تحليل مخاطر الاستثمار في الأسواق الناشئة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
الشريط الجانبي للمقالة
THIS IS AN OPEN ACCESS ARTICLE UNDER THE CC BY LICENSE
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
تهدف هذه الدراسة إلى تحليل مخاطر الاستثمار في الأسواق الناشئة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الحالة المصرية كنموذج تطبيقي، حيث تنطلق هذه الدراسة من واقع أن الأسواق الناشئة، رغم ما توفره من فرص استثمارية عالية العائد، إلا أنها تتسم بدرجة كبيرة من عدم اليقين والمخاطر المتعددة، بما في ذلك التقلبات السياسية، الاقتصادية، القانونية، والتنظيمية. وهنا برزت الحاجة إلى أدوات تحليلية متقدمة تتجاوز النماذج التقليدية، وكان الذكاء الاصطناعي الخيار الأمثل لهذا التحدي. كما واعتمدت الدراسة على منهج وصفي تحليلي، وطبقت أدوات إحصائية وتقنيات تعلم آلي مثل الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، وخوارزميات التجميع (K-Means) لتحليل بيانات الأسواق، بالتكامل مع أدوات Python و.Excel أظهرت النتائج وجود علاقة قوية ذات دلالة إحصائية بين استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ودقة تحليل المخاطر، حيث فاقت معاملات الارتباط 0.8 في معظم النماذج. كما بيّنت النتائج أن نجاح الذكاء الاصطناعي يعتمد على أربعة أبعاد أساسية: الإمكانات المادية (البنية التحتية)، الإمكانات التنظيمية (السياسات واللوائح)، الكفاءات البشرية، والنظم التقنية.
وتوصي الدراسة بوضع استراتيجيات وطنية لتوطين تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتقديم حوافز للشركات الناشئة في هذا المجال، مع تعزيز البنية التحتية الرقمية وتنفيذ برامج تدريبية مستدامة لتأهيل الكفاءات. كما تؤكد على أهمية الشراكات بين القطاعين العام والخاص والأكاديمي لدعم الابتكار وتحقيق نمو اقتصادي مستدام في الأسواق الناشئة. إذ تعكس هذه الدراسة مساهمة نوعية في ربط الذكاء الاصطناعي بتحليل القرارات الاستثمارية في بيئات عالية المخاطر، وتفتح المجال لأبحاث مستقبلية أعمق باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي أكثر تطورًا.
التنزيلات
تفاصيل المقالة
المراجع
Al-Baity, H. H. (2023). The artificial intelligence revolution in digital finance in Saudi Arabia: A comprehensive review and proposed framework. Sustainability, 15(18), 13725.
Ali Abdulazeez Ied Alshammari, & Faez Hlail Srayyih Alsubaihi. (2024). The impact of the financing decision on the company’s life cycle: an analytical study of a sample of joint-stock companies listed on the Iraq Stock Exchange. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(68, part 2), 475–492.
https://doi.org/10.25130/tjaes.20.68.2.25
Almustafa, E., Assaf, A., & Allahham, M. (2023). Implementation of artificial intelligence for financial process innovation of commercial banks. Revista de Gestão Social e Ambiental, 17(9), 1-17.
Anuar, A. A., Mohamad, M. T., & Sulaiman, A. A. (2025). Artificial Intelligence in Investment: Analysing Variations, Functions and Market Impact. Journal of Technology Management and Business, 12(1), 15-32.
Ashta, A., & Herrmann, H. (2021). Artificial intelligence and fintech: An overview of opportunities and risks for banking, investments, and microfinance. Strategic Change, 30(3), 211-222.
Biallas, M., & O’Neill, F. (2020). Artificial intelligence innovation in financial services. Int. Financ. Corp, 85(6), 1-8.
Dmitrieva, E. (2023). Integration of Artificial Intelligence in Market Analysis to Address Socioeconomic Disparities in Investment Decisions. Futurity of Social Sciences, 1(4), 102-120.
Hamdan, E. Y., & Jwaid, A. F. (2021). The role of indirect foreign investment in activating the performance of stock markets in developing countries for the period 2010-2020 using complications of artificial intelligence (the financial market in Egypt as a model). International Journal of Research Science and Management, 8(7), 1-14.
Ibrahim, M. A., Salim, M. M., & Ahmed, D. A. (2022) The role of financial policy and strategic planning in the development of the state economy, Social science journal, Res Militaris, vol.12, n°2, p 4825-4831.
Khalil Ibrahim Breesam. (2024). The impact of using artificial intelligence techniques in marketing Iraqi tourist destinations. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(67, part 2), 176–199. https://doi.org/10.25130/tjaes.20.67.2.10
Lui, A. K., Lee, M. C., & Ngai, E. W. (2022). Impact of artificial intelligence investment on firm value. Annals of Operations Research, 308(1), 373-388.
Mhlanga, D. (2021). Financial inclusion in emerging economies: The application of machine learning and artificial intelligence in credit risk assessment. International journal of financial studies, 9(3), 39.
Mohammed A. Abdulrazzaq Alsaraj, & Muthana Rokan Jasim Al-Jubouri. (2024). The Effect of Systematic Risk on The Earnings Response Coefficient: An Applied Study on a Sample of Iraqi Companies. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(68, part 2), 251–267. https://doi.org/10.25130/tjaes.20.68.2.14
Muthanna Firas Ibraheem. (2024). The impact of applying artificial intelligence in achieving strategic Entrepreneurship: A descriptive analytical study of the opinions of a sample of employees at the General Company for Glass, Ceramic and Refractory Manufacturing in Ramadi. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(68, part 2), 1–24. https://doi.org/10.25130/tjaes.20.68.2.1
Parth, P. (2025). Leveraging Artificial Intelligence for Predictive Financial Risk Management in Emerging Markets. In Artificial Intelligence for Financial Risk Management and Analysis (pp. 249-270). IGI Global Scientific Publishing.
Rahmani, A. M., Rezazadeh, B., Haghparast, M., Chang, W. C., & Ting, S. G. (2023). Applications of artificial intelligence in the economy, including applications in stock trading, market analysis, and risk management. IEEE Access, 11, 80769-80793.
Roaa Ziyad Kadir, & Thaeir Ahmad Alsamman. (2024). Adopting Industry 5.0 Technologies Using the Technical Acceptance Model (TAM): An analytical Study at The University of Mosul. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(68, part 2), 118–135. https://doi.org/10.25130/tjaes.20.68.2.7
Salim, M. M., Saeed, Y. J., Ahmed, D. A., & Ibrahim, M. A. (2024). Strategic leadership of information systems in the development of the digital economy. Indonesian Journal of Law and Economics Review, 19(4), 10-21070.