مجلة اقتصاد المال و الأعمال
Volume 9, Numéro 3, Pages 231-247
2025-09-30
الجدارة الائتمانية في عالم متغير: من النماذج التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
الكاتب : عاشوري نعيم .
الملخص
ملخص: تهدف هذه الدراسة إلى تحليل تطور أدوات تقييم الجدارة الائتمانية في ظل التحولات الاقتصادية والتكنولوجية المتسارعة، لا سيما من خلال الانتقال من النماذج التقليدية إلى تلك المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. تنطلق الورقة من إشكالية تآكل قدرة الأدوات التقليدية على التنبؤ بالمخاطر الائتمانية بدقة في عالم رقمي متغير، وتستعرض الأدبيات النظرية والآليات الذكية المعتمدة عالميا، مع تحليل السياق المغاربي. وتقدّم الدراسة مقترحًا لبناء نموذج ذكي لتقييم الجدارة الائتمانية، يُراعي خصوصيات البيئة المغاربية، ليتم لاحقًا اختباره تطبيقيًا عبر محاكاة على بنك افتراضي جزائري هو "بنك الأمان". تُظهر نتائج المحاكاة أن استخدام خوارزميات تعلم الآلة، Random Forest يحقق دقة أعلى ويعزز من قدرة البنك على تصنيف العملاء بكفاءة. وتخلص الدراسة إلى أن الدمج المنهجي بين التحليل التقليدي والخوارزميات الذكية يفتح آفاقًا جديدة أمام المؤسسات المالية المغاربية لتقليل المخاطر وتحقيق شمول مالي أوسع. الكلمات المفتاحية: الجدارة الائتمانية، الذكاء الاصطناعي، النماذج الذكية، وكالات التصنيف، التعلم الآلي. Abstract : rapid economic and technological transformations, particularly the shift from traditional models to those based on artificial intelligence. The paper addresses the growing inadequacy of conventional scoring tools in accurately predicting credit risk in a digitally evolving world. It reviews relevant theoretical literature and globally adopted intelligent mechanisms, while contextualizing the discussion within the Maghreb region. The study proposes a smart model for creditworthiness evaluation tailored to the specificities of the Maghreb financial environment. This model is later tested through a simulated application on a virtual Algerian bank named “Bank Al-Amane”. The results indicate that applying machine learning algorithms, such as Random Forest, improves classification accuracy and enhances the bank’s ability to assess clients more effectively. The study concludes that a methodological integration of traditional analytics and intelligent algorithms offers promising prospects for Maghreb financial institutions to reduce risk and promote broader financial inclusion . Keywords: Creditzorthiness, Artificial Intelligence, Smart Models, Credit Rating Agencies, Machine Learning.
الكلمات المفتاحية
الجدارة الائتمانية، الذكاء الاصطناعي، النماذج الذكية، وكالات التصنيف، التعلم الآلي.
مقالات مماثلة
شرياق رفيق
.
ص 333-346.
عابد شريط
.
صابرينة بنية
.
ص 107-120.
بن نعمون حمادو
.
ص 58-73.
