الكلمة الكاملة لرامي أبو النجا نائب محافظ البنك المركزي المصري

مساء الخير أيها الضيوف المحترمون وأعضاء اللجنة، الزملاء بالبنك المركزي، السيدات والسادة، لطالما كان من الضروري التفكير بشكل نقدي في أدوات وسياسات صنع القرار، ولكن في أعقاب جائحة COVID-19 ، أصبح ذلك ضروريًا، إن لم يكن عاجلاً.

لم يشهد العالم مثل هذا التوقف المفاجئ في النشاط الاقتصادي بهذا الحجم منذ الأزمة المالية لعام 2008. غالبًا ما يواجه صانعو القرار واجب الاستجابة السياسية السريعة والفعالة. تصبح هذه الاستجابة صعبة بشكل خاص عندما لا يمكن قياس آثار الصدمات الاقتصادية في الوقت المناسب. علاوة على ذلك، في أوقات التعافي من فترات الانكماش الاقتصادي، يظل من المهم قياس الجوانب المختلفة للاقتصاد لضمان تنفيذ السياسات بشكل صحيح.

في الاقتصاد الحديث سريع الخطى اليوم، تعتبر التقلبات والتغيرات حتمية ومتكررة، أكثر من أي وقت مضى. هذا يطرح السؤال عما إذا كانت هناك حاجة إلى المزيد لتكملة صانعي القرار في قياس الاقتصاد بشكل فعال؟ هناك حاجة لا جدال فيها لاستخدام بيانات أكثر دقة وفي الوقت المناسب وغنية ودقيقة ربما لم يتم استخدامها تقليديًا من قبل في صنع السياسات. هناك أيضًا حاجة إلى أدوات وتقنيات أكثر كفاءة يمكنها الاستفادة من البيانات. وإدراكًا لهذه الحاجة، شرعنا في البنك المركزي المصري في إنشاء وظيفة علوم البيانات التي ستساعد في إطلاق العنان لإمكانات البنك وتلهم المزيد من اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. تأسس مركز علوم البيانات والتحليلات المتقدمة في عام 2020 وفقًا لرؤية ورسالة البنك المركزي المصري لتمكين صنع القرار باستخدام أدوات وتقنيات جديدة وتبني التحديث.

أنشأنا Hub كمركز امتياز لممارسات علوم البيانات بهدف مساعدة CBE في اعتماد بعض من أحدث وأفضل الممارسات في الأساليب القائمة على البيانات. أنا فخور بالطريقة التي تم بها ذلك وفقًا لأفضل الممارسات الدولية في مجال البنوك المركزية وصنع السياسات. تؤمن قيادة CBE بقوة علوم البيانات والتحليلات المتقدمة لدفع عملية صنع السياسات الاقتصادية. في الواقع، لقد اخترنا الأبطال التنفيذيين من الإدارة العليا للبنك المركزي المصري الذين مكنوا وساعدوا بنجاح في تحقيق المكاسب السريعة التي حققها المركز حتى الآن. يدعم Data Science Hub صنع السياسات في البنك المركزي المصري بثلاث طرق مختلفة:

(1) البحث - حيث يتعاون علماء البيانات لدينا باستمرار مع الاقتصاديين مع الاستفادة من التعلم الآلي والتحليلات المتقدمة للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالسياسة. لقد ثبت أن استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مفيدان. يمكن أن تؤدي هذه الأساليب إلى نتائج أفضل في العديد من المهام التنبؤية، مثل التنبؤ بمؤشرات الاقتصاد الكلي أو في استخراج الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة.

(2) علم وتحليلات البيانات التطبيقية - حيث يساعد المركز الفرق الأخرى داخل البنك المركزي المصري على الاستفادة بشكل أفضل من بياناتهم الحالية ، واكتشاف طرق جديدة يمكننا من خلالها استخلاص الرؤى واكتساب القيمة من أصولنا الرقمية. بهذه الطريقة، يساعدنا المركز على تحديد المجالات ذات الإمكانات غير المحققة من بياناتنا، وفي العملية، إنشاء معايير وممارسات استشرافية تتعلق بالبيانات عبر المؤسسة.

(3) التدريب على التحليلات والتواصل -هذا هو المكان الذي يتم فيه تفويض مركزنا لتحسين المهارات

موهبة CBE في مجال التحليلات المتقدمة. إنه أيضًا المكان الذي يضمن فيه المركز بشكل استباقي انتشار قصص النجاح عبر المؤسسة لبناء الرغبة في المزيد من المشاريع. وهذا هو المكان الذي نقوم فيه بتطوير وصيانة شبكة من أبطال علوم البيانات والتحليلات المتقدمة عبر البنك المركزي المصري.

أود أن أسلط الضوء على أحد المشاريع الرئيسية التي يشارك فيها المحور -وهو مشروع المؤشرات البديلة. نجح هذا المشروع في تقديم عرض بديل ومتكامل للاقتصاد لكبار صانعي السياسات في البنك المركزي المصري من خلال استخدام بيانات غير تقليدية أو بديلة -مثل الأسعار عبر الإنترنت واتجاهات Google وبيانات الأقمار الصناعية وبيانات حركة السفن.

نحن ندرك أنه يتم إنشاء وجمع البيانات كل يوم، من حولنا، بينما نتفاعل مع البنية التحتية التكنولوجية الحالية لدينا. تتضمن بعض الأمثلة على هذه البيانات تحديد المواقع الجغرافية للأشخاص أو الكائنات، والطوابع الزمنية للأحداث، وإيصالات المعاملات، والتفاعلات مع وسائل التواصل الاجتماعي، وغير ذلك الكثير. من بين مجموعة البيانات هذه، بعضها مفيد في تكوين رؤى تتعلق بالاقتصاد أو مجال صانعي القرار. نعتقد أن البيانات البديلة والأفكار المتولدة من خلالها ستكون مكملة لجهود التحليلات التقليدية الحالية عبر مؤسستنا. كانت هناك جهود مستمرة مكثفة في اعتماد مؤشرات بديلة دوليًا من قبل العديد من البنوك المركزية والمنظمات الإحصائية في العالم. وأنا فخور بأن مركزنا يستفيد من البيانات البديلة بطريقة تساعدنا في التغلب على تحديات البيانات التقليدية من حيث التكرار أو التوافر.

كانت مصر في رحلة تحويلية نحو طموحاتنا لتحقيق أهداف رؤية 2030. ويجري تنفيذ مبادرات تحول رقمي واسعة النطاق، ومن الواضح أن الاتجاه نحو التحديث واحتضان المستقبل التكنولوجي واضح. يلتزم البنك المركزي المصري باحتضان ولعب دور مهم في هذا الاتجاه، ويعد تأسيس مركز علوم البيانات مثالاً على هذا الالتزام. نطمح إلى تنمية مركز علوم البيانات لاستيعاب المزيد من المواهب ومساعدة الفرق عبر المؤسسة وبناء قدرات أفضل تعتمد على البيانات. نحن نقدر ونسعى للتعاون مع زملائنا من الدول الأفريقية في بناء وظائف قائمة على البيانات ومشاركة أفضل الممارسات حول استخدام البيانات في صنع السياسات. من اللافت للنظر مدى مرونة إفريقيا خلال أوقات الاضطرابات الأخيرة، واعتماد تقنيات جديدة في صنع السياسات لن يؤدي إلا إلى زيادة استعدادنا ومرونتنا في مواجهة الشدائد. نتطلع إلى مناقشة مثمرة، شكرا لك.