أثر الذكاء الاصطناعي في تحسين اتخاذ القرار الائتماني

دراسة تطبيقية في مصرف الرافدين

المؤلفون

  • قصي علي ذياب الدليمي ديوان الوقف السني ، العراق.
  • عمر عبد القادر خليل ديوان الوقف السني ، العراق. https://orcid.org/0009-0002-7290-6840
  • محمد سامي نوري البياتي وزارة التعليم العالي والبحث العلمي، بغداد، العراق.

DOI:

https://doi.org/10.61704/pr.492

الكلمات المفتاحية:

الذكاء الاصطناعي، القرار الائتماني، التعلم الآلي، الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، مصرف الرافدين، إدارة المخاطر الائتمانية

الملخص

هدفت هذه الدراسة إلى التعرف على أثر الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة عملية اتخاذ القرارات الائتمانية في مصرف الرافدين وهو أحد المصارف الحكومية الرائدة على مستوى العراق في ضوء التحول الرقمي السريع والضرورة المتزايدة للاعتماد على تقنيات التعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.
أجريت هذه الدراسة باستخدام المنهج الوصفي التحليلي، كما تم تصمم استمارة استبيان ووزعت على عينة مختارة من 85 موظف من إدارتي الائتمان وتقنية المعلومات في المقر الرئيسي لمصرف الرافدين. يتمتع هؤلاء الموظفون بخبرة ومهارات في كلٍ من الائتمان والتكنولوجيا. حللت البيانات باستخدام برنامج SPSS الإصدار 26، وتم تحديد معامل كرونباخ ألفا لتقييم الموثوقية، والإحصاء الوصفي، ومعامل ارتباط بيرسون، والانحدار الخطي المتعدد، وتحليل التباين أحادي الاتجاه (ANOVA) للتحقق من ملاءمة النموذج.
أظهرت النتائج أن أبعاد الذكاء الاصطناعي لها تأثير إيجابي وملموس على تحسين جودة قرارات الائتمان بمستوى دلالة إحصائية (α ≤ 0.05) وقد فسرت هذه الأبعاد مجتمعةً 69.8% من تباين المتغير التابع (R²= 0.698) كما أظهرت الدراسة أن الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير كان له التأثير الأكبر، يليه التعلّم الآلي، ثم معالجة اللغة الطبيعية، وأخيراً رؤية الحاسوب.
وتوصي هذه الدراسة بأن يتبنى مصرف الرافدين استراتيجية شاملة للتحول الرقمي تتضمن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في نظامه الائتماني، وتعزيز قدرات موارده البشرية، ووضع أطر تنظيمية تضمن الشفافية والنزاهة في قرارات الائتمان المدعومة بالتقنيات الذكية.

المراجع

Abbas, S. K. (2025). Lending by algorithm: Fair or flawed? An information-theoretic view of credit decision pipelines. SN Computer Science, 6(6), Article 679. https://doi.org/10.1007/s42979-025-04222-8

AlMarri, S., Juhasz, K., Ravaut, M., Marti, G., Al Ahbabi, H., & Elfadel, I. (2025). Interpreting LLMs as credit risk classifiers: Do their feature explanations align with classical ML? [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2510.25701

Aslam, T., & Aslam, A. (2025). SocialCredit+ [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.12099

Babaei, G. (2024). Artificial intelligence methods for financial technologies [Doctoral dissertation, University of Pavia]. Depositolegale.it. https://tesidottorato.depositolegale.it/handle/20.500.14242/86469

Babaei, G., & Giudici, P. (2024a). GPT classifications, with application to credit lending. Machine Learning with Applications, 16, Article 100534. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2024.100534

Babaei, G., & Giudici, P. (2024b). How fair is machine learning in credit lending? Quality and Reliability Engineering International, 40(6), 3452–3464. https://doi.org/10.1002/qre.3579

Babaei, G., Giudici, P., & Raffinetti, E. (2023). Explainable FinTech lending. Journal of Economics and Business, 125–126, Article 106126. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2023.106126

Babaei, G., Giudici, P., & Raffinetti, E. (2025). A rank graduation box for SAFE AI. Expert Systems with Applications, 259, Article 125239. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125239

Bahlool, R., Hewahi, N., & Elmedany, W. (2026). Performance, fairness, and explainability in AI-based credit scoring: A systematic literature review. Journal of Risk and Financial Management, 19(2), Article 104. https://doi.org/10.3390/jrfm19020104

Bazarbash, M. (2019). FinTech in financial inclusion: Machine learning applications in assessing credit risk (IMF Working Paper No. 19/109). International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781498314428.001

Benítez Rojas, R. V. (2024). Artificial intelligence: Genesis, development, and future. In R. V. Benítez Rojas & F.-J. Martínez-Cano (Eds.), Revolutionizing communication: The role of artificial intelligence (pp. 1–15). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003473633-1

Carruthers, B. G. (2022). The economy of promises: Trust, power, and credit in America. Princeton University Press.

D’Amico, L. (2024/2025). Artificial intelligence in healthcare [Master’s thesis, Ca’ Foscari University of Venice]. UniTESI. https://hdl.handle.net/20.500.14247/23080

Do, T. T., Babaei, G., & Pagnottoni, P. (2024). Explainable machine learning for credit risk management when features are dependent. Measurement: Interdisciplinary Research and Perspectives, 22(4), 315–340. https://doi.org/10.1080/15366367.2023.2261186

Fatima, T., Sajjad, I., Qamar, M., Afzal, M. A., Noor, N., Tariq, N., Yawar, A., Abbasi, A. J., Rahim, F., Farooq, M. U., Noor, M., & Zahid, I. (2026). The expanding role of artificial intelligence in health, life, and applied sciences: A multidisciplinary review. Social Science Review Archives, 4(2), 237–257. https://doi.org/10.70670/sra.v4i2.2046

Ghahremani, M., Otieno, H. A., Kazreen, M., & Shiaeles, S. (2026). Machine learning-based loan approval automation: Enhancing efficiency, accuracy and fairness in credit decision-making. Expert Systems, 43(7), Article e70307. https://doi.org/10.1111/exsy.70307

Golec, M., & Alabduljalil, M. (2026). Interpretable LLMs for credit risk: A systematic review and taxonomy. Expert Systems with Applications, 306, Article 130941. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2025.130941

Jajoo, G., Chitale, P. A., & Agarwal, S. (2025). MASCA: LLM based-multi agents system for credit assessment [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.22758v1

John, S. (2025). Fair and explainable credit-scoring under concept drift: Adaptive explanation frameworks for evolving populations [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2511.03807

Kiviat, B. (2019). Credit scoring in the United States. Economic Sociology: The European Electronic Newsletter, 21(1), 33–42. https://hdl.handle.net/10419/223110

Koçoğlu, E., Ersöz, F., & Tekez, E. (2025). A decision-making system based on machine learning for commercial credit limit. Sosyoekonomi, 33(65), 169–195. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.03.09

Kou, G., Li, Y., Wang, H., & Wang, X. (2026). Human–AI hybrid finance: From AI tools to decision systems. Financial Innovation, 12, Article 125. https://doi.org/10.1186/s40854-026-00941-w

Lee, K., Cho, W., Woo, H. G., & de Jong, S. (2026). When do individuals believe in themselves rather than in artificial intelligence? Insights from longitudinal investigations in corporate credit-rating contexts. Journal of Management Studies, 63(2), 399–437. https://doi.org/10.1111/joms.70009

Lee, Y., Kim, M., Choi, H., Park, J., Lyoo, S., & Park, W. (2025). Structured debate improves corporate credit reasoning in financial AI [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2510.17108

Locatelli, R., Pepe, G., & Salis, F. (2022). Artificial intelligence and credit risk: The use of alternative data and methods in internal credit rating. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-031-10236-3

Mohammad, A. A. S., Mohammad, S. I., Vasudevan, A., Azam, S. M. F., Sevukamoorthy, L., Parhi, M., Shankalia, M. U., & Salami, Z. A. (2026). Transforming credit risk evaluation in digital lending from black box models to transparent decisions. Scientific Reports, 16, Article 21938. https://doi.org/10.1038/s41598-026-51764-9

Nallakaruppan, M. K., Chaturvedi, H., Grover, V., Balusamy, B., Jaraut, P., Bahadur, J., Meena, V. P., & Hameed, I. A. (2024). Credit risk assessment and financial decision support using explainable artificial intelligence. Risks, 12(10), Article 164. https://doi.org/10.3390/risks12100164

Okpala, I., Golgoon, A., & Kannan, A. R. (2025). Agentic AI systems applied to tasks in financial services: Modeling and model risk management crews [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2502.05439

Pei, Y., Ge, Z., Zheng, J., & Cartlidge, J. (2026). Market Regime Council for dynamic credit assignment in multi-agent LLM decision systems [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2605.24490

Pothula, R. M. R. (2025). AI-augmented decision-making in credit risk assessment: A collaborative framework for enhanced financial services. Journal of Computer Science and Technology Studies, 7(8), 201–207. https://doi.org/10.32996/jcsts.2025.7.8.23

Radanliev, P. (2025). Artificial intelligence: Reflecting on the past and looking towards the next paradigm shift. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 37(7), 1045–1062. https://doi.org/10.1080/0952813X.2024.2323042

Raliphada, P., Olukanmi, S., & Olusanya, M. (2026). Transformer-based NLP approaches for credit risk prediction: A systematic review. Frontiers in Artificial Intelligence, 9, Article 1819994. https://doi.org/10.3389/frai.2026.1819994

Roy, J. K. (2026). A systematic review of artificial intelligence, machine learning, and environment–social–governance in marketplace lending. Discover Artificial Intelligence, 6, Article 704. https://doi.org/10.1007/s44163-026-01399-6

Sargeant, H. (2026). Mind the gap: Securing algorithmic explainability for credit decisions beyond the UK GDPR. Computer Law & Security Review, 60, Article 106247. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2025.106247

Shi, Y., Yang, Z., Wang, Y., & Zhou, L. (2025). CreditXAI: A multi-agent system for explainable corporate credit rating [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2510.22222

التنزيلات

منشور

2026-08-29

كيفية الاقتباس

الدليمي ق. ع. ذ., خليل ع. ع. ا., & البياتي م. س. ن. (2026). أثر الذكاء الاصطناعي في تحسين اتخاذ القرار الائتماني: دراسة تطبيقية في مصرف الرافدين. مجلة بحوث مستقبلية, 26(3), 129–146. https://doi.org/10.61704/pr.492

المؤلفات المشابهة

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.