✏️ المقدمة العامة 

في العصر الرقمي، أصبح الذكاء الاصطناعي واحداً من أقوى الأدوات التي تعيد تشكيل مشهد الأعمال والخدمات المصرفية بشكل جذري، لا سيما في مجال إدارة وتحليل المخاطر.

تواجه المؤسسات المالية اليوم تحديات غير مسبوقة بسبب تقلبات الأسواق، وتغير سلوك العملاء، وظهور تهديدات إلكترونية متطورة. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي في تقديم حلول تحليلية دقيقة واستباقية تساعد على اتخاذ قرارات مدروسة وتوفير الحماية الاستباقية للمصارف.

تهدف ورشة العمل هذه إلى تسليط الضوء على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل وتصنيف المخاطر المصرفية، من خلال الجمع بين أحدث التقنيات مثل تعلم الآلة وتحليل البيانات الكبيرة، وبين الخبرات البنكية المعاصرة.

سيتعرف المشاركون على كيفية بناء نماذج تنبؤية، واكتشاف الأنماط المشبوهة، وتحسين استراتيجيات إدارة المخاطر باستخدام أدوات ذكية ترفع من كفاءة النظام المصرفي وتعزز استجابته للمخاطر المحتملة.

تقدم هذه الورشة فرصة حقيقية لتطوير المهارات المستقبلية التي يحتاجها الخبراء الماليون في ظل التحول الرقمي السريع.

👥 الفئة المستهدفة

• مسؤولو إدارة المخاطر المصرفية
• محللو البيانات المالية
• مدراء الرقابة والامتثال في البنوك
• فرق أمن المعلومات في المؤسسات المالية
• مهندسو الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي
• المستشارون الماليون والتقنيون المختصون

🎯 الأهداف المتوقعة

• فهم أسس الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في تقييم المخاطر
• التعرف على نماذج تعلم الآلة في التنبؤ بالمخاطر المصرفية
• اكتساب مهارات تحليل البيانات واستخراج الأنماط المالية
• تصميم حلول ذكية تساعد في تخفيف التعرض للمخاطر
• تطوير استراتيجيات رقابة مدعومة بالذكاء الاصطناعي

📚 المحاور العلمية

🔷 المحور 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي والمخاطر المصرفية

الجلسة 1: التطور البنكي والرقمي في إدارة المخاطر

• مفهوم المخاطر المصرفية وأشكالها
• تأثير التحول الرقمي على إدارة المخاطر
• التحديات الجديدة أمام المصارف الذكية

الجلسة 2: الذكاء الاصطناعي في بيئة المصارف

• نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي
• دور الذكاء الاصطناعي في التحليل والتوقع
• مقارنة بين النماذج التقليدية والذكية

🔷 المحور 2: تعلم الآلة ونماذج التنبؤ بالمخاطر

الجلسة 1: بناء النماذج التنبؤية للمخاطر المصرفية

• أنواع النماذج التحليلية المستخدمة
• خوارزميات التنبؤ وتحليل الاحتمالات
• التحقق من دقة النموذج وتفسير نتائجه

الجلسة 2: تطبيق التعلم الآلي في الكشف عن الاحتيال

• آليات اكتشاف المعاملات المشبوهة
• تحليل السلوكيات والتصنيفات التلقائية
• تقنيات تقليل الإنذارات الخاطئة

🔷 المحور 3: تحليل البيانات الضخمة في تقييم المخاطر

الجلسة 1: مصادر البيانات البنكية وأساليب جمعها

• أنواع البيانات المؤثرة في القرار البنكي
• كيفية معالجة البيانات غير المنظمة
• تعزيز جودة البيانات واكتمالها

الجلسة 2: أدوات تحليل البيانات الذكية

• منصات تحليل البيانات المالية
• الرسوم البيانية التفاعلية واللوحات الذكية
• تحليل الاتجاهات لاتخاذ القرار البنكي

🔷 المحور 4: الحوكمة والامتثال باستخدام الذكاء الاصطناعي

الجلسة 1: تطبيق الذكاء الاصطناعي في مراقبة الامتثال

• مؤشرات الإنذار المبكر والانحرافات
• نماذج الرقابة المستمرة القائمة على الذكاء
• إعداد التقارير التلقائية للجهات الرقابية

الجلسة 2: المخاطر السيبرانية والذكاء الاصطناعي

• تهديدات الأمن السيبراني في المصارف
• استخدام الذكاء الاصطناعي في رصد الهجمات
• بناء أنظمة حماية استباقية ومتكيفة

🔷 المحور 5: تنفيذ وتكامل حلول الذكاء الاصطناعي في المصرف

الجلسة 1: استراتيجيات التطبيق العملي للحلول الذكية

• خطوات دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المخاطر
• إعداد الفرق المختصة للتنفيذ والتحليل
• إدارة التغيير والتحول الثقافي الداخلي

الجلسة 2: دراسات حالة وتجارب عالمية ناجحة

• أمثلة على بنوك نفذت حلول تحليل ذكي
• التحديات في التنفيذ والحلول المتاحة
• كيف نتبنى النموذج في بيئتنا المحلية