تخيل أن تتمكن الدولة من توقع الضغوط التضخمية قبل تفاقمها، واكتشاف بوادر الأزمات الاقتصادية قبل وقوعها بأسابيع، وتحديد القطاعات الأكثر قدرة على تحقيق النمو، وتوجيه الإنفاق الحكومي إلى المجالات الأعلى عائدًا، مع تحسين تحصيل الضرائب دون الحاجة إلى فرض أعباء ضريبية إضافية على المواطنين.
هذا المشهد الذي يبدو أقرب إلى المستقبل، ترسم ملامحه دراسة للنائب أحمد أبو هشيمة، بعنوان «الذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في إدارة الاقتصاد والمالية العامة في مصر»، من خلال نموذج مقترح لإعادة تشكيل الإدارة الاقتصادية بالاعتماد على البيانات والتحليلات الذكية.
وتكشف الدراسة التي تدرسها لجنة الشؤون المالية والاقتصادية والاستثمار بمجلس الشيوخ، عن تحول محتمل في طريقة صناعة القرار الاقتصادي، بالانتقال من الإدارة التقليدية التي تتعامل مع المشكلات بعد ظهورها، إلى الإدارة الاستباقية القادرة على توقع المخاطر، وتحليل البدائل، وتقديم معلومات دقيقة لصناع السياسات الاقتصادية.
ولا تتحدث الدراسة عن إجراءات حكومية بدأ تنفيذها بالفعل، وإنما تقدم تصورا قابلا للتطبيق التدريجي، يستهدف رفع كفاءة إدارة الاقتصاد المصري وتعزيز قدرته على مواجهة الأزمات.
الأسعار والتضخم.. اكتشاف الضغوط قبل تفاقمها
في مقدمة التحولات المتوقعة، تأتي قدرة المؤسسات الاقتصادية على التنبؤ بمعدلات التضخم ورصد التغيرات التي قد تؤثر في استقرار الأسعار.
فبدلًا من انتظار ظهور الضغوط الاقتصادية في المؤشرات الرسمية، يمكن للنماذج الذكية تحليل البيانات بصورة مستمرة، والتعرف على الإشارات المبكرة للتغيرات المحتملة.
ويساعد ذلك صناع القرار على دراسة السيناريوهات المختلفة واختيار التدخلات المناسبة في توقيت مبكر، بما يعزز قدرة السياسات الاقتصادية على الاستجابة للتحديات.
لكن الدراسة لا تعني أن استخدام الذكاء الاصطناعي سيؤدي تلقائيًا إلى انخفاض الأسعار، وإنما تشير إلى إمكانية تحسين جودة القرارات المتعلقة بالاستقرار الاقتصادي.
الضرائب.. إيرادات أكبر دون أعباء إضافية
وفي ملف الضرائب والجمارك، تطرح الدراسة تحولًا مهمًا في إدارة الإيرادات العامة، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالحصيلة الضريبية والجمركية، وتحليل أنماط الامتثال، واكتشاف حالات عدم الالتزام.
ويمكن لهذه الأدوات أن تساعد الجهات المختصة على توجيه جهود الفحص والمتابعة إلى الحالات الأعلى مخاطرة، بدلًا من الاعتماد على الأساليب التقليدية وحدها.
وتتمثل النتيجة المستهدفة في تحسين كفاءة التحصيل وتعزيز الإيرادات العامة دون الحاجة إلى فرض أعباء ضريبية إضافية.
وهو تحول قد ينعكس على قدرة الدولة على تمويل احتياجاتها، مع رفع كفاءة استخدام الموارد المتاحة، بشرط نجاح التطبيق وتوافر بيانات دقيقة ومتكاملة.
الإنفاق الحكومي.. كيف تحقق الموازنة عائدًا أكبر؟
لا يقتصر التحول المقترح على زيادة الإيرادات، بل يمتد إلى طريقة إنفاق الأموال العامة، عبر تحليل كفاءة البرامج الحكومية وتحديد المجالات الأكثر قدرة على دعم النمو والتنمية.
وتقترح الدراسة الاستفادة من النماذج التحليلية في متابعة الانحرافات عن الموازنة المعتمدة، وقياس نتائج الإنفاق، وتحديد فرص إعادة توجيه المخصصات إلى البرامج الأعلى أثرًا.
وبذلك تصبح القرارات المتعلقة بالإنفاق الحكومي مدعومة بتحليلات مستمرة، تساعد على المقارنة بين البدائل وتقييم نتائجها.
ولا يعني ذلك خفض الإنفاق بصورة تلقائية، وإنما تحسين توجيهه، بحيث تحقق الموارد العامة أكبر استفادة اقتصادية ممكنة.
الدين العام.. إدارة المخاطر قبل اتخاذ القرار
وفي إدارة الدين العام، تتوقع الدراسة أن تسهم أدوات الذكاء الاصطناعي في تحسين تقييم مخاطر التمويل، وتحليل تكلفة الإصدارات الجديدة، ومقارنة السيناريوهات المختلفة.
كما يمكن للنماذج المقترحة متابعة مخاطر إعادة التمويل والعملات الأجنبية وآجال الاستحقاق، بما يوفر رؤية أكثر شمولًا أمام الجهات المسؤولة.
وتساعد هذه التحليلات على دعم القرارات المتعلقة بإدارة الدين، وتقليل احتمالات المفاجآت المرتبطة بالتغيرات الاقتصادية والمالية، دون أن يعني ذلك ضمان انخفاض الدين أو تكلفة خدمته.
الاستثمار.. الأموال إلى القطاعات الأعلى إنتاجية
أما الاستثمار، فتطرح الدراسة إمكانية استخدام التحليلات الذكية لتحديد القطاعات الاقتصادية الأعلى إنتاجية، وتوجيه الاستثمارات العامة بما يتوافق مع أولويات التنمية.
وتشمل التحولات المستهدفة تحسين التخطيط الاقتصادي المكاني، وتحليل سلاسل القيمة، وتحديد الفجوات التي تؤثر في كفاءة النشاط الاقتصادي.
كما تشير الدراسة إلى إمكانية تقليل متوسط الوقت اللازم لإصدار التراخيص والتصاريح، بما يسهم في تحسين بيئة الاستثمار ورفع القدرة التنافسية للاقتصاد المصري.
ومن شأن نجاح هذه الإجراءات أن يساعد على توجيه الموارد نحو الأنشطة الأكثر قدرة على تحقيق النمو، بدلًا من توزيعها دون الاستفادة الكاملة من التحليلات الاقتصادية.
إنذار مبكر.. اكتشاف الأزمات قبل وقوعها
أحد أبرز جوانب الدراسة يتمثل في اقتراح منظومة وطنية للتنبؤ والإنذار المبكر، تعتمد على متابعة المتغيرات الاقتصادية والمالية وتحليلها بصورة مستمرة.
وتستهدف المنظومة رصد بعض الصدمات الاقتصادية قبل وقوعها بفترة تتراوح بين أربعة وثمانية أسابيع، بما يمنح صناع القرار فرصة أكبر للاستعداد والتعامل مع المخاطر.
وتشمل المجالات المقترحة للمتابعة التضخم والنمو والبطالة والميزان التجاري، إلى جانب مؤشرات السيولة والمخاطر الائتمانية.
وهذه المدة ليست إنجازًا تحقق بالفعل، وإنما مؤشر أداء مستهدف تقترحه الدراسة لتقييم فعالية المنظومة بعد تطبيقها.
هل تستطيع مصر تنفيذ هذا التحول؟
تؤكد الدراسة أن تطبيق النموذج لا يتطلب البدء من الصفر، وإنما الاستفادة من الأنظمة الرقمية القائمة، وتطويرها تدريجيًا لتصبح قادرة على التحليل والتنبؤ.
وتقترح البدء بالمجالات الأكثر أولوية، مثل الإيرادات والإنفاق والدين والتضخم، ثم التوسع إلى بقية الملفات الاقتصادية.
لكن نجاح التجربة يرتبط بتوحيد البيانات الحكومية، وتطوير البنية التكنولوجية، وتدريب الكوادر البشرية، وحماية الخصوصية، ووضع قواعد واضحة للمساءلة والحوكمة.
وتشدد الدراسة على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يظل أداة لدعم القرار، وليس بديلًا عن المسؤولية البشرية في إدارة الاقتصاد.
فإن التحول الذي ترسمه الدراسة لا يتمثل في إدارة الاقتصاد بواسطة الآلات، بل في الانتقال إلى منظومة حكومية أكثر قدرة على التنبؤ والتخطيط وقياس النتائج؛ منظومة قد تجعل القرارات الاقتصادية أسرع وأكثر دقة، وتساعد مصر على إدارة مواردها بكفاءة أكبر، شريطة تحويل المقترحات إلى برامج تنفيذية قابلة للقياس والمتابعة.
