حَوْكمة البيانات الثانوية: بوابة الذكاء الاصطناعي للتمويل بالبحرين

في 31/12/2025 أطلقت السعودية إطاراً وطنياً جديداً يضع قواعد عامة للاستخدام الثانوي للبيانات—أي إعادة استخدام البيانات الموجودة أصلاً لأغراض إضافية مثل البحث والابتكار وخدمة المصلحة العامة. الخبر يبدو تقنياً على السطح، لكنه في الواقع يلمس قلب ما يحدد نجاح الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية: هل تستطيع المؤسسات الوصول إلى بيانات كافية وبشكل مسؤول؟

في سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية في البحرين»، اعتدت أن أرى أن معظم النقاشات تذهب مباشرة إلى النماذج والروبوتات والدردشة الآلية. بينما الحقيقة أبسط: البيانات هي الوقود، والحوكمة هي نظام الأمان. وما فعلته السعودية عبر (SDAIA) يقدّم معياراً إقليمياً قد يؤثر عملياً على البحرين—ليس لأن البحرين ستنسخ القواعد حرفياً، بل لأن الشركات والمستثمرين والمنظمين بدأوا يتوقعون مستوى أعلى من الانضباط في مشاركة البيانات.

لماذا “الاستخدام الثانوي للبيانات” مهم للذكاء الاصطناعي المالي؟

الجواب المباشر: لأن أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البنوك لا تعمل ببيانات قليلة أو معزولة. عندما نتحدث عن نماذج اكتشاف الاحتيال، أو تقييم الجدارة الائتمانية، أو توصيات الادخار والاستثمار، فهذه النماذج تتحسن كلما كانت البيانات:

• أوسع نطاقاً (مزيد من الحالات والسيناريوهات)
• أعلى جودة (اتساق، اكتمال، توثيق)
• مُدارة بحوكمة واضحة (صلاحيات، موافقات، تتبع، تدقيق)

الفرق بين الاستخدام “الأولي” و“الثانوي” في السياق المالي

• الاستخدام الأولي: جمع بيانات العميل لتقديم الخدمة الأساسية (فتح حساب، تحويل، دفع).
• الاستخدام الثانوي: إعادة استخدام نفس البيانات—بعد ضبط الضوابط—لأغراض مثل:
  1. تحسين نماذج اكتشاف الاحتيال
  2. قياس مخاطر التعثر الائتماني بشكل أدق
  3. تصميم منتجات مالية جديدة مبنية على أنماط سلوك فعلية
  4. دعم الأبحاث وصنع القرار على مستوى القطاع

هذا النوع من الاستخدام هو الذي يصنع الفارق بين بنك “رقمي الشكل” وبنك ذكي فعلاً.

ما الذي قدّمته السعودية تحديداً… ولماذا يُعد معياراً إقليمياً؟

الجواب المباشر: الإطار السعودي يركّز على تنظيم طلب البيانات ومشاركتها لأغراض ثانوية، مع إجراءات وضوابط واضحة—بدلاً من أن تبقى مشاركة البيانات اجتهادات متفرقة بين الجهات.

وفق ما أعلنته الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (SDAIA)، القواعد تستهدف:

• وضع ضوابط وإجراءات لطلب البيانات ومشاركتها
• دعم أنشطة تخدم المصلحة العامة
• تمكين البحث والتطوير والابتكار
• رفع كفاءة العمل الحكومي عبر قرارات مبنية على البيانات

جملة واحدة قابلة للاقتباس: حوكمة مشاركة البيانات ليست عائقاً للابتكار؛ هي التي تجعل الابتكار قابلاً للتوسع دون مخاطر كارثية.

لماذا يهم ذلك البحرين حتى لو كان القرار سعودياً؟

لسببين عمليين:

1. توقعات السوق: أي شركة تقنية مالية تعمل عبر الخليج أو تفكر بالتوسع ستُسأل: كيف تدير بياناتك؟ هل لديك سياسة استخدام ثانوي؟ ما آليات الموافقة والتدقيق؟
2. المقارنة التنظيمية: عندما تضع دولة مجاورة إطاراً واضحاً، يصبح ذلك مرجعاً ضمنياً عند تقييم جاهزية بيئة أخرى—خصوصاً في قطاع حساس كالخدمات المالية.

ماذا يعني ذلك للبنوك وشركات الفنتك في البحرين؟ (من النظرية إلى التطبيق)

الجواب المباشر: البحرين تملك قاعدة قوية كمركز مالي، لكن القيمة التالية ستأتي من ربط الذكاء الاصطناعي بسياسات بيانات قابلة للتنفيذ داخل المؤسسات وعبر المنظومة.

1) تدريب النماذج: “بيانات أكثر” لا تعني “مخاطر أكثر” إذا كانت الحوكمة صحيحة

أكثر خطأ شائع رأيته في مشاريع الذكاء الاصطناعي البنكي: فريق البيانات يريد بيانات شاملة، وفريق الامتثال يخاف—فيتوقف المشروع أو يتأخر.

الحل ليس شدّ الحبل. الحل هو قواعد استخدام ثانوي داخلية واضحة، مثل:

• تحديد الغرض بدقة: لماذا نحتاج البيانات؟ ماذا سننتج؟
• مبدأ الحد الأدنى: أخذ أقل قدر من البيانات لتحقيق الهدف
• إخفاء الهوية/التعمية عندما يمكن
• سجل موافقات وتدقيق (Audit Trail)

عندها يصبح تدريب نموذج مثل كشف الاحتيال أسرع وأقل خلافاً.

2) خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي: الجودة تُحسم في البيانات الخلفية لا في واجهة الشات

الدردشة الآلية في البنوك تبدو “سهلة”. لكن ما يحدد نجاحها هو قدرتها على الوصول—ضمن ضوابط—إلى بيانات ثانوية مثل:

• تاريخ تواصل العميل
• أنماط الشكاوى المتكررة
• أسباب رفض العمليات أو بطء التحويل

بدون إطار استخدام ثانوي، ستبقى الدردشة الآلية مجرد ردود عامة. ومع إطار واضح، تصبح أداة تخفف الضغط على الفروع ومراكز الاتصال وتُحسن الرضا بشكل ملموس.

3) الابتكار في المنتجات: “الثانوي” هو المكان الذي تولد فيه المنتجات الجديدة

المنتجات المالية الجديدة غالباً لا تأتي من جلسة عصف ذهني، بل من ملاحظة أنماط خفية في بيانات موجودة:

• شريحة عملاء تدخر بشكل موسمي (مثلاً قبل رمضان أو بداية العام)
• سلوك إنفاق يدل على استعداد لمنتج تقسيط أو بطاقة معينة
• مؤشرات مبكرة لتعثر محتمل تستدعي تدخلًا وقائيًا

البيانات هنا موجودة أصلاً. السؤال: هل يسمح النظام بإعادة استخدامها بشكل منضبط؟

إطار عملي: كيف تبني مؤسستك سياسة استخدام ثانوي للبيانات خلال 60 يوماً؟

الجواب المباشر: ابدأ بسياسة قصيرة قابلة للتطبيق، ثم وسّعها تدريجياً بدل كتابة وثيقة “مثالية” لا يقرأها أحد.

الأسبوع 1-2: جرد البيانات وتحديد “حالات الاستخدام” ذات العائد

• حدد 3 حالات استخدام فقط، مثل:
  1. خفض الاحتيال في التحويلات
  2. تحسين تصنيف التذاكر في خدمة العملاء
  3. تحسين عروض الائتمان المسبق
• اعمل خريطة مصادر البيانات (Core Banking، تطبيق الهاتف، مركز الاتصال)

الأسبوع 3-4: قواعد الغرض والموافقة والحد الأدنى

اكتب قواعد بسيطة مثل:

1. لا استخدام ثانوي دون غرض محدد مكتوب
2. لا جمع زائد: الحد الأدنى من البيانات
3. فصل الصلاحيات: من يطلب؟ من يوافق؟ من ينفذ؟
4. تحديد مدة الاحتفاظ بنسخ البيانات المستخدمة في التدريب

الأسبوع 5-6: الضوابط الفنية والتتبع

• تفعيل تتبع الوصول للبيانات (Logs)
• بيئات منفصلة للتطوير/التدريب
• تعمية/إخفاء الهوية حيث ينطبق
• اختبارات تحيز وعدالة للنماذج (خصوصاً في الائتمان)

الأسبوع 7-8: “لوحة قيادة” للحوكمة تقنع الإدارة

لا تعتمد على كلام عام. اعرض مؤشرات أسبوعية مثل:

• عدد طلبات الوصول للبيانات الثانوية
• زمن الموافقة
• عدد المخالفات/الاستثناءات
• أثر تجريبي: انخفاض عمليات احتيال، أو تحسن زمن الرد في خدمة العملاء

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون في البحرين (وإجابات مباشرة)

هل سيبطئ التنظيم مشاركة البيانات والابتكار؟

لا إذا صُمم بشكل عملي. الابتكار يتباطأ عندما تكون القواعد غامضة لأن كل خطوة تصبح نقاشاً قانونياً جديداً.

هل نحتاج مشاركة بيانات على مستوى القطاع أم تكفي سياسات داخلية؟

ابدأ داخلياً، لكن القيمة الأكبر تظهر عندما توجد معايير مشتركة لتبادل بيانات محددة لأغراض واضحة (مثل مكافحة الاحتيال)، ضمن ضوابط واتفاقيات.

ما أكبر مخاطر الاستخدام الثانوي في الخدمات المالية؟

• استخدام بيانات لأغراض لم تتم الموافقة عليها
• انحياز نماذج الائتمان بسبب بيانات تاريخية غير عادلة
• تسرب بيانات أثناء التدريب أو عبر مزود خارجي

أين تتجه المنطقة في 2026؟ ولماذا البحرين في موقع ممتاز إذا تحركت الآن

الجواب المباشر: 2026 سيكون عاماً تُقاس فيه نجاحات الذكاء الاصطناعي المالي بقدرتين: الامتثال القابل للتدقيق والنتائج القابلة للقياس.

الإطار السعودي للاستخدام الثانوي للبيانات يرسل رسالة واضحة: الابتكار لن يكون “حرّاً بلا ضوابط”، بل سيعتمد على قواعد مشاركة مسؤولة. بالنسبة للبحرين، هذا لا يعني التبعية، بل فرصة لتقديم نموذج متوازن يخدم البنوك وشركات الفنتك ويطمئن العملاء.

إذا كنت تعمل في بنك أو شركة تقنية مالية في البحرين، فهناك خطوة واحدة أنصح بها هذا الشهر: اختر حالة استخدام ذكاء اصطناعي واحدة، واربطها بسياسة استخدام ثانوي مكتوبة ومختبرة. ستتفاجأ كم من المشاريع تتسارع فور إزالة الضباب عن “مَن يحق له ماذا ولماذا”.

والسؤال الذي يستحق أن يُطرح داخل كل مجلس إدارة مالي في البحرين خلال الربع الأول من 2026: هل مشكلتنا في الذكاء الاصطناعي هي النماذج… أم أن قواعد البيانات لدينا ما زالت غير جاهزة للثقة والتوسع؟