المصارف المركزية وتكنولوجيا البيانات الضخمة

Download

المصارف المركزية وتكنولوجيا البيانات الضخمة

الدراسات والابحاث والتقارير
العدد 503- تشرين الأول/أكتوبر 2022

المصارف المركزية  وتكنولوجيا البيانات الضخمة

كان للتقدم الكبير في مجال الإتصالات وتقنية المعلومات تأثير مُبهر على إتساع إستخدام التكنولوجيا وتطورها، وإرتباطها بكافة مناحي الحياة الإقتصادية والإجتماعية والمالية. ومن أنواع هذه التكنولوجيا ما يُعرف اليوم بمصطلح البيانات الضخمة Big Data والذي كان أول ظهور لها مع بداية العام 2000، حيث أصبح الكمّ الهائل من البيانات التي يجري إنتاجها وتخزينها والعمل على إتاحتها من مواقع متعددة، مصدر قوة رئيسي ومنبع للمعلومات للمجتمعات القائمة على المعرفة. تمثل البيانات الضخمة مرحلة مهمة من مراحل تطور نظم المعلومات والاتصالات، والتي من شأنها عند توظيفها توظيفاً جيداً أن تُساهم مساهمة فعَّالة في التنمية الإقتصادية والإجتماعية المستدامة.

القطاع المصرفي وعلى رأسه المصرف المركزي من المؤسسات أو القطاعات التي من الممكن أن تستفيد إستفادة كبيرة من تكنولوجيا البيانات الضخمة. فالإستخدام الفعَّال للبيانات الضخمة يساعد المؤسسات المالية والمصرفية على تحسين الخدمات المصرفية، وزيادة رضى العملاء عن هذه الخدمات، إضافة إلى حماية العملاء من عمليات الخداع والتزوير، وإستخدام هذه البيانات، وما ينتج عنها من معلومات في معرفة إحتياجات العملاء والتنبؤ بإتجاهاتهم وسلوكهم وميولهم الإستهلاكي. أما في ما يتعلق بالمصارف المركزية، فإن البيانات الضخمة تتيح لها مجالات متعددة ومتنوعة من الأعمال والوظائف بما في ذلك إدارة السياسة النقدية والإستقرار المالي، إضافة إلى البحوث وإنتاج الإحصاءات الرسمية، وتطوير مؤشرات التنبوء بالأوضاع الإقتصادية، ووضع رؤية إقتصادية مالية داعمة لسياسة الإستقرار على مستوى الإقتصاد الكلي، وتطوير أنظمة الإنذار المبكر، وغيرها من الفوائد التي يُمكن أن تعود على المصارف المركزية من توظيف هذه التكنولوجيا وهي تكنولوجيا البيانات الضخمة.

سنُحاول في هذه الورقة التعريف بتكنولوجيا البيانات الضخمة، مع التركيز على كيفية إستفادة المصارف المركزية من هذه التكنولوجيا.

مفهوم البيانات الضخمة:

البيانات الضخمة تمثل مجموعة من البيانات التي يفوق حجمها قدرة أي نظم لقواعد البيانات على إجراء العمليات المعتادة من تسجيل ونقل وتحليل وتخزين، بحيث يمكن تحويلها إلى معلومات يمكن الإستفادة منها.

من هنا تُعرف البيانات الضخمة بأنها «أرصدة من المعلومات التي تمتاز بضخامة الحجم والسرعة والتنوع الذي يتطلب أشكالاً مبتكرة وفعَّالة لمعالجتها تختلف عن معالجة البيانات العادية، بحيث تُمكّن مستخدميها من تحسين الرؤية وإتخاذ القرارات وعملية التشغيل الآلي» (مركز الإحصاء بدولة الامارات العربية المتحدة، 2021). كما عرفتها المنظمة الدولية للمعايير (ISO) بأنها «مجموعة أو مجموعات من البيانات لها خصائصها كالحجم، السرعة، التنوع، التباين، صحة البيانات وغيرها، ولا يمكن معالجتها بكفاءة باستخدام التكنولوجيا الحالية والتقليدية لتحقيق الاستفادة منها» (أميرهم، 2020).

إذاً، هذه بعض التعريفات للبيانات الضخمة والتي تتفق على أن البيانات الضخمة هي كمية كبيرة من البيانات المعقدة التي يفوق حجمها قدرة الحواسيب التقليدية على معالجتها وتخزينها وتوزيعها، الأمر الذي يستدعي وأمام هذا الكمّ الهائل من البيانات إلى وضع حلول متطورة، تُمكّن من التحكم في تدفقها والسيطرة عليها، وتوظيفها بشكل أكثر كفاءة. من هنا فإن تكنولوجيا البيانات الضخمة تمتلك إمكانية تحليل بيانات مواقع الإنترنت وأجهزة الإستشعار وبيانات شبكات التواصل الإجتماعي والعمل على تحليلها ومعالجتها من أجل الوصول إلى إرتباطات بين مجموعة من البيانات المستقلة لكشف جوانب عديدة وإستخراج نتائج أكثر منطقية، يمكن توظيفها في التنبوءات والإتجاهات بما يخدم صانع القرار لفهم أفضل للظروف والمعطيات، وبالتالي إتخاذ قرارات صحيحة تحقق الأهداف المطلوبة (لطفي، 2018).

ما يُميز البيانات الضخمة أنها تتدفق من مجموعات متنوعة ومصادر أكثر من أي وقت مضى، وتكون غنية بكميات كبيرة من البيانات، والتي يؤدي تحليلها بشكل فعَّال إلى إستخراج معلومات ذات أهمية وعلى قدر عالٍ من التفصيل.

خصائص البيانات الضخمة (عبدالسلام ، 2021):

– الحجم: وهي حجم البيانات المستخرجة من مصدر ما، وهو ما يحدد قيمة وحجم البيانات لكي تصنف على أنها بيانات ضخمة.

– التنوع: وهو تنوع البيانات المستخرجة والتي تساعد المحللين على إختيار البيانات المناسبة لمجال عملهم، والتي تكون بيانات مُهيكلة في قواعد بيانات أو غير مُهيكلة كالصور والخرائط والمكالمات ….الخ.

– السرعة وهي سرعة إنتاج وإستخراج البيانات لتغطية الطلب عليها، حيث تعتبر السرعة عنصراً حاسماً في إتخاذ القرارات بناءً على إستخدام هذه البيانات. بمعنى أنها الوقت الذي نستغرقه من لحظة وصول هذه البيانات إلى لحظة الخروج بالقرار بناء عليها.

– الموثوقية: ويقصد بها موثوقية مصدر البيانات، ومدى دقتها وصحتها وحداثتها.

مصادر البيانات الضخمة (مركز الإحصاء والتنافسية ، 2021):

– البيانات الناشئة عن إدارة أحد البرامج: برنامج حكومي أو غير حكومي، كالسجلات الطبية الالكترونية وزيارة المستشفيات وسجلات التأمين والسجلات المصرفية وغيرها.

– المصادر التجارية أو ذات الصلة بالمعاملات: وهي الناشئة عن معاملات بين كيانين، مثل، معاملات البطاقات الإئتمانية والمعاملات التي تجري عن طريق الإنترنت بوسائل منها الاجهزة المحمولة.

– مصادر شبكات أجهزة الاستشعار، مثل التصوير بالأقمار الصناعية، وأجهزة إستشعار الطرق، وأجهزة إستشعار المناخ.

– أجهزة التتبع (GPS) مثل البيانات المستمدة من الهواتف المحمولة والنظام العالمي لتحديد المواقع.

-البيانات السلوكية: مثل عدد مرات البحث على الانترنت عن منتج أو خدمة ما أو أي نوع من المعلومات، عدد مرات زيارة بعض الصفحات على الإنترنت….الخ.

– البيانات المتعلقة بالآراء والاتجاهات، مثل التعليقات على صفحات التواصل الإجتماعي وغيرها من المواقع والصفحات.

أنواع البيانات الضخمة (لطفي، 2018):

– البيانات المُهيكلة: وهي البيانات المنظمة في جداول ومخزنة في حقول قواعد البيانات، ويميزها إمكانية البحث فيها وتحليلها، وإدارتها باستخدام لغة SQL.

– البيانات غير المُهيكلة أو الغير منظمة: وتمثل النسبة الأكبر من البيانات، وهي التي يمكن الحصول عليها يومياً، وهي كل البيانات التي يصعب تصنيفها بسهولة كالصور البيانية، مقاطع الفيديو، ملفات PDF، رسائل البريد الإلكتروني، منشورات منصات التواصل الاجتماعي، وغيرها، ورغم أن هذه البيانات لها هيكل داخلي يخصها، لكنها تعتبر غير منظمة، لأن بياناتها لا تتسق تماماً كقاعدة بيانات، مما يجعل تحليلها أكثر صعوبة من البيانات المُهيكلة، غير أن متطلبات المرحلة تستدعي الاهتمام بهذه البيانات.

– البيانات شبه المهيكلة: تُعتبر نوعاً من أنواع البيانات المُهيكلة، إلا أنها لا تكون في صورة جداول أو قواعد بيانات، حيث تكون على شكل نص في صفحة «ويب» كالملصقات التي تحتوي على معلومات حول عروض فنية ومكانها وزمانها وسعر التذاكر الخاص بها …الخ. حيث يكون لهذه البيانات هيكل إلا أنه قابل للتغيير بشكل سريع وغير متوقع.

مزايا وإمكانات البيانات الضخمة (عبدالسلام ، 2021):

تُقدم تكنولوجيا البيانات الضخمة العديد من المزايا والامكانيات التي تعود على من يقوم بتوظيفها بشكل أفضل، ومنها:

– توفير الوقت والجهد والتكلفة العالية المطلوبة في معالجة وتحليل البيانات الضخمة.

– قدرتها على تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لاستخراج الآراء المختلفة مما يتيح تحليل انطباع الجمهور تجاه قضايا محددة لقياس مدى الرضى والولاء.

– إستخدامها في تحليل التنبؤ.

– تحليل وتقييم المخاطر المالية.

– كشف الغش والإحتيال.

– تحسين خدمات العملاء.

– تصنيف العملاء والمستخدمين وتحديد الفئة المستهدفة لموضوع معين، للمساعدة في تحسين جودة الحملات التسويقية والدعائية.

مجالات إستخدام البيانات الضخمة (مركز الإحصاء والتنافسية ، 2021):

نظراً إلى الكمّ الهائل من الإمكانات الكامنة في تكنولوجيا البيانات الضخمة، فإن مجالات تطبيق هذه التكنولوجيا كبيرة ومتنوعة، حيث يمكن الإستفادة منها في مختلف المجالات والقطاعات ومنها الإقتصاد والمالية والمصارف والإستثمار والتسويق، والصحة والتعليم. ومن هذه القطاعات ما يلي:

– القطاع الحكومي: بإستخدام تكنولوجيا البيانات الضخمة أصبح بمقدور الأجهزة الحكومية التطوير من خدماتها، ورصد مدى رضى المواطنين عن هذه الخدمات المقدمة لهم من الحكومة، وبهذا يمكن للقطاعات الحكومية إستنتاج ما يلزم لتطوير وتحسين خدماتها، والتنبؤ بإتجاهات السكان وإحتياجاتهم المستقبلية.

– المجال الإقتصادي: عن طريق معرفة رغبات العملاء وإتجاهاتهم وميولهم النفسية أصبح بإمكان الشركات تحقيق أرباح وتوفير منتجات وخدمات تلبي هذه الرغبات. ويُمكنها من خلال إستخدام البيانات الضخمة توجيه الحملات الاعلانية.

– التعليم: دعم البحث العلمي وذلك في مختلف الحقول والمجالات، من خلال توفيرها لقواعد بيانات على مستويات تفصيلية للمجتمعات المبحوثة. وضمن النطاق الزمني المحدد لمرجعية البيانات. التي تنعكس على دقة وكفاءة نتائج الأبحاث والدراسات. أيضاً من خلال البيانات المخزنة لسجلات الطلاب وغيرها من البيانات المتعلقة بهم، تُساعد على إتخاذ القرارات على مستوى المؤسسة التعليمية، وعلى مستوى قطاع التعليم، والتي تساهم في حل العديد من المشاكل وتقديم أفضل برامج تعليمية لكافة المراحل التعليمية.

– المصارف والإستثمار: تساهم البيانات الضخمة في تحفيز الإستثمار وخلق فرص عمل، إضافة إلى تشجيع التنافسية في مؤسسات الأعمال مما يزيد من كفاءة وجودة الخدمات والسلع. يُمكن للبيانات الضخمة أن تمكّن المصارف من تحقيق عوائد كبيرة من خلال جمع بيانات أشمل عن العملاء وتحليلها وإمكانية ترويج كل منتج وفقاً لمتطلبات كل عميل، مما يرفع نسبة تفاعل وإستخدام العملاء للخدمات والمنتجات المصرفية، والحفاظ على إستدامة العملاء في ظل المنافسة الكبيرة وتعزيز مبادرة «إعرف عميلك». في مجال إدارة المخاطر فإن البيانات الضخمة تساعد على تحليل البيانات من مصادر متنوعة ومختلفة، إضافة إلى منع الغش والإحتيال، تحديد الفرص الإستثمارية…الخ.

هذه بعض القطاعات التي يمكن أن تستفيد من تكنولوجيا البيانات الضخمة وتوظيفها لتحقيق أفضل الخدمات للمستفيدين بأقل التكاليف والجهد، إضافة إلى أنها تساعد الدول على رسم سياساتها الإقتصادية والمالية والتنبؤ بإتجاهات الإقتصاد والتخطيط له، ومعرفة إتجاهات العملاء والمواطنين.

المصارف المركزية وتكنولوجيا البيانات الضخمة:

تُعد البيانات الضخمة أداة مهمة في صنع السياسات للمؤسسات والشركات الكبرى  ومنها المصارف التجارية والمصارف المركزية، في ما يتعلق بالمصارف المركزية، فقد قامت بتخصيص جزء من ميزانياتها لمعالجة البيانات بهدف الإستفادة منها. لقد فتحت البيانات أمام المصارف المركزية مجالات واسعة ولا سيما في إصلاح الإدارات وفي تنفيذ نظم التكنولوجيا والإرتقاء بها، إضافة إلى تطوير أنظمة الإئتمان والسياسة النقدية.

في هذا المجال، قامت العديد من المصارف المركزية بإستثمارات كبيرة في مجال تكنولوجيا المالية لدعم التطورات في مجال البيانات الضخمة.

وتغطي المهام أو المجالات التي تقدمها تكنولوجيا البيانات الضخمة للمصارف المركزية السياسة النقدية والإستقرار المالي، والبحوث وإنتاج الإحصاءات الرسمية، وتطوير وتسهيل عمليات الدفع، والتنبؤ، وتقليل المخاطر.

كما تستطيع المصارف المركزية توظيف البيانات الضخمة في عمليات الاشراف والرقابة، حيث يمكن توظيف البيانات الضخمة في وضع رؤية على مستوى الاقتصاد القومي، من خلال دعم سياسات الاستقرار الكلي، إضافة لتصميم أنظمة الإنذار المبكر، وكشف الإحتيال عن طريق فحص عقود الإئتمان، وإعرف عميلك. كما يرى العديد من المهتمين أنه بالإمكان استخدام خوارزميات البيانات الضخمة في مكافحة غسيل الأموال، ومكافحة الانشطة الارهابية، عن طريق تحليل معاملات الدفع لتحديد الانماط المشبوهة.

وفي هذا المجال يرى بنك التسويات الدولية أن فوائد البيانات الضخمة للمصارف المركزية ليست في كم البيانات الضخمة وتصنيفها، بل أيضاً في قابليتها للتفسير،  حيث إن تنفيذ سياسات المصارف المركزية يحتاج إلى تحديد الأسباب والعوامل التفسيرية المحددة، إضافة إلى شفافية المعلومات.

التحديات التي تواجه المصارف المركزية في مجال البيانات الضخمة:

لا يخلو تبني أي نوع من التكنولوجيا من تحديات ومعوقات تستدعي معالجتها والإستعداد لها للإستفادة منها أفضل إستفادة. ومن هذه التحديات، ما يلي:

– حجم البيانات الضخمة المتزايد بشكل دائم، والقدرة على تخزين هذا الكم الهائل من البيانات، وإجراء المعالجات اللازمة لها.

– القوانين والتشريعات الداعمة لاستخدام المعلومات الخاصة، وتعزيز الخصوصية.

– الكوادر البشرية المدربة والقادرة على التعامل مع هذا الكم من البيانات الضخمة، من حيث التحليل الإحصائي السليم والتصنيف وغيرها.

– جودة ودقة البيانات التي يتم تقديمها من الجهات المتعاونة مع المصارف المركزية.

– الأمن السيبراني للبيانات الضخمة، والمخاطر التي قد تتعرّض لها من حيث السرية والأمن.

– بنية أساسية جيدة في مجال تقنية المعلومات.

– التكاليف الكبيرة التي قد تتكبّدها المصارف المركزية في ما يتعلق بالتجهيزات والتدريب والأمن السيبراني، وتخزين هذه البيانات ومعالجتها.

– التنوع في تقنيات التعامل مع البيانات الضخمة، حيث يوجد العديد من التقنيات والبرامج للتعامل مع البيانات الضخمة مثل (Hadoop MapReduce, Spark) وبالنسبة لتخزين البيانات (HBase, Cassandra)، حيث من الممكن إختيار برنامج سيء، يُربك ويؤخر عملية معالجة البيانات.

الخلاصة:

البيانات الضخمة كما يطلق عليها البعض هي «نفط المستقبل»، وهي التكنولوجيا الاساسية للحصول على المعلومات والمعرفة، كما تُعتبر مصدر الوقود للعلوم الحديثة مثل الذكاء الإصطناعي وتعلّم الآلة، وغيرها من التكنولوجيا المرتبطة بها، والمصارف المركزية ليست إستثناء، فهي مؤسسات تعتمد إعتماداً كبيراً على البيانات من أجل تحقيق أهدافها وتنفيذ سياساتها، لهذا فإن تكنولوجيا البيانات الضخمة بما تحمله من إمكانات كبيرة وهائلة تخدم أداء القطاع المصرفي عموماً والمصارف المركزية على وجه الخصوص، وخصوصاً في ما يتعلق بالرقابة والإشراف، وتسهيل عمليات الدفع، والإستقرار المالي.

غير أن تكنولوجيا البيانات الضخمة، وكما يحدث عند تبني أي تكنولوجيا حديثة، يحمل في طياته العديد من التحديات والمعوقات التي قد تشكل تحدياً للمصارف المركزية في تبني هذه التكنولوجيا، والتي منها ضعف الكوادر البشرية في مجال معالجة البيانات وتحليلها، إضافة لضعف البنية  التحتية لتكنولوجيا المعلومات. غير أن كل هذه التحديات لا تقف أمام المزايا والفوائد التي تعود على المصارف المركزية والنظام المصرفي نتيجة توظيف تكنولوجيا البيانات الضخمة، والتي أثبتت العديد من الدراسات أن نمو سوق البيانات الضخمة يزدهر بشكل دراماتيكي، ويتوقع الخبراء أن يصل حجم هذا القطاع إلى ما يزيد عن 90 مليار دولار في العام 2025.

إعداد: د. عادل عبدالله الكيلاني

المحاضر بقسم التمويل والمصارف

 كلية الاقتصاد، جامعة عمر المختار