أكد خبراء الاقتصاد وعلوم البيانات خلال جلسات «الذكاء الاصطناعي لتمكين السياسات النقدية» ضمن مؤتمر PAFIX، أن الذكاء الاصطناعي (AI) أصبح حجر الزاوية في إدارة السياسة النقدية
كونه يوفر رؤية آنية للواقع الاقتصادي لا يمكن تحقيقها بالبيانات التقليدية.
محاور تطبيق الذكاء الاصطناعي في البنك المركزي المصري (CBE):
التنبؤ الآني واللحظي (Nowcasting):
طور البنك المركزي نماذج تعتمد على البيانات اللحظية المجمعة من آلاف المصادر لضمان التنبؤ السريع والدقيق بالتضخم، مما يتيح لصناع القرار التحرك الاستباقي.
يستخدم البنك تقنيات سحب البيانات من الويب (Web Scraping) من سلاسل السوبرماركت للحصول على رؤية لحظية لتغيرات الأسعار، خاصة في قطاع الغذاء.
تحليل السلوك الاقتصادي:
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): يُستخدم لقياس مزاج المستهلكين وثقتهم، ويُعد جزءاً من نظام الإنذار المبكر لرصد المخاطر العالمية والمحلية.
رصد الاقتصاد غير الرسمي: العمل على نماذج كمية باستخدام التعلم الآلي لتقييم حجم الاقتصاد غير الرسمي، الذي يُقدَّر بنحو 40% من الناتج المحلي الإجمالي.
البنية التحتية الائتمانية والشمول المالي:
جودة البيانات والحوكمة: أكد الخبراء أن جودة البيانات هي الأساس (فالبيانات غير النظيفة تعني توقعات غير دقيقة)، وشددوا على ضرورة أن تكون نماذج AI قابلة للتفسير (Interpretable) وليست “صندوق أسود”.
نماذج التقييم البديل (Alternative Score): تعمل شركة I-Score على تطوير نماذج ائتمانية بديلة، بالتعاون مع البنك المركزي وبنوك وشركات تمويل، للاعتماد على بيانات موثوقة من جهات حكومية. يهدف هذا المشروع إلى معالجة فجوة الشمول المالي، حيث لا يمتلك سجلًا ائتمانيًا سوى 15 مليون شخص من أصل 70 مليون مؤهلين للحصول على التمويل.
الخلاصة: يقوم مستقبل السياسات النقدية في مصر على دمج خبرة الاقتصاديين مع القدرات التحليلية الهائلة للذكاء الاصطناعي، مما يخلق منظومة مالية أكثر مرونة وشفافية.
