معضلة مجلس الإدارة: إشارات كثيرة ولكن استشراف قليل
الساعة التاسعة صباحًا، وأحد أعضاء مجلس الإدارة يستعرض جدول أعمال اجتماع لجنة المخاطر لهذا اليوم. أمامه ملف سميك يحتوي على 120 صفحة من الرسوم البيانية، مؤشرات الأداء الرئيسية KPIs، ملخصات للحوادث، وتحديثات على نتائج التدقيق الداخلي والخارجي
ومع ذلك، خارج جدران قاعة الاجتماعات، تواجه المنظمة ضغوطًا متزامنة：
- خلال الليل، ارتفعت محاولة هجوم سيبراني عبر مراكز البيانات الأوروبية للشركة
- أحد الموردين في آسيا تخلّف بهدوء عن شحنة، مما يهدد بحدوث اختناق في الإنتاج
- انقلبت مشاعر الرأي العام على وسائل التواصل الاجتماعي بعد أن انتشر خطأ في خدمة العملاء بشكل واسع
- أصدر الجهات التشريعية سياسة جديدة قد تغيّر التزامات الامتثال بين عشية وضحاها
رغم أن ملف المجلس يبدو شاملاً، إلا أنه أصبح بالفعل قديمًا. الإشارات موجودة، لكنها مبعثرة بين السجلات والمتغذيات وقنوات البيانات الخارجية، ولم يتم ربطها ببعضها البعض
هذه هي المعضلة الأساسية: الأطر التقليدية لإدارة المخاطر الاستراتيجية تولّد معلومات، لكنها لا تولّد استشراف Foresight. وهنا يكمن دور الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence AI، حيث يمكنه إعادة تشكيل جميع المستويات الأربعة للرقابة على المخاطر
Operational Risk Control المستوى الأول: التحكم في المخاطر التشغيلية
في الخطوط الأمامية، تتم إدارة المخاطر من قبل المشغلين والموظفين والأنظمة التي تتعامل مباشرة مع العمليات. يشمل ذلك الأطباء في المستشفيات، مشغلي المصانع في مصافي النفط، فرق مراكز الاتصال في البنوك، أو مديري سلاسل الإمداد في المستودعات
الأدوات التقليدية：
- قوائم التحقق Checklists، إجراءات التشغيل القياسية SOPs، التفتيش اليدوي
- سجلات الحوادث Incident Logs، التقارير البشرية
- تدريبات السلامة الدورية أو أخذ عينات للجودة QC Sampling
القيود：
- الاجهاد البشري، والتحيز، وأخطاء الإشراف
- لا تظهر المخاطر إلا بعد وقوع الحادث
- اختلافات في مستوى التطبيق بين الفرق المختلفة
دور الذكاء الاصطناعي: يعزز الذكاء الاصطناعي الرقابة التشغيلية من خلال الاستشعار اللحظي Real Time والتصعيد الآلي Automated Escalation، مثال ذلك:
- الرعاية الصحية: يمكن باستخدام قدرات رؤية الحاسوب Computer Vision تكتشف ما إذا لم يتم ارتداء معدات الوقاية الشخصية PPE في غرف العمليات
- الطاقة: أجهزة الاستشعار المرتبطة بالأشياء IoT Sensors تتنبأ بفشل الضاغط قبل أن يسمع المشغلون أي ضوضاء غير طبيعية
- التصنيع: الرؤية الآلية Machine Vision تفحص 100% من المنتجات، وليس عينات عشوائية فقط
النتيجة:
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحوّل التحكم في المخاطر التشغيلية من الاكتشاف اليدوي Manual Detectionإلى المراقبة المستمرة Continuous Monitoring
المستوى الثاني: المتابعة والتقارير على مستوى الإدارة Management-Level Monitoring & Reporting
يقوم المديرون بالإدارة الوسطى وفرق إدارة المخاطر بتجميع المعلومات في لوحات مؤشرات Dashboards، وقياس مؤشرات الأداء الرئيسية KPIs، واعداد تقارير شهرية. هذا المستوى يترجم الحوادث الخام إلى اتجاهات منظمة
الأدوات التقليدية:
- لوحات المؤشرات الحمراء- الصفراء-الخضراء Red-Amber-Green
- المراجعات الشهرية للأداء
- تقارير الامتثال المقدمة للجهات التنظيمية
القيود:
- البيانات يتم تجميعها بعد فوات الأوان (أسابيع أو شهور )
- التقارير تُظهر “ما حدث” وليس “ما سيحدث”
- غالبًا ما يتفاعل المديرون مع الاتجاهات فقط بعد التصعيد
دور الذكاء الاصطناعي: يعزز الذكاء الاصطناعي الرقابة الإدارية عبر التحليلات التنبؤية Predictive Analytics والتدخل المبكر Early Intervention، مثال ذلك:
- البنوك: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبأ بأزمات السيولة Liquidity Crunches قبل أيام من تجاوز العتبات المقررة Thresholds
- سلاسل الإمداد: النماذج التنبؤية Predictive Models توضح أي الموردين قد يتأخرون عن التسليم خلال الثلاثين يومًا المقبلة
- البيع بالتجزئة: شكاوى العملاء تُحلل لرصد إشارات مبكرة عن مخاطر السمعة Reputational Risks
النتيجة:
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحوّل التقارير من لقطات ثابتة Static Snapshots إلى استشراف ديناميكي Dynamic Foresight
المستوى الثالث الإشراف الاستراتيجي وحوكمة المخاطر على مستوى مجلس الإدارة
يتولى مجلس الإدارة واللجان التنفيذية أعلى مستويات المساءلة. ويتمثل دورهم في ضمان أن شهية المخاطر Risk Appetite، وتخصيص رأس المال Capital Allocation، واستراتيجيات المرونة Resilience Strategies تتماشى مع الأهداف طويلة المدى للمنظمة
الأدوات التقليدية：
- سجلات المخاطر السنوية Risk Registers
- الخرائط الحرارية للمخاطر المؤسسية Enterprise Risk Heatmaps
- مراجعات لجان التدقيق Audit Committee Reviews
القيود：
- وجود فجوات استراتيجية، مثل المخاطر الناتجة عن التقنيات الجديدة أو الصدمات الجيوسياسية
- سجلات المخاطر غالبًا ما تتأخر عن الواقع
- التركيز ينصبّ على الامتثال بدل الاستباق
دور الذكاء الاصطناعي: يوفّر الذكاء الاصطناعي لمجالس الادارة أدوات محاكاة السيناريوهات Scenario Simulation وبناء نماذج التوائم الرقمية Digital Twin Modeling، مثال ذلك:
- الخدمات المالية: الذكاء الاصطناعي يختبر كفاية رأس المال Capital Adequacy تحت عشرات سيناريوهات الصدمات الاقتصادية
- أنظمة الرعاية الصحية: الذكاء الاصطناعي يحاكي انتشار الأمراض Pandemic Spread تحت سياسات تدخل مختلفة
- الطاقة والبنية التحتية: الذكاء الاصطناعي يحاكي تأثير أي انقطاع للطاقة على الخدمة والإيرادات
النتيجة:
يمكّن الذكاء الاصطناعي مجالس الإدارات من اختبار سيناريوهات “ماذا لو؟” “What if” Scenarios قبل وقوع الأزمات، وليس بعدها
External & Ecosystem Risk المستوى الرابع :مخاطر البيئة الخارجية والنظام الإيكولوجي
يمتد هذا المستوى إلى ما وراء حدود المنظمة. فالمخاطر لم تعد داخلية فقط، بل تنشأ من البيئة المحيطة مثل الموردين، المنظمين، الأسواق، الإعلام، والمجتمع
الأدوات التقليدية:
- تدقيقات الموردين Supplier Audits
- رصد وسائل الإعلام Media Monitoring
- تحديثات تشريعية سنوية Regulatory Updates
القيود:
- صور ثابتة Static Snapshots لبيئات ديناميكية للغاية
- الاعتماد على الإفصاح الطوعي Voluntary Disclosure من أطراف خارجية
- ضعف القدرة على التنبؤ بردود الفعل المجتمعية أو سمعة العلامة التجارية
دور الذكاء الاصطناعي: يعزز الذكاء الاصطناعي الرقابة على المخاطر الخارجية من خلال دمج إشارات خارجية ضخمة، مثال ذلك:
سلسلة الإمداد: يمكن للذكاء الاصطناعي القيام برصد سجلات الشحن، الطقس، والمخاطر السياسية للتنبؤ باحتمالات فشل المورد في الوفاء بشحن الطلبيات
- التنظيم والامتثال: يمكن أن تقزم أدوات معالجة اللغة الطبيعية NLP بمسح التوجيهات الجديدة وتحديد مخاطر عدم الامتثال فورياً
- السمعة العامة: يمكن استخدام تحليل مشاعر لسائل التواصل الاجتماعي Sentiment Analysis بصورة لحظية لرصد بوادر الأزمات الإعلامية
- البيئة: يمكن لصور الأقمار الصناعية Satellite Imagery أن تكشف مبكرًا تسربات نفطية قبل أن تتحول إلى فضائح عامة
النتيجة:
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسّع نطاق رصد المخاطر ليشمل الموردين والأسواق والمنظمين والمجتمع بأكمله
الخلاصة
ينجح الذكاء الاصطناعي فقط عندما تتم حوكمته بالذكاء نفسه الذي يُتوقّع منه. فالإدارة المسؤولة للذكاء الاصطناعي، القائمة على العدالة والشفافية والرقابة البشرية والانضباط التنظيمي، تحوّله من خطر محتمل إلى مصدر للثقة الدائمة والميزة الاستراتيجية المستدامة.
مراجع علمية:
1. National Institute of Standards and Technology (NIST). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). 2023.
Link: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf (NIST Publications)
2. Navarro, Bruno J. “AI and Enterprise Risk Management: What to Know in 2025.” Workday Blog. Published 2025.
Link: https://blog.workday.com/en-us/ai-enterprise-risk-management-what-know-2025.html (Workday Blog)
3. Eisenberg, Ian W., Lucía Gamboa & Eli Sherman. ”The Unified Control Framework: Establishing a Common Foundation for Enterprise AI Governance, Risk Management and Regulatory Compliance.” March 2025 (arXiv).
Link: https://arxiv.org/abs/2503.05937 (arXiv)
4. Navarro, Malcolm Murray. “AI Risk Management Can Learn a Lot From Other Industries.” AI-Frontiers Guest Commentary. Apr 2025.
Link: https://ai-frontiers.org/articles/ai-risk-management-can-learn-a-lot-from-other-industries (AI Frontiers)
5. Tabassi, Elham et al. “Artificial Intelligence Risk & Governance.” AI at Wharton White Paper. 2023.
Link: https://ai.wharton.upenn.edu/white-paper/artificial-intelligence-risk-governance/ (Wharton Human-AI Research)
6. “The Role of AI and Business Intelligence in Risk Management Paradigms.” International Journal of Business & Management Studies. 2024.
Link: https://www.academicpublishers.org/journals/index.php/ijbms/article/view/1189 (Academic Publishers)
7. “Navigating the Power of Artificial Intelligence in Risk Management.” MDPI Safety, Vol 10, Issue 2 (2024). Link: https://www.mdpi.com/2313-576X/10/2/42 (MDPI)
8. “AI-Driven Enterprise Risk Management: A Strategic Approach to Predictive and Preventive Decision-Making.” (EELET Journal) 2024.
Link: https://www.eelet.org.uk/index.php/journal/article/view/3340 (European Economic Letters)
9. “The Future of ERM: Integrating AI, Automation, and Human Expertise.” ERM Academy Publication. 2023. Link: https://www.erm-academy.org/publication/risk-management-article/the-future-of-erm-integrating-ai- automation-and-human-expertise/ (erm-academy.org)
10. “Integration of Artificial Intelligence in the Risk Management Process.” Financial Studies & Research in Social Sciences, Vol 15 Issue 8 (2023).
Link: https://ideas.repec.org/a/fst/rfsisf/v15y2023i8p198-214.html (ideas.repec.org)
محتوي هذا المقال مقتبس من البرنامج التدريبي الثالث في مسار الشهادات المهنية للأكاديمية بعنوان ” ادارة المخاطر الاستراتيجية”. يمكن الاطلاع على وصف محتوي البرنامج ومشاهدة العديد من الفيديوهات المختارة على المنصة التعليمية للأكاديمية:
يمكن الحصول والاحتفاظ بنسخة من المقال في شكل ملف PDF (تحميل)
يمكن الالتحاق بمجتمع الاكاديمية لإدارة المخاطر للتعرف على كل جديد : www.whatsapp
