دراسات 73
الحديثة بهدف تحسن كفاءة وفاعلية عمليات الرقابة والإشراف على المؤسسات المالية والجهات الخاضعة للرقابة ، وذلك من خلال تحليل البيانات الضخمة( Data (، Big والذكاء الاصطناعي( AI (، وتقنيات معالجة البيانات المتقدمة لدعم اتخاذ القرار الرقابي وتحسن جودة الإشراف. وقد برزت أهمية هذه التقنيات في ظل التحول الرقمي المتسارع ، وتزايد حجم البيانات ، وتعقيد المنتجات المالية ، مما تطلب تطوير أدوات رقابية أكثر تقدمقاً قادرة على تحليل البيانات بشكل آني واكتشاف المخاطر في مراحل مبكرة.
أبرز الاستخدامات العالمية لأدوات التقنيات الإشرافية
تعتمد الجهات الرقابية على مجموعة من أدوات التقنيات الإشرافية( SupTech) المتقدمة لتعزيز كفاءة الرقابة وسرعة الاستجابة للمخاطر. ومن أبرز هذه الأدوات:
> الذكاء الاصطناعي(- Intelligence Artificial) AI
يستخدم لتحليل كميات ضخمة من البيانات واكتشاف الأنماط غير الاعتيادية.
> التعلم الآلي( ML) Machine Learning-
يمكِن الأنظمة من التعلم من البيانات التاريخية وتحسن قدرتها على التنبؤ بالمخالفات أو حالات التلاعب دون الحاجة
مباشر لكل حالة. إلى برمجتها بشكلٍ
> تقنية السجلات الموزعة( Distributed) Ledger Technology- DLT
تعزيز موثوقية البيانات وإمكانية تتبع المعاملات والحد من التلاعب بالسجلات.
> الحوسبة السحابية( Computing) Cloud توفِر بنية تحتية مرنة لمعالجة وتخزين البيانات بكفاءة.
> بحيرات البيانات( Lakes) Data
تسمح بتجميع البيانات المنظمة وغير المنظمة من مصادر متعددة وتحليلها بصورة متكاملة.
> الأتمتة الروبوتية للعمليات( Robotic) Process Automation- RPA
أتمتة المهام الرقابية المتكررة ، مثل جمع البيانات والتحقق منها