقى في مرحلة العرض التجريبي.

ما الذي يعمل؟

• ابدأ بحالات استخدام مرتبطة مباشرة بمؤشرات أداء: مثل تقليل وقت فتح الحساب من أيام إلى ساعات، أو خفض الإنذارات الكاذبة بنسبة محددة.

2) التوحيد القياسي ↔ اتساق البيانات والنماذج

في الترميز: معايير الإصدار والحفظ والإفصاح هي ما يسمح بتكرار البرامج.

في الذكاء الاصطناعي: معيار البيانات (Data Standards) ومعمارية التكامل هي ما يسمح بتوسيع النماذج.

ما الذي يعمل؟

• أنشئ “قاموس بيانات” موحّد وتتبّع مصدر البيانات (Data Lineage)، خصوصًا للبيانات الحساسة.

3) التعليم ↔ فهم المخاطر والحدود

في الترميز: المستثمر يحتاج فهم ما هو الترميز وما ليس هو.

في الذكاء الاصطناعي: الإدارة والامتثال والعمليات يحتاجون فهم أين ينجح النموذج وأين يفشل.

ما الذي يعمل؟

• برنامج تدريب داخلي قصير (4 أسابيع) يشرح: التحيّز، قابلية التفسير، أمن البيانات، وكيفية التدخل البشري (Human-in-the-loop).

عبارة مختصرة تصلح كسياسة: “أي قرار يؤثر على عميل يجب أن يكون قابلًا للتفسير والتدقيق”.

خارطة طريق مختصرة لشركات التكنولوجيا المالية في البحرين

إذا كنت تدير شركة ناشئة أو فريق ابتكار في بنك بحريني، فإليك مسارًا عمليًا من 6 خطوات يربط الذكاء الاصطناعي بالابتكار المنظّم (سواء في الترميز أو غيره):

1. اختر حالة استخدام واحدة عالية الأثر: مكافحة احتيال، KYC، أو خدمة عملاء.
2. عرّف سياسة بيانات واضحة: ما الذي يُستخدم؟ لماذا؟ ومن يوافق؟
3. ابنِ نموذجًا مع “سجل قرار”: كل مخرجات النموذج يجب أن تُسجل لتدقيق لاحق.
4. اختبر التحيّز والأداء دوريًا: ليس مرة واحدة قبل الإطلاق.
5. اربط النموذج بإجراءات الامتثال: لا تعمل في مسار منفصل.
6. جهّز تقريرًا بسيطًا للمجلس والإدارة: أثر مالي، أثر مخاطر، وأثر تجربة العميل.

الفكرة ليست تعقيد الأمور. الفكرة أن النموذج الذي لا يمكن حوكمته لن يُسمح له بالتوسع.

ماذا نتوقع خلال 5 سنوات في الخليج؟

ثيل يتوقع أن تتحول مشاريع الترميز من إطلاقات منفردة إلى برامج إصدار منظّمة ومتكررة، وأن يُنظر للتمويل المرمّز كامتداد أكثر كفاءة وشفافية للأسواق التقليدية.

وأنا أرى أن الذكاء الاصطناعي في البحرين سيتبع نفس المنحنى: من “مبادرات منفصلة” إلى قدرات مؤسسية ثابتة، مثل:

• منصات امتثال ذكية مدمجة في كل رحلة عميل.
• مراكز تميز لإدارة مخاطر النماذج.
• تشغيل خدمة العملاء بنهج هجين: إنسان + ذكاء اصطناعي.

السؤال ليس هل ستستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي؟ بل من سيستخدمه بطريقة منظّمة تجعل الثقة تنمو بدل أن تتآكل.

الدرس من قصة Tokinvest مباشر: التنظيم ليس آخر خطوة بعد الابتكار. هو الخطوة الأولى التي تمنح الابتكار حق التوسع. فهل سنرى في البحرين خلال 2026 انتقالًا من تجارب الذكاء الاصطناعي إلى برامج تشغيلية دائمة بنفس روح “التنظيم أولًا”؟