الريادة لاقتصاديات الأعمال
Volume 12, Numéro 2, Pages 158-183
2026-06-21
التحليل القائم على الذكاء الاصطناعي لتقدير الجدارة الائتمانية - مراجعة شاملة لأهم الاتجاهات والتطبيقات الرائدة
الكاتب : طيبي حمزة .
الملخص
تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي استراتيجية تنافسية ضرورية لتعزيز الشمول المالي ولتفعيل أداوت التحكم، بما فيها القدرة على اتخاذ قرارات ائتمانية رشيدة، حيث استطاعت تجاوز أوجه القصور الكامنة في النماذج التقليدية، خصوصا في معالجة البيانات الضخمة والبيانيات غير المكتملة، ولاسيما إن كانت تتمتع هذه الخوارزميات بقدرة على التعلم الآلي العميق كذا على تفسير النتائج للعملاء والجهات الرقابية وإرضاءهم. إذ أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي كفاءة عجيبة بشأن التقييم الائتماني ومن ثمّ على تقليل خسائر الدائنون من جراء القروض المتعثرة والنزاعات مع المدينين. حاولنا في هذه الدراسة أجراء مراجعة شاملة لأهم الدراسات المتعلقة بهذه الإشكالية وتثمين دور الذكاء الاصطناعي. لذلك توصلنا إلى مجموعة من النتائج، أبرزها: تفوق الشبكات العصبية الاصطناعية على النماذج التقليدية بصدد تقييم الجدارة الائتمانية، لاسيما إن كانت ذات انتشار عكسي وترتكز على التعلم العميق. مع ذلك، وبالرغم من دقة مخرجات الذكاء الاصطناعي إلا أنه يفتقر لـلشفافية في تبرير القرارات الائتمانية مقارنة بالنماذج التقليدية ذات المنطق الرياضي الصلب. من ناحية أخرى، لتطوير البينة التحية الرقمية لابد أن يسبقه تكوين مكثف للعنصر البشري على الجيل الجديد في الصناعة المصرفية العالمية (التكنولوجيا المالية، الرقمنة والذكاء الاصطناعي) AI applications have become an essential competitive strategy for enhancing financial inclusion and activating control tools, particularly in making sound credit decisions. These applications have successfully addressed the inherent shortcomings of traditional models, particularly in processing large volumes of data and handling incomplete datasets. This is especially true when algorithms incorporate deep learning capabilities and can effectively interpret results for both clients and regulatory bodies. AI algorithms have shown remarkable efficiency in credit assessment, leading to a reduction in creditors' losses from defaulted loans and disputes with debtors. In this study, we endeavoured to conduct an inductive review of key studies related to this topic and to evaluate the role of artificial intelligence. Consequently, we arrived at several conclusions, the most significant of which are the superiority of artificial neural networks over traditional models in assessing creditworthiness, particularly when they employ reverse spread techniques and are based on deep learning principles. However, despite the accuracy of AI outputs, these systems often lack transparency in justifying credit decisions when compared to traditional models grounded in rigorous mathematical logic. Furthermore, the development of digital infrastructure must be preceded by training the human element within the new generation of the global banking industry, focusing on financial technology, digitisation, and artificial intelligence
الكلمات المفتاحية
ذكاء اصطناعي؛ جدارة ائتمانية؛ بنك؛ قرض؛ تنبؤ؛ تحليل البيانات
مقالات مماثلة
عاشوري نعيم
.
ص 231-247.
شرياق رفيق
.
ص 333-346.
رزيق نور
.
قاسمي شاكر
.
ص 619-644.
