يوسّع الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي نطاق الوصول إلى الائتمان، لكن الرقابة مهمة

تتمحور أنشطة كثير من الخدمات المالية، في جوهرها، حول المعلومات. فشركة التأمين، مثلاً، تحتاج إلى معلومات دقيقة عن معدل الحوادث المتوقع وتكاليفها، حتى تحدد على نحو سليم السعر الذي يضمن استمرار ربحية وثيقة التأمين.

وبالمثل، يتطلب الإقراض تقييماً دقيقاً لمخاطر تعثر عميل بعينه، وتحديد سعر الفائدة المفروض عليه بالمستوى المناسب.

تاريخياً، كان هذا التقييم يعتمد في البداية على أحكام بشرية فردية وصيغ رياضية بدائية، وكانت الطبقة الاجتماعية والعلاقات الشخصية والسلوك الفردي تؤثر في قدرة الشخص على الوصول إلى الخدمات المالية.

وظهرت تدريجياً أساليب أكثر مهنية وموضوعية لتقييم المخاطر على نحو سليم وبقدر أقل من التحيز. فعلى سبيل المثال، يمكن أن تصبح درجات الائتمان في الولايات المتحدة الأسلوب السائد لتقييم قدرة المتقدم على الاقتراض.

لكن أساليب أكثر تطوراً آخذة في الانتشار الآن، إذ تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر الإقراض بدقة أكبر، مستفيدةً من كنز البيانات المفيدة التي لا تستخدمها درجات الائتمان التقليدية.

وهكذا، يمكن للإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يصل إلى المقترضين الذين تهملهم عادةً نماذج الائتمان التقليدية، وأن يحسّن تقييم المخاطر إجمالاً. غير أن توسيع نطاق الوصول إلى الائتمان قد ينطوي أيضاً على مخاطر إذا نُفّذ على نحو غير سليم، مثل الأخطاء في جودة تقييم الجدارة الائتمانية الفعلية، وتفاقم التمييز، وغير ذلك.

تبحث دراسة جديدة أعدّها باحثون في Kunming University (الصين) وShanghai University of Finance and Economics (الصين) وUniversity of Hamburg (ألمانيا) آثار الذكاء الاصطناعي في أسواق الائتمان.

ووجدت الدراسة أن الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي يرفع الشمول المالي بمتوسط يتراوح بين 8.4 و11.2 نقطة مئوية، ويعود ذلك في معظمه إلى جهات الإقراض العاملة في مجال التكنولوجيا المالية. لكنها وجدت أيضاً أن التوسع الائتماني المدفوع بالذكاء الاصطناعي يفاقم تقلبات المخاطر الطرفية.

نشر الباحثون نتائجهم في مجلة International Review of Economics & Finance¹، تحت عنوان «الذكاء الاصطناعي في أسواق الائتمان: الإقراض الخوارزمي، والشمول المالي، والتحايل التنظيمي».

تحليل الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي

وعود الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومخاطره

بعد أن كان ابتكاراً تبنّته شركات جديدة مثل Upstart (انظر أدناه لمزيد من المعلومات عن هذه الشركة)، أصبحت التقنيات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي حاضرة الآن، بدرجات متفاوتة، في معظم عمليات الإقراض.

«تستند أنظمة إنشاء القروض في كبرى بنوك التجزئة ومنصات الإقراض الرقمي، فضلاً عن مجموعة متنامية من الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية، إلى خوارزميات التعلم الآلي»

يمكن لهذه الأنظمة معالجة آلاف المتغيرات وحسابها، بما يشمل السجلات والمعاملات السابقة، والتقييمات السيكومترية، والأنماط السلوكية عبر الهواتف المحمولة، والإشارات الاجتماعية الآنية. لكن ذلك لا يخلو من احتمال نشوء مشكلات جديدة:

• قد تُبقي هذه الأنظمة على أوجه التحيز التاريخية المتأصلة في بيانات التدريب أو تفاقمها.
• وتعمل بقدر من الغموض يعرقل الرقابة الإشرافية.
• كما أن نشرها عبر الحدود القضائية يفتح المجال لشكل من أشكال التحايل التنظيمي، بما يتحدى المنطق الإقليمي للتنظيم الاحترازي.

إعداد البيانات المناسبة

لفهم آثار الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي على المستوى المحلي وعبر الولايات القضائية، حلّل الباحثون بيانات 42 اقتصاداً خلال الفترة 2012–2022: 14 بلداً من منطقة آسيا والمحيط الهادئ، و10 بلدان من أوروبا، و10 بلدان من أمريكا اللاتينية، و8 بلدان من أفريقيا جنوب الصحراء.

واستخرجوا بيانات هذه البلدان بشأن الشمول المالي، وجودة البنية الإشرافية، ومدى شمول أطر السياسات الاحترازية الكلية.

وقيس المؤشر الأهم، وهو الشمول المالي، بالاستناد إلى ما يلي:

• معدل امتلاك حسابات ائتمانية رسمية.
• مدى انتشار الائتمان بين المشروعات متناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة.
• نسبة المقترضين إلى عدد السكان البالغين.
• عدد فروع البنوك التجارية لكل 100,000 بالغ.
• معدل امتلاك حسابات الأموال عبر الهاتف المحمول.

كما استحدث الباحثون مؤشراً جديداً لقياس كثافة اعتماد الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي (ALII)، بهدف تقييم مدى انتشار هذا النوع من الإقراض في بلد معين.

«يعمل مؤشر ALII مقياساً هيكلياً لكثافة اعتماد التكنولوجيا على مستوى الاقتصاد الكلي، ولتوزيع القدرات على مستوى القطاع. وبدلاً من تدقيق دقة النماذج الفردية أو مواءمة الخوارزميات على المستوى الجزئي، يقيس المؤشر الكثافة الهيكلية ومدى تغلغل مسارات اتخاذ القرار الآلي في المنظومة المالية الأوسع نطاقاً»

نتائج الدراسة

فوارق كبيرة

لم يكن مستغرباً أن تجد الدراسة تفاوتاً كبيراً في الشمول المالي بين المناطق، إذ تراوحت قيمته بين 0.042 في اقتصادات أفريقيا جنوب الصحراء منخفضة الدخل خلال السنوات الأولى من العينة، و0.941 في اقتصادات آسيا والمحيط الهادئ مرتفعة الدخل خلال السنوات اللاحقة.

يُظهر مؤشر كثافة الإقراض بالذكاء الاصطناعي تباينًا أكبر: فالقيمة المتوسطة البالغة 0.317 تخفي معامل اختلاف قدره 0.89، إذ يبلغ المتوسط 0.089 في الاقتصادات منخفضة الدخل و0.524 في الاقتصادات مرتفعة الدخل.

ومن النتائج الأخرى تسارع مؤشر كثافة الإقراض بالذكاء الاصطناعي (ALII) بصورة ملحوظة بعد عام 2016، بالتزامن مع بدء الاستخدام التجاري لتطبيقات التعلم العميق في تقييم الجدارة الائتمانية. وفي الوقت نفسه، سُجّلت أعلى قيم لتقلبات دورة الائتمان (CCV) في اقتصادات الأسواق الناشئة خلال الفترة التي أعقبت عام 2015، بالتزامن مع التوسع السريع في الائتمان عبر التكنولوجيا المالية، الذي توثقه بيانات مؤشر ALII.

الإقراض بالذكاء الاصطناعي يعزز الشمول المالي

وجدت الدراسة صلة مباشرة بين الإقراض بالذكاء الاصطناعي والشمول المالي.

«ترتبط زيادة مؤشر كثافة الإقراض بالذكاء الاصطناعي بمقدار انحراف معياري واحد بارتفاع مؤشر الشمول المالي بمقدار 0.084 انحراف معياري.»

وبدا أيضًا أن الأثر الإيجابي للإقراض بالذكاء الاصطناعي على الشمول المالي يكون أقوى عندما تكون القدرة الرقابية أضعف. وقد يُعزى ذلك إلى سببين محتملين لا يستبعد أحدهما الآخر:

• تضم البيئات الرقابية الأضعف أعدادًا أكبر من المقترضين المحرومين من الخدمات، ويمكن للمقرضين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي خدمتهم بربحية بالاستناد إلى بيانات بديلة.
• ويكون المقرضون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في البيئات ضعيفة الرقابة أكثر استعدادًا لمنح الائتمان للمقترضين ذوي الجدارة الائتمانية الحدّية، لأن التكاليف التنظيمية المترتبة على إسناد حالات التعثر المحتملة تكون أقل.

ويبدو أن هذا الأثر يعود أساسًا إلى شركات التكنولوجيا المالية، إذ تحقق الجهات التقنية المقرضة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي مكاسب أكبر بكثير في الشمول المالي (بمقدار ثلاثة أضعاف) من البنوك القائمة التي توظف أدوات الذكاء الاصطناعي.

«ترفع زيادة كثافة الإقراض بالذكاء الاصطناعي لدى شركات التكنولوجيا المالية بمقدار انحراف معياري واحد مؤشر الشمول المالي (FII) بنحو 13.8 نقطة مئوية، أي ما يقارب ثلاثة أضعاف أثر تبنّي البنوك القائمة للذكاء الاصطناعي بالقدر نفسه.»

لذا، يبدو أن تعزيز الشمول المالي لا يرتبط بخفض الذكاء الاصطناعي تكاليف معالجة معاملات عملاء البنوك الحاليين، بل باستخدام شركات التكنولوجيا المالية الذكاء الاصطناعي للوصول إلى المقترضين المستبعدين من النظام المصرفي التقليدي.

ويتفق ذلك مع الرأي القائل إن البنوك الراسخة توظف الذكاء الاصطناعي لأغراض دفاعية، أي لحماية علاقاتها القائمة مع العملاء، لا للتوسع واستهداف شرائح جديدة.

هل تختلف المخاطر باختلاف البلدان؟

وجدت الدراسة أن تعزيز الشمول المالي من خلال الإقراض بالذكاء الاصطناعي لا يرتبط ارتباطًا ملحوظًا بزيادة المخاطر النظامية في البيئات ضعيفة الرقابة. لذا، يُرجّح أن يكون هذا هو السياق الذي يحقق فيه الإقراض بالذكاء الاصطناعي أفضل النتائج، مع زيادات أكبر في الشمول المالي ومخاطر أقل.

في المقابل، يحقق الإقراض بالذكاء الاصطناعي فوائد أكثر اعتدالًا للشمول المالي في الاقتصادات الأكثر تقدمًا والبيئات المالية الأشد تنظيمًا. وفي هذه الحالة، يتسبب أيضًا في زيادة صغيرة، لكنها ليست ضئيلة، في المخاطر. ويُرجّح أن يعود ذلك إلى أن المقترضين الأشد تهميشًا وحدهم هم المستبعدون فعليًا من جميع أنواع الإقراض في هذه الاقتصادات.

«أصبح الشمول المالي شبه شامل بالفعل بين السكان البالغين، ما يترك مجالًا محدودًا أمام الإقراض بالذكاء الاصطناعي لزيادة عدد المقترضين المشمولين.»

وكما هو الحال في الإقراض عمومًا، لا تظهر المخاطر الأكبر في ظروف السوق العادية، بل خلال فترات الضغوط الشديدة في النظام المالي. لذا، فمع أن الإقراض الآلي يبدو مستقرًا في الأوقات الهادئة، فإنه يؤدي إلى تخفيضات سريعة وموحدة في رأس المال أثناء الأزمات، ما يجعل وجود هوامش احترازية كلية متينة أمرًا حيويًا للحيلولة دون الانهيارات النظامية والذعر في الأسواق.

المراجحة التنظيمية

ومن النتائج الأكثر إثارة للقلق قليلًا في الدراسة ميل شركات التكنولوجيا المالية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في الإقراض إلى محاولة الإفلات من اللوائح الأكثر صرامة، بما في ذلك عبر استخدام شركات وهمية.

«في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، ومع ارتفاع مستوى الرقابة المحلية من ＋0.02 إلى ＋0.22، لم تُبطئ الشركات وتيرة عملها. بل نقلت عملياتها إلى خارج نطاق الرقابة، فارتفع عدد الشركات التابعة الوهمية الواقعة خارج النطاق الرقابي من 2 إلى 11. وفي الوقت نفسه، زادت تحويلاتها للأصول عبر الحدود إلى أكثر من ثلاثة أمثالها، من 14.5% إلى 52.8%، ما أدى إلى زيادة حادة في النزاعات القانونية.»

ويشير ذلك إلى أن اللوائح المحلية تواجه صعوبة في إخضاع هذا النوع من المقرضين للرقابة الكاملة. وبدلًا من ذلك، فإنها تدفع المقرضين الرقميين المرنين إلى تفكيك أعمالهم ونقل رؤوس الأموال إلى مناطق لا تخضع للمراقبة.

خلاصة للمستثمرين بشأن الإقراض بالذكاء الاصطناعي

تؤكد هذه الدراسة نتائج دراسات سابقة أظهرت أن الإقراض بالذكاء الاصطناعي يعزز الشمول المالي. فعلى سبيل المثال، كان معروفًا بالفعل أن تقييم طلبات الرهن العقاري خوارزميًا في الولايات المتحدة يزيد معدلات الموافقة للمقترضين من الأقليات من دون زيادة مماثلة في حالات التعثر، وهي نتيجة تتسق مع الاستبعاد القائم على التمييز، لا الاستبعاد المعدّل بحسب المخاطر.

وتبيّن الدراسة الآن أن هذا الأثر متسق في جميع المناطق وأنواع الاقتصادات تقريبًا، كما تدعم وجود علاقة سببية مباشرة بين زيادة الإقراض بالذكاء الاصطناعي وتحسين فرص الوصول إلى رأس المال وجعلها أكثر إنصافًا. ويكون هذا الأثر قويًا بوجه خاص في المناطق التي تعاني ضعف الشمول المالي و/أو ضعف البيئات الرقابية.

وفي الوقت نفسه، وجدت الدراسة أيضًا أن الاقتصادات المتقدمة تشهد عادةً مخاطر أعلى وفوائد أقل.

لذا، قد يعني ذلك أنه رغم أن الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي وسّع الوصول إلى رأس المال في البداية، فإن الأسواق الحدودية قد توفر أكبر الفوائد وأقل المخاطر. ويظل ذلك مشروطًا، بالطبع، بأن هذه الأسواق تنطوي بطبيعتها عمومًا على مخاطر أعلى من الاقتصادات المتقدمة، بصرف النظر عن جودة أي شركة إقراض منفردة تستخدم الذكاء الاصطناعي.

وأخيرًا، يبدو أن شركات التكنولوجيا المالية سريعة في استغلال الفوارق التنظيمية بين المناطق ومحاولة تفادي اللوائح الأكثر تشددًا. وقد يشكل ذلك خطرًا على المدى الطويل، إذ إن تعزيز التنسيق بين المناطق أو تشديد استجابة الجهات التنظيمية قد يؤثر في هوامش الربح، بل وقد يؤدي إلى دعاوى قضائية ضد هذه الشركات، وهو خطر ينبغي للمساهمين أخذه في الحسبان.

إجمالًا، ينبغي للمستثمرين في شركات التكنولوجيا المالية العاملة في مجال الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي تقييم قدرة هذه المنصات على توسيع نطاق الوصول إلى الائتمان بصورة مستدامة، إلى جانب نمو قروضها.

إذا كان هناك عدد كبير بما يكفي من الأشخاص الذين لا تخدمهم الصناعة المالية القائمة على نحو ملائم، فمن المرجح أن يحقق الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي فائدة كبيرة، مع وجود سوق واسعة قابلة للاستهداف.

أما إذا كان عددهم قليلًا جدًا، فقد تنطوي زيادة مخاطر التخلف عن السداد في أوقات ضغوط السوق، أو اللجوء إلى أساليب عابرة للحدود القضائية لا تقل خطورة لتفادي اللوائح، على أخطار خفية تهدد مساهمي الشركة على المدى الطويل.

الاستثمار في الإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي

Upstart Holdings

مع تطور الإقراض والتقييمات الائتمانية، تظهر شركات جديدة لتقديم بدائل أفضل للتقييمات الائتمانية وممارسات الإقراض التقليدية. ومن بينها Upstart، وهي سوق للإقراض مدعومة بالذكاء الاصطناعي أُطلقت عام 2012، قبل وقت طويل من أن يصبح الذكاء الاصطناعي محورًا للنقاش التقني.

استند تأسيس Upstart إلى فكرة أن نظام التقييم الائتماني القائم غير فعّال ومتقادم. ومع توافر كم أكبر بكثير من البيانات، كان من المفترض أن يصبح تحديد مخاطر القروض بدقة أكبر ممكنًا، ومن ثم تقديم قروض أقل تكلفة لشريحة كبيرة من السكان.

«إن نموذجنا للقروض الشخصية أدق بدرجة ملموسة من نموذج التقييم الائتماني التقليدي في تقييم مخاطر المقترضين. ونعتقد أن أمامنا سنوات من التحسينات في النمذجة.»

أتاح هذا الانطلاق المبكر للشركة مصدرًا وافرًا من البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها والاستفادة من التقدم الأخير في أساليب تدريب الذكاء الاصطناعي.

المصدر: Upstart

يعني ذلك أن أسلوب Upstart قادر على تحديد أشخاص لديهم درجات FICO مرتفعة، لكنهم في الواقع معرضون بدرجة كبيرة للتخلف عن سداد قروضهم. وعلى العكس، فإن الأشخاص ذوي درجات FICO المنخفضة ليسوا بالضرورة مرجحين للتخلف عن السداد.

وبالاستعانة بالذكاء الاصطناعي والبيانات، تستطيع Upstart تحقيق نتائج لافتة في مجموعة سكانية معينة. فعلى سبيل المثال، يمكنها تقديم عدد أكبر من القروض مع الإبقاء على مستوى المخاطر نفسه، إذ ترتفع نسبة الموافقة من 27% إلى 67%. أو يمكنها خفض الخسائر بدرجة كبيرة، بتقليص معدل التخلف عن السداد من 9% إلى 5%، أي إلى ما يقارب نصف مستواه.

المصدر: Upstart

وفضلًا عن ذلك، فإن استخدام خوارزمية بدلًا من موظف قروض يعني أتمتة العملية. وهذا أقل تكلفة بكثير، كما يجعل التقدم بطلب قرض أسرع وأسهل.

تربط سوق Upstart بين المقترضين والبنوك والاتحادات الائتمانية ومصادر التمويل المؤسسي. وأفادت الشركة بأن المستثمرين المؤسسيين اشتروا 64% من أصل القروض الممنوحة عبر سوقها في عام 2025.

تعمل Upstart في سوق هائلة، إذ يبلغ حجم الائتمان الممنوح عالميًا 25 تريليون دولار سنويًا. ومن هذا الإجمالي، تتاح للمنصات التي تمنح هذا الائتمان وتديره إيرادات تصل إلى تريليون دولار.

في عام 2025، منحت الشركة 1.5 مليون قرض (بزيادة سنوية قدرها 115%)، بقيمة إجمالية بلغت 11 مليار دولار (بزيادة سنوية قدرها 86%)، وحققت إيرادات إجمالية قدرها مليار دولار (بزيادة سنوية قدرها 64%). كما تنمو الشركة بسرعة في قطاعات جديدة؛ فعلى سبيل المثال، زاد حجم القروض الممنوحة لشراء السيارات خمسة أضعاف (من 45 مليون دولار في Q4 2024 إلى 263 مليون دولار في Q1 2026)، وزاد حجم القروض الممنوحة لشراء المنازل ستة أضعاف (من 27 مليون دولار في Q4 2024 إلى 143 مليون دولار في Q1 2026).

لذا، فرغم أن عدد القروض الحالي كبير بالفعل، فإنه لا يُقارن بالإمكانات الكاملة لأساليب التقييم الائتماني المتقدمة وتقييم القروض المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

المصدر: Upstart

تشكل أرقام النمو الأخيرة، إلى جانب تأسيس الشركة منذ البداية على الذكاء الاصطناعي، مؤشرات إيجابية قوية لمستقبل Upstart، حتى وإن لم يكافئ سعر السهم هذا النجاح فعليًا، إذ لا يزال عند مستواه في عام 2022، وأقل بكثير من ذروته في عام 2021 خلال الجائحة.

ويرجع ذلك جزئيًا إلى وجود بعض المخاطر التي تهدد نموذج أعمال Upstart.

أول هذه المخاطر احتمال تراجع أداء نموذجها، إذ قد تتجاوز الظروف الاقتصادية نطاق بيانات التدريب، وقد تعجز أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها عن رصد الاتجاهات الجديدة.

ومن التحديات الأخرى تزايد الضغوط التنظيمية المطالبة بقابلية تفسير القرارات والإنصاف والإبلاغ عن الأداء بحسب الفئات الديموغرافية؛ فالذكاء الاصطناعي قد يعيد، ولو من غير قصد، ممارسات تمييزية سبق حظرها في القطاع المالي.

وأخيرًا، لا تزال الشركة تعتمد على استمرار توافر التمويل المؤسسي عبر دورات الائتمان، في وقت تتزايد فيه مؤشرات الضغوط على النظام المالي وسط ارتفاع مستويات الديون واحتدام التوترات الجيوسياسية.

ومع ذلك، تتمتع Upstart بموقع مثالي يؤهلها لتصبح سوقًا رئيسية للإقراض المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومزوّدًا للبنية التحتية لتقييم الجدارة الائتمانية، في تطور ضروري عن مساعي شبكات التكنولوجيا المالية والإقراض من شخص إلى شخص (P2P) الأولى إلى استحداث ممارسات جديدة للإقراض.

وقد يرغب المستثمرون في الاستثمار مبكرًا في شركة تُحدث تغييرًا جذريًا في كيفية تقييم طلبات القروض.

أحدث أخبار سهم Upstart Holdings ‏(UPST) وتطوراته

الدراسة المشار إليها

^{1. Podong Song وShutong Wu وJanson Partab. الذكاء الاصطناعي في أسواق الائتمان: الإقراض الخوارزمي، والشمول المالي، والمراجحة التنظيمية. International Review of Economics & Finance. ديسمبر 2026. المقالة: 105937. المجلد 112. 10.1016/j.iref.2026.105937}