Thought Machine وAWS تراهنان على الذكاء الاصطناعي لتحديث الأنظمة المصرفية القديمة

أعلنت Thought Machine وAWS في 29 سبتمبر 2026 عن نهج مدعوم بالذكاء الاصطناعي لمساعدة البنوك على الانتقال من أنظمة مصرفية قديمة تعمل على الحواسيب المركزية إلى منصة Vault السحابية. والفكرة ليست ترجمة الشيفرة القديمة سطراً بسطر، بل استخراج قواعد العمل المصرفية المضمّنة فيها، ثم إعادة بنائها كمنتجات مالية مكتوبة بلغة Python. 75

هذا الفرق جوهري: الأتمتة المقترحة تحاول فهم ما يفعله النظام القديم وإعادة إنشاء هذا السلوك في منصة أحدث، لا مجرد تحويل الشيفرة من لغة برمجة إلى أخرى.

كيف يُفترض أن تتم عملية النقل؟

يجمع المسار بين أدوات AWS Transform ومجموعة Vault Forge التابعة لـThought Machine:

1. تحليل التطبيق القديم: تفحص أدوات AWS Transform المخصصة للحواسيب المركزية التطبيقات القائمة وتحاول هندستها عكسياً، للمساعدة على كشف منطق العمل داخلها. وتقول AWS إن خدمتها الأوسع تشمل مهاماً مثل تقييم الأنظمة واستخراج قواعد الأعمال. 72
2. استخراج القواعد المصرفية: ينصب التركيز على منطق وظائف مثل احتساب الفوائد والرسوم وسداد القروض، بدلاً من التعامل مع كل سطر من الشيفرة القديمة على أنه نص ينبغي ترجمته مباشرة. 5
3. إنشاء منتجات لـVault: تستخدم Vault Forge، المدعومة بـAmazon Bedrock، المنطق المستخرج للمساعدة في إنشاء منتجات مالية بلغة Python لمنصة Vault السحابية من Thought Machine. 710
4. اختبار السلوك الناتج: تصف Amazon المنتجات الناتجة بأنها خضعت للاختبار بالمحاكاة، فيما يذكر تقرير آخر إمكان اختبارها في بيئة تجريبية معزولة. وهذا جزء من العملية الموصوفة، وليس دليلاً على أن كل نتيجة ستكون صحيحة من دون مراجعة إضافية. 106

لماذا استخراج قواعد العمل بدلاً من ترجمة الشيفرة؟

قد تضم التطبيقات المصرفية القديمة منطقاً تراكم على مدى سنوات، يتصل بخصائص المنتجات وطريقة عملها. وترى الشركتان أن تحديد هذا المنطق أولاً قد يسهل إعادة إنشاء منتجات مصرفية محددة على منصة حديثة، مقارنة بمحاولة إعادة إنتاج النظام القديم سطراً بسطر. وتقولان إن النهج يستهدف خفض الوقت والكلفة المرتبطين ببرامج التحديث. 75

لكن هذا لا يعني أن كل عناصر مشروع التحديث ستُؤتمت. فالإعلان يتناول استخراج القواعد وإنشاء المنتجات واختبارها، ولا يقدم وصفاً تفصيلياً لكيفية التعامل مع كل الاعتماديات، أو نقل البيانات، أو الإجراءات التشغيلية، أو قرارات الانتقال إلى النظام الجديد. كما لا توضح المواد المتاحة بالتفصيل خطوات موافقة فرق البنك أو نموذج تشغيل «مسرّع تحديث الأنظمة المصرفية الأساسية» المشترك. 710

هل يعني «من سنوات إلى أيام» نقل نظام مصرفي كامل خلال أيام؟

لا. لا تحدد المواد المشار إليها جدولاً زمنياً شاملاً لاستبدال النظام الأساسي لبنك بأكمله. وما تدعمه هو استنتاج أضيق: أن استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنظمة واستخراج القواعد وإنشاء المنتجات واختبارها بالمحاكاة يهدف إلى تسريع أعمال قد تجعل التحديث بطيئاً ومكلفاً. 710

وتقول AWS إن خدمتها الأوسع لتحديث أنظمة الحاسوب المركزي قد تختصر مشاريع تمتد لسنوات إلى أشهر، لا أيام. وهذا وصف عام لخدمة AWS، وليس جدولاً زمنياً مثبتاً للشراكة مع Thought Machine أو لنقل نظام مصرفي كامل. 2

الخلاصة: قد يساعد الذكاء الاصطناعي البنوك على فهم منطق منتجاتها القديمة وإعادة بنائه، لكن ينبغي التعامل مع وعود السرعة بوصفها طموحاً لتسريع أجزاء من العمل، لا ضماناً لموعد استبدال نظام مصرفي قائم.