اختبار الإجهاد العكسي: تعزيز المرونة المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة

ضرورة فهم اختبار الإجهاد العكسي

في ظل المشهد المالي المعاصر الذي يتسم بالترابط والتقلّب، تواجه المؤسسات طيفاً متنامياً من المخاطر، تمتد من إخفاقات النظام والصدمات الجيوسياسية إلى الاضطرابات المناخية وعدم استقرار الاقتصاد الكلي. ولم تعد الإدارة الاستباقية للمخاطر رفاهية، بل أصبحت ضرورة ملحة. ظهر اختبار الإجهاد العكسي (RST) كأداة مهمة في هذا السياق، مما يمكّن المؤسسات من تحديد السيناريوهات الغير متوقعة ، ومحتملة الحدوث، التي قد تعرّض نماذج أعمالها للخطر.

خلافاً لاختبارات الإجهاد التقليدية التي تقيس المرونة في ظل ظروف معاكسة محددة سلفاً، يعتمد اختبار الإجهاد العكسي نهج الهندسة العكسية. حيث ينطلق من سيناريو إخفاق افتراضي، ثم يتتبع المسار عكسياً لتحديد الظروف النوعية وتسلسل الأحداث التي قد تفضي إلى مثل هذه النتيجة. يتيح هذا المنظور «العكسي» رؤى قيّمة حول مواطن الضعف الخفية ونقاط التحوّل المحتملة.

أهمية اختبار الإجهاد العكسي في الأطر التنظيمية

يُعد اختبار الإجهاد العكسي جزءاً أساسياً من اختبار الإجهاد التنظيمي وعملية تقييم كفاية رأس المال الداخلي (ICAAP). وتشدد الهيئات التنظيمية الرئيسية على أهميته، كهيئة التنظيم الاحترازي (PRA) التابعة لبنك إنجلترا، والهيئة المصرفية الأوروبية (EBA)، ولجنة بازل للرقابة المصرفية (BCBS)، ومصرف الإمارات العربية المتحدة المركزي (CBUAE).

ويكتسب اختبار الإجهاد العكسي زخماً متزايداً في القطاع المصرفي بفضل نهجه الاستباقي والإبداعي في إدارة المخاطر.

توظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين الأساليب النوعية

يجمع اختبار الإجهاد العكسي بين التقييم النوعي للخبراء والأساليب الكمية لفهم احتمالية السيناريوهات التي تؤدي إلى نتائج سلبية. وتُعد الأساليب الكمية عنصراً ضرورياً لإضافة الدقة والضبط إلى العملية.

على سبيل المثال، تولّد محاكاة مونت كارلو آلاف السيناريوهات، مما يوفر نظرة شاملة للمخاطر المحتملة ويسمح لنا بنمذجة التأثيرات غير الخطية للأنظمة المالية وعوامل المخاطر في نهاية السيناريوهات المحاكاة. تقوم الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) بتحسين هذا الأسلوب من خلال توليد صدمات مالية واقعية ومتطرفة، وذلك عبر التقاط الترابطات النظامية الكامنة التي تعجز الأساليب المعيارية عن رصدها.

بينما تُحاكي نماذج كوبولا (Copula) العلاقات بين عوامل المخاطر، مع إدراك أن الصدمات في مجال معين قد تؤدي إلى تغيرات متقلبة في مجالات أخرى. وفي الوقت ذاته، يساهم توليد البيانات الاصطناعية (SDG) في محاكاة أوضاع السوق وأنماط سلوك العملاء في ظل الظروف الغير متوقعة. ومع محدودية البيانات الواقعية عن الأحداث العكسية، يوفر توليد البيانات الاصطناعية مجموعات بيانات أكثر ثراءً لإجراء محاكاة أدق.

يمتلك الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والبيانات الاصطناعية إمكانات هائلة للاضطلاع بأدوار محورية في تعزيز هذه المنهجيات.

التعامل مع تعقيدات تنفيذ اختبار الإجهاد العكسي

يواجه تنفيذ اختبار الإجهاد العكسي عدة تحديات. أولاً، يتعين تحديد نطاق السيناريوهات الواقعية. تُعد محاكاة السيناريوهات المتطرفة أمراً جوهرياً، ولكن يجب أن تظل منطقية وقابلة للتنفيذ. يكمن التحدي في إيجاد التوازن الأمثل.

ثم هناك تحدٍ يتمثل في تحديد سيناريو الإخفاق المحدد مسبقاً. إنه أمر ذاتي ويمكن أن يتباين بين المؤسسات تبعاً لمحفظة منتجاتها وعملائها، وعادةً ما تقدم الجهات التنظيمية توجيهات عامة بدلاً من تعريفات محددة.

وأخيراً، يشكّل تطوير خطط استجابة قابلة للتنفيذ استناداً إلى نتائج اختبار الإجهاد العكسي تحدياً صعباً. ورغم العمل على خطط التعافي والتسوية، إلا أن محاكاة إسهامات هذه الخطط والإجراءات في حال وقوع هذه الأحداث الغير مرغوبة يمثل تحدياً إضافياً للقياس. يتعين على المصارف دمج هذه الرؤى في عملية صنع القرارات الاستراتيجية مع الأخذ بعين الاعتبار احتمالية وقوع الأحداث الغير مرغوبة.

مصنع D[n]A من ساس: تمكين المؤسسات المالية نحو مستقبل مرن

إن تزايد وتيرة الإخفاقات النظامية، والتحولات الجيوسياسية المفاجئة، وتنامي الأحداث المناخية الغير مرغوبة، وعدم الاستقرار في الاقتصاد الكلي تجعل من اختبار الإجهاد العكسي أكثر أهمية من أي وقت مضى. ويعد تدعيم اختبار الإجهاد العكسي بالبيانات والتحليلات الكمية أمراً ضرورياً للتغلب على التحديات المتأصلة ودمجه بكفاءة في عملية صنع القرارات الاستراتيجية. يقدم مصنع D[n]A من ساس في الشرق الأوسط مورداً مهماً للمؤسسات التي تسعى لتحسين قدراتها في اختبار الإجهاد العكسي.

إن تركيزه على التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي وتوليد البيانات الاصطناعية يعالج التعقيدات التقنية في اختبار الإجهاد العكسي مباشرة، مما يتيح للمؤسسات المالية بناء أطر عمل أقوى وأكثر مرونة في إدارة المخاطر. يُعد استحواذ SAS مؤخراً على قدرات توليد البيانات الاصطناعية من شركة Hazy نقطة تحول جوهرية، تضيف طبقة جديدة من الابتكار.

وتتيح هذه الخاصية للمستخدمين إنشاء سيناريوهات قوية تحافظ على الخصوصية باستخدام البيانات الاصطناعية، والتي بالتزامن مع SAS Data Maker، تُنشئ نقاط بيانات دقيقة إحصائياً قادرة على توليد سيناريوهات لا حصر لها، مما يساعد العملاء على التنبؤ بالنتائج بكفاءة أعلى. من خلال إتاحة الوصول إلى التقنيات المبتكرة وتعزيز الخبرات في مجال الذكاء الاصطناعي، يُمكِّن مصنع D[n]A من ساس المؤسسات من التعامل بشكل استباقي مع المشهد المالي الغير مستقر.