A Dynamic 4s-dsdm Framework for Banking Supervision: Evidence From the South Caucasus Banking Sector Transformation

في عالم التمويل، تُعد البنوك هي المحركات التي تُبقي الاقتصادات في حالة حركة، حيث تُقرض الأموال لبناء المنازل، وتأسيس الشركات، وتمويل تفاصيل الحياة اليومية. ولكن عندما تعمل هذه المحركات بسرعة مفرطة أو ببطء شديد، يمكن للنظام بأكمله أن يتوقف أو يسخن بشكل مفرط. لعقود من الزمن، حاول المنظمون الحفاظ على سلامة هذه المحركات باستخدام قائمة مرجعية قياسية، تشبه إلى حد كبير فحص ميكانيكي للسيارة. إنهم ينظرون إلى مقدار الأموال التي يحتفظ بها البنك كاحتياطي، ومدى جودة إدارته للقروض، وحجم الأرباح التي يحققها. لقد نجحت هذه القائمة المرجعية عندما تتحرك جميع البنوك في منطقة ما في نفس الاتجاه. ومع ذلك، فإن العالم المالي الحديث يتغير بسرعة. ففي بعض الأماكن، تنمو البنوك بسرعة جامحة، بينما تصبح في أماكن أخرى أكثر تحفظاً أو تغير استراتيجياتها بالكامل. وعندما يصبح كل بنك مختلفاً، فإن قائمة مرجعية واحدة جامدة تفشل في رؤية المخاطر المحددة التي يواجهها كل منها. ويتمثل التحدي أمام المشرفين المعاصرين في إيجاد طريقة لرؤية هذه الاختلافات بوضوح وتكييف قواعد السلامة الخاصة بهم في الوقت الفعلي، بدلاً من الانتظار حتى تكشف أزمة ما عن مشكلة.

لقد تناول أحد الباحثين هذه المشكلة من خلال دراسة الأنظمة المصرفية لثلاث دول متجاورة في منطقة القوقاز الجنوبي: أرمينيا وأذربيجان وجورجيا. بين عامي 2024 و2026، شهدت هذه الدول الثلاث فترة من النمو السريع والمختلف للغاية. فقد شهدت أرمينيا إقراض البنوك للأموال بوتيرة قياسية، مما أثار مخاوف بشأن ما إذا كانت تمتلك وسائد أمان كافية. بينما نما القطاع المصرفي في جورجيا بشكل مستقر مع تقليل اعتماده على العملات الأجنبية. أما في أذربيجان، فقد توسعت البنوك ببطء أكبر ولكن بقوة هائلة، مما دفع المنظمين إلى إدخال قواعد جديدة لإبطاء نمو الائتمان. ورغم هذه الاختلافات، كانت البنوك المركزية في كل بلد لا تزال تستخدم نفس الطرق القديمة والساكنة للحكم على المخاطر. وجادل الباحث بأن هذه الأساليب كانت تشبه محاولة قياس الطقس في ثلاث مناخات مختلفة باستخدام ميزان حرارة واحد؛ فلم تكن قادرة على التقاط المخاطر الفريدة للقطاع المصرفي في كل دولة.

ولحل هذه المشكلة، صمم الباحث إطار عمل جديد ومرن يسمى (Dynamic 4S-DSDM). وبدلاً من الاعتماد على الخبراء للتخمين حول العوامل الأكثر أهمية، ترك البيانات تتحدث عن نفسها. فقد جمع معلومات من كل بنك تجاري في هذه الدول الثلاث — 58 بنكاً في المجمل — على مدار اثني عشر عاماً. ثم أدخل هذا الكم الهائل من المعلومات في نظام حاسوبي يستخدم التعلم الآلي، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم الأنماط من البيانات. قام النظام بتحليل أربعة مجالات رئيسية: مدى أمان البنوك، واستقرار تمويلها، وحجم أرباحها، وحجم أعمالها. والأهم من ذلك، أن الحاسوب قرر بنفسه أي من هذه المجالات كان أكثر أهمية في أي وقت معين، بدلاً من استخدام قواعد ثابتة. وقد وجد أن أهمية هذه العوامل تتغير مع تطور البوائع.

باستخدام نظام الوزن الذكي هذا، قام الباحث بتصنيف البنوك إلى ثلاثة أنواع متميزة، أو "نماذج أصلية"، بناءً على سلوكها الفعلي. تضمنت المجموعة الأولى، المسماة "القادة الاستراتيجيين"، البنوك التي توازن بين الأمان والربح بشكل جيد جداً. أما المجموعة الثانية، "المدخرون التقليديون"، فكانت البنوك الحذرة التي تعطي الأولوية للاستقرار على النمو السريع. وتضمنت المجموعة الثالثة، "النمو الهجومي"، البنوك التي تخاطر كثيراً للتوسع بسرعة. ووجدت الدراسة أن هذه المجموعات لم تكن عشوائية؛ بل مثلت نماذج أعمال حقيقية ومستقرة استمرت بمرور الوقت. ثم اختبر الباحث نتائجه للتأكد من أنها ليست مجرد صدفة، مستخدماً فحوصات إحصائية صارمة للتأكد من أن هذه المجموعات ظلت متميزة حتى عند خلط البيانات أو عرضها من زوايا مختلفة.

كشفت النتائج عن قصة رائعة حول كيفية تطور النظام المصرفي لكل بلد. ففي أرمينيا، أظهر القطاع المصرفي علامات على التنوع الهيكلي، مع انتقال المزيد من البنوك بعيداً عن النموذج التقليدي نحو استراتيجيات جديدة ومتنوعة. ومع ذلك، وجدت الدراسة أيضاً أن نظام أرمينيا كان حساساً للغاية للصدمات الخارجية. فعندما وقع حدث جيوسياسي كبير في عام 2022، تفاعلت البنوك الأرمينية بسرعة وبشكل دراماتيكي، حيث تحولت جماعياً نحو نموذج "المدخر التقليدي" الأكثر أماناً. وكانت هذه علامة على نظام قد يكون هشاً تحت الضغط. وفي المقابل، كان نظام أذربيجان المصرفي مزيجاً من الأنواع الثلاثة، مما أظهر مستوى عالياً من التنوع الذي بدا أنه يجعله أكثر صموداً أمام الصدمات. فلم تتحرك جميع بنوكها في نفس الاتجاه عندما بدأت المشاكل؛ بل تعايشت أنواع البنوك المختلفة، مما وفر حواجز طبيعية. أما جورجيا، فقد أظهر نظامها نوعاً مختلفاً من القوة، اتسم بـ "المرونة الهيكلية". فقد استقرت في نمط مستقر في وقت مبكر عن جيرانها، مع وجود جزء كبير من بنوكها يعمل بالفعل كـ "قادة استراتيجيين"، مما سمح لها باستيعاب الضغوط دون انهيار أو تجمد.

كما طور الباحث طريقة جديدة لقياس مدى "نضج" أو استقرار النظام المصرفي، باستخدام مفهوم "الإنتروبيا" (الاعتلاج)، والذي يقيس في هذا السياق مدى الاختلاط أو التجانس بين البنوك. النظام الذي تكون فيه جميع البنوك متشابهة يكون لديه إنتروبيا منخفضة، بينما النظام الذي يحتوي على أنواع كثيرة من البنوك يكون لديه إنتروبيا عالية. وأظهرت الدراسة أنه بينما كانت الدول الثلاث تمتلك نقاط انطلاق مختلفة، إلا أنها جميعاً تفاعلت مع صدمة عام 2022 بطريقة مماثلة، حيث أصبحت أنظمتها أكثر تجانساً مع هرع البنوك نحو الأمان. هذا التفاعل المتزامن يشير إلى أن الأحداث الإقليمية تؤثر على الدول الثلاث، بغض النظر عن هياكلها المصرفية الفردية.

إن النتيجة الأهم لهذا العمل هي أداة جديدة للمنظمين تسمى "درجة كثافة الإشراف". تخبر هذه الدرجة البنك المركزي بالضبط مقدار الاهتمام الذي يحتاجه نوع معين من البنوك. بالنسبة لـ "القادة الاستراتيجيين"، تكون الدرجة منخفضة، مما يعني أنه يمكن مراقبتهم بالفحوصات القياسية. وبالنسبة لـ "المدخرين التقليديين"، تكون الدرجة متوسطة، مما يتطلب اختبارات ضغط دورية. ولكن بالنسبة لبنوك "النمو الهجومي"، تكون الدرجة عالية، مما يشير إلى أن هذه المؤسسات تحتاج إلى عمليات تدقيق مستمرة ومستهدفة وقواعد أكثر صرامة. يتيح هذا النهج للمنظمين التوقف عن استخدام استراتيجية "المقاس الواحد الذي يناسب الجميع". فبدلاً من معاملة كل بنك بنفس الطريقة، يمكنهم الآن تطبيق المستوى المناسب من الإشراف على البنك المناسب، بناءً على سلوكه الفعلي وملف مخاطره.

تخلص الدراسة إلى أن الطريقة القديمة للإشراف على البنوك لم تعد كافية في عالم تتغير فيه الأنظمة المالية بسرعة كبيرة. ومن خلال استخدام البيانات لفهم الطابع الفريد لكل بنك وكل بلد، يمكن للمنظمين أن يكونوا أكثر استباقية. يمكنهم رصد البنك الذي يصبح شديد الخطورة قبل أن يتسبب في مشكلة، ويمكنهم دعم البنوك التي تقوم بالعمل الصحيح. وتشير الأبحاث إلى أن مستقبل سلامة المصارف في منطقة القوقاز الجنوبي، وربما في الأسواق الناشئة الأخرى، يكمن في المرونة. إن الأمر يتعلق بالانتقال من القواعد الجامدة نحو نظام يتعلم، ويتكيف، ويستجيب للتعقيد الحي والحقيقي للعالم المالي. إن النتائج ليست مجرد تمرين نظري؛ بل تقدم مساراً عملياً قائماً على الأدلة للمضي قدماً في الحفاظ على محركات الاقتصاد تعمل بأمان، حتى عندما يصبح الطريق وعراً.