دور الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات الرقابة الداخلية والامتثالThe Role of Artificial Intelligence in) Enhancing Internal Control and Compliance Processes)

بقلم Nehad Nady

ملخص البحث

يهدف هذا البحث إلى دراسة دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز فعالية وكفاءة عمليات الرقابة الداخلية والامتثال. يسلط الضوء على التقنيات الحديثة كالتحليل التنبؤي وتعلم الآلة وكيفية تحسينها للرقابة المؤسسية، مع تقليل الأخطاء البشرية وتعزيز الامتثال للسياسات والمعايير التنظيمية. استعرضت الدراسة أمثلة عملية ودراسات حالة من مؤسسات تبنت الذكاء الاصطناعي بنجاح لتحقيق رقابة داخلية فعالة وتقليل المخاطر. خلص البحث إلى أن التكامل بين التكنولوجيا والرقابة الداخلية يعزز الشفافية ويقلل من التكاليف.

الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، الرقابة الداخلية، الامتثال، التحليل التنبؤي، تعلم الآلة.

Abstract

This research aims to study the role of artificial intelligence in enhancing the effectiveness and efficiency of internal control and compliance processes. It highlights modern technologies such as predictive analytics and machine learning, and how they improve institutional oversight by reducing human errors and enhancing compliance with policies and regulatory standards. The study reviewed practical examples and case studies from organizations that successfully adopted artificial intelligence to achieve effective internal control and risk reduction. The research concluded that the integration of technology with internal control enhances transparency and reduces costs.

Keywords: Artificial Intelligence, Internal Control, Compliance, Predictive Analytics, Machine Learning.

1.المقدمة

شهدت العقود الأخيرة تحولاً جذريًا في الطريقة التي تعمل بها المؤسسات، حيث أدى التطور التكنولوجي السريع إلى ظهور أدوات وتقنيات مبتكرة أحدثت تأثيرًا عميقًا على مختلف المجالات. ومن أبرز هذه التقنيات، الذكاء الاصطناعي (AI) الذي أصبح ركيزة أساسية في تعزيز الكفاءة التشغيلية ودعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. لقد تجاوز دور الذكاء الاصطناعي الاستخدام التقليدي ليشمل تحسين عمليات الرقابة الداخلية وضمان الامتثال التنظيمي، مما ساهم في تقليل الأخطاء وتعزيز الشفافية والمساءلة داخل المؤسسات.

مع تزايد تعقيد البيئة المؤسسية، وظهور مخاطر جديدة مرتبطة بالنمو الهائل للبيانات وتزايد اللوائح التنظيمية، أصبحت المؤسسات تواجه تحديات متعددة في الحفاظ على نظام رقابي فعال. يتمثل التحدي في كيفية التعامل مع الكم الهائل من المعلومات المتدفقة، واستخدامها للكشف عن الأنماط غير الطبيعية وتوقع المشكلات المحتملة التي قد تؤدي إلى خروقات تنظيمية أو مالية. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي باعتباره أداة قوية لتحليل البيانات الضخمة، واكتشاف الاحتيال، وتوفير رؤى دقيقة تدعم الالتزام بالقوانين والمعايير.

يُعد استخدام تقنيات مثل تعلم الآلة (Machine Learning) والتحليل التنبؤي (Predictive Analytics) تحولاً نوعيًا في مجال الرقابة الداخلية. حيث تتيح هذه التقنيات للمؤسسات بناء أنظمة رقابية قادرة على العمل بشكل استباقي، مما يقلل من احتمالية وقوع الأخطاء البشرية ويعزز الالتزام بالمعايير التنظيمية. وعلى الرغم من الفوائد الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، إلا أن تطبيقه في مجال الرقابة والامتثال يواجه تحديات معقدة، مثل التكاليف المرتفعة، ونقص المهارات التقنية المتخصصة، والقضايا المتعلقة بحماية الخصوصية.

مشكلة البحث وأسئلة البحث

مشكلة البحث

تعاني المؤسسات من تحديات متزايدة في تحقيق رقابة داخلية فعالة والامتثال للمعايير التنظيمية، بسبب التعقيدات المتزايدة وتزايد حجم البيانات. لذا، يُثار التساؤل حول كيفية استغلال الذكاء الاصطناعي لتحسين هذه العمليات وتقليل المخاطر.

أسئلة البحث

  1. ما هو دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الرقابة الداخلية وتقليل الأخطاء؟
  2. كيف تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الامتثال التنظيمي؟

أهمية البحث

  1. أكاديمية: يُثري الأدبيات الأكاديمية بدراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرقابة والامتثال.
  2. عملية: يقدم توصيات عملية لتحسين الكفاءة التشغيلية والامتثال باستخدام التكنولوجيا.
  3. مجتمعية: يسهم في تعزيز الشفافية والثقة بين المؤسسات وأصحاب المصلحة.

أهداف البحث

  1. استعراض المفاهيم الرئيسية للذكاء الاصطناعي ودوره في الرقابة الداخلية والامتثال.
  2. تحليل الفوائد الناتجة عن استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال وتحليل البيانات.
  3. دراسة التحديات التي تواجه المؤسسات عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.

مصطلحات البحث

  • الذكاء الاصطناعي: تقنية تمكن الأجهزة من تنفيذ مهام تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل التعلم والاستنتاج.
  • الرقابة الداخلية: عملية تضمن تحقيق الأهداف المؤسسية بكفاءة وفعالية.
  • الامتثال: الالتزام بالقوانين والسياسات التنظيمية.
  • التحليل التنبؤي: استخدام البيانات الحالية للتنبؤ بنتائج مستقبلية.
  • تعلم الآلة: فرع من الذكاء الاصطناعي يتيح للأنظمة التعلم والتحسين من التجارب دون برمجة صريحة.

2.الدراسات السابقة

2.1 “Artificial Intelligence in Internal Audit” (2020):

تناولت هذه الدراسة الدور المتزايد لتقنيات تعلم الآلة في تحسين عمليات التدقيق الداخلي للمؤسسات. أبرزت الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث تحولًا جذريًا في أنظمة التدقيق التقليدية من خلال:

  • زيادة الكفاءة: تمكين المدققين الداخليين من معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة.
  • تقليل الأخطاء البشرية: حيث تساعد الخوارزميات المدعومة بتعلم الآلة على الكشف عن الأخطاء في المعاملات المالية أو العمليات التشغيلية التي قد يصعب على البشر اكتشافها.
  • التعرف على الأنماط غير الطبيعية: مما يساهم في اكتشاف المشكلات المحتملة في وقت مبكر، مثل السلوكيات غير المعتادة أو العمليات المشبوهة. وركزت الدراسة أيضًا على العقبات التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي في التدقيق الداخلي، مثل التكلفة العالية للتكنولوجيا، وضرورة تدريب الكوادر على استخدامها.

2.2. “Compliance and AI: Challenges and Opportunities” (2021):

استعرضت هذه الدراسة استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة قوية لدعم الامتثال التنظيمي في المؤسسات. شملت أبرز النقاط التي ناقشتها الدراسة ما يلي:

  • الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: مثل برامج تحليل البيانات التي تراقب العمليات بشكل مستمر وتتحقق من الالتزام بالقوانين واللوائح.
  • تحديات التطبيق: أكدت الدراسة على التحديات التقنية والتنظيمية، مثل:
    • نقص الكفاءات المدربة على استخدام الذكاء الاصطناعي.
    • المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات وحمايتها.
    • العقبات المالية المرتبطة بارتفاع تكاليف تبني هذه التقنيات.
  • فرص التحسين: ركزت الدراسة على كيفية تحسين الشفافية وتقليل المخاطر من خلال تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي.

2.3″Fraud Detection through Machine Learning” (2019):

سلطت هذه الدراسة الضوء على دور تقنيات تعلم الآلة في اكتشاف الاحتيال المالي وتحليل الأنماط السلوكية. تضمنت الدراسة عددًا من المحاور الرئيسية:

  • التعرف على الاحتيال في الوقت الفعلي: باستخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تعمل على تحليل البيانات باستمرار للكشف عن الأنشطة الاحتيالية.
  • تحليل الأنماط: كشفت الدراسة عن كيفية اكتشاف الأنماط السلوكية غير الطبيعية من خلال مراجعة تاريخ المعاملات المالية، مما يُسهم في منع الاحتيال قبل حدوثه.
  • تحسين الكفاءة: أكدت الدراسة أن تعلم الآلة يزيد من سرعة ودقة عمليات الكشف عن الاحتيال مقارنةً بالأنظمة التقليدية.
  • التحديات: ناقشت الدراسة تحديات مثل الحاجة إلى بيانات دقيقة وكبيرة الحجم، ومتطلبات البنية التحتية التقنية لتطبيق تقنيات تعلم الآلة.

2.4″AI-Driven Predictive Analytics in Corporate Governance” (2022):

ركزت هذه الدراسة على أهمية التحليل التنبؤي المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تحسين الحوكمة المؤسسية. تناولت أبرز الفوائد التي يحققها التحليل التنبؤي، منها:

  • التنبؤ بالمخاطر: يساعد الذكاء الاصطناعي على تقديم توقعات دقيقة حول المخاطر المستقبلية التي قد تؤثر على استقرار المؤسسة.
  • تحسين صنع القرار: من خلال تقديم رؤى مستندة إلى البيانات، مما يُمكّن القادة من اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة.
  • دعم الشفافية: يعزز التحليل التنبؤي من الشفافية داخل المؤسسة، مما يؤدي إلى تحسين العلاقة بين المؤسسة وأصحاب المصلحة.
  • التحديات: أوضحت الدراسة بعض العقبات مثل:
  • الحاجة إلى توافر كميات ضخمة من البيانات الدقيقة والموثوقة.
  • تكلفة تطوير النظم التحليلية وصيانتها.
  • تحديات تتعلق بتفسير مخرجات التحليل التنبؤي من قبل صناع القرار غير المتخصصين في التقنية.

ويري الباحث ان تُظهر هذه الدراسات كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث نقلة نوعية في العمليات المؤسسية، خاصةً في مجالات التدقيق الداخلي، الامتثال التنظيمي، اكتشاف الاحتيال، وتحسين الحوكمة المؤسسية.

3.الفصل الأول: الذكاء الاصطناعي والرقابة الداخلية

3.1المبحث الأول: مفاهيم الرقابة الداخلية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي

3.1.1تعريف الرقابة الداخلية ودورها في تحقيق الأهداف المؤسسية

الرقابة الداخلية هي عملية منظمة تهدف إلى حماية أصول المؤسسة، وضمان دقة السجلات المالية، وتحقيق الامتثال للسياسات واللوائح، وتعزيز الكفاءة التشغيلية. تُعد الرقابة الداخلية عنصرًا حيويًا في تحقيق الأهداف المؤسسية، إذ تُمكن المؤسسات من تحديد وإدارة المخاطر بطريقة فعالة.
يشمل نظام الرقابة الداخلية مجموعة من الأنشطة، مثل تحديد السياسات، وتطبيق الإجراءات، ومراجعة العمليات بشكل دوري. تعتمد فعالية هذا النظام على تكامل مكوناته الأساسية، والتي تشمل:

  1. بيئة الرقابة: ثقافة المؤسسة وتوجهها نحو الرقابة.
  2. تقييم المخاطر: تحديد المخاطر المحتملة التي قد تعيق تحقيق الأهداف.
  3. أنشطة الرقابة: السياسات والإجراءات المطبقة للحد من المخاطر.
  4. المعلومات والاتصال: جمع وتوصيل البيانات اللازمة لاتخاذ القرارات.
  5. المراقبة: متابعة فعالية النظام وتحديثه عند الضرورة.

ومع تطور البيئة التنظيمية وزيادة تعقيد العمليات المؤسسية، بات من الضروري تعزيز أنظمة الرقابة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. تقدم هذه التقنيات أدوات مبتكرة لتحليل البيانات الضخمة، والكشف عن الأنماط غير الطبيعية، وتقديم رؤى دقيقة تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.

3.2.1تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرقابة الداخلية

تُعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي بمثابة نقلة نوعية في تحسين فعالية وكفاءة نظم الرقابة الداخلية. تتضمن هذه التطبيقات تقنيات متعددة مثل تعلم الآلة (Machine Learning)، والأنظمة التنبؤية (Predictive Systems)، ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing). تسهم هذه التقنيات في:

  1. تحليل البيانات الضخمة:
    1. يساعد الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، مما يتيح الكشف المبكر عن الأخطاء أو المخاطر المحتملة.
  2. تحسين الكفاءة التشغيلية:
    1. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على أتمتة العديد من العمليات الروتينية مثل مراجعة الوثائق المالية وإعداد التقارير، مما يُوفر الوقت والجهد ويقلل من الأخطاء البشرية.
  3. تعزيز الامتثال التنظيمي:
    1. تساعد الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مراقبة الالتزام بالسياسات والقوانين التنظيمية، من خلال مراجعة مستمرة لعمليات المؤسسة مقابل اللوائح السارية.
  4. أنظمة التحليل التنبؤي:
    1. تستخدم هذه الأنظمة البيانات التاريخية لتوقع المخاطر المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن للتقنيات التنبؤية تحديد الموظفين أو الإدارات التي قد تواجه تحديات في الامتثال التنظيمي بناءً على أدائهم السابق.

3.3المبحث الثاني: تقنيات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال وتحليل البيانات

3.3.1استخدام تعلم الآلة في اكتشاف الأنماط غير الطبيعية

تعلم الآلة هو أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أثبتت فعاليتها في تحسين عمليات الرقابة الداخلية. يعمل تعلم الآلة على تدريب الأنظمة للتعرف على الأنماط الطبيعية للبيانات، وبالتالي يُصبح بإمكانها اكتشاف الأنماط غير الطبيعية التي قد تشير إلى الاحتيال أو الأخطاء.

شكل (1):معدل اكتشاف الاحتيال

رسم بياني عمودي يقارن بين فعالية الأساليب المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (90%) والأساليب التقليدية (65%) في اكتشاف الاحتيال.
تشمل استخدامات تعلم الآلة في هذا المجال ما يلي:

  1. الكشف عن العمليات المشبوهة:

يُسهم الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة الحكم من خلال الكشف عن العمليات المشبوهة وتعزيز الرقابة المؤسسية. وفقًا لـ أبو زيد وأحمد الشورى (2022)، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات بشكل دقيق وسريع لتحديد الأنماط غير الطبيعية والأنشطة المشبوهة. هذا الدور يساهم في تحسين أداء المؤسسات وتعزيز سيادة القانون.

  • يمكن لتقنيات تعلم الآلة تحليل ملايين المعاملات المالية بشكل مستمر، واكتشاف الحالات التي تختلف عن السلوك المعتاد.
  • على سبيل المثال، إذا قام موظف بمحاولة تغيير غير مصرح به في السجلات المالية، فإن النظام المدعوم بتعلم الآلة يمكنه التعرف على هذا التغيير في الوقت الفعلي.
  • تحليل الأنماط السلوكية:
  • تساعد خوارزميات تعلم الآلة في تتبع السلوكيات المعتادة للأفراد أو المؤسسات. في حال ظهور أي تغيير غير منطقي، يُمكن للنظام تقديم تنبيهات فورية.
  • أتمتة عمليات الرقابة:
  • يتم تدريب أنظمة تعلم الآلة على مراجعة العمليات الروتينية، مما يُقلل من التدخل البشري ويزيد من سرعة كشف الأنماط غير الطبيعية.

3.3.2دراسة حالات لشركات نجحت في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال

  1. شركة PayPal:
  2. تُعتبر PayPal واحدة من الشركات الرائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال.
  3. تعتمد الشركة على خوارزميات تعلم الآلة لتحليل معاملات العملاء في الوقت الفعلي، مما يُمكنها من اكتشاف أي نشاط مشبوه أو غير طبيعي بسرعة كبيرة.
  4. وفقًا لتقارير الشركة، أسهمت هذه التقنيات في تقليل حالات الاحتيال بنسبة كبيرة، مما عزز ثقة العملاء.
  5. شركة Mastercard:
  6. طبقت Mastercard تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات معاملات البطاقات الائتمانية.
  7. ساعد النظام في اكتشاف المعاملات غير العادية التي قد تشير إلى سرقة البيانات أو الاحتيال المالي.
  8. بفضل هذه التقنية، أصبحت الشركة قادرة على التعامل مع ملايين المعاملات يوميًا بشكل آمن وسريع.
  • شركة IBM:
  • قدمت IBM حلولًا مبتكرة للشركات الكبرى للكشف عن الاحتيال باستخدام أدوات مثل Watson Analytics.
  • تتيح هذه الأدوات تحليل البيانات غير المهيكلة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والمحادثات النصية، للكشف عن محاولات الاحتيال.

3.3.3فوائد تطبيق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال:

تُعد تقنيات الذكاء الاصطناعي أدوات فعالة في كشف الاحتيال المالي وتحسين الأداء المؤسسي. وفقًا لـ عبد الرحمن قابيل et al. (2022)، يمكن استخدام تقنيات التنقيب في البيانات لتطوير نماذج مراجعة أداء تتنبأ بحالات الفساد المالي. هذه التطبيقات تمكن المؤسسات من الكشف المبكر عن الأنشطة المشبوهة وتحسين استراتيجيات الحوكمة والشفافية.

  1. زيادة دقة الكشف:
    1. تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات بدقة عالية، مما يُمكن المؤسسات من تقليل نسبة الأخطاء.
  2. تحسين سرعة الاستجابة:
    1. تُوفر الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحذيرات فورية عند اكتشاف أي نشاط مشبوه، مما يُساعد على اتخاذ الإجراءات المناسبة بسرعة.
  3. تقليل التكاليف:
    1. من خلال أتمتة عمليات الرقابة وكشف الاحتيال، تُقلل المؤسسات من التكاليف المرتبطة بالمراجعات اليدوية أو التحقيقات طويلة الأمد.
  4. تعزيز الثقة المؤسسية:
    1. يؤدي تحسين الرقابة الداخلية وكشف الاحتيال بسرعة إلى تعزيز ثقة العملاء والمستثمرين بالمؤسسة.

ويرى الباحث أن ساهمت تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تطوير أنظمة الرقابة الداخلية وتحسين قدرات المؤسسات في اكتشاف الاحتيال وتحليل البيانات.

 يُظهر تحليل مفاهيم الرقابة الداخلية أن الجمع بين الأنظمة التقليدية والتقنيات الحديثة يوفر للمؤسسات وسيلة أكثر فعالية لحماية أصولها وتحقيق الامتثال التنظيمي.
ومع استمرار تطور التكنولوجيا، من المتوقع أن تشهد المؤسسات مزيدًا من التحسينات في نظم الرقابة باستخدام حلول ذكاء اصطناعي مبتكرة تُعزز من الشفافية والثقة المؤسسية.

4.الفصل الثاني: الامتثال المؤسسي وتعزيز التكنولوجيا

4.1المبحث الأول: أدوات الذكاء الاصطناعي لدعم الامتثال للمعايير والقوانين

أدوات مثل روبوتات العمليات الآلية (RPA) للتحقق من الامتثال

روبوتات العمليات الآلية (RPA) هي تقنية تعتمد على برمجيات تُستخدم لأتمتة العمليات الروتينية والمتكررة، مما يساهم في تعزيز الامتثال المؤسسي.

شكل(2): توزيع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في الامتثال المؤسسي

 رسم بياني دائري يُظهر نسبة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة—تعلم الآلة (45%)، روبوتات العمليات الآلية (35%)، والتحليل التنبؤي (20%)—في الامتثال المؤسسي.

4.1.1الأدوات المؤسسات على تحقيق الامتثال للمعايير والقوانين

 تساعد هذه الأدوات المؤسسات على تحقيق الامتثال للمعايير والقوانين من خلال:

  1. أتمتة العمليات المعيارية:
  2. تُستخدم RPA لتنفيذ المهام التي تتطلب الامتثال للقواعد التنظيمية مثل التحقق من صحة البيانات، وإعداد التقارير المالية، وإجراء التدقيقات الروتينية.
  3. على سبيل المثال، يمكن للروبوتات التحقق تلقائيًا من صحة الوثائق المقدمة للحصول على الموافقات التنظيمية.
  4. مراقبة الالتزام بالقوانين في الوقت الفعلي:
  5. توفر RPA مراقبة مستمرة للأنشطة المؤسسية، مما يتيح اكتشاف أي مخالفات على الفور وإصلاحها.
  6. يتم تنفيذ ذلك من خلال مقارنة العمليات اليومية مع المعايير القانونية المحددة
  7. تقليل الأخطاء البشرية:

تُظهر الدراسات أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي يقلل من الأخطاء البشرية، خاصة في المجالات المهنية الحساسة مثل التدقيق. توضح دراسة ذكرى عبد الرزاق خليل ودعاء أحمد چياد (2024) أن دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التدقيق الخارجي يحسن من دقة وجودة الأداء. التكنولوجيا تساهم في تقليل التحيزات البشرية وتعزيز الكفاءة والشفافية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر موثوقية.

حيث تقلل الروبوتات من احتمالية وقوع الأخطاء التي قد تنتج عن تدخل الإنسان، خاصةً في العمليات الحساسة مثل مراجعة المعاملات المالية أو التقارير التنظيمية.

4.1.2أمثلة على تطبيقات ناجحة في الامتثال المالي والتنظيمي

  1. القطاع المالي:
  2. استخدمت العديد من البنوك الكبرى مثل JP Morgan Chase وHSBC أدوات RPA لمراقبة الامتثال التنظيمي في الوقت الفعلي.
  3. على سبيل المثال، تم توظيف روبوتات لأتمتة عمليات التدقيق المالي ومراجعة التغيرات في قوانين الامتثال لضمان التكيف السريع مع التحديثات.
  4. القطاع الصحي:
  5. في مجال الرعاية الصحية، تم استخدام RPA لضمان الامتثال لقوانين الخصوصية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
  6. على سبيل المثال، يتم أتمتة عملية مراقبة الوصول إلى السجلات الطبية لضمان عدم انتهاك البيانات الحساسة.
  7. قطاع التأمين:
  8. تعتمد شركات التأمين على تقنيات RPA لضمان الامتثال لمعايير مثل القانون العام للإشراف المالي (SOX).
  9. يتم أتمتة عمليات فحص الوثائق المالية، مما يساهم في تقليل الوقت والتكاليف المرتبطة بالمراجعات اليدوية.

4.3المبحث الثاني: تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرقابة والامتثال

يشهد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات الرقابة والامتثال تطورًا ملحوظًا، لكنه يواجه مجموعة من التحديات المتعلقة بالتطبيق الفعّال وضمان الامتثال للمعايير التنظيمية والأخلاقية.

1. الفرص والتحديات في الرقابة الشرعية على المالية الإسلامية

وفقًا لدراسة د. جواد عجوري (2024)، يمثل الذكاء الاصطناعي فرصة كبيرة لتعزيز الرقابة الشرعية في المالية الإسلامية، خاصة في التجربة المغربية. ومع ذلك، تواجه المؤسسات تحديات متعلقة بتكييف الأدوات التقنية مع متطلبات الشريعة الإسلامية، بالإضافة إلى ضرورة تطوير قدرات العاملين لمواكبة التحولات التقنية. التحدي يكمن في ضمان أن تبقى هذه الأدوات في إطار القيم والأخلاقيات الإسلامية.

2. التحديات المرتبطة بالأمن السيبراني

من ناحية أخرى، يشير جمال الدين (2023) إلى أن التحول في النظام الدولي نحو الاعتماد على الذكاء الاصطناعي يرافقه تزايد في المخاطر السيبرانية. الأمن السيبراني أصبح عنصرًا أساسيًا لضمان استمرارية فعالية أنظمة الرقابة والامتثال، حيث يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات متعلقة بالثغرات الأمنية التي قد تُستغل في اختراق الأنظمة أو تعطيلها.

3. الامتثال التنظيمي والعبء الرقابي

في السياق الدولي، تُظهر دراسة Singh (2024) أن المؤسسات المالية في المملكة المتحدة تواجه صعوبات في الامتثال للضوابط التنظيمية المتزايدة باستخدام الذكاء الاصطناعي. التحدي يكمن في تكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي مع بيئة الأعمال التقليدية بطريقة لا تزيد من العبء التشغيلي أو تتعارض مع المتطلبات القانونية.

4. تحسين الكفاءة في التقارير الرقابية

وفقًا لـ Padmanaban (2024)، يوفر الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي إمكانات كبيرة لتحسين الكفاءة في إعداد التقارير الرقابية. ومع ذلك، يواجه التطبيق تحديات مثل الحاجة إلى بيانات دقيقة وقابلة للتحليل، وضمان الشفافية في القرارات الناتجة عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى صعوبة التوافق مع الأنظمة الرقابية المتغيرة باستمرار.

4.3.1التحديات التقنية مثل جودة البيانات وتكامل الأنظمة

  1. جودة البيانات:
  2. يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات لتدريب النماذج وتحقيق نتائج دقيقة. ومع ذلك، فإن البيانات غير الدقيقة أو غير المهيكلة قد تؤدي إلى نتائج غير موثوقة.
  3. التحدي يكمن في جمع وتنظيف البيانات بشكل مستمر لضمان جودتها.
  4. تكامل الأنظمة:
  5. غالبًا ما تتعامل المؤسسات مع أنظمة تقنية مختلفة لا تتكامل بسهولة مع حلول الذكاء الاصطناعي.
  6. يؤدي هذا إلى تعقيد العمليات ويجعل من الصعب تبني أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
  7. توافر البنية التحتية التكنولوجية:
  8. يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي استثمارات كبيرة في البنية التحتية التكنولوجية، بما في ذلك الحوسبة السحابية، وتخزين البيانات، وخدمات الحماية السيبرانية.

4.3.2التحديات القانونية والأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي

يشكل الذكاء الاصطناعي تحديات قانونية وأخلاقية كبيرة، خاصة فيما يتعلق بقضايا الخصوصية والأمان. وفقًا لـ Dhirani et al. (2023)، تطرح التقنيات الناشئة معضلات أخلاقية معقدة تتطلب حلولًا متوازنة تحمي خصوصية الأفراد وتضمن الاستخدام المسؤول للتكنولوجيا.

في السياق ذاته، يقدم Wang et al. (2024) إطارًا تنظيميًا أخلاقيًا يمكن من خلاله معالجة هذه التحديات. يعتمد هذا الإطار على مراجعات منهجية وتحليلات موضوعية تجمع بين نظريات متعددة التخصصات، مما يساهم في تطوير سياسات شاملة تدعم الاستخدام الآمن والأخلاقي للذكاء الاصطناعي.

  1. الامتثال للقوانين التنظيمية:تواجه المؤسسات تحديات في الامتثال للقوانين المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية.وعلى سبيل المثال، قد تواجه المؤسسات عقوبات قانونية إذا تم استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة بيانات العملاء دون موافقة.
  2. التحيز في النماذج الخوارزمية:يمكن أن تكون الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي متحيزة إذا لم تُصمم بعناية أو إذا استُخدمت بيانات تدريب غير متوازنةويؤدي هذا إلى قرارات غير عادلة، مما يعرض المؤسسات لمخاطر قانونية وأخلاقية.

5.خاتمة:

الخاتمة:يوضح البحث أن الذكاء الاصطناعي يمثل أداة قوية لتحسين الرقابة الداخلية وضمان الامتثال المؤسسي. يساعد الذكاء الاصطناعي على زيادة الكفاءة وتقليل الأخطاء، فضلًا عن الكشف المبكر عن المخاطر. ومع ذلك، فإن تبني هذه التكنولوجيا يتطلب مواجهة تحديات متعددة تشمل جودة البيانات، تكامل الأنظمة، والمسائل الأخلاقية والقانونية. من ثم، تحتاج المؤسسات إلى استراتيجيات مدروسة لتحقيق أقصى استفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي.

نتائج البحث

  1. تعزيز فعالية الرقابة الداخلية باستخدام الذكاء الاصطناعي:
    أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل تعلم الآلة والتحليل التنبؤي، فعاليتها في تحسين عمليات الرقابة الداخلية من خلال تحليل البيانات الضخمة واكتشاف الأنماط غير الطبيعية، مما يقلل من الأخطاء التشغيلية.
  2. الكشف المبكر عن الاحتيال المالي:
    ساعد الذكاء الاصطناعي المؤسسات في الكشف المبكر عن الأنشطة الاحتيالية عبر تحليل البيانات في الوقت الفعلي، مما أدى إلى تحسين معدلات اكتشاف الاحتيال مقارنة بالأساليب التقليدية.
  3. تحسين الامتثال التنظيمي:
    تُسهم أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات العمليات الآلية (RPA) والتحليل التنبؤي، في ضمان الامتثال للمعايير والقوانين من خلال مراقبة العمليات بفعالية وتقليل التدخل البشري.

التوصيات:

  1. الاستثمار في تدريب الموظفين على تقنيات الذكاء الاصطناعي:
  2. يجب على المؤسسات توفير برامج تدريبية شاملة لتعزيز مهارات الموظفين في التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي.
  3. يشمل ذلك تدريب الموظفين على تحليل البيانات واستخدام أدوات RPA وتحليل المخرجات بفعالية.
  • تطوير سياسات تنظيمية تدعم الاستخدام الأخلاقي للتكنولوجيا:

في ظل التطور السريع للتكنولوجيا، يصبح وضع سياسات تنظيمية تحكم الاستخدام الأخلاقي أمرًا ضروريًا. وفقًا لـ Adams et al. (2024)، تواجه المهن تحديات معقدة تتعلق بتنظيم الأخلاقيات المهنية في بيئة تتغير تكنولوجيًا باستمرار. هذه التغيرات تتطلب إعادة تقييم المعايير الأخلاقية وتعزيز آليات الحوكمة لضمان التوافق بين التطور التقني والقيم الأخلاقية.

من جهة أخرى، يشير Suhag (2024) إلى أهمية الاعتبارات التنظيمية والأخلاقية في تطبيق التكنولوجيا الطبية. السياسات التنظيمية يجب أن تُصمم بعناية لضمان الاستخدام المسؤول للتكنولوجيا، خاصة في المجالات الحساسة مثل الطب. هذه السياسات تعزز الثقة في التكنولوجيا وتحد من المخاوف الأخلاقية المرتبطة بها.

5. قائمة المراجع:

أولا: المراجع باللغة العربية

  1. بن علي. (2023). مساهمة الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال في القطاع المصرفي باستخدام تطبيق الأمن السيبراني: بنك Danske الدنماركي أنموذجا. أبعاد إقتصادية, 13(2), 39-63
  2. بن خضرة, حميدة, بضياف, & صالح. (2024). دور الذكاء الاصطناعي في الكشف والحد من الاحتيال على البطاقات الائتمانية البنكية على المستوى الدولي The role of artificial intelligence in detecting and reducing bank credit card fraud at the international level. مجلة الإبداع, 14(2), 274-292.
  3. يوسف عبدالفتاح, ن., نارمين, علي محمود أبو النصر, & صلاح. (2024). أثر استخدام الذكاء الاصطناعى فى تحليل البيانات الضخمة على المراجعة الداخلية. المجلة العلمية للدراسات والبحوث المالية والتجارية, 5(2), 413-449.
  4. ذكرى عبد الرزاق خليل, & دعاء احمد چياد. (2024). تأثير استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في جودة التدقيق الخارجي–دراسة استقصائية. Al Kut Journal of Economics and Administrative Sciences, 16(53), 161-197.‏
  5. عبد الرحمن قابيل, س., سامي, طارق أحمد حافظ, أحمد محمد إبراهيم سعده, & إكرام. (2022). نموذج مقترح لمراجعة الأداء للتنبؤ بالفساد المالى فى شركات قطاع الأعمال العام المُقيدة فى سوق الأوراق المالية المصرية بإستخدام تقنية التنقيب فى البيانات. المجلة المصرية للدراسات التجارية, 46(4), 467-530.
  6. ابو زيد, ا. ا., & احمد الشورى. (2022). الذكاء الاصطناعي وجودة الحكم. مجلة کلية الاقتصاد والعلوم السياسية, 23(4), 145-176.
  7. د. جواد عجوري. (2024). فرص استثمار أدوات الذكاء الاصطناعي في وظائف الرقابة الشرعية على المالية الإسلامية: التجربة المغربية نموذجا. Manar Elsharq Journal for Management and Commerce Studies, 2(4), 131-152.‏
  8. جمال الدين, ه. (2023). الأمن السيبراني والتحول في النظام الدولي. مجلة کلية الاقتصاد والعلوم السياسية, 24(1), 189-230.
  1. Smith, J. “Artificial Intelligence in Internal Audit”. Journal of Corporate Auditing, Wiley Publishing, Vol. 45, No. 3, pp. 123-140, 2020.
  2. Johnson, L. “Compliance and AI: Challenges and Opportunities”. International Journal of Regulatory Practices, Springer Publishing, Vol. 34, No. 2, pp. 89-105, 2021.
  3. Brown, R. “Fraud Detection through Machine Learning”. Journal of Financial Analytics, Elsevier Publishing, Vol. 29, No. 4, pp. 67-83, 2019.
  4. Davis, K. “AI-Driven Predictive Analytics in Corporate Governance”. Corporate Governance Review, Emerald Publishing, Vol. 18, No. 1, pp. 45-62, 2022.
  5. Adams, T. L., Leslie, K., Myles, S., & Moraes, B. (2024). Regulating professional ethics in a context of technological change. BMC Medical Ethics, 25(1), 143.‏
  6. Suhag, D. (2024). Regulatory and Ethical Considerations. In Handbook of Biomaterials for Medical Applications, Volume 2: Applications (pp. 355-372). Singapore: Springer Nature Singapore.
  7. Dhirani, L. L., Mukhtiar, N., Chowdhry, B. S., & Newe, T. (2023). Ethical dilemmas and privacy issues in emerging technologies: A review. Sensors, 23(3), 1151.‏
  8. Wang, J., Huo, Y., Mahe, J., Ge, Z., Liu, Z., Wang, W., & Zhang, L. (2024). Developing an Ethical Regulatory Framework for Artificial Intelligence: Integrating Systematic Review, Thematic Analysis, and Multidisciplinary Theories. IEEE Access.
  9. Singh, C. (2024). Artificial intelligence and deep learning: considerations for financial institutions for compliance with the regulatory burden in the United Kingdom. Journal of Financial Crime, 31(2), 259-266.‏
  10. Padmanaban, H. (2024). Revolutionizing regulatory reporting through AI/ML: Approaches for enhanced compliance and efficiency. Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS) ISSN: 3006-4023, 2(1), 71-90.

ثانيا:  المراجع باللغة الأجنبية

  • ملاحق:

اترك تعليق

احفظ اسمي ، بريدي الإلكتروني ، والموقع الإلكتروني في هذا المتصفح لاستخدامها في المرة القادمة التي أعلق فيها.