مدفوعات رقمية أقوى… تمهيد لتبنّي الذكاء الاصطناعي بالطاقة

رقم واحد يلخّص المزاج العام للتحوّل الرقمي في العراق: المدفوعات الإلكترونية للتجزئة عبر البطاقات المحلية قفزت في الربع الثالث من 2025 إلى 2,984,232 مليون دينار عراقي (نحو 2.28 مليار دولار) مقارنةً بـ 2,111,296 مليون دينار (نحو 1.61 مليار دولار) في الفترة نفسها من 2024. هذا ليس مجرد خبر مالي لطيف؛ هذه إشارة واضحة أن السوق يتغيّر بسرعة، وأن الناس والشركات باتت أكثر استعدادًا لاستخدام أنظمة رقمية في حياتهم اليومية.

وهنا تأتي الزاوية التي تهمّنا ضمن سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في العراق»: إذا كان القطاع المالي يثبت عمليًا أن التبنّي الرقمي ممكن على نطاق واسع، فهذه أرضية جاهزة لخطوة أكبر في قطاع النفط والغاز والطاقة: الذكاء الاصطناعي.

أنا أرى الموضوع بهذه البساطة: كل دينار يتحرك رقميًا اليوم، يعلّم النظام الاقتصادي غدًا كيف يدير بياناته، وكيف يثق بالتقنيات، وكيف يبني بنية تحتية قابلة للتوسّع. وهذه بالضبط المتطلبات نفسها عندما تريد شركة نفط أن تتنبأ بأعطال المضخات، أو تقلّل الهدر، أو ترفع السلامة في مواقع العمل.

ماذا تعني قفزة المدفوعات الإلكترونية للعراق فعليًا؟

المعنى المباشر: اتساع نطاق الاعتماد على البطاقات المحلية في معاملات التجزئة. والمعنى الأهم: السلوك الاقتصادي يتحوّل من النقد إلى البيانات. عندما تدفع عبر بطاقة، أنت لا تنقل قيمة فقط؛ أنت تخلق أثرًا رقميًا (Digital Trace) يمكن — إذا استُخدم بشكل صحيح — أن يحسّن قرارات التشغيل، وإدارة المخاطر، ومكافحة الاحتيال، وحتى تصميم الخدمات.

هذه القفزة تدعم هدفًا كبيرًا يرد كثيرًا في خطاب المؤسسات: الشمول المالي. لكن الشمول المالي ليس شعارًا. هو مسار عملي يبدأ من:

• زيادة نقاط البيع POS وانتشارها جغرافيًا.
• تحسّن تجربة المستخدم في الدفع (سرعة، سهولة، ثقة).
• قدرة المصارف وشركات الدفع على إدارة المخاطر والاحتيال.
• وجود بيئة تنظيمية تدفع للرقمنة بدل تعطيلها.

واللافت أن هذا المسار نفسه هو ما يحتاجه قطاع الطاقة عندما ينتقل من تقارير ورقية/يدوية إلى تشغيل قائم على البيانات.

لماذا هذا مهم لقطاع النفط والغاز تحديدًا؟

لأن النفط والغاز ليسا “إنتاج براميل” فقط. هما سلسلة طويلة: مشتريات، مقاولات، صيانة، نقل، مخزون، طاقة كهربائية للمحطات، سلامة، امتثال، وفوترة. كل حل ذكاء اصطناعي ناجح يبدأ من بيانات موثوقة وتدفّق رقمي.

القطاع المالي عندما نجح في رفع المدفوعات الإلكترونية، قدّم نموذجًا عمليًا: إذا كانت البنية التحتية متاحة، واللوائح واضحة، والثقة ترتفع، فالتبنّي يحدث.

الجسر بين المدفوعات الرقمية والذكاء الاصطناعي في الطاقة: نفس المتطلبات

الفكرة الأساسية: التحوّل الرقمي ليس أدوات منفصلة، بل نظام واحد. ما الذي جعل المدفوعات الإلكترونية تنمو؟ وما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي في الطاقة ينجح؟ غالبًا نفس القائمة:

1) البيانات أولًا… ثم الذكاء الاصطناعي

لا توجد نماذج تنبؤ أو كشف شذوذ تعمل في الفراغ. المدفوعات الإلكترونية نجحت لأنها تحول المعاملة إلى سجل رقمي. وفي الطاقة، المطلوب هو تحويل التشغيل إلى سجلات رقمية مماثلة:

• قراءات حساسات المعدات (ضغط/حرارة/اهتزاز)
• سجلات الصيانة
• بيانات الإنتاج اليومية
• بيانات الاستهلاك الكهربائي في المحطات
• بيانات السلامة والحوادث القريبة من الحوادث Near Miss

الذكاء الاصطناعي لا “يسحر” الواقع؛ هو يتعلم من تاريخ البيانات.

2) الثقة والحوكمة: من يخوّل ماذا؟

نمو المدفوعات يعني أن هناك ثقة متزايدة بأن النظام سيعمل وأن الاعتراضات تُحل. في الطاقة، الثقة تعني:

• سياسات وصول للبيانات (من يقرأ؟ من يكتب؟)
• توثيق مصدر البيانات (هل هذه القراءة من حساس معاير أم من إدخال يدوي؟)
• آليات تدقيق (Audit) واضحة

بدون حوكمة بيانات، أي مشروع ذكاء اصطناعي يتحوّل إلى “تجربة” لا تعيش طويلًا.

3) البنية التحتية: الشبكات والأنظمة ليست كماليات

نقاط البيع تحتاج اتصالًا، وواجهات برمجية، وتكاملًا مع المصارف. وفي الطاقة، المشهد مشابه لكن أشد:

• شبكات صناعية آمنة داخل الحقول والمحطات
• تكامل بين SCADA/DCS وأنظمة إدارة الأصول EAM
• منصات بيانات (Data Platform) قادرة على استقبال تدفقات لحظية

وهنا فائدة غير مباشرة من توسّع الدفع الإلكتروني: تطوير الاتصالات، ومراكز البيانات، والقدرات السيبرانية في البلد يخدم أكثر من قطاع في الوقت نفسه.

أين يبدأ الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز بالعراق؟ 5 استخدامات عملية

الجواب المباشر: ابدأ بالمناطق التي تجمع بين أثر مالي واضح وسهولة تطبيق نسبية. هذه أمثلة واقعية قابلة للتنفيذ تدريجيًا:

1) الصيانة التنبؤية للمضخات والضواغط

بدل انتظار العطل، يتم تدريب نماذج على اهتزازات وحرارة المعدات للتنبؤ بالأعطال قبل وقوعها.

• الأثر: تقليل التوقفات غير المخطط لها
• شرط النجاح: بيانات حساسات مستقرة + سجل صيانة منظم

2) كشف التسربات وتحسين السلامة

نماذج تراقب الشذوذ في الضغط/التدفق، أو تحلل فيديو كاميرات الموقع لاكتشاف سلوكيات خطرة.

• الأثر: تقليل الحوادث والخسائر
• شرط النجاح: إجراءات استجابة واضحة عند إطلاق الإنذار

3) تحسين استهلاك الطاقة في المحطات والمنشآت

الذكاء الاصطناعي يمكنه اقتراح نقاط تشغيل تقلّل استهلاك الوقود أو الكهرباء مع الحفاظ على الإنتاج.

• الأثر: خفض الكلفة التشغيلية
• شرط النجاح: بيانات تشغيل تاريخية + مؤشرات أداء متفق عليها

4) إدارة سلسلة التوريد والمشتريات

التنبؤ بالاحتياج للقطع، وتقليل زمن التوريد، وكشف أنماط الإنفاق غير الطبيعية.

• الأثر: تقليل نفاد المخزون ورفع الانضباط المالي
• شرط النجاح: رقمنة دورة الشراء وربطها بمواقع الاستهلاك

5) الفوترة والتحصيل والتسويات… وهنا تظهر علاقة المدفوعات الرقمية

عندما يصبح التحصيل أكثر رقمية (خصوصًا في خدمات الطاقة المساندة أو المقاولات أو الخدمات اللوجستية)، يصبح من الأسهل أتمتة التسويات، تقليل النزاعات، وتطبيق تحليلات مخاطر مالية.

جملة تصلح كقاعدة عمل: إذا كانت أموالك رقمية، فبياناتك قابلة للتحليل؛ وإذا كانت بياناتك قابلة للتحليل، فالذكاء الاصطناعي يصبح قرارًا تجاريًا لا مشروعًا تجريبيًا.

دروس من نجاح المدفوعات الإلكترونية يمكن نسخها في الطاقة

النجاح لا يأتي من “تكنولوجيا” فقط. ما حدث في المدفوعات يوحي بثلاثة دروس يمكن نقلها إلى قطاع النفط والغاز:

درس 1: ابدأ بما يلمس المستخدم مباشرة

الناس تبنّت الدفع لأن فائدته يومية. وفي الطاقة، العاملون في الموقع سيقبلون أنظمة الذكاء الاصطناعي عندما يرون أثرًا مباشرًا:

• تقليل البلاغات المتكررة
• تنبيهات مفهومة وليست معقدة
• لوحات متابعة بسيطة لمشرفي الوردية

درس 2: المعايير والتكامل أهم من كثرة الأنظمة

التجزئة لا تحتمل أن كل متجر يعمل بنظام معزول. نفس الشيء في الطاقة: التكامل بين الأنظمة يساوي نجاح المشروع.

اقتراح عملي:

• تحديد “مصدر الحقيقة” لكل نوع بيانات (Production، Maintenance، Safety)
• بناء تكاملات API موحدة بدل حلول مؤقتة

درس 3: الأمن السيبراني ليس خيارًا

مع اتساع المدفوعات، يزيد الاهتمام بالأمن والاحتيال. وفي الطاقة، المخاطر أعلى لأن الأنظمة قد تكون صناعية وحساسة.

• افصل شبكات التشغيل الصناعية عن شبكات الأعمال حيث يلزم
• طبّق مبدأ أقل صلاحية (Least Privilege)
• اختبر الاستجابة للحوادث بتمارين دورية

أسئلة شائعة يسمعها مديرو الطاقة عند التفكير بالذكاء الاصطناعي

هل الذكاء الاصطناعي يعني الاستغناء عن الموظفين؟

لا. الاستخدام الذكي يعني رفع إنتاجية الفرق وتقليل الأعمال الروتينية. في المواقع النفطية، الخبرة الميدانية لا تُستبدل؛ هي تصبح “مُعزَّزة” بتحليلات تنبيه وتوقع.

ما أول مؤشرات النجاح التي يجب قياسها؟

ابدأ بمؤشرات قابلة للقياس خلال 90 يومًا:

1. عدد التوقفات غير المخطط لها قبل/بعد
2. زمن الاستجابة للإنذارات
3. كلفة الصيانة الطارئة مقابل الوقائية
4. استهلاك الطاقة لكل وحدة إنتاج

هل نحتاج بيانات مثالية قبل البدء؟

لا، لكن نحتاج بيانات كافية وصحيحة في منطقة محددة. ابدأ بنطاق ضيق (معدة حرجة أو وحدة تشغيل واحدة) ثم وسّع.

ما الخطوة التالية للشركات العراقية في 2026؟ (خارطة طريق قصيرة)

بما أننا في نهاية 12/2025، كثير من الشركات تضع ميزانيات 2026 الآن. لو كنت أضع خطة واقعية لتبنّي الذكاء الاصطناعي في الطاقة، سأقترح هذه الخطوات:

1. تقييم جاهزية البيانات خلال 4 أسابيع: ما المتاح؟ ما الجودة؟ أين الفجوات؟
2. اختيار حالتي استخدام فقط: واحدة للصيانة (أثر سريع)، وأخرى للطاقة/الكلفة (أثر مالي).
3. بناء فريق مشترك: تشغيل + صيانة + بيانات + أمن سيبراني. لا تتركه لفريق تقني وحده.
4. تجربة تشغيلية 90 يومًا مع مؤشرات نجاح واضحة.
5. توسيع تدريجي بعد إثبات القيمة، مع توحيد المعايير والتكامل.

التحوّل الرقمي في العراق لا يحدث في قطاع واحد. المدفوعات الإلكترونية أعطت إشارة: السوق مستعد. الآن الدور على الطاقة لترجمة “الاستعداد” إلى “إنتاجية وأمان وتكلفة أقل”.

المدفوعات الإلكترونية عبر البطاقات المحلية التي سجلت نموًا قويًا في الربع الثالث من 2025 ليست قصة مصارف فقط؛ إنها قصة ثقة بالبنية الرقمية. وإذا كانت الثقة تُبنى يومًا بعد يوم في معاملات التجزئة، فمن المنطقي أن تُستثمر لبناء قدرات أكبر في قطاع النفط والغاز: منصات بيانات، تكامل، وحلول ذكاء اصطناعي تُقاس نتائجها بالأرقام.

إذا كان لديك دور إداري أو تشغيلي في الطاقة، اسأل فريقك سؤالًا واحدًا قبل نهاية السنة: ما هي أول معدّة أو وحدة تشغيل نريد أن نمنحها “عينًا رقمية” في 2026؟