أثر العوامل الهيكلية والتقنية على كفاءة إدارة المخاطر بالذكاء الاصطناعي
دليل تطبيقي من شركات التكنولوجيا المالية في العراق
DOI:
https://doi.org/10.61704/pr.553الكلمات المفتاحية:
التكنولوجيا المالية، إدارة المخاطر، الذكاء الاصطناعي، جودة البيانات، الثقة المؤسسية، العراقالملخص
تهدف هذه الدراسة إلى تشخيص أثر العوامل الهيكلية المتمثلة في (جودة وتكامل البيانات) والعوامل التقنية المتمثلة في (الكفاءة التقنية، وقابلية التفسير) على كفاءة إدارة المخاطر في المؤسسات المالية العراقية، مع اختبار الدور الوسيط لـ "الثقة المؤسسية". اعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، وتم جمع البيانات عبر استبانة وُزعت على عينة قصدية قوامها (120) خبيراً من مدراء المخاطر وتقنية المعلومات في المصارف وشركات الدفع الإلكتروني (FinTech) في محافظات (بغداد، أربيل، والبصرة). تم تحليل البيانات باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (SmartPLS v.4). توصلت النتائج إلى أن "جودة البيانات" هي العامل الأكثر تأثيراً في كفاءة إدارة المخاطر، متفوقةً على تعقيد الخوارزميات. كما أثبتت الدراسة أن "قابلية التفسير" (Explainability) تلعب دوراً حاسماً في تعزيز الثقة المؤسسية، التي تتوسط العلاقة إيجابياً بين التقنية وكفاءة القرار. توصي الدراسة بضرورة تبني استراتيجية "البيانات أولاً" وتنظيفها قبل التوسع في شراء الأنظمة الذكية.
المراجع
حسن، أحمد عبد الله. (2022). حوكمة البيانات وأثرها في دعم اتخاذ القرار المالي في المصارف. مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية، 15(1).
رسول، بلند خالد خليل، والحيالي، يونس غازي رجب، وحسين، مروج طاهر هذال. (2024). دور الذكاء الاصطناعي في تطوير التكنولوجيا المالية في المؤسسات المالية: دراسة حالة مصرف العراق الأول (FIB). مجلة وارث العلمية.
عبد الله، عبد الرزاق فاضل، وعباس، عمر عبد الواحد. (2025). دور تقنيات الذكاء المالي المدعومة بـ FinTech في تحسين فعالية التخطيط الاستراتيجي المستدام في القطاع المصرفي. مجلة الجامعة العراقية، 73(8).
عبد الرزاق، نور صباح، وقاسم، مريم حمزة. (2023). التكنولوجيا المالية ودورها في تعزيز كفاءة الأداء المصرفي. مجلة دراسات محاسبية ومالية، 18(2).
علي، علياء مهدي. (2023). تأثير الذكاء الاصطناعي في جودة التقارير المالية وانعكاسه على متخذي القرار (رسالة ماجستير غير منشورة). كلية الإدارة والاقتصاد، جامعة كربلاء، العراق.
Agarwal, M., Pandey, B. K., Sofia, R., & Kumar, S. (2024). AI-driven risk management in financial markets and FinTech. In Proceedings of the 2024 Second International Conference on Computational and Characterization Techniques in Engineering & Sciences (IC3TES) (pp. 1–6). IEEE.
Arner, D. W., Barberis, J., & Buckley, R. P. (2017). FinTech and RegTech in a nutshell, and the future in a sandbox. Northwestern Journal of International Law & Business, 35(2).
Bains, P., Conde, G., Ravikumar, R., & Iskender, E. S. (2025). AI projects in financial supervisory authorities: A toolkit for successful implementation (IMF Working Paper No. WP/25/199). International Monetary Fund.
Basel Committee on Banking Supervision. (2023). Principles for the sound management of operational risk. Bank for International Settlements.
Bholat, D., et al. (2021). Enhancing financial stability with artificial intelligence (Bank of England Staff Working Paper No. 924). Bank of England.
Deloitte. (2024). Explainable AI in financial risk management. Deloitte Insights.
European Central Bank. (2024). Artificial intelligence and risk management in financial institutions (Occasional Paper). European Central Bank.
Financial Stability Board. (2024, November 14). The financial stability implications of artificial intelligence. Financial Stability Board.
Fuster, A., Goldsmith-Pinkham, P., Ramadorai, T., & Walther, A. (2019). Predictably unequal? The effects of machine learning on credit markets. Journal of Finance, 74(5).
Giudici, P. (2018). FinTech risk management: A research challenge for artificial intelligence in finance. Frontiers in Artificial Intelligence, 1(1).
KPMG. (2024). AI, trust, and risk management in financial services. KPMG International.
McKinsey & Company. (2023). The role of AI in risk management and compliance. McKinsey Global Institute.
OECD. (2023). Artificial intelligence, data governance and financial stability. OECD Publishing.
Rolando, B., & Mulyono, H. (2024). Risk management in FinTech: Applications and challenges of AI-based risk. Economics and Business Journal (ECBS), 5(1).
Roy, J. K., & Vasa, L. (2024). Machine learning and artificial intelligence methods for FinTech credit scoring and risk management: A systematic literature review. International Journal of Business Analytics, 11(1).
Ryll, L., & Seewald, K. (2020). Artificial intelligence in credit risk management. Journal of Risk Management in Financial Institutions, 13(3).
World Economic Forum. (2025, January). Artificial intelligence in financial services (White paper, in collaboration with Accenture). World Economic Forum.
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 Saif G. Yassin
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright © 2025 by the authors. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0). You may not alter or transform this work in any way without permission from the authors. Non-commercial use, distribution, and copying are permitted, provided that appropriate credit is given to the authors and Al-Hadba University.
