الأطروحة
ثمة نسخة من الذكاء الاصطناعي في التمويل الأفريقي تُحلُّ محل المصرفيين. أما جان-لوك كونان، مؤسس مجموعة COFINA ورئيسها التنفيذي، فيبني نسخة مختلفة. في مقابلة نشرتها Financial Afrik في 26 يوليو 2026، وصف كونان الذكاء الاصطناعي بأنه «مُسرِّع للتمييز» — تقنية تُحدِّد حكم مسؤول الائتمان لا تُحلُّ محله. في أسواق تشحُّ فيها البيانات الائتمانية الرسمية، وحيث يعتمد الفرق بين مشروع متوسط الحجم ناجح وقرض سيئ على معرفة سياقية لم تستوعبها الخوارزميات بعد، يحمل هذا التمييز من الأهمية أكثر مما قد يبدو.
الفجوة التي تسدُّها COFINA
تأسست COFINA عام 2013 بتفويض محدد: تمويل «الوسط الغائب» (missing middle). هذا مصطلح متداول في تمويل التنمية للدلالة على المشاريع التي تجاوزت التمويل الأصغر لكنها لا تزال غير رسمية بما يكفي للحصول على قرض من بنك تجاري. مشروع يحتاج إلى خط تمويل بـ 50 مليون فرنك غرب أفريقي في كوناكري أو داكار لن يجد أمامه كثيرًا من المُحاوِرين في المنظومة المصرفية التقليدية. COFINA صُمِّمت تحديدًا لخدمة هذا المشروع.
بعد ثلاثة عشر عامًا، تعمل المجموعة في 8 دول — كوت ديفوار، غينيا، السنغال، الغابون، الكونغو، مالي، بوركينا فاسو وتوغو — وتضم 2000 موظف، وموَّلت أكثر من 85000 مشروع أعمال. وكثير من هذه الأسواق تندرج ضمن الاقتصادات الأفريقية الأعلى نسبة مسلمين: يبلغ المسلمون في السنغال نحو 95%، وفي مالي وغينيا حوالي 90%. بالنسبة لرجال الأعمال في هذه البلدان، باتت COFINA أحد أندر المُقرضين المنظَّمين الذين يصلون إليهم فعليًا.
والتوتر الذي ظلت المجموعة تتعامل معه هو ذاته الذي يُقيِّد كل تمويل وسيط: تقييم الجدارة الائتمانية صعب حين يفتقر المقترضون إلى حسابات رسمية أو كشوف رواتب مسجَّلة أو ميزانيات مدقَّقة. وقد اعتمدت القرارات تاريخيًا على المصرفية العلائقية — مسؤولو ائتمان يعرفون السوق المحلية، ويفهمون التدفقات النقدية غير الرسمية، ويستطيعون قراءة جدوى مشروع ما خارج وثائقه.
الرهان على الذكاء الاصطناعي
يرى كونان أن الذكاء الاصطناعي لا يُغيِّر هذه الديناميكية بقدر ما يُضخِّمها. وقد صرَّح لـ Financial Afrik: «الذكاء الاصطناعي يمنحنا قدرة تحليلية غير مسبوقة، لكنه لا يُحلُّ محل ما يصنع جودة القرار: التمييز». يستخدم النموذج الذي تبنيه COFINA الذكاء الاصطناعي لمعالجة مجموعات بيانات أكبر، والكشف عن أنماط سلوك السداد، وتحديد المخاطر التي قد يُفوِّتها مسؤول الائتمان — مع إبقاء الإنسان صاحب القرار النهائي.
هذا نهج أكثر تحفُّظًا من نماذج الإقراض المؤتمتة بالكامل. وهو أيضًا، يمكن القول، النهج الأنسب لأسواق تتضاعف فيها تكلفة خوارزمية مُعايِرة بشكل خاطئ عبر نظام بيئي للمشاريع الصغيرة هشٌّ أصلاً. ويُرسِّخ شراكة COFINA مع Proparco — ذراع القطاع الخاص للوكالة الفرنسية للتنمية AFD — المستهدِفة المشاريع الصغيرة في كوت ديفوار والسنغال صورةَ مجموعة لا تتساهل مع مخاطر الائتمان.
الرياح المعاكسة
الحجة القائلة بالذكاء الاصطناعي المُعزِّز للإنسان سليمة من حيث المبدأ. أما مخاطر التطبيق فحقيقية. بيانات المشاريع الصغيرة الأفريقية غير متجانسة، وغالبًا غير رسمية، ومُجمَّعة بشكل متفاوت عبر الأسواق الثمانية لـ COFINA. قد يُؤدِّي نظام ذكاء اصطناعي مُدرَّب أساسًا على بيانات سداد إيفوارية أداءً ضعيفًا حين يُنشَر في غينيا أو الكونغو، حيث تختلف الظروف الاقتصادية وثقافة الأعمال اختلافًا ملموسًا. ولم تنشر COFINA المواصفات التقنية لنهجها في الذكاء الاصطناعي، مما يُصعِّب تقييمًا دقيقًا لكيفية معالجة هذه التحديات.
ثمة أيضًا تساؤل حول ما إذا كان «مُسرِّع التمييز» إطارًا منتجيًا مفيدًا أم مجرد تطلُّع. كثير من المؤسسات عبر أفريقيا وصفت الذكاء الاصطناعي بوصفه أداة لتحسين قرارات الائتمان دون الإفصاح عن ما تفعله هذه الأنظمة فعليًا — أو ما يحدث حين تُخطئ.
ما يجب مراقبته
رؤية كونان لعام 2030 هي أن تكون COFINA «الشريك الطبيعي للمشاريع النامية في أفريقيا». تعتمد هذه الرؤية على ما إذا كان نموذجها المُعزَّز بالذكاء الاصطناعي يُحسِّن النتائج الائتمانية على نطاق واسع — لا مجرد تسريع معالجة الطلبات. المقياس المطلوب متابعته ليس حجم القروض، بل معدلات القروض المتعثرة مُقسَّمة حسب السوق. إن كان الذكاء الاصطناعي يُحسِّن التمييز فعلاً، سيظهر ذلك الأثر في جودة السداد. هل تُضيِّق COFINA الفجوة بين تقييمها للجدارة الائتمانية والأداء الائتماني الفعلي؟ تلك الإجابة لم تصل بعد.