من برنامج يُنفَّذ مرة واحدة إلى قدرة دائمة: النموذج الجديد لتحديث العمل المصرفي
غالبًا ما تتجاوز برامج تحديث الأنظمة المصرفية الأساسية المدد الزمنية المقررة لها. بعد سنوات من التأخر عن المواعيد المحددة، وتزايد الدين التقني، وتفاوت نتائج مبادرات التحول، اعتادت المؤسسات التعامل مع كل برنامج جديد باعتبار أن مشكلته الأساسية تكمن في التنفيذ. وكانت استجابتها تتمثل في تعزيز الحوكمة، وتضييق نطاق العمل، وإحكام إدارة المشاريع.
لكن الأدلة تشير إلى أن العقبة لا تكمن في التنفيذ. بل في الفرضية التي يقوم عليها هذا النهج.
لم يعد الدين التقني مجرد تكلفة ضمن تكاليف تكنولوجيا المعلومات ينبغي إدارتها. فقد يصبح قيدًا مباشرًا على قدرة البنك على توسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي وتحويل الاستثمارات فيه إلى قيمة للأعمال.
ولا تكمن المشكلة الأعمق في كيفية إدارة البنوك لبرامج التحديث. بل في كيفية تصميمها لهذه البرامج. فللبرنامج بداية، ومبررات تجارية، وتاريخ انتهاء. وعندما ينتهي، يتفرّق فريق العمل، ويبدأ دين تقني جديد بالتراكم في البيئة التقنية، ثم تتكرر الدورة بعد بضع سنوات.
ولا بد للمؤسسات التي ستتبوأ الريادة في العقد المقبل من كسر هذه الحلقة. يجب أن يصبح التحديث قدرة تشغيلية دائمة، تتوافر لها الكوادر وتخضع للحوكمة باستمرار، وتكون ركيزة أساسية للعمل شأنها شأن إدارة المخاطر أو إعداد التقارير التنظيمية.
والبنوك الأسرع في بناء هذه القدرة هي التي سترسم ملامح الجيل المقبل من العمل المصرفي. أما البنوك التي لا تزال تخطط لبرنامجها التالي، فمن المرجح أن تجد أن الفرصة قد فاتتها.
تتحدد الفجوة بين واقع معظم البنوك والوجهة التي تسلكها المؤسسات الرائدة بحسب نموذج التشغيل الذي يحكم التحديث، من بين نموذجين.
• لا يزال النموذج القائم على البرامج هو النهج السائد لدى معظم البنوك: إذ تدير معظم البنوك التحديث عبر سلسلة من المبادرات الكبيرة ذات الحدود المحددة. يُطلَق البرنامج بنطاق عمل محدد ومبررات تجارية، وتُنجَز عملية الترحيل، ثم يتفرّق فريق العمل. ومع انتهاء البرنامج، تفقد المؤسسة المعرفة التي تراكمت خلاله. ويكاد الدين التقني يبدأ بالتراكم في البيئة التقنية فورًا، ثم تتكرر الدورة بعد بضع سنوات.
• تتجه المؤسسات الرائدة إلى النموذج القائم على القدرات: فقد استبدلت البنوك المتقدمة على منافسيها تلك الدورة بنموذج لا يرتبط بتاريخ انتهاء. ويتيح لها التحليل المستمر للمحفظة التقنية رؤية آنية للمواضع التي يتراكم فيها الدين التقني وتلك التي تظهر فيها فجوات في الجاهزية للذكاء الاصطناعي. وتحقق مراحل التحديث الخاضعة للحوكمة نتائج متتابعة، تبني كل منها على نتائج سابقتها. ويتيح نموذج التنفيذ القابل للتكرار، الذي يعمل بأسلوب المصنع، إعادة استخدام أساليب التنفيذ بدلًا من ابتكارها من جديد في كل مرة. والنتيجة هي تحديث تتراكم مكاسبه، لا برنامج ينتهي.
وتنبع أهمية هذا الفرق من أن النموذج القائم على البرامج صُمِّم لمواكبة وتيرة تغيّر لم تعد تتناسب مع الواقع الحالي. فالذكاء الاصطناعي يقلّص العمر النافع للبنية المؤسسية. ولا يستطيع برنامج يستغرق تنفيذه ثلاث سنوات مواكبة مشهد تقني يتغير خلال ثلاثة أشهر. أما النموذج القائم على القدرات، فقد صُمِّم للتحديث المستمر، لأن الظروف التي تدفع التغيير تتطور باستمرار.
أما النموذج القائم على القدرات، فقد صُمِّم للتحديث المستمر، لأن الظروف التي تدفع التغيير تتطور باستمرار. أول هذه الضغوط هو الضرورة الملحّة لتبنّي الذكاء الاصطناعي. أظهرت أبحاث حديثة أجراها معهد IBM Institute for Business Value (IBV) حول القطاع المصرفي والأسواق المالية أن 8% فقط من البنوك تتبع نهجًا استراتيجيًا في التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفي الوقت نفسه، اتبعت 78% من البنوك إجراءات تكتيكية أو عملت ضمن وحدات منعزلة عن بعضها.
ويقول أكثر من 60% من الرؤساء التنفيذيين للبنوك إن عليهم قبول مخاطر كبيرة للاستفادة من الأتمتة والحفاظ على قدرتهم التنافسية.
وتزيد منظومات التطبيقات القديمة بدرجة كبيرة من التكلفة والتعقيد والوقت اللازم لسد هذه الفجوة. ويمتد التحدي إلى ما وراء البنية التحتية التقنية، ليشمل نماذج التشغيل التي تحدد كيفية إنجاز العمل.
أما الضغط الثاني، فيتمثل في التكاليف التي تحدّ من القدرة على إعادة الاستثمار. في الأسواق المصرفية الرئيسية، أصبح الدين التقني أحد أبرز القيود على القدرة على الاستثمار والتحرك بسرعة، ويمتد أثره إلى ما يتجاوز تكلفة التقنية. فالدين التقني يحدّ من سرعة التنفيذ اللازمة لتحويل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي إلى قيمة للأعمال. ولا تزال نسب التكلفة إلى الدخل مرتفعة. وفي الوقت نفسه، ترتفع تكلفة صيانة الأنظمة المتقادمة عامًا بعد عام، بينما تتقلص القدرة على تمويل النمو والابتكار.
ويتمثل الضغط الثالث في فقدان المكانة في السوق لصالح المنافسين. فقد أصبحت نسبة متزايدة من العملاء حول العالم تختار بنوكًا تعمل بالكامل دون فروع لتكون البنوك الرئيسية التي يتعاملون معها. وقد تأسست البنوك المنافسة التي تقود هذا التحول منذ اليوم الأول على السرعة، والبنية القائمة على وحدات مستقلة، والتسليم المستمر.
فمنافسة هذه البنوك باستخدام منصة يستغرق تعديلها شهورًا تضع البنك في موقف أضعف على مستوى نموذج أعماله. وتتسع الفجوة بين البنوك التقليدية ومنافسيها الذين نشؤوا على أسس رقمية مع كل دورة إصدار ينجزها هؤلاء المنافسون، وكل دورة إصدار يؤجلها بنك تقليدي.
وهناك تحولان تقنيان آخران يزيدان الحاجة إلى التحديث المستمر إلحاحًا. ينتقل الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل بسرعة من التجريب إلى النشر على نطاق واسع، بينما يبرز تحويل الأصول والأموال إلى رموز مميزة بوصفه تحولًا مرتقبًا في الأجل القريب في كيفية تصميم المنتجات المالية والمعاملات. ويعتمد كلا الاتجاهين على الأساس نفسه: بنية قائمة على وحدات مستقلة، تدعم واجهات برمجة التطبيقات وقابلية التشغيل البيني، ويمكنها التطور دون انتظار دورة تحول أخرى تمتد لسنوات.
وفقًا لتقرير معهد IBV لعام 2026 حول القطاع المصرفي والأسواق المالية، تتجاوز 94% من برامج تحديث الأنظمة المصرفية الأساسية المدد الزمنية المقررة لها. وتتمثل الاستجابة المعتادة لهذه الإحصائية في تحسين المنهجية، من خلال تخطيط أفضل، وضبط أدق لنطاق العمل، وحوكمة أوضح. وهذه أمور مهمة. لكنها لا تعالج المشكلة الهيكلية الأساسية: فالبرنامج كيان تنظيمي مؤقت، والكيانات المؤقتة تنتج نتائج مؤقتة.
على مدى عقود، كانت البنوك تُجري التحديث على مراحل. كان تحديث المنصة الأساسية كل عشر أو خمسة عشر عامًا، متبوعًا بفترة طويلة من الاستقرار النسبي ، بمثابة نمط تشغيلي قابل للاستمرار. وكانت البنية تجد الوقت الكافي للاستقرار قبل حلول دورة التغيير التالية. لكن هذا النمط لم يعد قابلًا للاستمرار.
فالذكاء الاصطناعي يقلّص العمر النافع للبنية المؤسسية. وقد أصبحت أنظمة كانت تلبّي متطلبات العمل قبل ثلاث سنوات غير متوافقة بالفعل مع قدرات الذكاء الاصطناعي المطلوب تشغيلها عليها. ولم تعد وتيرة التغيير تتناسب مع برنامج يستغرق تنفيذه ثلاث سنوات.
وتتسع الفجوة في العوائد. فالبنوك التي تعتمد على بنى حديثة قائمة على وحدات مستقلة تحقق عوائد على حقوق الملكية أعلى من البنوك التي لا تزال تعتمد على بيئات تقنية قديمة ذات بنية متجانسة. ولذلك، لم تعد مبررات التحديث تقتصر على خفض الدين التقني. بل أصبحت تشمل توفير المقومات الاقتصادية اللازمة للمنافسة.
وغالبًا ما تتعثر برامج التحديث التي تتمحور حول ترحيل المنصات، بدلًا من تحقيق نتائج للأعمال، عند مستوى الحوكمة. فعندما يصعب توضيح القيمة المتوقعة لإدارة المخاطر، تُحوَّل الميزانيات إلى أوجه إنفاق أخرى ويفقد العمل زخمه. وعندما تُخصَّص للتحديث كوادر للعمل عليه بوصفه مشروعًا مؤقتًا، لا تتطور القدرة المؤسسية على التحديث المستمر تطورًا كاملًا. والنتيجة بيئة تقنية تحسّنت قليلًا، ويكاد الدين التقني الجديد يبدأ بالتراكم فيها حتى قبل انتهاء البرنامج.
لا يتعامل أي بنك مع المرونة الإلكترونية أو إدارة السيولة أو إعداد التقارير التنظيمية باعتبارها مشروعًا له تاريخ انتهاء. فهذه القدرات تمثل ممارسات تشغيلية مستمرة، تتوافر لها كوادر دائمة وتخضع لحوكمة دائمة، ويُقاس أداؤها باستمرار وفق مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، ولا يُعد العمل عليها منتهيًا أبدًا. والمبدأ واضح: فالمخاطر التي تعالجها هذه القدرات لا تتوقف، ولذلك لا يمكن أن تتوقف القدرة على إدارتها أيضًا.
وبات التحديث اليوم يندرج ضمن الفئة نفسها. والفرق هو أن التحديث يجب أن يؤدي الآن دورين معًا: أن يشكّل أساسًا للذكاء الاصطناعي، وأن يكون قدرة يساهم الذكاء الاصطناعي نفسه في تسريعها بدرجة متزايدة. فالعوامل التي تفرض الحاجة إلى التحديث، من ضغوط المنافسة وتطور المتطلبات التنظيمية وتقدم الذكاء الاصطناعي وتوقعات العملاء، لن تتوقف عند مستوى ثابت.
ويجب أن تتطور بنية البنك بالوتيرة نفسها التي تتطور بها قدرات الذكاء الاصطناعي ونموذج الأعمال اللذان يعتمدان عليها. وهذا واقع دائم يستدعي استجابة دائمة.
وتمثل هذه الاستجابة تحولًا تنظيميًا كبيرًا مقارنةً بالممارسات الحالية. فالتحديث يحتاج إلى بند مستقل في الميزانية. ويتطلب استثمارًا تشغيليًا دائمًا، بدلًا من استمداد تمويله من برامج التحول أو دورات الإنفاق الرأسمالي. كما يحتاج إلى دورة حوكمة خاصة به، تتوافق مع دورية إعداد التقارير التنظيمية، بدلًا من ارتباطها بالمحطات الرئيسية للمشاريع.
وأخيرًا، يحتاج إلى تحليل مستمر للمحفظة التقنية، يوفّر رؤية متواصلة لسلامة التطبيقات، والدين التقني، والتطبيقات المرشحة للتحديث، والجاهزية لأحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي. ولا يكفي إجراء تقييم يعكس الوضع في بداية كل برنامج، ثم تنحيته جانبًا.
وقد بدأت المؤسسات المتقدمة على منافسيها في تنظيم التحديث نفسه وفق أساليب الإنتاج الصناعي، من خلال أساليب تنفيذ قابلة للتكرار، ومسارات تحديث دائمة، ودورات حوكمة تتيح رصد التقدم المستمر وتدقيقه. وهذا أقرب إلى خط إنتاج منه إلى مبادرة تحول منفردة؛ إذ يعمل باستمرار لأن العمل لا يتوقف.
ثمة قاسم مشترك بين أنماط العمل التي تتبعها البنوك التي تجري هذا التحول: فهي لا تصمم نهجها لتحقيق نتيجة واحدة. بل تبني عملية قابلة للتكرار.
وبدلًا من إطلاق برامج تحول تمتد لسنوات، تقسّم هذه البنوك التحديث إلى مراحل تخضع للحوكمة ويمكن قياس نتائجها. ولكل مرحلة نتائج أعمال محددة، وضوابط للمخاطر، ومسار واضح للانتقال إلى المرحلة التالية. ويحقق هذا النهج قيمة مستمرة، بدلًا من تأجيلها إلى نهاية برنامج يتأخر موعد انتهائه مرارًا.
تشمل هذه المراحل عادةً خمسة أبعاد: ترشيد محفظة التطبيقات، وتسريع الترحيل إلى السحابة، وتحديث البنية، والتحديث القائم على البيانات، وتحديث عمليات الأعمال. وتشكّل هذه الأبعاد مجتمعةً مسار تحديث قابلًا للتكرار، بدلًا من سلسلة من المشاريع المنفصلة.
البنوك الرائدة تعامل محافظ تطبيقاتها كأصول حية، وليست مخزونا ثابتا. ويصبح التحليل المستمر للمحفظة التقنية وظيفة مؤسسية دائمة، بدلًا من تقييم يُجرى مرة واحدة، ويشمل تحديد التطبيقات المرشحة للتحديث، والتطبيقات التي تنطوي على مخاطر تنظيمية، وتلك التي تعوق نشر الذكاء الاصطناعي.
كما توائم هذه البنوك حوكمة التحديث مع دورات الرقابة التنظيمية والتدقيق، بدلًا من الجداول الزمنية لمشاريع تكنولوجيا المعلومات. ولا يقتصر هذا التحول على تغيير شكلي. بل يعني أن قرارات التحديث ونتائجه يمكن تتبّعها، وإعداد تقارير عنها، وتقديم ما يبررها لإدارة المخاطر. وإمكانية التتبّع هذه هي ما يميّز البرامج التي تجتاز مراجعات الحوكمة وتستمر عن البرامج التي لا تتمكن من ذلك.
عملت شركة IBM مع عملاء في القطاع المصرفي حول العالم على تحديث التطبيقات، بما يشمل الأنظمة المصرفية الأساسية والمدفوعات والقنوات الرقمية والبنية التحتية الجاهزة للذكاء الاصطناعي. وتشكّل هذه الخبرة العميقة أساس نهج صُمِّم للنموذج القائم على القدرة الدائمة: تنفيذ وفق نموذج المصنع يمكن توسيع نطاقه، وتحليل للمحفظة التقنية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وبنية تستند إلى معايير القطاع المصرفي.
ويعتمد هذا النموذج بدرجة متزايدة على الأصول. وتدعم منصة IBM Consulting® Advantage استكشاف مكونات البيئة التقنية وتقييم الجاهزية للذكاء الاصطناعي، من خلال أدوات مثل Txture®، التي توفّر التحليل المستمر للمحفظة التقنية الذي يتطلبه النموذج القائم على القدرات. وتكمّل أداة watsonx Code Assistant® هذا الدور باستخدام الذكاء الاصطناعي مباشرةً في تحليل التعليمات البرمجية وإعادة هيكلتها ومعالجة مشكلاتها على نطاق واسع. والهدف هو استبدال التقييمات اليدوية المنفردة بمعرفة تحليلية قابلة لإعادة الاستخدام، تتراكم مع كل مرحلة تحديث، بدلًا من البدء من جديد مع كل برنامج.
وقد صُمِّم هذا النهج لتحقيق قيمة في كل مرحلة، بدلًا من تأجيلها إلى نهاية البرنامج.
إذا كانت مؤسستك تدرس متطلبات الانتقال من التحديث على فترات متباعدة إلى امتلاك قدرة على التحديث المستمر، من حيث الاستثمار والحوكمة والبنية ونموذج التشغيل، فيمكننا مساعدتك. فمساعدة المؤسسات على اجتياز هذا التحول هي تحديدًا الغاية التي صُمِّمت قدراتنا لخدمتها.
ولا يلزم أن تكون نقطة البداية برنامجًا آخر يمتد لسنوات. بل يمكن البدء بمسار من ثلاث خطوات: تحديد خط أساس لمحفظة التطبيقات ومخاطرها، وتنفيذ مرحلة تجريبية محددة النطاق وفق نموذج المصنع مع قياس نجاحها بنتائج قابلة للقياس، ثم توسيع نطاق النموذج مع مواءمة الحوكمة مع دورات التدقيق وإعداد التقارير.