ClefinCode - Core Banking ERP الجزء الخامس – الأمن، العمليات، التوسعات وخارطة الطريق

في هذا الجزء الأخير من سلسلة بنية (core banking architecture)، نركز على الجوانب غير الوظيفية (security، operations، governance) وعلى خارطة طريق المنتج. نفترض وجود نشر (production deployment) يخدم بنوك الإمارات والسعودية (UAE/KSA)، مع تصميم محايد للمنصات (platform-agnostic). تم تنظيم الوثيقة كخطة بنية رسمية، مع التأكيد على التطور المرحلي للخصائص (من MVP إلى Phase 3) وقوائم التحقق الخاصة بالتنفيذ. طوال الوثيقة، نشير إلى “clients” البنكيين بدلًا من “customers” حسب المتعارف عليه.

هيكلية الأمن

تعتمد منصة (core banking) على بنية أمنية قوية. نستخدم التقسيم الشبكي لفرض حدود الثقة؛ على سبيل المثال: منطقة DMZ للقنوات الخارجية (web, mobile, APIs)، وشبكة تطبيقات آمنة لمنطق الأعمال، وشبكة بيانات معزولة لقواعد البيانات والخدمات الأساسية. هذا يحد من الحركة الجانبية داخل الشبكة ويقلل من تأثير الاختراقات. يتم تطبيق مبادئ Zero Trust الحديثة: افتراض أن الشبكة معادية وضرورة التحقق المستمر من الهوية والسياق للوصول[1][1]. يساهم التقسيم الدقيق على مستوى الحاوية أو الخدمة (micro-segmentation) في “تقليص سطح التهديد” من خلال التحكم المشدد في الوصول حسب الأدوار والسياسات[1][1]. نقوم بتنفيذ طبقات دفاعية متعددة عند كل حد (WAF في الـ DMZ، بوابات API، جدران حماية داخلية بين طبقات التطبيق والبيانات، إلخ). يوضح الشكل التالي مخططًا مبسطًا للتقسيم الشبكي:

 

 
flowchart LR
 
    subgraph Public/DMZ Zone
 
        A[Client Channels (Web/Mobile)] --> |TLS + WAF| B[API Gateway/Web Server]
 
    end
 
    subgraph Secure Core Network
 
        B --> C(Application Cluster)
 
        C --> D[(Core DB Cluster)]
 
        C --> E[(Vault & Secrets Store)]
 
        C --> F[(Monitoring & SIEM)]
 
    end
 
    B -.->|Integration APIs| G[External Payment Networks]
 

الشكل: بنية شبكية مقسّمة مع DMZ كنقطة دخول للقنوات، وشبكة داخلية آمنة لخوادم التطبيقات، ومنطقة بيانات محمية (قاعدة البيانات والخدمات الحساسة). تشير الأسهم إلى مسارات تدفق محكمة؛ ويشير الخط المتقطع إلى تكامل خارجي من النظام الأساسي نحو شبكات الدفع.

إدارة الهوية والصلاحيات (IAM) تُعد ركيزة أساسية أخرى. يتم إدارة جميع صلاحيات وصول المستخدمين (whether internal staff or clients via digital channels) بشكل مركزي مع تطبيق مصادقة قوية. نقوم بدمج تسجيل الدخول الموحد Single Sign-On (SSO) للمستخدمين الداخليين وبوابات العملاء، مع دعمه بالمصادقة متعددة العوامل (MFA) للإجراءات ذات الصلاحيات العالية. يضمن ذلك أنه حتى في حال سرقة بيانات الدخول، يتم طلب عامل إضافي (e.g. OTP or biometric)، بما ينسجم مع أفضل ممارسات الأمن في القطاع المصرفي[2][2]. يتم تطبيق نموذج التحكم بالوصول القائم على الأدوار Role-Based Access Control (RBAC) بدرجة عالية من الدقة: حيث تُطابِق الأدوارُ المهامَّ الوظيفية (teller, compliance officer, IT admin, etc.)، وتُتاح البيانات الحساسة مثل ملفات العملاء الكاملة أو أرقام البطاقات فقط للأدوار المصرح لها[3][3]. وعند الحاجة، نستخدم نموذج التحكم بالوصول المعتمد على السمات Attribute-Based Access Control لوضع قواعد سياقية (على سبيل المثال، فقط المستخدمون الذين لديهم سمة “Compliance” يمكنهم الموافقة على تجاوز معاملة مشبوهة). يتم تسجيل جميع أحداث الوصول لأغراض التدقيق.

التشفير عنصر منتشر في جميع أنحاء المنصة: فجميع الاتصالات تستخدم تشفير (TLS) أثناء النقل، ويتم تشفير البيانات الحساسة في حالة السكون (database TDE for full datafiles, and field-level encryption for highly sensitive fields like national ID or authentication secrets)[3][3]. يتم تخزين مفاتيح التشفير في نظام آمن لإدارة الأسرار Secrets Management – خدمة خزينة مركزية (such as HashiCorp Vault or cloud KMS). لا يتم تخزين الأسرار (مثل مفاتيح الـ API وبيانات اعتماد الخدمات) في الشيفرة أو ملفات الإعداد، بل يتم سحبها من الخزينة أثناء التشغيل مع ضوابط وصول صارمة ومسارات تدقيق واضحة. تتجه المؤسسات بشكل متزايد إلى “centralize the storage, provisioning, auditing, rotation and management of secrets to control access... and prevent leaks”[4]. يتبع تصميمنا هذا النهج: فجميع بيانات الاعتماد (مثل كلمات مرور قواعد البيانات ومفاتيح تكامل الـ API) محفوظة في الخزينة، ويتم تدويرها بانتظام، ويُمنح الوصول على أساس الحاجة فقط، مع تطبيق مبدأ أقل قدر من الصلاحيات (Least Privilege)[4]. يتم حصر الوصول الإداري إلى الخزينة بعدد محدود من فريق (devops)، وحتى هؤلاء يحتاجون إلى (MFA) وتسجيل سبب الوصول.

كل إجراء في النظام ينتج عنه إدخال في سجل التدقيق. نحافظ على سجلات تدقيق غير قابلة للتلاعب لجميع المعاملات الحرجة وتغييرات البيانات، مع تسجيل من قام بماذا ومتى (مع تخزين القيم القديمة والجديدة لتغييرات البيانات)[3]. تكون هذه السجلات في وضع الكتابة والإضافة فقط (write-append) بحيث يكون أي تلاعب بها واضحًا. تغطي سجلات التدقيق أنشطة المستخدمين (الدخول، العرض، التحديث، الموافقات) وأحداث النظام (مهام المجدول، التكاملات). يدعم هذا التسجيل الشامل كلاً من التحليل الجنائي ومتطلبات الامتثال. ففي القطاعات شديدة التنظيم مثل الخدمات المالية، “audit trails are essential for regulatory compliance and data integrity” إذ تساعد في إعادة بناء الأحداث وتوفير الشفافية[5]. فهي تتتبع الوصول إلى المعلومات الحساسة وتُعد أداة لا تقدر بثمن عند التحقيق في الأخطاء أو حالات الاحتيال[5]. سنقوم بتطبيق سياسات احتفاظ بالبيانات لهذه السجلات بما يتوافق مع المتطلبات التنظيمية (e.g. UAE Central Bank requires certain records kept for 5+ years[6]). سيتم مراقبة السجلات (عبر أنظمة SIEM، كما سنذكر لاحقًا) لاكتشاف الأنماط المريبة، كما سيتم تشفير الأرشيفات ونسخها احتياطيًا.

Security Monitoring and Incident Response capabilities are integrated into the architecture (discussed in a later section)، لكن من منظور البنية نضمن وجود نقاط مراقبة مخصصة في كل وحدة. تؤدي الأحداث الأمنية (مثل محاولات تسجيل الدخول الفاشلة، تغييرات صلاحيات المسؤولين، تصعيد الامتيازات، إلخ) إلى توليد تنبيهات. ستقوم المنصة بإرسال هذه الأحداث إلى نظام مركزي من نوع SIEM مع دعم إجراءات آلية عبر SOAR للاستجابة السريعة واحتواء الحوادث (more in Monitoring & Response section).

أخيرًا، نفرض secure configuration and hardening على كل طبقة. تلتزم الخوادم بمعايير (CIS benchmarks) باستخدام (hardened OS images)، وتستخدم قواعد البيانات حسابات بأقل قدر من الصلاحيات للتطبيقات، كما لا يتم تخزين إعدادات الأسرار بصيغة نصية واضحة. يتم الحفاظ على تحديث (Dependencies and libraries) باستمرار لسد الثغرات الأمنية فورًا (governed by our DevSecOps process). سيتم إجراء اختبارات اختراق منتظمة penetration testing ومراجعات للكود، خصوصًا قبل الإصدارات الرئيسية أو بعد التغييرات الجوهرية، للتحقق من فعالية الضوابط القائمة.

وباختصار، تم تصميم الأمن بشكل متكامل وعميق: من تقسيم الشبكة وتطبيق مبدأ (zero-trust IAM)، إلى التشفير، وإدارة الأسرار، والتدقيق الشامل، والمراقبة النشطة. يضمن ذلك نظامًا مصرفيًا قادرًا على مواجهة التهديدات السيبرانية والالتزام بالمعايير الصارمة مثل ISO 27001 و PCI-DSS compliance[3][3] مع حماية خصوصية بيانات العملاء (GDPR provisions such as consent tracking and right-to-be-forgotten workflows are built-in[3]).

أمن التطبيقات وسلامة سلسلة التوريد

يُعد تضمين عناصر الأمان ضمن دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC) أمرًا بالغ الأهمية لنظام (core banking). نعتمد نهج Secure SDLC من مرحلة التصميم وحتى النشر[7][7]. عمليًا، يعني ذلك إجراء نمذجة للتهديدات في مرحلة التصميم، واعتماد معايير للبرمجة الآمنة، وتطبيق طبقات متعددة من الاختبارات. مراجعة الكود إلزامية لجميع الأجزاء الحرجة (باستخدام المراجعة بين الأقران والتحليل الآلي). نقوم بدمج أدوات static code analysis (SAST) في خط (CI/CD) لاكتشاف الثغرات الشائعة (مثل مشكلات OWASP Top 10) في مرحلة مبكرة. على سبيل المثال، قبل الدمج، يتم فحص الكود بحثًا عن ثغرات (SQL injection, XSS, insecure use of crypto, etc.). كما نستخدم أدوات dependency scanning (Software Composition Analysis) لتحديد أي مكتبات مفتوحة المصدر معرّضة للثغرات والحفاظ على جرد محدث لمكوّنات النظام.

وثيقة مكونات البرمجيات (Software Bill of Materials – SBOM) يتم الاحتفاظ بها للمنصة ولكل إصدار. الـ SBOM هو في الأساس قائمة تفصيلية بجميع مكونات البرمجيات والمكتبات وإصداراتها داخل النظام[8]. توفر هذه الشفافية دعمًا كبيرًا لإدارة مخاطر سلسلة التوريد. فإذا ظهرت ثغرة من نوع zero-day في إحدى المكتبات (e.g. OpenSSL or Log4j)، يسمح لنا الـ SBOM بتحديد ما إذا كنا متأثرين بسرعة. كما أن الـ SBOMs “provide critical visibility...facilitate risk management, and ensure compliance with industry standards”[8]. كما تُسهّل عمليات التدقيق — إذ يمكن تقديم SBOM للجهات التنظيمية أو العملاء لإثبات أننا نعرف “مكوّنات” نظامنا ونقوم بترقية الثغرات المعروفة[8]. لقد قمنا بأتمتة توليد SBOM ضمن خط CI بحيث تنتج كل عملية بناء نسخة محدّثة[8]. ويرتبط هذا بإدارة التحديثات: إذ نستخدم أدوات موثوقة لتتبع التحذيرات الأمنية الخاصة بالمكوّنات وتحفيز التحديثات.

إلى جانب الضوابط الوقائية، نخطط لحماية وقت التشغيل. ننشر Web Application Firewall (WAF) أمام نقاط الوصول عبر الويب (وقد يكون مدمجًا مع API gateway) لتصفية أنماط الهجمات الشائعة مباشرة (مثل الحمولات الضارة ومحاولات SQLi). بالإضافة إلى ذلك، ندرس تنفيذ Runtime Application Self-Protection (RASP) على خوادم التطبيقات. يقوم RASP بربط نفسه بالتطبيق ويستطيع اكتشاف الهجمات وإيقافها في الوقت الحقيقي عبر تحليل السلوك داخل التطبيق[9]. فعلى سبيل المثال، إذا تمكن مهاجم من تجاوز فحص المدخلات وحاول تنفيذ SQL injection، يمكن لـ RASP اكتشاف الاستعلام غير الطبيعي ومنع تنفيذه[9]. يعمل RASP كدرع فوري داخل التطبيق — “it can detect attacks on applications as they occur...and stop threats before they cause damage”[9]. يضيف هذا طبقة حماية إضافية تتجاوز ضوابط مرحلة البناء، وهو أمر بالغ الأهمية لنظام مصرفي يعمل على مدار الساعة. وبالمثل، سيستخدم نظام إدارة الحاويات لدينا أدوات لضمان أمان الحاويات (مثل فحص الصور بحثًا عن الثغرات، فرض عدم قابلية تغيير الحاويات، واستخدام صور أساسية صغيرة). وفي وقت التشغيل، ستحدّ سياسات شبكة Kubernetes من قدرة الخدمات على التواصل بين بعضها (للحد من الحركة الجانبية في حالة اختراق أحد المكونات).

أمن سلسلة التوريد البرمجية يمتد ليشمل التحقق من أي وحدات أو إضافات طرف ثالث. سنحتفظ بقائمة بيضاء للمكتبات المعتمدة ونستخدم التحقق من سلامة الحزم (hash or signature checking) لضمان أننا نحصل على كود موثوق. تتم جميع عمليات البناء داخل بيئات CI معزولة، ويتم توقيع مخرجات النشر. يحمي هذا من التلاعب بالاعتماديات أو الهجمات على خط CI/CD. كما ننفذ SBOM checks for vendors — فإذا استخدمنا خدمة خارجية أو إضافة core banking، سنراجع الـ SBOM الخاصة بهم أو نتائج اختبارات الاختراق للتحقق من تلبيتها لمتطلباتنا الأمنية.

تشكل عمليات البناء والنشر الآمنة جزءًا من استراتيجيتنا. نفرض separation of environments (بين dev/test و prod) ونستخدم بنية تحتية ككود (Infrastructure-as-Code) مع بوابات مراجعة بحيث يتم تتبع واعتماد أي تغييرات في البيئة (مثل قواعد جدران الحماية أو أدوار IAM). تتماشى جهود أمان سلسلة التوريد مع الإرشادات الناشئة بعد حوادث مثل SolarWinds: أقل قدر من الصلاحيات لرموز CI/CD، عدم وجود أسرار نصية في خطوط الأنابيب، والمراقبة المستمرة للنشاط غير المعتاد.

أخيرًا، يشمل dependency governance الحفاظ على open source policy — مثل تجنب الوحدات غير المدعومة أو ذات التراخيص المشكوك فيها، والمراقبة المستمرة للثغرات الجديدة (باستخدام مصادر مثل GitHub security advisories). وإذا تم الإعلان عن ثغرة حرجة (مثل CVE في مكتبة نستخدمها)، لدينا عملية لترقيتها خلال مدة SLA محددة (e.g. within 24 hours for critical vulns)، بما في ذلك نشر إصلاحات عاجلة عند الحاجة. يضمن هذا الانضباط بقاء البنية البرمجية آمنة بمرور الوقت، لا في لحظة الإصدار فقط.

على امتداد العملية، يُعد وعي المطورين عنصرًا أساسيًا: حيث نجري تدريبات دورية للبرمجة الآمنة، ونُدمج أدوات مثل OWASP dependency-check وأدوات linters وأدوات فحص الأسرار (لاكتشاف أي بيانات اعتماد hardcoded) في خط التطوير. النتيجة هي ممارسة تطوير يكون فيها الأمن “مبنيًا داخل العملية” بحيث ينخفض احتمال إدخال ثغرات بشكل كبير[7].

المراقبة والاستجابة (SIEM، SOAR، DLP، الاستجابة للحوادث)

يُعدّ المراقبة المستمرة والقدرة على الاستجابة السريعة للحوادث أمرين حاسمين في بيئة مصرفية. سننشئ وظيفة مركز عمليات أمنية (Security Operations Center – SOC) (in-house or via a managed service) تستخدم أدوات SIEM و SOAR الحديثة لتحقيق وعي لحظي بالحالة الأمنية واستجابة آلية للحوادث.

Security Information and Event Management (SIEM): يتم إرسال جميع السجلات والأحداث والتنبيهات من نظام (core banking) وبنيته التحتية إلى منصة SIEM مركزية. يعمل SIEM كـ “الجهاز العصبي المركزي” للعمليات الأمنية، حيث يجمع البيانات من الخوادم والتطبيقات وأجهزة الشبكة وقواعد البيانات[10][10]. من خلال ربط هذه الأحداث معًا، يستطيع SIEM اكتشاف أنماط تهديد معقدة قد لا تظهر عند مراقبة الأنظمة بشكل منفصل. فعلى سبيل المثال، قد تشير محاولات تسجيل دخول فاشلة متعددة عبر حسابات مختلفة خلال فترة قصيرة إلى هجوم password-spraying — وستكشف قواعد الارتباط في SIEM هذا الشذوذ وتولد تنبيهًا. تساعد قدرات التحليل اللحظي في SIEM (بما في ذلك القواعد المدمجة وتقنيات machine learning/UEBA للكشف عن الأنماط الشاذة) في تحديد التهديدات بسرعة[10]. سنقوم بإعداد تنبيهات مبنية على حالات استخدام واضحة (مثل: تصدير بيانات غير مصرح به، إنشاء حساب مسؤول خارج نافذة التغيير، معاملات مشبوهة خارج ساعات الدوام) مع تحديد مستويات الخطورة المناسبة. عندما يُطلق SIEM تنبيهًا، يحتفظ بالسياق الكامل (سجلات، تفاصيل المستخدم، عناوين IP...) لتسهيل التحقيق. كما يُخزن SIEM السجلات على المدى الطويل، مما يمكّن من إجراء تحليل جنائي وتقديم تقارير امتثال مع سجلات تدقيق[10]. إن وجود رؤية موحدة للأحداث الأمنية يساعد المحللين بشكل كبير في فهم الحوادث التي تمتد عبر عدة أنظمة — وهو أمر شائع في الهجمات المتقدمة.

Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR): لتعزيز قدرات الكشف في نظام (SIEM)، نقوم بنشر منصة (SOAR) تقوم بأتمتة إجراءات الاستجابة للحوادث. وبينما يقوم SIEM بإطلاق التنبيهات، فإن “SOAR bridges the gap between detection and remediation by automating and orchestrating response workflows”[10]. سنقوم بتطوير playbooks لأنواع الحوادث الشائعة. على سبيل المثال، إذا قام الـ SIEM برفع تنبيه حول احتمال سحب بيانات داخلية (insider data exfiltration) (say a large database query by an admin followed by an external upload)، يمكن أن يقوم playbook الخاص بـ SOAR تلقائيًا بـ: عزل جلسة المستخدم، تعطيل حسابه مؤقتًا، تسجيل خروجه، وإنشاء تذكرة للتحقيق – وكل ذلك خلال ثوانٍ. ويمكن لـ playbook آخر خاص بالكشف عن برمجيات خبيثة على جهاز طرفي أن يقوم بعزل الجهاز عن الشبكة، وحجب الـ hash في نظام الحماية على الطرفيات، وإرسال بريد إلكتروني إلى فريق تقنية المعلومات. من خلال أتمتة هذه الخطوات، نقلل بشكل كبير من زمن الاستجابة ونضمن تنفيذ إجراءات متسقة في كل مرة[10][10]. سيتكامل نظام SOAR مع أدواتنا (firewalls, Active Directory/ERPNext user store, email, etc.) لتنفيذ هذه الإجراءات برمجياً. هذا يعني أن التهديدات يمكن احتواؤها immediately في الساعة 3 صباحًا دون انتظار تدخل بشري. كما يساهم في معالجة مشكلة alert fatigue — إذ يمكن للمنصة تصنيف التنبيهات منخفضة الموثوقية تلقائيًا وإثراؤها بالمعلومات الإضافية، بحيث يركّز المحللون على الحالات المؤكدة وعالية الأثر فقط[10].

Anomaly Detection and Fraud Monitoring: إلى جانب أحداث الأمن التقني (IT security)، نقوم بدمج كشف الشذوذ في المعاملات التجارية (وهو ما يقترب من مراقبة الاحتيال/المخاطر). سيتضمن النظام قواعد وربما نماذج تعلّم آلي (في المراحل اللاحقة) لاكتشاف الأنشطة المصرفية المشبوهة: مثل التحويلات المتسارعة للأموال من عميل لم يسبق له القيام بذلك بهذا النمط من قبل، أو زيادة حادة في محاولات الدفع الفاشلة بما قد يشير إلى هجوم من نوع bot. يتم إرسال هذه الشذوذات إلى SIEM أو إلى أداة مخصصة لإدارة الاحتيال. يمكن مراقبة أحداث (core banking) (مثل المعاملات، محاولات تسجيل الدخول، تغييرات بيانات العملاء) بحثًا عن القيم المتطرفة. على سبيل المثال، يتم رصد عمليات تسجيل دخول من مواقع جغرافية غير معتادة أو قيام مسؤول بتنزيل عدد كبير من سجلات العملاء. تساعد قدرات User Behavior Analytics (UBA) في منصات SIEM الحديثة على بناء خطوط أساس للسلوك الطبيعي ثم إطلاق التنبيهات عند الانحرافات. سنقوم بدمج هذه القدرات لتكميل الكشف المعتمد على القواعد.

Data Loss Prevention (DLP): لحماية البيانات الحساسة (PII, financials) من مغادرة المؤسسة بشكل غير مصرح به، ننفّذ ضوابط (DLP) على مستويات متعددة. على الأجهزة الطرفية (أجهزة الموظفين) والخوادم، ستعمل عملاء DLP أو خدمات سحابية مخصصة على مراقبة خروج البيانات الحساسة. ووفقًا للممارسات المتبعة في القطاع، “DLP software gives institutions control over how their data is shared...identifying sensitive info and applying policies to prevent it from leaving the system”[11][11]. عمليًا، يعني ذلك أنه إذا حاول شخص إرسال قائمة بحسابات العملاء عبر البريد الإلكتروني أو رفعها إلى خدمة تخزين سحابية، فإن نظام DLP سيقوم بحظر العملية أو على الأقل إطلاق تنبيه. ستغطي سياسات DLP إجراءات مثل نسخ البيانات إلى وحدات USB، وطباعة التقارير الحساسة، أو تصدير نتائج الاستعلامات[11]. على سبيل المثال، إذا حاول مستخدم نسخ ملف يحتوي على أرقام SSN للعملاء، يمكن لنظام DLP إيقاف النسخ وتسجيل المحاولة. يضمن تصميم المنصة أن معظم المستخدمين ليس لديهم أساسًا وصول مباشر لقاعدة البيانات أو صلاحيات تصدير جماعي، مما يقلل عدد حالات تفعيل DLP، لكننا مع ذلك نغطي الأجهزة الطرفية لسيناريوهات مثل لقطات الشاشة أو جمع البيانات يدويًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتطبيق DLP على جانب الخادم (في طبقة التطبيق) أن يضمن حجب حقول معينة أو عدم إمكانية تصديرها إلا عبر قنوات معتمدة. سنحتفظ بتصنيف للبيانات (public, internal, confidential, secret) ونربط قواعد DLP بكل مستوى تصنيف. يُعد الالتزام بقوانين الخصوصية (مثل منع تسريب البيانات الشخصية) سببًا رئيسيًا لتبني DLP؛ إذ يوفر طبقة أمان إضافية تضمن أنه إذا حاول موظف داخلي القيام بسحب ضار للبيانات يتم كشفه، أو إذا أصيبت محطة عمل ببرمجيات خبيثة تحاول إرسال البيانات إلى الخارج يتم حجبها. كما يتم إرسال أحداث DLP إلى نظام SIEM للمساهمة في بناء الصورة الكاملة للحوادث.

Incident Response Plan: رغم أفضل إجراءات الوقاية، قد تحدث حوادث – لذلك يجب أن نكون مستعدين بخطة واضحة للاستجابة للحوادث (IRP). ووفقًا لإرشادات (NIST)، تغطي خطة الاستجابة لدينا مراحل Preparation, Detection & Analysis, Containment/Eradication/Recovery, and Post-Incident activity[12]. نحافظ على ملف تشغيلي محدث (runbook) يوضح ما يجب القيام به في مختلف السيناريوهات (security breach, data corruption, system outage, etc.). يتم إدراج جهات الاتصال الأساسية للفِرق المختلفة (security, IT ops, management, legal, PR) مع تحديد الأدوار ومسارات التصعيد. سنجري تدريبات دورية على الاستجابة للحوادث (e.g., a tabletop exercise simulating a cyber-attack on the core system) لضمان أن الجميع يعرف دوره ولتحديد أي ثغرات في الخطة. على سبيل المثال، في أحد التمرينات قد نحاكي انتشار برمجيات فدية على خادم تطبيق؛ حيث يقوم فريق الاستجابة للأحداث بممارسة عزل الخادم، والتأكد من سلامة النسخ الاحتياطية، والتواصل مع الجهات المعنية، والاستعادة من النسخ الاحتياطية – وكل ذلك وفقًا للـ playbook. هذا يعزز جاهزيتنا ويساعد في تلبية توقعات الجهات التنظيمية بأن البنوك قادرة على التعامل مع الحوادث دون ارتباك. كما ندمج قدرات التحقيق الجنائي (forensics capability): فممارسات التسجيل (logging) وحفظ صور الأنظمة تتيح لنا جمع الأدلة عند الحاجة (e.g., disk snapshots of an infected server for later analysis). في سياق الإمارات/السعودية (UAE/KSA)، قد تفرض قوانين الإبلاغ عن الاختراقات (especially under GDPR-equivalent laws or Central Bank guidelines) ضرورة إخطار الجهات التنظيمية أو العملاء خلال فترة زمنية محددة. تتضمن خطة الاستجابة لدينا هذه خطوات الامتثال (e.g. if personal data is breached, notify within 72 hours as per GDPR[12]).

Monitoring of SLAs and System Health: في حين أن الأحداث الأمنية تشكّل محورًا أساسيًا، إلا أن نطاق المراقبة لدينا يمتد ليشمل الرصد التشغيلي العام (covered in SRE section) لضمان اكتشاف المشكلات التشغيلية (not just security). ومع ذلك، من منظور عمليات الأمن، يُعد أحد مؤشرات الأداء المهمة هو mean time to detect (MTTD) وmean time to respond (MTTR) للحوادث. نضع أهداف أداء (KPIs) لاكتشاف الحوادث الحرجة خلال زمن قدره e.g. <5 minutes واحتوائها خلال <15 minutes عبر أتمتة SOAR، بهدف تقليل الأثر إلى أدنى حد ممكن.

وباختصار، يتكوّن “الجهاز العصبي” للمنصة من SIEM لأغراض detection، و SOAR لأغراض response، و DLP من أجل data protection، و IRP لضمان preparedness. ومن خلال الجمع بين وسائل الدفاع الآلية والعناصر البشرية المؤهلة والعمليات الواضحة، نضمن أنه إذا (or when) وقع حادث ما، فسيتم اكتشافه وعزله وحلّه بسرعة مع أقل قدر ممكن من الأثر على العملاء أو فقدان البيانات. هذا النهج الاستباقي ضروري في القطاع المصرفي، حيث يمكن أن يؤدي التأخر أو سوء إدارة الاستجابة إلى غرامات تنظيمية وأضرار كبيرة بالسمعة[13][13].

العمليات: إجراءات نهاية اليوم (EOD)، التسويات، والتعامل مع الاستثناءات

يعني التميّز التشغيلي في (core banking) ضمان تنفيذ جميع العمليات اليومية (والدورية) بشكل موثوق ضمن الأطر الزمنية المحددة، مع التعامل مع أي حالات استثناء بطريقة سلسة. في هذا الجزء نحدّد كيفية إدارة دورات نهاية اليوم (End-of-Day – EOD) وغيرها من الدورات الدفعية (batch cycles)، وآليات تنفيذ أعمال المطابقة (reconciliations)، ومعالجة المشكلات، وكل ذلك ضمن اتفاقيات مستويات خدمة (SLAs) صارمة.

End-of-Day / Start-of-Day (EOD/SOD) Cycles: في الأنظمة المصرفية التقليدية، يوجد عادةً دورة يومية (batch cycle) تُغلق دفاتر اليوم وتُجهّز اليوم التالي. يهدف نظامنا إلى تحقيق أكبر قدر ممكن من المعالجة اللحظية (real-time)، ولكن هناك عمليات معينة (interest accrual، fees، date rollovers) تعمل بطبيعتها عند حدود اليوم. سنقوم بتنفيذ تسلسل مهام EOD آلي يبدأ بعد انتهاء ساعات العمل يوميًا. وبالاستفادة من الأنظمة المصرفية الأساسية الحالية، تشمل مهام EOD خطوات مثل: احتساب الفوائد، تطبيق الرسوم، إنشاء كشوف أو إشعارات يومية، وتحديث حالات الحسابات (مثل وضع علامة “خامل” على الحسابات التي تستوفي معايير معينة)[14][14]. فعلى سبيل المثال، عند EOD سيقوم النظام باحتساب الفائدة لجميع حسابات التوفير خلال ذلك اليوم وإنشاء قيود الاستحقاق (credit interest expense، debit interest payable) على دفتر الأستاذ العام (GL). وإذا كان اليوم الأخير من الشهر، فقد يقوم أيضًا بترحيل دفعات الفوائد إلى الحسابات (capitalizing or paying out). أما روتين Start-of-Day (SOD) الذي يعمل في وقت مبكر من الصباح، فقد يتولى مهام مثل إعادة فتح الحسابات، تحديث أسعار الصرف، أو تنفيذ مهام تحضيرية أخرى[14][14]. في بعض الأنظمة، يتم عند SOD تنفيذ إجراءات تلقائية مثل صرف دفعات القروض المجدولة لذلك اليوم أو تطبيق التغييرات على الأسعار الفعّالة في ذلك اليوم[14] — ويمكن لنظامنا تنفيذ مثل هذه الإجراءات المجدولة أيضًا.

نقوم بتصميم مهام EOD/SOD كتسلسل مُنسَّق (orchestrated sequence) باستخدام مجدول مهام أو orchestrator داخل ERPNext. يتم تسجيل ومراقبة كل خطوة. وإذا فشلت أي خطوة، يتوقف التسلسل تلقائيًا ويتم تنبيه فريق العمليات للتدخل، لضمان عدم استمرار العملية في حالة غير مكتملة. هدفنا هو إكمال EOD قبل وقت محدد (say 2:00 AM local time) بشكل ثابت للوفاء بالمتطلبات التابعة لها (مثل إعداد تقارير المصرف المركزي في الصباح الباكر). تشمل أهم خطوات EOD المحتملة: (1) Daily Accruals — احتساب الفوائد اليومية، استحقاقات القروض، واستهلاك الرسوم، (2) Payments Clearing — إنهاء أي تحويلات داخلية معلقة، وإنتاج الملفات أو الرسائل للمدفوعات الصادرة خلال اليوم، (3) GL Batch Posting — ضمان أن جميع معاملات الدفاتر الفرعية (من الحسابات، القروض، إلخ) لديها قيود GL المقابلة وأن GL متوازن[14], (4) Limits and Expiries Update — مثل وضع علامة انتهاء الصلاحية على حدود السحب على المكشوف (overdraft limits) التي انتهت اليوم[14][14], (5) Nostro Reconciliation Prep — قطع المعاملات الجاهزة للمطابقة (سيتم شرحها لاحقًا)، (6) Reporting Snapshots — التقاط أرصدة نهاية اليوم المطلوبة للتقارير (مثل أرصدة اليوم، مؤشرات السيولة، إلخ). بعد انتهاء EOD، يُعتبر اليوم مُغلقًا من منظور الدفاتر.

Beginning-of-Day (BOY) أو SOD، على العكس، قد تقوم (for example) بتحديث حدود السحب من أجهزة الصراف الآلي، وتطبيق أسعار الفائدة الجديدة السارية اعتبارًا من اليوم، أو تشغيل أحداث مثل صرف شرائح القروض التي تمت الموافقة عليها في وقت متأخر من يوم الأمس[14]. يقوم SOD أساسًا بفتح النظام لتاريخ عمل جديد، مع ضمان ترحيل جميع التغييرات المرتبطة بالتاريخ بشكل صحيح.

سنتعامل أيضًا مع العمليات الدورية مثل End-of-Month (EOM) وEnd-of-Year (EOY). قد يتضمن EOM إنشاء كشوفات العملاء، واحتساب المتوسطات الشهرية، أو استحقاق الرسوم الخاصة بنهاية الشهر. بينما يتضمن EOY إقفال دفاتر السنة: إنشاء كشوف سنوية، وإعادة ضبط بعض العدادات (مثل عدد السحوبات المسموح بها سنويًا)، وترحيل الفوائد على بعض حسابات الودائع إذا كانت تُرحّل سنويًا، والتحضير لإقفال السنة المالية (قيود إقفال الأرباح والخسائر إلى الأرباح المحتجزة، إلخ). في بعض السياقات، تمت الإشارة إلى EOI/BOY – وقد يشير ذلك إلى “End of Interval” أو فترة مرحلية. بالنسبة لنا، نتعامل مع نهاية الربع أو نصف السنة بطريقة مشابهة لعمليات EOM ولكن مع إضافة متطلبات إعداد تقارير رقابية (مثل القوائم المالية نصف السنوية).

Reconciliations: تُعد المطابقة من العمليات اليومية الجوهرية في العمل المصرفي لضمان اتساق البيانات داخليًا ومع الأنظمة الخارجية. سنقوم بتنفيذ عدة طبقات من المطابقات:

1. GL vs Sub-ledger Reconciliation: بما أن نظامنا سيُنتج قيودًا محاسبية من الوحدات التشغيلية، نحتاج إلى مطابقة مجموع أرصدة الحسابات مع أرصدة حسابات GL المقابلة. على سبيل المثال، يجب أن يساوي مجموع أرصدة ودائع العملاء رصيد حساب “Clients Deposits GL account” في دفتر الأستاذ العام. كجزء من EOD، يمكن للنظام إنشاء تقرير مطابقة بشكل آلي يعرض الأرصدة الرئيسية وأي فروقات. من الناحية المثالية، يعني تصميمنا القائم على دفتر موحد (posting in real-time) أن الفروقات ستكون محدودة للغاية (if transactional integrity is kept, it should always balance by design[15]). ومع ذلك، نستمر في التحقق، وإذا تم العثور على عدم اتساق (ربما بسبب خطأ أو تسوية يدوية)، يتم تمييزه كبند استثنائي للتحقيق.
2. Internal Account Reconciliation: غالبًا ما تمتلك البنوك “حسابات داخلية” أو حسابات معلّقة يتم فيها الاحتفاظ بالمعاملات مؤقتًا (مثل حساب معلق للمعاملات غير المطابقة). يجب تسوية هذه الحسابات يوميًا. تشمل تدفقات عملنا نقل أي قيود متبقية في حسابات المعلّق إلى الحسابات الصحيحة أو تصعيدها للمتابعة. على سبيل المثال، إذا وصل دفعة ولم نتمكن من ترحيلها تلقائيًا إلى عميل معين (ربما بسبب نقص في بيانات المرجع)، فستبقى في حساب “unapplied funds”. لدى فرق العمليات Exception Workflow للبحث في هذه الحالات وتطبيق الأموال بشكل صحيح في اليوم التالي. سيُنتج النظام تقرير استثناءات exception report عند EOD يلخّص بنودًا مثل الأرصدة غير المطبقة، المعاملات غير المترحلة، وغيرها من البنود التي تتطلب تدخلًا يدويًا. سنوفّر واجهة لمستخدمي العمليات للتعامل مع هذه الاستثناءات (مثل ربط دفعة غير مطبقة بالحساب الصحيح للعميل، ثم يقوم النظام عندها بترحيل القيود اللازمة).
3. Nostro Reconciliation: إذا كان نظام البنك الأساسي متكاملًا مع أنظمة مقاصة خارجية (SWIFT, ACH, etc.)، فإننا نقوم بمطابقة سجلاتنا لتلك المعاملات مع كشوف تلك الحسابات الخارجية. على سبيل المثال، إذا أرسلنا اليوم 100 دفعة عبر ACH، سيقوم المصرف المركزي بإرسال كشف بالخصومات على حساب التسوية الخاص بنا – وعلينا مطابقة أن المبالغ تساوي ما نقصد به في نظامنا. ستقوم أدوات أو سكربتات المطابقة الآلية بمقارنة الملفات الخارجية (SWIFT MT950/Nostro statements) مع سجلات المدفوعات الصادرة/الواردة لدينا. يتم تمييز أي فروقات (مثل مبلغ وارد في الكشف الخارجي لا مقابل له في نظامنا). عادةً تتم هذه العملية في T+1. سيدعم نظامنا استيراد الكشوف الخارجية لتنفيذ هذه المطابقة وإبراز البنود غير المتطابقة.
4. Client-Level Reconciliation: رغم أنها ليست يومية، إلا أننا نقوم دوريًا بمطابقة أن مجموع حركات حسابات العملاء يتطابق مع GL (كما ذُكر أعلاه)، وكذلك التحقق من تطبيق الفوائد، الرسوم، وغيرها بشكل صحيح (أي لا يوجد عميل خارج النسق). بالنسبة للقروض، على سبيل المثال، يمكننا إعادة احتساب جدول السداد ومقارنته بالقيم المخزنة كاختبار إضافي.

نخطط لتنفيذ Reconciliation Module أو على الأقل سكربتات مخصصة لهذه الأغراض، بالاستفادة من مزايا المحاسبة في ERPNext مع شيفرة مخصصة عند الحاجة. ستكون قائمة مراجعة للمطابقات (يوميًا: GL vs subledger، الحسابات المعلّقة، المدفوعات؛ شهريًا: مراجعة الرسوم والفوائد؛ إلخ) جزءًا من إجراءات العمليات التشغيلية.

Exception Workflows & Error Handling: رغم بذل أقصى الجهود لتحقيق المعالجة المباشرة من البداية للنهاية، من المحتم أن بعض المعاملات أو العمليات ستفشل (errors, timeouts, data mismatches). نُصمّم النظام لالتقاط الأخطاء وتوجيهها إلى exception queues بدلًا من أن تفشل بصمت. على سبيل المثال، إذا فشل احتساب فائدة قرض معيّن أثناء EOD (maybe the account has a weird status)، سيقوم مسار EOD بتجاوز هذا الحساب بعد تسجيل الخطأ، ووضع رقم القرض في قائمة الاستثناءات. يمكن لفريق العمليات مراجعة هذه الاستثناءات (ربما عبر لوحة تحكم تُظهر “10 accounts failed to accrue interest”) والتحقيق فيها. يجب أن يتيح النظام إعادة تشغيل أو تصحيح هذه الاستثناءات بعد معالجة السبب (مثل تصحيح البيانات). سيناريو شائع آخر: قد يرفض نظام المقاصة رسالة دفعة معينة. تعود إلينا هذه الرفضات وتحتاج إلى معالجة (ربما يُعاد قيد المبلغ في حساب العميل وتُعلَّم الدفعة بوضع failed، ويتم إبلاغ العميل من قبل فريق العمليات). سنوفر Exceptions UI لمستخدمي العمليات لعرض جميع هذه البنود – مصنّفة حسب النوع (unmatched transactions, processing errors, integration failures, etc.) – واتخاذ الإجراءات اللازمة أو إحالتها إلى القسم المناسب.

بالإضافة إلى ذلك، تؤدي job failures (مثل إيقاف EOD) إلى إطلاق تنبيهات (SMS/Email) مباشرة إلى فريق الدعم المناوب. سنضبط المراقبة بحيث إذا لم يكتمل EOD قبل وقت X، يتم إطلاق تنبيه، لأن ذلك قد يؤثر في افتتاح الأعمال في اليوم التالي. سيتضمن ملف التشغيل (runbook) لدينا خطوات لاستئناف أو التراجع عن EOD بأمان عند الحاجة (على سبيل المثال، إذا توقف EOD عند الخطوة 5 من أصل 10، قد نحتاج إلى التراجع عن القيود الجزئية وإعادة التشغيل). يمكن للنظام دعم idempotent re-run لبعض المهام – فمثلًا إذا نُفِّذت عملية احتساب الفوائد جزئيًا، يمكنها عند إعادة التشغيل كشف القيود التي نُفِّذت بالفعل وعدم تكرارها (من خلال تصميم المهام لتكون idempotent أو قابلة للعكس قدر الإمكان).

Service Level Agreements (SLAs) and Monitoring: لكل عملية حرجة اتفاقية مستوى خدمة (SLA) محددة. أمثلة: الموافقة على فتح حساب عميل جديد – خلال 1 business day؛ معالجة المدفوعات – لحظية أو خلال أقل من 1 minute؛ إكمال EOD – قبل 2:00 AM؛ التحويل إلى موقع التعافي من الكوارث (disaster recovery failover) – خلال 1 hour (per HA/DR design). نقوم بتجهيز النظام لقياس هذه الأوقات. على سبيل المثال، سنقيس الزمن من لحظة إنشاء طلب دفعة إلى لحظة إرسالها فعليًا؛ إذا تجاوز هذا الزمن حدًا معيّنًا، يتم إطلاق تنبيه لفريق العمليات. سيتوفر في النظام internal dashboards تعرض حالة العمليات الرئيسية في الزمن الحقيقي (مثل: “Payments: 0 pending, 1 failed; EOD: running, 70% complete; Backups: last done at 03:00, success”). هذا يمنح فريق SRE/Ops رؤية لحظية للوضع التشغيلي.

عند اقتراب خرق SLA أو حدوثه فعليًا، يكون لدينا إجراءات تصعيد واضحة. على سبيل المثال، إذا فشل إنشاء تقرير رقابي حرج وقد يؤدي ذلك إلى التأخر عن الموعد النهائي للتقديم، يتم تصعيد الأمر إلى الإدارة. بالنسبة لاتفاقيات الخدمة الخارجية (مثل زمن استجابة واجهات API للخدمات المصرفية الإلكترونية)، نقوم أيضًا بالمراقبة وضبط الأداء حسب الحاجة للبقاء ضمن الحدود (وهذا يتقاطع مع مواضيع SRE المذكورة لاحقًا).

End of Period and Year Operations: في نهاية السنة، بالإضافة إلى EOD العادي، نقوم بتنفيذ عمليات year-close: توليد صافي الربح/الخسارة النهائي، إقفال الحسابات المؤقتة، إلخ. سيرتبط نظامنا غالبًا بأداة الإقفال السنوي الخاصة بـ ERPNext للـ GL (مع التعديلات اللازمة للخصوصيات المصرفية). قبل نهاية السنة، يتم إجراء تجربة إقفال (dry-run) للتأكد من أن كل شيء متوافق. تُجهَّز التقارير الرقابية لنهاية السنة (القوائم المالية، الإفصاحات) من خلال استخراج البيانات من النظام (وسندعم ذلك ضمن وحدة التقارير). قد يتضمن (Beginning of Year – BOY) تطبيق مراجعات لأسعار الفائدة (إذا تغيّرت شروط المنتجات اعتبارًا من 1 Jan)، وإعادة ضبط عدادات الاستخدام، أو تحديث الحدود الرقابية (مثل معايير مخاطر AML الجديدة للسنة). يمكن ضبط هذه الإجراءات ضمن مهام BOY أو تنفيذها يدويًا عبر إعدادات النظام.

Maintenance Jobs: تشمل العمليات أيضًا أعمال الصيانة الروتينية: حذف ملفات السجلات القديمة، وأرشفة الحسابات المغلقة، وإعادة فهرسة قواعد البيانات وفق جدول محدد، والنسخ الاحتياطي للبيانات. سيكون لدينا مهام (غالبًا أسبوعية أو شهرية) لـarchive or purge data حسب سياسة الاحتفاظ بالبيانات (e.g., move closed accounts older than X years to an archive schema، أو حذف سجلات النظام الأقدم من Y months بعد تصديرها). يضمن هذا بقاء قاعدة البيانات بأداء جيد والالتزام بسياسات الاحتفاظ (مثل إزالة البيانات الشخصية التي لا ينبغي الاحتفاظ بها بعد الآن، راجع قسم Governance المتعلق بالاحتفاظ).

وباختصار، سنُعدّ detailed runbook for EOD/SOD وغيرها من المهام الدورية، مع أتمتة لكل خطوة وتوفير خيار التدخل اليدوي عند الحاجة. تضمن عمليات المطابقة وإدارة الاستثناءات تصحيح أي حالات عدم توازن أو أخطاء معالجة في اليوم التالي بسرعة، مع الحفاظ على سلامة البيانات. ومن خلال مراقبة SLAs لهذه العمليات، نستطيع اكتشاف المشكلات بشكل استباقي – على سبيل المثال، إذا بدأ زمن تنفيذ EOD بالارتفاع مع زيادة حجم العمليات، سنلاحظ ذلك ويمكننا تحسين الأداء أو إضافة موارد (هدف التصميم لدينا أن يكتمل EOD خلال، say, 30 minutes لأحجام بيانات مرحلة MVP ويتدرج إلى حدود ساعة واحدة لأحجام Phase 3 الأكبر). النتيجة هي نظام تشغيل يومي عالي الاعتمادية يمكن للجهات التنظيمية والتدقيق الداخلي الوثوق به، مع وجود أدلة (تقارير، سجلات) تُظهر أن جميع الضوابط والفحوصات قد تم تنفيذها.

القابلية للرصد وموثوقية الأنظمة (SRE) – (المقاييس، السجلات، اختبارات المرونة، اختبارات التعافي من الكوارث)

لتحقيق مستوى عالٍ من الاعتمادية لنظام (core banking)، نقوم بدمج observability في المنصة ونتبنّى ممارسات Site Reliability Engineering (SRE). يشمل ذلك مؤشرات وعمليات تسجيل شاملة، واختبارات فشل استباقية (chaos engineering)، وتمارين صارمة للتعافي من الكوارث (Disaster Recovery – DR) لضمان أن النظام يفي بالتزاماته من حيث التوافر والأداء.

Telemetry and Metrics: سنقوم بجمع metrics رئيسية عبر جميع طبقات المنظومة – مقاييس البنية التحتية (CPU, memory, disk, network on servers)، ومقاييس التطبيق (request rates, response times, error rates for each service/API)، والمقاييس التجارية (transactions processed per minute, queue lengths, etc.). تعمل هذه المقاييس كـService Level Indicators (SLIs) لأهداف مستوى الخدمة (Service Level Objectives – SLOs) لدينا. على سبيل المثال، يمكن أن يكون أحد مؤشرات SLI هو “core transaction API latency” مع SLO يقضي بأن 99% من المعاملات تُنفَّذ في أقل من < 300ms. سنستخدم نظام مراقبة يعتمد على time-series (e.g. Prometheus or a cloud monitoring service) لجمع وتخزين المقاييس. سيتم إعداد لوحات معلومات (dashboards) للمراقبة اللحظية للمؤشرات الحرجة، مثل عدد المستخدمين النشطين، ومعدل تنفيذ قيود دفتر الأستاذ (ledger postings)، أو الاستخدام الحالي للذاكرة في قاعدة البيانات. سيقوم فريق SRE بتعريف alerting rules بناءً على هذه المقاييس: مثل إطلاق تنبيه إذا كان API error rate > 1% لمدة 5 دقائق، أو إذا تجاوز transaction queue depth > 100، أو إذا وصلت نسبة CPU على خادم قاعدة البيانات > 90% لمدة 10 دقائق (مما قد يشير إلى مشكلة أداء). يضمن ذلك التقاط المشكلات غالبًا قبل أن تتطور إلى انقطاعات كاملة في الخدمة (على سبيل المثال، يمكن معالجة مشكلة memory leak عند ملاحظة اتجاه ارتفاع مستمر في استهلاك الذاكرة بدلاً من انتظار حدوث الانهيار الفعلي).

Centralized Logging and Tracing: بالإضافة إلى سجلات التدقيق الأمني، نقوم بتجميع سجلات التطبيقات (debug/info/error logs from all components) في نظام مركزي لتحليلات السجلات (such as ELK stack or a cloud equivalent). يتيح ذلك البحث عبر المكونات المختلفة أثناء استكشاف الأخطاء وإصلاحها (for example, tracing the path of a specific transaction ID through various services). نقوم بتنفيذ distributed tracing للعمليات الرئيسية – خصوصًا إذا أصبحت البنية في المراحل اللاحقة أكثر اعتمادًا على الخدمات – باستخدام أدوات مثل OpenTelemetry. ستُظهر الـ Traces الخط الزمني للمعاملة عبر النظام، مما يساعد في تحديد نقاط الاختناق أو مواطن الفشل. على سبيل المثال، إذا كان نداء واجهة API بطيئًا، قد يُظهر التتبع أنّه أمضى 80% من الوقت في انتظار قاعدة البيانات، مما يوجّه جهود تحسين الأداء. تقلّل هذه القدرات من متوسط زمن الإصلاح (Mean Time to Repair – MTTR) من خلال تمكين المهندسين من تشخيص المشكلات بسرعة.

Performance Monitoring and Capacity Planning: نقوم بتتبع مؤشرات الأداء وتحليل الاتجاهات للتخطيط للتوسع. إذا كانت أزمنة الاستجابة المتوسطة في ارتفاع أو كان استهلاك الموارد مرتفعًا، نقوم بتوسعة النظام بشكل استباقي (if cloud-based, adding instances or upgrading hardware). في بيئات النشر on-prem، نُدرِج هوامش سعة (capacity buffers) وآليات مراقبة لمعرفة الوقت المناسب لإضافة موارد جديدة. يساعد ذلك في تجنّب خروقات اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) بسبب الحمل – وهو أمر مهم نظرًا لإمكانية ارتفاع الاستخدام بشكل مفاجئ (e.g., salary processing times causing heavy load at month-end). كما سنجري اختبارات تحميل load tests بشكل منتظم (especially before major releases or after infra changes) للتحقق من قدرة النظام الاستيعابية واكتشاف أي تراجع في الأداء.

Chaos Engineering & Resilience Testing: استلهامًا من ممارسات SRE الحديثة، سنقوم دوريًا باختبار قدرة النظام على الصمود من خلال تجارب “فوضى” (chaos) مُحكَمة[13][13]. قد تشمل هذه التجارب سيناريوهات مثل: إيقاف أحد خوادم التطبيقات فجأة، إفساد نسخة مكرّرة من قاعدة البيانات، أو محاكاة انقسام في الشبكة – وكل ذلك في بيئة غير إنتاجية (أو بحذر شديد في بيئة الإنتاج للمكوّنات الأقل حساسية) – للتحقق من قدرة النظام على التعامل مع هذه الظروف بسلاسة. الهدف هو التأكد من أن تصميم الإتاحة العالية يعمل فعليًا كما هو مخطط له: e.g., if one node fails, does traffic seamlessly route to the others? Does the failover database catch up properly? يمكن لاختبارات الفوضى كشف نقاط الفشل الأحادية الخفية أو ظروف التنافس (race conditions) التي لا تظهر إلا تحت ظروف الفشل. وكما ذُكر، “Chaos Engineering...helps IT teams find and address potential failure points before they grow into outages”[13][13]. بالنسبة لمؤسسة مالية، يُعد ذلك ذا قيمة عالية لأن التوقفات غير المخططة مكلفة للغاية[13][13]. سنقوم بأتمتة بعض اختبارات الفوضى (using tools like Gremlin or custom scripts) – على سبيل المثال، إيقاف حاوية غير حرجة عشوائيًا أثناء ساعات الحمل المنخفض ومراقبة ما إذا كان نظام الأوركسترا يُعيد تشغيلها تلقائيًا وما إذا حدث أي تأثير على المستخدمين. مع مرور الوقت، يبني ذلك ثقة أكبر في قدرة النظام على الشفاء الذاتي وتحقيق أهداف التوافر المحددة.

Disaster Recovery (DR) Drills: نأخذ في الاعتبار خطط التعافي من الكوارث (Disaster Recovery) على مستوى البنية (multi-AZ or multi-region deployments, backups, etc., discussed in Part 1’s HA/DR). وللتأكد من فعالية هذه الخطط، نُجدول تمارين DR دورية. قد يحاكي تمرين DR فقدانًا كاملاً لمركز البيانات الأساسي. عندها ننفّذ ملف التشغيل (runbook) الخاص بالفشل (failover) إلى الموقع الثانوي: تفعيل الأنظمة المكررة، استعادة البيانات من النسخ الاحتياطية أو ترقية (promote) النسخ المتماثلة، تحويل (DNS أو routing) إلى الموقع الجديد، إلخ. نقيس خلال هذه التمارين كلًّا من Recovery Time Objective (RTO) وRecovery Point Objective (RPO). على سبيل المثال، إذا كان هدف RTO أقل من < 1 hour[3]، نتحقق في التمرين من أننا استعدنا الخدمة بالكامل خلال مثلاً 45 دقيقة. وإذا لم يتحقق ذلك، نحدّد نقاط الاختناق ونحسن الإجراءات أو نزيد الأتمتة. وبالمثل، إذا كانت النسخ الاحتياطية تتم كل ساعة وRPO قريب من الصفر من خلال آليات التكرار، نتحقق من أن البيانات المفقودة خلال الفشل قليلة للغاية (أو معدومة). يجب إجراء هذه التمارين على الأقل مرة سنويًا (إن لم يكن أكثر لبعض المكوّنات الفرعية)، وكذلك بعد كل تغيير جوهري في البنية. سنختبر أيضًا سيناريوهات تعتمد فقط على النسخ الاحتياطية (بافتراض أسوأ الحالات حيث يفشل كل من الموقع الأساسي والنسخ المتماثلة)، للتأكد من سلامة النسخ الاحتياطية وصحة إجراءات الاستعادة. سيتم الاحتفاظ بتوثيق كامل لتمارين DR (مع النتائج)، وهو مطلب شائع من الجهات التنظيمية والمدققين لإثبات جاهزية التعافي من الكوارث.

Reliability Culture: سنطبق ممارسات SRE مثل تقارير ما بعد الحوادث بدون لوم (blameless post-mortems). فإذا وقع أي حادث أو “قرب حادث” (near-miss) – مثل انقطاع لخمس دقائق أو تأخر في إتمام EOD – يقوم الفريق بتحليل الأسباب الجذرية وتحديد إجراءات تصحيحية (مثل إصلاح خطأ برمجي، إضافة تنبيه مفقود، تحسين استعلام قاعدة بيانات، إلخ). تضمن هذه الحلقة المستمرة من التحسين أن الاعتمادية في تحسّن دائم. كما سنطبّق مفهوم “ميزانية الأخطاء” (error budget): على سبيل المثال، إذا كان هدف التوافر (SLA/uptime) هو 99.9%، فهذا يسمح بحوالي ~45 minutes من التوقف شهريًا – فإذا اقتربنا من استهلاك هذه الميزانية نتيجة حوادث مختلفة، نُحوّل التركيز إلى تحسين الاعتمادية (كما تمليه مبادئ SRE).

Alerting and Response: ترتبط جميع التنبيهات الحرجة من نظام المراقبة بنظام المناوبات (on-call rotation) باستخدام أدوات مثل PagerDuty or Opsgenie. سيكون لدينا دعم مناوب 24/7 للمشكلات الإنتاجية الحرجة، نظرًا لأن النظام من فئة الأنظمة المصرفية ويتطلب إتاحة عالية. ستُقدّم ملفات تشغيل (runbooks) واضحة للتعامل مع التنبيهات الشائعة (مثل: ارتفاع CPU – هل هو مؤقت أم يستدعي التوسعة؟ تأخر في تزامن قاعدة البيانات – خطوات التحقق من الشبكة أو إعادة تشغيل replica، إلخ). ترتبط عملية المناوبات وإدارة الحوادث بخطة Incident Response للحوادث الأمنية، كما تغطي الانقطاعات العامة في الخدمة.

Service Level Objectives (SLOs): نحدد SLOs للتوافر والأداء. على سبيل المثال، توافر واجهات API بنسبة 99.9% لكل ربع سنة (meaning <= ~2h downtime/quarter)، وتوافر معالجة المعاملات الأساسية بنسبة 99.99% (نظرًا لحساسيتها)، وأزمنة تحميل الصفحات، إلخ. يتم تتبع هذه المؤشرات والإبلاغ عنها. وإذا لم تتحقق SLOs، نقوم بالتحقيق في الأسباب واتخاذ إجراءات استباقية لمعالجتها.

من خلال التعامل مع هندسة الاعتمادية كخاصية أساسية من خصائص النظام (مع أدوات وعمليات مناسبة)، نضمن أن نظام (core banking) قادر على تقديم خدمة مستمرة. الهدف هو أنه حتى في ظل أحمال عالية أو عند فشل بعض المكونات، يواجه العملاء أقل قدر ممكن من الانقطاع – بحيث يكون النظام observable (نستطيع رؤية المشكلات) وresilient (يستطيع تحمّل المشكلات). تساعد هذه الممارسات على تجنب الوقوع في حوادث مفاجِئة وضمان الوفاء بمتطلبات “الخدمة على مدار الساعة” في القطاع المصرفي (especially as we support digital channels that expect near zero downtime, as noted in Part 1: banking can’t tolerate nightly downtime like old batch systems[3]).

استراتيجيات الهجرة والتحويل (Migration & Cutover)

يتطلّب تنفيذ نظام (core banking) جديد في بنك تخطيطًا دقيقًا لهجرة البيانات (data migration) وخطة انتقال (cutover) من أي أنظمة قديمة. نعرض هنا استراتيجيات لهجرة البيانات، وتشغيل الأنظمة بالتوازي (dual-run)، والمطابقة بين النظامين القديم والجديد، وخطط التراجع (rollback) لتأمين عملية انتقال سلسة بأقل قدر ممكن من المخاطر.

Data Mapping and Extraction: في المراحل الأولى من المشروع، نقوم بإجراء data mapping تفصيلي بين نظام الـ core القديم (أو الجداول/السجلات اليدوية إن لم يكن هناك نظام) وبين نموذج البيانات الجديد في نظامنا المبني على ERPNext. يشمل ذلك ربط الحقول حقلًا بحقل (e.g., old system’s “customer_id” to new “Client ID”، وربط رموز المنتجات في النظام القديم مع DocTypes المنتجات الجديدة، إلخ). من المرجّح أن نطوّر أو نستخدم أدوات ETL من أجل استخراج (extract) البيانات من النظام القديم، وتحويل (transform) هذه البيانات لتتوافق مع المخططات الجديدة، ثم تحميلها (load) إلى نظامنا (النهج الكلاسيكي ETL). تشمل البيانات الأساسية المطلوب ترحيلها: بيانات العملاء الأساسية (client master data)، بيانات الحسابات والأرصدة، سجل المعاملات (مع إمكانية الاكتفاء بفترة معينة لتخفيف الحجم، مثل آخر سنة واحدة فقط، مع أرشفة الأقدم بشكل منفصل)، جداول القروض وأرصدة القروض، إلخ. كما نهجّر التعليمات الدائمة (standing instructions)، المعاملات المعلّقة، وأي مستندات ذات صلة (مثل مستندات KYC، ربما عبر نظام إدارة مستندات إذا لزم الأمر). يتم تصنيف كل عنصر بيانات وفق أهميته الحرجة – فمثلاً أرصدة القروض تُعتبر ذات أولوية قصوى ويجب أن تكون دقيقة حتى آخر سنت، في حين أن تفضيلات التسويق قد تعد أقل أهمية نسبيًا.

We will perform test migrations على مجموعات فرعية من البيانات بهدف تحسين السكربتات واكتشاف المشكلات (مثل مشاكل جودة البيانات في النظام الأصلي). تُرافق ذلك عملية data validation شاملة: بعد الهجرة، نُجري عمليات تحقق عبر checksums وعمليات العدّ (مثل: هل عدد الحسابات مطابق؟ هل مجموع الأرصدة لكل منتج مطابق بين النظام القديم والجديد؟ هل كل سجل عميل يحمل نفس الاسم، إلخ). تُعدّ “Thorough inventory, cleaning, and validation” خطوة حاسمة لتجنّب مشاكل البيانات التي قد تُفشل المشروع[16][16]. فإذا كان النظام القديم يحتوي مثلاً على حقول نصية حرة لا تتوافق مع قوائم ضبط (enums) جديدة، نقوم إمّا بتصحيحها من المصدر أو إعداد خرائط تحويل مناسبة.

Dual-Run and Parallel Operation: لتقليل المخاطر، نخطط لاعتماد phased cutover بدلًا من “Big Bang”، كلما كان ذلك ممكنًا. أحد الأساليب هو تشغيل النظام الجديد بالتوازي مع القديم لفترة زمنية (parallel run). في هذا النهج، يدير البنك النظامين معًا على مجموعة محددة من الأعمال – مثل أن يقوم النظام الجديد بمعالجة ظلّية (shadow processing) لشريحة صغيرة من العملاء أو الحسابات الجديدة بينما يبقى النظام القديم هو السجل الرسمي – إلى أن يتكوّن مستوى كافٍ من الثقة. وكما تُشير الممارسات الصناعية، “phased migration with parallel runs instead of big bang maintains continuity while validating new systems before full cutover”[16].

عمليًا، قد يعني الـ parallel run أن كل معاملة تُنفَّذ في النظام القديم (الرئيسي) وتُنفَّذ أيضًا في النظام الجديد (وضع shadow) ثم تتم مقارنة المخرجات. أو يمكن تطبيقه حسب المنتج أو حسب الفرع (مثل بدء الهجرة على فرع واحد كتجربة، ثم إضافة بقية الفروع تدريجيًا).

هناك شكلان رئيسيان للـ parallel run: active/active مقابل active/passive[16][16]:

1. Active/Active: كلا النظامين يعالجان المعاملات بشكل فعلي – وهذا نهج معقد، وغالبًا لا يُستخدم إلا إذا كانت الواجهات الأمامية ترسل الطلبات إلى النظامين معًا.
2. Active/Passive (shadow): يبقى النظام القديم هو الرئيسي (العملاء يستخدمونه)، بينما يتلقى النظام الجديد البيانات (ربما لحظيًا أو في نهاية اليوم) ويكون في وضع غير نشط (لا يخدم العملاء مباشرة). هذا هو النهج الأكثر ترجيحًا لدينا لأنه يسمح بمقارنة سهلة للمخرجات.

وكما ورد، يمكن للنظام الجديد غير النشط استقبال المعاملات من النظام القديم ثم “compare outputs between systems, reducing regression issues as migration progresses”[16]. فمثلاً، خلال أسبوع من التشغيل المتوازي، نقوم بمقارنة أرصدة GL، أرصدة الحسابات، احتساب الفوائد – وأي اختلاف يعني وجود خلل في التهيئة أو الهجرة يجب إصلاحه قبل go-live. هذا يمنح ثقة عالية بأن الهجرة دقيقة 100% قبل تشغيل النظام الجديد بشكل رسمي[16].

Phased Product Migration: يمكن أيضًا اتباع نهج تدريجي حسب المنتج أو الوحدة: مثال، نبدأ بترحيل حسابات الودائع إلى النظام الجديد بينما تبقى القروض على النظام القديم (مع تكامل للحفاظ على توازن GL أو معلومات العملاء). ثم نرحّل القروض لاحقًا، وهكذا. يُقلّل ذلك نطاق المخاطر في كل خطوة. ولكن، قد يكون فصل الوحدات المترابطة معقدًا (الودائع والقروض تتشاركان العملاء والـ GL). بديل آخر هو نهج حسب شرائح العملاء (مثل: تجريب النظام الجديد على حسابات الموظفين أولاً، ثم منطقة صغيرة، ثم الجميع). سنعمل مع البنك لاختيار أقل نهج من حيث المخاطر.

Cutover Weekend: في النهاية، ستكون هناك لحظة cutover (عادة نهاية أسبوع أو خارج ساعات العمل) حيث يصبح النظام الجديد هو النظام الأساسي. سنعدّ Cutover Runbook يوضح كل خطوة والشخص المسؤول والوقت وخطة التراجع. نموذج لخطة Cutover: تجميد النظام القديم عند T-0 (e.g., Friday 5pm)، استخراج البيانات النهائية، تحميلها في النظام الجديد (الذي يحتوي مسبقًا على بيانات ثابتة من تجارب سابقة)، إجراء عمليات التحقق (reconcile totals)، ثم تحويل الواجهات والقنوات الرقمية إلى النظام الجديد، والافتتاح صباح الاثنين. خلال التجميد، قد تكون بعض الخدمات للعرض فقط أو متوقفة، ويتم إعلام العملاء بذلك. نسعى لتقليل فترة التوقف قدر الإمكان. ومع نتائج جيدة للتشغيل المتوازي، يمكن أن تكون هذه الفترة قصيرة جدًا – فقط وقت المزامنة النهائية. تسمح بعض التقنيات الحديثة بتشغيل cutover شبه صفري التوقف عبر change data capture.

سنُجري عدة dress rehearsals لعملية cutover في بيئة UAT مع بيانات بحجم إنتاجي. يشمل ذلك اختبار الزمن الفعلي – إذا استغرق تحميل البيانات 3 ساعات، نُخطط وفقًا لذلك أو نقوم بالتحسين. لا يجب أن تكون أي خطوة في cutover غير مُجرّبة. تنتهي كل تجربة بتحقق كامل يجريه المستخدمون، وإذا ظهرت مشكلة، نُعدّل الخطة.

Reconciliation During Migration: في يوم cutover، بعد ترحيل البيانات للنظام الجديد، نقوم بـمراجعة مطابقة كاملة: كل رصيد حساب، كل جدول قرض، كل حساب GL تتم مقارنته مع snapshot النظام القديم. نتوقع تطابقًا بنسبة 100%. أدوات و سكربتات ستقوم بهذه المراجعة تلقائيًا، وتولّد تقارير بالمخالفات للمراجعة. نحلّ المخالفات قبل go-live متى أمكن. وإذا كان هناك اختلاف بسيط (مثل rounding difference) قد يُعدّ مقبولًا، نقوم بتوثيقه. لا يتم إعلان النظام الجديد كنظام أساسي إلا بعد توقيع المطابقات من قسم المالية والعمليات. تُعدّ هذه المطابقة ضرورية لضمان عدم ضياع أموال العملاء أو تكرارها بسبب خطأ في الهجرة – وهو أمر قد يسبب خسائر مالية أو فقدان الثقة.

Rollback and Contingency Planning: رغم التخطيط الجيد، نتهيأ لأسوأ السيناريوهات – فإذا واجه النظام الجديد مشكلة خطيرة بعد (cutover)، قد نضطر إلى (rollback) إلى النظام الأساسي القديم. خطة (rollback) تعني عمليًا إعادة تفعيل النظام القديم كمصدر للحقيقة. عادةً ما يكون (rollback) ممكنًا لفترة زمنية قصيرة فقط بعد (cutover)، وفقط إذا أبقينا النظام القديم محدثًا خلال تلك الفترة. على سبيل المثال، خلال اليوم الأول من التشغيل الفعلي على النظام الجديد، يمكننا تشغيل النظام القديم بالتوازي في الخلفية (like continue shadow mode just in case). إذا ظهرت مشكلة جوهرية، نوقف النظام الجديد ونوجّه الموظفين للعودة إلى النظام القديم (والذي يحتوي على جميع المعاملات لأننا قمنا بتكرارها إليه). هذا النهج معقد، لكنه بمثابة شبكة أمان. بديلًا عن ذلك، إذا لم يتم إجراء تحديث متوازٍ، قد يعني (rollback) العودة إلى (going to backups) – أي استعادة حالة النظام القديم من اللحظة التي سبقت (cutover) مباشرةً، وإعادة إدخال (manually re-keying) أي معاملات تمت بعد ذلك اليوم في النظام القديم (which is painful and time-consuming). بطبيعة الحال، هدفنا ألا نضطر إلى (rollback)، ولكن يجب أن تكون لدينا خطة جاهزة. تشمل العناصر الرئيسية في خطة (rollback): العتبة التي عندها نتخذ قرار (rollback) (ما مستوى الخطورة الذي يفعّل القرار، وإلى متى يبقى (rollback) خيارًا ممكنًا)، وخطة الاتصال (بالموظفين، وربما بالعملاء إذا كان هناك أثر عليهم)، والخطوات العملية لتنفيذ ذلك. وكما يشير أحد المراجع في الصناعة، not having a rollback is like flying without a parachute وأن العديد من مشاريع الهجرة الفاشلة كانت تفتقر إلى خطة (rollback) فعّالة[17][17]. لن نرتكب هذا الخطأ – فمع أن (rollback) هو خيار الملاذ الأخير، سيتم توثيقه واختباره في محاكاة. على سبيل المثال، كجزء من (dress rehearsal)، قد نحاكي سيناريو (rollback): بعد الهجرة وتشغيل يوم كامل من المعاملات التجريبية على النظام الجديد، نقرر الرجوع ونرى كيف نعيد النظام القديم للعمل ونتأكد من اتساق البيانات.

Incremental or Progressive Cutover: إذا أمكن، يمكننا تنفيذ هجرة تدريجية – مثل ترحيل مجموعة العملاء A في (week1)، و B في (week2). يتطلب ذلك تكاملًا لحظيًا بين النظامين الجديد والقديم خلال الفترة الانتقالية (so that if a client in new tries to transfer to a client in old, it works). هذا النهج معقد (requires data sync or APIs bridging both worlds). ومع ذلك، فإن التقنيات الحديثة مثل “active-active coexistence” وطبقة (middleware) تسمح بانتقال تدريجي[16]. سننظر في هذا الخيار إذا فضّل البنك عدم اتباع أسلوب (big bang). يزيد هذا النهج من التعقيد لكنه يخفِّض المخاطر الفورية من خلال حصر نطاق الانتقال في كل مرحلة.

Communication and Training: لا ينجح مشروع الهجرة بالتقنية وحدها – بل نضمن أن المستخدمين مدرَّبون على النظام الجديد قبل (cutover) بوقت كافٍ (موظفو (tellering)، العمليات، إلخ)، وأن العملاء مُبلَّغون بأي تغييرات ستطرأ (for example, they might get new account numbers or see a new internet banking interface; we’d send communications explaining changes, schedule downtime announcements, etc.). خلال الفترة الأولى بعد (go-live)، سنعزّز حضور فريق الدعم (war room) لحل أي مشكلة يواجهها المستخدمون بسرعة، سواء كانت بيانات مفقودة أو خطأ في النظام.

وباختصار، منهجيتنا هي: Plan meticulously, rehearse repeatedly, migrate in phases, run parallel for validation, and have a contingency. وتشير التوصيات في الصناعة إلى أن parallel runs mitigate many risks of core modernization[16][16]، واستراتيجيتنا منسجمة مع هذا التوجه. بحلول وقت (final cutover)، يكون النظام الجديد قد أثبت نفسه فعليًا من خلال تشغيله بالتوازي مع القديم، ويكون الجميع مستعدين. هذا يقلل كثيرًا من المخاطر “الأسطورية” لمشاريع (core banking)، والتي غالبًا ما يُشبَّه فيها المشروع بـ “open heart surgery” للبنك[16]. ومع نهجنا، نُطبّق (anesthesia) (pause processing)، ونركّب قلبًا جديدًا (core system) مع إبقاء القلب القديم على (life support) كنسخة احتياطية حتى ينبض الجديد بثبات – ما يضمن أن “المريض” (the bank’s operations) يبقى حيًّا ويتعافى ويتطور.

الحوكمة والضوابط (الموافقات، فصل المهام SoD، مراجعات الصلاحيات، حوكمة النماذج)

تُعد الحوكمة القوية والضوابط الداخلية من العناصر الأساسية في منصة (core banking) لمنع الغش، وضمان الالتزام، والحفاظ على سلامة العمليات. سيتضمن نظامنا وعملياتنا ضوابط صارمة مثل الموافقات بنمط (maker-checker)، وفصل الواجبات (Segregation of Duties – SoD)، والمراجعات الدورية للصلاحيات، وإدارة مخاطر النماذج (model risk management)، إلى جانب ممارسات شاملة للتوثيق والاختبار.

Maker-Checker (Dual Approval) Controls: ستدعم المنصّة مسارات عمل بنمط (maker-checker) لجميع المعاملات الحرجة وتغييرات البيانات الجوهرية. يشير “maker-checker” إلى أن مستخدمًا واحدًا (maker) يقوم بإنشاء المعاملة أو إدخالها، بينما يجب على مستخدم مختلف (checker) مراجعتها والموافقة عليها قبل تنفيذها. يُعدّ ذلك إجراءً جوهريًا لمكافحة الاحتيال في القطاع المصرفي. فعلى سبيل المثال، إذا قام أحد موظفي البنك بإدخال حوالة مصرفية تتجاوز مبلغًا معيّنًا، فلن يتم إرسالها حتى يوافق موظف ثانٍ (بصلاحيات مناسبة) عليها. سيسمح نظامنا بتعريف قواعد توضّح أي الإجراءات تتطلّب موافقة مزدوجة، وغالبًا ما تُبنى هذه القواعد على نوع المعاملة أو حدّ المبلغ أو مستوى المخاطر. سنستفيد من قدرات (workflow) في (ERPNext) أو نبني مسارات موافقة مخصّصة لفرض هذه الضوابط. يرى (checker) التفاصيل التي أدخلها (maker) ثم يقرّر إما الموافقة أو الرفض أو طلب الاستيضاح. ولا يتم اعتماد المعاملة في النظام إلا بعد الموافقة. يضمن ذلك وجود “عين ثانية” تراجع العمليات التي قد تكون خاطئة أو خبيثة – “إن عملية maker-checker تضيف زوجًا ثانيًا من الأعين وتساعد في اكتشاف الأمور التي تبدو مريبة أو غير صحيحة”[18][18]. سنطبّق مبدأ maker-checker ليس فقط على المعاملات المالية، بل أيضًا على تغييرات البيانات الأساسية (مثل تحديث تصنيف مخاطر العميل أو حدّه الائتماني بحيث يتطلّب موافقة مشرف) وكذلك على تغييرات إعدادات النظام في بيئة الإنتاج. ويسجّل النظام معرفات المستخدمين (maker و checker) مع الطوابع الزمنية، مما يشكّل سجل تدقيق كامل. يعالج ذلك متطلبات رقابية جوهرية مفادها أنه لا يجوز لأي فرد واحد أن يقوم بتحريك أموال أو تعديل سجلات حساسة دون رقابة. كما سيُضبط النظام بحيث لا يمكن لنفس المستخدم أن يكون maker و checker في الوقت نفسه (ومن المفضّل تقييد احتمالات التواطؤ من خلال الاعتماد على MFA وعدم مشاركة بيانات الدخول، إلخ).

Segregation of Duties (SoD): نقوم بتصميم الأدوار والصلاحيات بما يفرض مبدأ segregation of duties. يعني هذا المبدأ تنظيم المهام بحيث لا يمتلك شخص واحد سيطرة كاملة على عملية حرجة، مما يقلّل من مخاطر الاحتيال أو الخطأ. عمليًا، نضمن أن مهام مثل إنشاء المعاملة، واعتمادها، وتسجيلها محاسبيًا، ومطابقتها، موزّعة على أشخاص مختلفين[19][19]. على سبيل المثال، لا يُمنح المستخدم الذي يستطيع اعتماد المدفوعات صلاحية إنشاء سجلات مستفيدين جدد دون موافقة منفصلة (لمنع قيامه بإنشاء مستفيد وهمي ثم اعتماد تحويل إليه). وبالمثل، لا يكون الموظفون الذين يتعاملون مع النقد هم نفس الأشخاص المسؤولين عن مطابقة الحسابات العامة (GL) في نهاية اليوم. ستمنع مصفوفة الصلاحيات في النظام منح الأدوار المتضاربة لنفس المستخدم.

من المرجّح أن نُعدّ SoD matrix (وثيقة توضّح تراكيب الأدوار الممنوعة، مثل “Teller + Reviewer” أو “Developer + Production deployment”) ونستخدمها عند منح الصلاحيات. ومن خلال تطبيق SoD، “يتم تقليل مخاطر الأفعال الخاطئة أو الاحتيالية إلى الحد الأدنى، لأن لكل موظف حدودًا واضحة لصلاحياته”، كما تتحسّن المساءلة والشفافية[19]. وإذا كان لدى المؤسسة عدد محدود من الموظفين، سنضمن على الأقل وجود ضوابط تعويضية (مثل زيادة المراقبة) لأي تعارض SoD لا يمكن تجنّبه. يمكن للنظام أيضًا دعم فحوص دورية لاكتشاف انتهاكات SoD (مثل إظهار أي مستخدم حصل بطريق الخطأ على صلاحيات متضاربة). كما يمتد مبدأ SoD إلى مجال تقنية المعلومات نفسه: فالمطورون الذين يكتبون الكود لا ينبغي أن يكونوا هم من ينشره في بيئة الإنتاج دون مراجعة منفصلة، وهو ما نطبقه عبر الإجراءات الداخلية.

Periodic Access Reviews: ستخضع صلاحيات وصول المستخدمين إلى مراجعة دورية (مثل مرة كل ربع سنة) من قبل الإدارة. يمكن للنظام المساعدة في ذلك من خلال إنتاج تقارير بالصلاحيات – أيّ المستخدمين يمتلكون أي أدوار، وما هي الامتيازات التي لديهم، ومتى كان آخر تسجيل دخول، إلخ. بعد ذلك يقوم مالك النشاط (business owner) في كل وحدة بتأكيد أن كل مستخدم لا يزال بحاجة لتلك الصلاحيات. إذا تغيّرت وظيفة أحدهم أو غادر المؤسسة، يتم تعديل صلاحياته أو إلغاؤها. الهدف هو منع “تضخّم الصلاحيات” مع مرور الوقت والحفاظ على مبدأ أقل قدر من الامتيازات (least privilege). سنحافظ أيضًا على Access Control Policy تلزم بإجراء هذه المراجعات الدورية. وسيقوم المسؤولون بمراجعة الحسابات الخاملة (المستخدمون الذين لم يسجّلوا الدخول منذ X يومًا) بشكل روتيني والنظر في تعطيلها لتقليل المخاطر.

In addition, critical actions can trigger just-in-time access plus logging: في بعض الإجراءات الحساسة جدًا، قد يتطلّب الأمر تفعيل وصول مؤقت (just-in-time access) مع تسجيل كامل لكل خطوة. على سبيل المثال، إذا احتاج مسؤول نظام لتنفيذ سكربت على قاعدة البيانات، فقد يتوجب عليه إرسال طلب وصول والحصول على موافقة لصلاحية مؤقتة تُمنح لوقت محدود فقط. يمكن إدارة هذه العملية خارج النظام الأساسي (core system)، لكنها جزء مهم من منظومة الحوكمة.

Model Risk Management: بما أن منصّة (core banking) ستتضمن نماذج مخاطر (مثل نماذج تقييم الائتمان، واحتساب IFRS9 ECL، وغيرها)، فإننا نعتمد إطار حوكمة لمخاطر النماذج Model Risk Governance يتماشى مع الإرشادات الرقابية (مثل SR 11-7 للـ US Fed، وهو إطار تتبعه العديد من البنوك في الإمارات والسعودية طوعًا). يعني ذلك أن أي نموذج حسابي يُستخدم (للمخاطر الائتمانية، محاكاة ALM، اكتشاف AML...) يجب أن يخضع للتحقق والمراجعة من جهة مستقلة ضمن إدارة المخاطر قبل اعتماده[20].

سنحتفظ كذلك بوثائق كاملة لكل نموذج (الغرض، المنهجية، الافتراضات، الحدود، القيود)، وسنُنشئ عملية موافقة رسمية تضمن أن إدارة المخاطر هي من تعطي "إشارة البدء" لاستخدام أي نموذج. يمكن للنظام أيضًا دعم versioning لمعاملات النماذج (مثل PD/LGD، أو سيناريوهات ضغط السوق) بحيث لا يتم استخدام أي إصدار جديد إلا إذا كان في حالة “Approved”. وقد نضيف حقولًا تُسجّل رقم إصدار النموذج، وتاريخ الموافقة، واسم الموافق، وغير ذلك.

وفي حال تحديث نموذج ما (مثل تعديل نموذج تقييم الائتمان)، يجب أن يمر الإصدار الجديد بنفس دورة الحوكمة: اختبار على بيانات تاريخية، مقارنة مخرجات الإصدار الجديد بالإصدار القديم، ثم الحصول على موافقة رسمية. Comprehensive model validation and documentation أمر أساسي لإقناع المدققين بأن البنك يدير مخاطر النماذج بفعالية[21]. وسنضمّن أيضًا آليات model performance monitoring – مثل مراقبة الفروقات بين التوقعات الفعلية والافتراضات في IFRS9 وتنبيه الفرق عند الحاجة لإعادة المعايرة.

أما بالنسبة لأدوات End-User Computing (EUC) مثل جداول Excel (إن وُجدت)، فسنقلل استخدامها إلى أدنى حد ممكن، وعند استخدامها ستخضع للحوكمة أيضًا (مثل مراجعة المنطق، version control، توثيق المعادلات، إلخ).

Change Management and IT Controls: جميع التغييرات على النظام الإنتاجي ستخضع لعملية تغيير رسمية (Change Management Process). سنستخدم إمكانيات النسخ والإصدارات في ERPNext لأي تخصيصات، ونضمن أن عمليات النشر (deployments) لا تتم إلا بعد موافقة لجنة التغيير (Change Advisory Board) لدى البنك. وسيتم تسجيل جميع تغييرات الإعدادات في سجلات التدقيق.

كما نضمن الفصل بين المهام التقنية: فلا يملك المطورون وصولًا مباشرًا إلى بيئة الإنتاج. ونسمح فقط لمهندسي DevOps بنشر التعديلات عبر تذاكر تغيير معتمدة. يحقق ذلك مبدأ SoD وفصل مهام التطوير عن التشغيل.

سنلتزم أيضًا بمعايير مثل ISO 27001، التي تتطلب حوكمة للمخاطر والضوابط والتدريب وإدارة الحوادث وغيرها. يعني ذلك وجود سياسات رسمية وتوثيق لسجلات (مثل سجلات تدريب المستخدمين، تقييم المخاطر، إلخ). ويمكن للنظام المساعدة عبر توفير الأدلة المطلوبة بسهولة (مثل سجلات الوصول، سجلات التشفير، إلخ)[3].

Documentation and Testing Requirements: من منظور الحوكمة، سيكون لكل وحدة أو ميزة نظام وثائق رسمية (functional specs, design docs, user guides) يتم تحديثها باستمرار. وللرقابة والتدقيق الداخلي، سنحافظ على مستندات مثل Business Requirements، Functional Specification، Technical Design، Test Plans.

الاختبار عنصر محوري: إذ سيكون لدينا نظام اختبارات شامل يشمل unit tests، integration tests، UAT مع المستخدمين، ومقارنات نتائج التشغيل الموازي. قبل أي تشغيل نهائي (go-live)، يجب الحصول على UAT sign-off من أصحاب المصلحة في الأعمال، وتوثيق ذلك للمدققين. كما سيتم التحقق من التقارير الرقابية الحساسة (مثل تقارير الامتثال) في UAT من قبل قسم المالية/الامتثال.

سنُنشئ أيضًا traceability matrix تربط المتطلبات بالتنفيذ ونتائج الاختبار – وهذا عنصر يحبه المدققون لأنه يضمن عدم إغفال أي متطلب. على سبيل المثال: إذا كان المتطلب “يجب ألا يتمكن المستخدم من اعتماد معاملة قام هو بنفسه بإنشائها”، سنربطه بميزة maker-checker ونربطه بحالات الاختبار الخاصة بهذه الوظيفة.

Audit and Compliance Reporting: سيسهّل النظام عمليات التدقيق من خلال توفير البيانات والسجلات بسهولة. إذا طلب المدقق كشفًا بجميع تغييرات أسعار الفائدة خلال العام الماضي، يمكن إنتاجه فورًا. وإذا طلب إثباتًا بأن صلاحية معينة لا تُمنح إلا لمستخدمين مخولين، يمكن عرض إعدادات الصلاحيات وسجلات الموافقات بسهولة. كما نتوقع عمليات تفتيش من الجهات الرقابية بشأن أمن المعلومات وحماية البيانات وغيرها، وسنوفر الأدلة اللازمة (تقارير مراجعة الصلاحيات، نتائج اختبارات DR، إلخ).

Approvals for Configurations: ليست المعاملات فقط هي التي تتطلب موافقات – بل حتى بعض الإعدادات. على سبيل المثال، إنشاء منتج جديد في النظام قد يتطلب موافقة مشرف أو لجنة. يمكن للنظام فرض أن أي تغييرات على الإعدادات الحساسة لا تتم بشكل فردي، عبر workflows أو على الأقل تسجيل مسار الموافقات.

Compliance Checks and Governance Committees: نقوم بدمج متطلبات الالتزام الرقابي داخل العمليات اليومية؛ فعلى سبيل المثال، يتولى Change Management Committee مراجعة التغييرات، بينما يشرف Risk Committee على مخاطر النماذج والمنتجات الجديدة، وغير ذلك. قد لا تقوم منصّتنا بفرض هذه الهياكل مباشرةً (that’s organizational)، لكنها ستوفّر البيانات والأدوات اللازمة لهذه اللجان لاتخاذ القرارات (like risk reports for a new product scenario).

Data Privacy Governance: كجزء من منظومة الحوكمة، نضمن الالتزام بـ (GDPR) والقوانين المشابهة. وهذا يعني وجود إجراءات واضحة لـموافقة العميل (client consent) (the system stores whether a client gave consent for marketing, etc.)، وإذا طلب العميل حذف بياناته يكون لدينا (workflow) مخصّص لتنفيذ ذلك (with compliance team approval since some data cannot be deleted if legally required to keep). نقوم بتتبع هذه الطلبات بطريقة تشبه نظام التذاكر (ticketing manner).

Logging of Administrative Actions: غالبًا ما يمتلك مستخدمو الصلاحيات الإدارية (DBAs, system admins) قدرًا كبيرًا من القدرة على التغيير. نخفف هذا الخطر عن طريق تسجيل (logging) جميع أفعالهم (like if an admin runs a data fix script, it should be logged somewhere, possibly requiring them to go through the application to do it so it’s captured, or if direct DB needed, then managerial approval outside system).

باختصار، يتم إحاطة منصّة (core banking) بإطار حوكمة يضمن التحكم والمساءلة. تُضبط ضوابط مثل (maker-checker) و (SoD) داخل النظام بهدف منع الأفعال غير المصرح بها أو الخاطئة من المصدر[19]. كما تُنفَّذ عمليات رقابية منتظمة (مثل مراجعات الصلاحيات، والتحقق من النماذج، واعتماد التغييرات) وفق جداول زمنية محددة لاكتشاف أي مشكلات. وكل ذلك مدعوم ببيانات النظام (logs, reports) لتقديم أدلة امتثال للمدققين والجهات الرقابية. بهذه التدابير، نقلل المخاطر التشغيلية إلى أدنى حد؛ فلا يمكن بسهولة أن يؤدي خطأ بشري واحد إلى اختراق المنظومة، كما نضمن الالتزام مع المتطلبات التنظيمية (التي تعكس في الإمارات والسعودية المعايير العالمية مثل إرشادات (Basel) للرقابة الداخلية، وغيرها). في النهاية، يساهم هذا الإطار في ترسيخ الثقة بأن عمليات البنك سليمة وخاضعة لرقابة محكمة، وهو شرط أساسي لأي نشر لنظام (core banking).

تحليل الفجوات في ERPNext: الإضافات والتخصيصات

يوفّر (ERPNext) أساسًا قويًا كنظام (ERP)، لكن تلبية متطلبات (core banking) تستلزم توسيعات كبيرة. لقد قمنا بتحديد فجوات رئيسية في (standard ERPNext) وتعريف (DocTypes)، ومسارات عمل (workflows)، ومكوّنات جديدة يجب إضافتها لتحويله إلى منصة (core banking) متكاملة[3][3]. أدناه لمحة عامة عن هذه التوسعات:

New Core Banking DocTypes: يقدّم النشاط المصرفي كيانات مجال (domain entities) غير موجودة في الإصدار الافتراضي من (ERPNext). لذلك نقوم بإنشاء (DocTypes) خاصة بـ:

1. Client (Customer) Enhancements: رغم أن (ERPNext) يحتوي على (Customer doctype)، سنقوم بتوسيعه إلى (Client) (doctype) مع حقول (KYC) إضافية ومعلومات رقابية. سيحتوي سجل كل عميل على الرقم الوطني، جواز السفر، عناوين متعددة، معلومات ضريبية (FATCA/CRS declarations)، تصنيف المخاطر، حالة (PEP)، إلخ.[3]. كما سيتم ربطه بوثائق (KYC) وسجل كامل لفحوصات (due diligence). يمكن اعتباره نظام (mini-CRM) مخصصًا لافتتاح حسابات عملاء البنوك ومتطلبات الامتثال.
2. Accounts (Deposit/Loan Accounts): سنقدّم (Bank Account) (DocType) لتمثيل حسابات الودائع (savings, current/checking, term deposits)[3]. سيحمل هذا الـ (DocType) تفاصيل مثل رقم الحساب (وربما (IBAN) للتوافق مع متطلبات الإمارات/السعودية)، نوع الحساب، العملة، الفرع، العميل المرتبط، نوع المنتج، سعر الفائدة، الرسوم، إلخ. كما سيدير حالة الحساب (مفتوح، مجمّد، مغلق) ويحتوي على مراجع لربطه مع (GL) المناسب. وبالمثل، سيتم إنشاء (Loan Account) (DocType) للقروض والتسهيلات الائتمانية[3]. سيخزّن هذا الحقول الخاصة بالقرض: مبلغ الأصل، تاريخ الصرف، مدة القرض، نوع الفائدة (fixed/floating)، جدول السداد، رابط الضمانات (collateral)، إلخ. سيرتبط به أيضًا جداول فرعية مثل Repayment Schedule (تواريخ وأقساط السداد) وCollateral (مرتبطة بـ (Collateral DocType) إن وجد).
3. Product Definitions: نحتاج إلى (DocType) خاص بـ Product (يغطي منتجات الودائع، منتجات القروض، إلخ) لتعريف معلمات كل منتج بنكي (طريقة احتساب الفائدة، تكرار الاحتساب/الترحيل، هيكل الرسوم، قواعد الحد الأدنى للرصيد، إلخ)[15][15]. سترتبط الحسابات لاحقًا بسجل المنتج، ما يسمح بإدارة شروط المنتجات مركزيًا. يحتوي (ERPNext) على (Item/Service)، لكن المنتجات المصرفية أكثر تخصصًا، لذلك يُعد (DocType) مخصص أمرًا مناسبًا.
4. GL and Posting Models: يوفّر (ERPNext) بالفعل (GL Entry) (DocType)، وسنستخدمه، ولكن قد نضيف (Posting Rule/Template) (DocType) يقوم بربط المعاملات المصرفية بالقيود المحاسبية المناسبة (على سبيل المثال، تعريف أن عملية “Loan Disbursement” تنشئ قيدًا: (debit) إلى حساب (Loan Receivable)، و(credit) إلى حساب النقدية). تساعد هذه القوالب في إنشاء القيود تلقائيًا. وقد نقوم أيضًا بتوسعة (Journal Entry) ليتضمن حقولًا مثل (transaction reference) لمعرفة المعاملة في نظام (core banking) لأغراض التتبع.
5. Transactions: قد لا يكون هذا دائمًا (DocType) منفصلًا بقدر ما هو مفهوم عام – إذ سيتم تمثيل العديد من الإجراءات (مثل الإيداع، السحب، التحويل) كـ (documents) في (ERPNext) (ربما عبر (custom DocTypes) أو باستخدام (Sales Invoice/Payment Entry doctypes) بصور مبتكرة). على الأرجح سنُنشئ (Bank Transaction) (DocType) ككيان عام لأي حركة أموال بين الحسابات، والذي عند الاعتماد (submission) يقوم بتشغيل قيود (GL) وتحديث أرصدة الحسابات. بديلًا عن ذلك، يمكن إدارة ذلك عبر (custom scripts) لأن محرك المحاسبة في (ERPNext) يقوم بشيء مشابه بالنسبة للمدفوعات.
6. Payments and Clearing: للتكامل مع شبكات الدفع، قد نحتاج إلى (Payment Instruction) (DocType) لتتبّع المدفوعات الصادرة (wire, ACH, etc.)، وحالتها (pending, sent, confirmed) مع حقول لمعلومات المستفيد، وأكواد الشبكة، إلخ. وبالمثل، يمكن إنشاء (Incoming Transfer) (DocType) للاحتفاظ مؤقتًا ببيانات الحوالات الواردة إلى أن يتم تطبيقها على الحسابات.
7. KYC and Compliance: يمكن أن يخزّن (KYC Document) (DocType) أنواع المستندات (ID card, utility bill) والمرفقات، ويرتبط بـ (Client). ويمكن استخدام (Screening Hit) (DocType) لتسجيل أي نتائج مطابقة (hits) من فحص العقوبات/(PEP) لأغراض سجل التدقيق. كما يمكننا إضافة (AML Alert/Case) (DocType) لتنبيه ومتابعة حالات (AML transaction monitoring) (بتخزين القاعدة التي تم تفعيلها، التفاصيل، ونتيجة المعالجة). وهذه الوظائف تتجاوز قدرات (ERPNext CRM) الافتراضية.
8. Risk Management: قد نُعرّف (DocTypes) مثل Credit Risk Parameters (مثل (PD, LGD) للمحافظ أو الشرائح)، كما هو مذكور في فجوة (IFRS9)[3]. وكذلك (Collateral) (DocType) لتسجيل تفاصيل الضمانات (النوع، القيمة التقديرية، الربط بالقروض)[15]. وبالنسبة لـ (ALM)، يمكن إنشاء (Liquidity Report Config) (DocType) لتخزين الفرضيات أو توزيع الفترات الزمنية (bucketing).
9. Regulatory Reports: قد ننشئ (DocTypes) أو على الأقل قوالب تقارير مخصّصة لبعض التقارير الرقابية المحددة (مثل نموذج تقرير رأس المال وفق (Basel III)). وربما نُعرّف (Report Definition) (DocType) لتخزين ربط حقول البيانات بخلايا التقرير إذا أردنا مقاربة ديناميكية في توليد التقارير.

Workflows and Business Processes: تتطلّب العديد من العمليات المصرفية مسارات عمل متعددة المراحل، نقوم بتنفيذها من خلال محرك مسارات العمل في ERPNext أو عبر منطق مخصص:

1. Client Onboarding Workflow: قد يمر إنشاء (New Client) بمراحل عدّة: تم البدء (إدخال البيانات)، جمع المستندات، موافقة قسم الامتثال، ثم فتح الحساب. نقوم بتنفيذ مسار عمل بحيث يتوجب بعد إدخال البيانات حصول موافقة موظف الامتثال (بعد إجراء فحوصات (KYC)) قبل أن يتم تفعيل حالة العميل والسماح بفتح الحسابات. وبالمثل، يمكن أن يتطلب فتح الحساب (خصوصًا للحالات عالية المخاطر) موافقة مشرف أو مسؤول أعلى.
2. Loan Origination Workflow: يمر طلب القرض بعدة مراحل: تقديم الطلب، دراسة الجدارة الائتمانية (underwriting)، الموافقة، ثم توقيع الاتفاقية والصرف[3]. نقوم بإنشاء (DocTypes) مثل Loan Application والذي، عند اعتماده (مع إمكانية تضمين موافقات متعددة المستويات من لجنة الائتمان بحسب مبلغ القرض)، يمكنه تلقائيًا إنشاء (Loan Account). يمكن أن يتكامل هذا المسار مع نموذج تقييم مخاطر (risk scoring) سواء من خلال (API) أو نموذج داخلي، وإرفاق ناتجه لدعم قرار الموافقة.
3. Transaction Approval Workflow: كما تمت مناقشته، تتطلب المعاملات الكبيرة مبدأ (maker-checker). يمكننا تنفيذ ذلك من خلال آلية (submission / cancellation) في ERPNext: على سبيل المثال، يقوم (maker) بعمل “submit” لسند دفع (Payment Entry) ليكون في حالة (Pending) إلى أن يقوم مستخدم آخر (ذو صلاحية مناسبة) بفتحه والنقر على “Approve” (مع تخصيص النظام بحيث لا يُسمح إلا للمستخدمين ذوي دور “Checker” بذلك). أو باستخدام حالات مسار العمل (Draft -> Pending Approval -> Approved). يدعم ERPNext حالات المسار والإجراءات المرتبطة بها، وسنستفيد من هذه الإمكانيات.
4. Exception Handling Workflows: على سبيل المثال، تنبيه (AML) يتم توليده وينتقل إلى قائمة انتظار حيث يجب على محلل الامتثال مراجعته ثم إغلاقه أو تصعيده. يمكننا نمذجة ذلك من خلال (DocType) باسم “AML Alert” مع حالات مسار عمل مثل (New -> In Review -> Escalated -> Closed).
5. Period Close Workflow: قد يتضمن الإقفال الشهري مجموعة مهام لفريق المالية – ورغم أن هذا ليس دائمًا ضمن (ERPNext workflow) مباشرة، إلا أنه يمكننا توثيق قائمة تحقق (checklist) والتأكد من أن النظام يولّد المخرجات المطلوبة. يحتوي ERPNext على مفهوم (Period Closing Voucher) والذي قد يحتاج إلى توسيع ليتناسب مع خصوصية الإقفال في القطاع المصرفي (مثل إقفال الفوائد المستحقة). ويمكننا أيضًا تنفيذ عملية إرشادية للإقفال الدوري ضمن واجهة المستخدم.

APIs and Integrations: يأتي (ERPNext) مزوّدًا بـ (REST APIs)، ولكن بالنسبة لمنصة مصرفية فمن المرجّح أن نحتاج إلى توسيعها وتأمينها بشكل أكبر. سنقوم ببناء طبقة API شاملة (possibly using Frappe framework endpoints or an API gateway on top) لإتاحة الوظائف الرئيسية: الاستعلام عن رصيد الحساب، بدء المعاملات، كشوفات الحساب، إلخ.[3]. يُعدّ هذا الأمر أساسيًا للتكامل مع القنوات (mobile app, online banking) والأطراف الثالثة (fintech partners, open banking APIs). سنقوم بتنفيذ (OAuth2) أو مصادقة مبنية على (JWT) لهذه (APIs). بالإضافة إلى ذلك، سنقوم بدمج معالجة رسائل ISO 20022 ضمن التكاملات – غالبًا عبر خدمات (middleware) تقوم بتحويل البيانات الداخلية إلى (ISO20022 XML) والعكس[3][3]. قد لا تكون هذه على شكل (DocTypes) مباشرة، بل موصلات تكامل (connectors) يمكن أن تكون (external microservices) تتكامل مع (SWIFT) أو أنظمة (RTGS) المحلية. سيكون في نظامنا نقاط ربط/أحداث (hooks/events) (like on a payment doc submission) لاستدعاء هذه الموصلات.

Portals and User Interfaces: سنقوم بإنشاء أو تخصيص بوابات مستخدمين لمختلف أصحاب المصلحة:

1. Client Portal (possibly extending ERPNext’s web portal) للعملاء الأفراد ليتسنى لهم تسجيل الدخول والاطلاع على حساباتهم وكشوفاتهم وبدء طلبات الخدمات (مثل تحديث العنوان أو طلب دفتر شيكات جديد)، إلخ. هذه البوابة ستكون بمثابة واجهة الخدمات المصرفية عبر الإنترنت، وستكون متوافقة مع الأجهزة المحمولة (mobile-responsive) ومن المرجّح أن تحتاج إلى إضافة مزايا غير متوفرة افتراضيًا في بوابة (ERPNext).
2. Employee/Teller Portal: واجهة مبسّطة لموظفي الصناديق (tellers) لتنفيذ المعاملات بسرعة في الفروع. قد تكون تطبيق (SPA) (single page app) أو مجرد نماذج مصممة جيدًا داخل واجهة (ERPNext Desk) للعمليات الشائعة للصرافين (إيداع نقدي، سحب نقدي، تحويلات).
3. Compliance Officer Dashboard: لوحة تحكم لمسؤول الامتثال تعرض التنبيهات والمهام وانتهاء صلاحية مستندات (KYC)، وغيرها، في مكان واحد بشكل مجمّع.
4. لوحات تحكم للإدارة (Management Dashboards): (KPIs) خاصة بالنظام المصرفي الأساسي مثل إجمالي الودائع، محفظة القروض، إلخ، وذلك بالاستفادة من مزايا لوحات التحكم في (ERPNext).

Dashboards and Reports: سنضيف العديد من التقارير ولوحات التحكم:

1. لوحات تشغيلية (Operational dashboards): مثل حجم المعاملات المنفذة اليوم، عدد العمليات قيد الموافقة، إلخ.
2. لوحات مالية (Financial dashboards): مثل الميزانية العمومية (real-time balance sheet) للبنك، بيان الأرباح والخسائر، مؤشرات السيولة، إلخ.
3. لوحات مخاطر (Risk dashboards): نسب (NPL) (non-performing loan)، تركّز الودائع، (VaR) إن وُجد، إلخ. قد تتطلب هذه اللوحات بيانات من النظام الأساسي إضافةً إلى بعض الحسابات.
4. تقارير رقابية (Regulatory reports): كما ذُكر، تقرير (IFRS 9 ECL)، ومتطلبات رأس المال وفق (Basel III) (مع تفصيلات)، ونسبة تغطية السيولة (Liquidity Coverage Ratio) (we’ll generate the numerator and denominator from system data)[3][3]، وتقارير التركزات الائتمانية (Large Exposure reports)، وغيرها. وبالنسبة للإمارات/السعودية، سيتم توليد نماذج محددة (مثل التقارير الإحصائية لمصرف الإمارات المركزي أو تقارير الملاءة التي تطلبها (SAMA)). قد نستخدم قوالب الطباعة في (ERPNext) أو محرّك تقارير مخصص لإخراج هذه النماذج (ربما بصيغة (Excel) أو (XML) حسب متطلبات الجهات الرقابية).
5. تقارير تدقيق وسجلات (Audit and logs reports): مثل تقرير بجميع التغييرات على أسعار الفائدة خلال فترة معيّنة (لأغراض التدقيق).

Regulatory Compliance Features: لقد قمنا في الأجزاء السابقة بتحديد معايير الامتثال مثل (IFRS)، و(Basel)، و(AML)، وغيرها. ونعمل هنا على دمجها في النظام:

1. IFRS9: ستتعامل (DocTypes) الجديدة مع تصنيف القروض (Stage 1, 2, 3) وتخزين قيم (PD, LGD). من المرجّح أن ننفّذ عملية مجدولة لحساب خسائر الائتمان المتوقعة (Expected Credit Loss) بشكل دوري، وإثبات قيود المخصصات تلقائيًا[3][3]. يتطلّب (IFRS9) وجود معلومات مستقبلية (forward-looking information) — مثل استيراد السيناريوهات الاقتصادية الكلية أو السماح بتعديل قيم (PD) يدويًا. هذه قدرات تتجاوز المحاسبة الأساسية في (ERPNext).
2. Basel III: نضيف حقولًا على المنتجات أو التعرضات الائتمانية لتخزين الوزن المخاطر (risk weight)، ونبني وحدة لحساب الأصول المرجّحة بالمخاطر (RWA – Risk Weighted Assets)[3][3]. وإذا استخدمت المؤسسة منهجًا متقدمًا مثل (IRB)، يمكن إدخال قيم (PD) مباشرة لكل قرض، وهي بيانات نقوم بتخزينها أصلًا ضمن (IFRS9).
3. ALM: نتيح استخراج جداول التدفقات النقدية (cash flow schedules) — مثل جداول سداد القروض — لتغذية تقارير فجوة السيولة (liquidity gap analysis)[3][3]. كما يمكن إنشاء (DocType) أو تقرير خاص بـتحليل الفجوات (Gap Analysis) مع تقسيم الفترات الزمنية (time buckets) وسيناريوهات صدمة أسعار الفائدة.
4. Treasury: يمكن إضافة وحدة لإدارة استثمارات الخزينة (مثل السندات). تشمل (DocTypes) خاصة بالأوراق المالية (Securities)، والتقييم بالقيمة السوقية (mark-to-market)، وغيرها[3].
5. Multi-currency and Multi-branch: يحتوي (ERPNext) على نظام متعدد العملات، وسنستفيد منه بالكامل للحسابات بعملات مختلفة، وضمان إثبات القيود بعملتين (الأساسية وعملة المعاملة). أما الفروع، فسنضيف حقل الفرع على العملاء والحسابات ونضمّنه ضمن مسارات العمل (مثل موافقات مديري الفروع). وإذا كانت هناك عدة كيانات قانونية، نستخدم خاصية الشركات المتعددة (multi-company) في (ERPNext)، مع الانتباه لمنهجية التجميع (consolidation).

ERPNext Integration Points: سنحرص على الاستفادة من نقاط القوة الموجودة أصلًا في ERPNext بدل إعادة اختراع العجلة. على سبيل المثال، يمكن استخدام وحدة الموارد البشرية (ERPNext HR) لإدارة حسابات الموظفين والعمليات الداخلية مثل سلف الموظفين، الرواتب، أو تسديد المصاريف. كذلك سيتم الاعتماد على نواة المحاسبة في ERPNext، لكن مع توسيعها وتدعيمها بما يلزم لبيئة مصرفية.

لن نقوم ببناء دفتر أستاذ عام (GL) جديد من الصفر، بل سنستخدم GL الخاص بـ ERPNext مع بعض التحسينات، مثل ضمان عدم قابلية القيود للتعديل (Immutability) بعد ترحيلها، وذلك لأغراض التدقيق والامتثال التنظيمي[15]، وربما إدخال تحسينات على الأداء عند الحاجة (مثل الفهرسة الإضافية أو آليات تجميع خاصة).

كما يمكن الاستفادة من Events وWebhooks في ERPNext للربط مع أنظمة خارجية؛ على سبيل المثال، عند حدوث معاملة أو تغيير مهم، يمكن للنظام إطلاق حدث (Event) أو Webhook يُرسل إلى خدمات تكامل أو بوابة API خارجية. هذا ينسجم مع رؤيتنا لهندسة معتمدة على الأحداث (Event-Driven Architecture) وطبقة تكامل/واجهات برمجة تطبيقات مذكورة في أجزاء سابقة[3].

باختصار، الحل البنكي المبني على ERPNext سيكون منظومة موسّعة بعمق تحتوي على العديد من الـ DocTypes والوحدات الجديدة فوق النظام القياسي. يمنحنا ERPNext الأساسيات: المستخدمين والأدوار، إطار العمل، المحاسبة العامة، محرك الـ Workflow… بينما نضيف نحن طبقة بنكية كاملة: من KYC العميل، إلى الحسابات البنكية والقروض، المدفوعات، الامتثال التنظيمي، والتقارير الرقابية.

الأجزاء السابقة شرحت هذه الإضافات من منظور وظيفي؛ وهنا نراها من زاوية تقنية. من خلال سدّ الفجوات — مثل إضافة محرك لحساب خسائر الائتمان المتوقعة وفق IFRS9[3] أو دعم تحليل / توليد رسائل مدفوعات ISO20022[3] — نضمن أن المنصّة تلبي متطلبات العمل المصرفي التي لا يغطيها ERPNext وحده.

كل امتداد يُبنى بحيث يبدو متكاملاً مع ERPNext: نفس واجهة الاستخدام، نفس نظام الصلاحيات والإشعارات، ونفس فلسفة العمل، ليشعر المستخدم في النهاية أنه أمام “Banking ERP” واحد متماسك لا مزيج أنظمة متفرقة. بهذه المقاربة، نتجنب إعادة بناء العناصر العامة (مثل GL أو الـ Workflow)، ونركّز الجهد على بناء ما هو بنكي ومتخصص: محركات الفائدة، وحدات المخاطر، الامتثال، الدفع، والتقارير الرقابية، مع الاعتماد على البنية الأساسية التي يوفرها ERPNext في الخلفية[3][3].

خارطة الطريق ومراحل التنفيذ (من MVP إلى المرحلة الثالثة، مؤشرات الأداء والمقاييس الأساسية للنجاح)

سيتم تطوير المنصّة من الإطلاق الأولي إلى نظام مصرفي ناضج عبر مراحل متتابعة، بحيث تضيف كل مرحلة قدرات جديدة بصورة تدريجية. نعرض فيما يلي خارطة الطريق من MVP (Phase 1) إلى Phase 2 وPhase 3، بما يتماشى مع أولويات العمل ومتطلبات الإطلاق في الإمارات والسعودية. وفي كل مرحلة، نحدّد مؤشرات قياس الأداء (KPIs) التي سيتم اعتمادها لقياس النجاح.

Phase 1 – MVP: تركز مرحلة المنتج القابل للإطلاق بالحدّ الأدنى (Minimum Viable Product) على الوظائف الأساسية لتشغيل بنك صغير أو مصرف رقمي ناشئ[3]. تشمل الـ MVP وحدات أساسية: فتح الحسابات، بيانات KYC، الحسابات الجارية والادخارية، نوع واحد من القروض كبداية، وربطاً كاملاً مع دفتر الأستاذ العام (GL). وسيتم دعم العمليات اليومية: الإيداع، السحب، التحويلات، احتساب الفوائد، بالإضافة إلى قناة مستخدم بسيطة (واجهة مسؤول النظام، وربما بوابة أساسية للعميل للاطلاع على رصيده).

من ناحية الامتثال، ستتضمّن الـ MVP الحد الأدنى من قدرات KYC، مثل حفظ المستندات والربط اليدوي أو عبر تكامل بسيط مع قوائم العقوبات، بالإضافة إلى قواعد AML أولية قائمة على حدود محددة. بالنسبة للمدفوعات، قد تقتصر المرحلة الأولى على التحويلات المحلية البسيطة عبر ملفات تصديرية أو معالجة يدوية خارجية. الهدف الرئيسي من المرحلة هو استبدال العمليات اليدوية أو الأنظمة القديمة بوظائف “حفظ السجلات” الأساسية، مع إمكانية الاعتماد على خدمات خارجية لبعض الوظائف الثانوية.

الميزة الجوهرية في الـ MVP هي تثبيت دفتر الأستاذ المحاسبي متوافق مع IFRS ويدعم القيد المزدوج لجميع المعاملات في الوقت الحقيقي[15]، بما يمكّن البنك من استخراج بياناته المالية بشكل موثوق. أما IFRS9 فقد يُطبَّق خارج النظام في هذه المرحلة عبر قيود محاسبية يدوية أو قواعد بسيطة (كنِسبة ثابتة)، كما يمكن إعداد التقارير الرقابية يدويًا في بداية التشغيل عبر استخراج بيانات خام من النظام.

ستُطلق الـ MVP مع بنك تجريبي (Pilot) أو عميل أوّلي ضمن فترة زمنية محددة. مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لمرحلة MVP تشمل:

1. نجاح التجربة الأولية (Pilot) مع عدد محدد من العملاء والحسابات.
2. معالجة عدد معيّن من المعاملات يوميًا دون أخطاء جوهرية.
3. مطابقة دفتر الأستاذ العام يوميًا دون فروقات.
4. الالتزام بالمتطلبات الرقابية الأساسية (مثل اجتياز فحص تقني من المصرف المركزي).
5. أداء النظام: دعم 50 مستخدمًا متزامنًا و100 معاملة في الثانية كبداية.
6. توفّر النظام بنسبة 99.9%.
7. رضا المستخدمين الداخليين (فريق العمليات) عن سهولة الاستخدام ونسبة الاعتماد على حلول بديلة.

أهم مؤشر قرار Go/No-Go في هذه المرحلة هو الحصول على اعتماد رقابي من الجهات المختصة مثل المصرف المركزي الإماراتي أو السعودي، وذلك لإثبات جاهزية النظام كبديل لنظام Core Banking.

Phase 2 – Extended Functionality: تبني المرحلة الثانية على الـ MVP عبر إضافة نطاق وظيفي أوسع يشمل مزيدًا من المنتجات المصرفية، والتكاملات، وأتمتة الامتثال. وتشمل المرحلة عادة وظائف مثل:

تكامل المدفوعات (Payments Integration): في هذه المرحلة يتم ربط المنصّة بشكل كامل مع أنظمة الدفع الوطنية والدولية، مثل FTGS / ACH في الإمارات وربما SWIFT للتحويلات الدولية، مع دعم كامل لمعيار ISO 20022 في الإرسال والاستقبال[3]. يمكن كذلك إطلاق تكامل مع خدمات البطاقات (إن كان البنك يقدّم بطاقات خصم/بطاقات دفع) عبر الربط مع معالج بطاقات أو وحدة مخصصة لذلك.

توسعة منتجات القروض: يتم إضافة منتجات ائتمانية جديدة بحسب احتياج العمل، مثل حسابات البطاقات الائتمانية، أو القروض المجمّعة (Syndicated Loans)، وغيرها. كما يتم إثراء إدارة القروض بوظائف متقدمة: إعادة جدولة القرض، التسديد المبكر مع احتساب الفروقات، معالجة حالات التعثر، إلخ.

الخزينة وتعدّد العملات (Treasury & Multi-currency): تُفَعَّل الحسابات متعدّدة العملات وعمليات تحويل العملات (FX)، وهي نقطة مهمة في الإمارات والسعودية حيث التعامل بعملات متعددة أمر شائع[3]. كما يتم تفعيل وحدة خزينة أساسية تُمكّن البنك من تسجيل الودائع بين البنوك، والاستثمارات في الصكوك/السندات، وتتبع استحقاقاتها وعوائدها. في هذه المرحلة تظهر تقارير إدارة الأصول والخصوم (ALM) مثل تقارير فجوة السيولة (Liquidity Gaps) وفجوات إعادة التسعير.

دعم الفروع (Branch Support): إذا كانت الـ MVP مهيأة لفرع واحد أو بنك رقمي فقط، تضيف Phase 2 دعم تعدّد الفروع بالكامل: إمكانية فصل العمليات والتقارير حسب الفرع، دعم إجراءات إقفال نهاية اليوم على مستوى الفرع عند الحاجة، مع توفير رؤية موحدة للإدارة العامة (Head Office) عبر تقارير مجمعة.

تعزيز الـ AML والامتثال: يتم دمج نظام آلي لمراقبة العمليات (Transaction Monitoring) وفق قواعد قابلة للتكوين[3]، مع إمكانية التكامل مع مكتب المعلومات الائتمانية أو مكتب المخاطر التابع للبنك المركزي (مثل الـ Risk Bureau في الإمارات) لإجراء الاستعلامات الائتمانية أو تقييم المخاطر بشكل آلي.

قنوات العملاء (Customer Channels): إذا كانت واجهة العميل في الـ MVP محدودة، تعمل Phase 2 على إطلاق منصّة بنكية رقمية كاملة تشمل بوابة إنترنت بنكي وتطبيق موبايل متكامل. كما يمكن تفعيل إشعارات فورية عبر الرسائل النصية SMS والبريد الإلكتروني لكل عملية، مع دعم طلبات الخدمة ذاتيًا (self-service) من خلال هذه القنوات.

توسيع استخدام وحدات ERPNext: في هذه المرحلة يمكن ربط نظام الـ Core Banking بوحدات أخرى في ERPNext مثل المحاسبة الداخلية للبنك، والموارد البشرية (HR)، وإدارة المصاريف، بحيث يصبح البنك يستفيد من منصة واحدة موحّدة لإدارة الأعمال والعمليات المصرفية معًا.

بشكل عام، Phase 2 هي مرحلة نقل البنك من وضع “أساسي يعمل بكفاءة” إلى وضع “منافس في السوق” من حيث تنوع المنتجات والقنوات والامتثال. مؤشرات الأداء الرئيسية لهذه المرحلة تشمل:

1. القدرة على إطلاق منتج مصرفي جديد (مثلاً برنامج قرض جديد) خلال أقل من شهر عبر الإعداد (Configuration) دون تطوير كبير.
2. رفع نسبة Straight-Through Processing إلى >90% بحيث تُنفَّذ أغلب العمليات تلقائيًا دون تدخل يدوي.
3. التوسّع في عدد العملاء وحساباتهم بما يصل إلى 10 أضعاف مرحلة الـ MVP مع الحفاظ على الأداء.
4. تعزيز الامتثال الرقابي: عدم وجود ملاحظات جوهرية في تقارير التدقيق أو الجهات الرقابية، والقدرة على توليد التقارير الرقابية مباشرة من النظام وفي مواعيدها.
5. ارتفاع رضى العملاء عن القنوات الرقمية (قياسًا عبر مؤشرات مثل NPS أو استبيانات دورية).
6. رفع مستوى التوافر (Availability) إلى حوالي 99.95% مع تحسين الأداء لاستيعاب ذروة العمليات في نهاية الشهر/نهاية اليوم بسهولة.

Phase 3 – Advanced & Scale: في المرحلة الثالثة تتجه المنصّة نحو أن تصبح منصّة مصرفية متكاملة، قابلة للتوسع إقليميًا ودوليًا وعلى مستوى بنوك متوسطة وكبيرة[3]. تركّز هذه المرحلة على القدرات المتقدمة وإعادة هندسة بعض المكوّنات تقنيًا لرفع القدرة على التوسع (Scalability) والمرونة، مع استهداف سيناريوهات متعددة الدول، وتكاملات أوسع مع الأنظمة الخارجية، ودعم أحجام معاملات أعلى بكثير. سيتم تفصيل مكوّنات هذه المرحلة في القسم اللاحق من الخطة.

دعم تعدّد الاختصاصات القضائية (Multi-Jurisdiction Support): في هذه المرحلة يتم تكييف النظام ليعمل وفق متطلبات تنظيمية متعددة لدول مختلفة في وقت واحد — مثل بنك يعمل في الإمارات والسعودية من خلال نفس النظام أو نفس قاعدة الكود. يشمل ذلك قابلية تهيئة المنتجات والتقارير حسب الدولة (مثل اختلافات المعالجة الضريبية، الزكاة مقابل الفائدة، إلخ). كما يتم تضمين الفروقات المحلية مثل دعم المنتجات المصرفية الإسلامية عند الحاجة في المملكة العربية السعودية (مثلاً إضافة وحدة للتمويل الإسلامي كخيار إضافي).

التحليلات المتقدمة والتخصيص (Advanced Analytics & Personalization): يمكن إدماج التحليلات المتقدمة – مثل نماذج الذكاء الاصطناعي للـتصنيف الائتماني أو التحليلات التنبؤية للتسويق – خلال المرحلة الثالثة. قد يشمل ذلك التكامل مع منصّات Big Data أو تحليل تدفّق العمليات البنكية لحظيًا للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي.

إعادة هيكلة للميكروسيرفيس والتوسع (Microservice and Scalability Refactoring): حتى نهاية المرحلة الثانية قد يكون النظام منظومة متجانسة (Modular Monolith). أمّا في المرحلة الثالثة، فيتم فصل وحدات معيّنة إلى Microservices يمكنها التوسع بشكل مستقل — مثل محرك تسجيل العمليات عالي الكثافة أو التحليلات اللحظية[3][3]. قد تتطوّر البنية إلى نظام قائم على الأحداث (Event-Driven) باستخدام Message Bus يربط الخدمات ببعضها لمعالجة أحجام ضخمة من العمليات بشكل فعّال.

الأداء العالي ومعالجة الكثافة (High Throughput & Performance): يتم استهداف دعم ملايين الحسابات والعمليات — ما قد يتطلب تقسيم قاعدة البيانات (Sharding) أو استخدام مخازن بيانات متخصصة لأعباء معينة. يتم الاستثمار في تحسين الأداء مثل نقل بعض الحسابات للذاكرة أو استخدام شبكات Cache للحصول على استعلامات سريعة.

الأتمتة الكاملة ورفع نسبة STP: الوصول إلى نسبة شبه كاملة من المعالجة المستقيمة (Straight-Through Processing) للعمليات النموذجية: مثل فتح الحسابات بالكامل عبر القنوات الرقمية مع إجراء الفحوصات تلقائيًا، اتخاذ قرارات فورية لبعض أنواع القروض ذات المخاطر المنخفضة، إلخ. الهدف هو أتمتة كاملة دون ورقيات وبلا تدخل يدوي إلا في الحالات الاستثنائية.

وحدات إضافية (Additional Modules): يمكن إضافة وحدات جديدة مثل إدارة الثروات (Wealth Management)، أو تمويل التجارة (Trade Finance)، أو خدمات مصرفية أخرى ضمن النطاق — وقد تكون منتجات مستقلة حسب استراتيجية العمل.

منظومة تكامل مع الأطراف الخارجية (Third-Party Ecosystem): بحلول المرحلة الثالثة، ستكون المنصّة مزودة بـواجهات API مفتوحة تسمح لشركاء الفنتك بالاندماج معها. قد يتم إطلاق متجر تطبيقات يسمح لجهات خارجية بتقديم إضافات وخدمات متوافقة مع النظام، إذا كانت الاستراتيجية تسمح بذلك.

هذه العناصر تجعل Phase 3 مرحلة نضج شامل وانتقال النظام إلى مستوى منصّة مصرفية كاملة قادرة على التوسّع إقليميًا ودوليًا، مع دعم أحجام عمليات ضخمة وقدرات تحليلية متقدمة، لتصبح منافسة للأنظمة المصرفية العالمية.

مؤشرات الأداء للمرحلة الثالثة (Phase 3 KPIs): في هذه المرحلة نركّز على الحجم والريادة. من أمثلة مؤشرات الأداء:

1. قابلية التوسع: قدرة المنصّة على خدمة بنك بحجم كبير (مثلاً مليون عميل) على عتاد عادي (Commodity Hardware) أو بيئة سحابية، مع توسّع خطّي تقريبًا عند إضافة موارد (Scale-out بدلاً من إعادة البناء).
2. سرعة طرح المنتجات (Time-to-Market): أن يتمكن البنك من إطلاق منتج جديد خلال أقل من أسبوع بالاعتماد على الإعدادات (Configuration) فقط، مستفيدًا من “مصنع المنتجات / Product Factory” المبني سابقًا.
3. تحسين نسبة الكلفة إلى الدخل (Cost-to-Income): قياس انخفاض تكاليف التشغيل للبنك (الموظفين، المعالجة اليدوية، الأنظمة المتعددة) نتيجة الأتمتة العالية، بحيث تساهم المنصة في جعل البنك أكثر رشاقة وربحية.
4. الاستمرارية وعدم التوقف: الوصول إلى وقت توقّف شبه معدوم (Near-Zero Downtime) باستخدام تقنيات مثل Blue-Green Deployments أو Rolling Upgrades، بحيث تتم التحديثات دون انقطاع ملحوظ للعميل، مع إثبات ذلك بتجاوز اختبارات الفوضى (Chaos Tests) والتعامل بنجاح مع الحوادث الفعلية.
5. جودة البيانات وانخفاض الأخطاء: انخفاض معدلات الأخطاء بشكل مستمر – مثلاً انعدام الفروقات في التسويات أو عدم وجود عناصر غير مسوّاة تبقى معلّقة لفترات طويلة، وكون أي استثناء يعالج خلال فترة زمنية قصيرة محددة.

في Phase 3 نفترض أن النظام أصبح “متوافقًا تنظيميًا بالتصميم” (Compliant by Design) – أي أن إضافة أي متطلب جديد من الجهات الرقابية يمكن استيعابه عبر الإعدادات أو تطويرات محدودة، دون الحاجة إلى تغييرات جذرية في الهيكلية. هذا مؤشر نوعي مهم على مرونة المنصة ونضجها.

الاعتبارات الإقليمية والخط الزمني (Regional Considerations & Timeline): بما أن التركيز على سوق الإمارات والسعودية:

1. المرحلة الأولى: التركيز غالبًا على متطلبات مصرف الإمارات المركزي (IFRS، التقارير المحلية، متطلبات الأمن والحوكمة، إلخ.).
2. المرحلة الثانية: تضمين الفروقات الخاصة بالسعودية، مثل نماذج وتقارير SAMA، والفروقات في صياغة التقارير، إضافة إلى دعم الصيرفة الإسلامية عند الحاجة (مرابحة، إجارة، مضاربة…)، أو على الأقل تهيئة المنصة لاستقبال هذه المنتجات كـ “Plug-in Module”.
3. المواءمة مع المواعيد التنظيمية: مثال: إذا كانت هناك مهلة تنظيمية لاعتماد ISO20022 في مدفوعات معيّنة قبل سنة محددة، يتم التأكد أن Phase 2 تغطي هذا المتطلب قبل الموعد النهائي.

خطة زمنية تقريبية قد تكون:

1. Phase 1 (MVP): خلال ~12 شهرًا، مع تشغيل أول بنك تجريبي (Pilot) فعليًا على النظام.
2. Phase 2: إضافة الوظائف الموسّعة خلال 6–12 شهرًا بعد مرحلة الـMVP، تبعًا لأولويات الأعمال والتكاملات المطلوبة.
3. Phase 3: التركيز على التوسع الكبير ومتعدّد الدول خلال 12–18 شهرًا لاحقة، حسب مدى الطموح والحجم المستهدف.
4. يمكن إضافة مرحلة صغيرة “MVP Plus” بعد الإطلاق الأول مباشرة لاستيعاب ملاحظات المستخدمين الحرجة وتحسينات سريعة قبل الانطلاق الكامل في Phase 2.

مؤشرات النجاح والمتابعة (Success Metrics & Monitoring): عبر جميع المراحل سيتم تتبّع مؤشرات أداء تشغيليّة وتجاريّة من خلال لوحات تحكم:

1. مؤشرات التشغيل: عدد الحسابات المفتوحة أسبوعيًا (مع هدف زيادته)، متوسط زمن معالجة العملية الواحدة، نسبة توفر النظام (Uptime)، ومتوسط زمن المعالجة من القنوات الرقمية.
2. مؤشرات الكفاءة: عدد أو نسبة “الالتفافات اليدوية / Workarounds” التي يحتاجها الفريق التشغيلي (“حلّها في إكسل أو خارج النظام”) – الهدف أن تنخفض تدريجيًا إلى الصفر بحلول Phase 3.
3. تبنّي القنوات الرقمية: مثل نسبة العملاء الذين يستخدمون الإنترنت / الموبايل بنكينغ، عدد تسجيلات الدخول الشهرية، وعدد العمليات المنفذة رقمياً مقابل العمليات المنفذة في الفروع.
4. انتشار المنتج (كمنصّة ClefinCode): إذا كانت المنصة تُعرض كباقة منتج لعدة بنوك، سيكون هناك KPIs خاصة بعدد المؤسسات التي تعتمد النظام في كل مرحلة:
5. MVP: بنك تجريبي واحد أو اثنان.
6. Phase 2: 3–5 بنوك متوسطة الحجم في المنطقة.
7. Phase 3: استهداف بنوك أكبر (Tier-1 / Tier-2) وإثبات القدرة على تشغيلها على نفس المنصة.
8. قصص نجاح (Case Studies): وجود قصص نجاح موثّقة لكل Phase، مثلاً: “بنك في السعودية نفّذ هجرة كاملة على المنصة وفعّل المنتجات الإسلامية” كدليل عملي على تحقيق أهداف تعدّد الدول والمنتجات.

الخلاصة على مستوى خارطة الطريق: هذه الخطة تضمن أن التركيز يبقى على تطوّر المزايا عبر مراحل واضحة:

1. Phase 1 (MVP): إطلاق “قلب” النظام – دفتر الأستاذ، الحسابات الأساسية، وحركة يومية مستقرة مع التزام بالمتطلبات المحاسبية والتنظيمية الأساسية.
2. Phase 2: توسيع الوظائف: المدفوعات، المنتجات المتقدمة، التعدد بالعملات والفروع، قنوات رقمية متكاملة، وتعميق التكامل مع أنظمة رقابية ومالية.
3. Phase 3: الوصول إلى منصة مصرفية متكاملة وقابلة للتوسع إقليميًا وعالميًا، بأداء عالٍ، أتمتة شبه كاملة، وبنية مرنة قائمة على الأحداث والـMicroservices عند الحاجة.

كل مرحلة لها أهداف ومؤشرات أداء محدّدة (KPIs) قابلة للقياس، مما يسمح بتقييم التقدم بموضوعية، وتعديل الأولويات عند الحاجة، وضمان أن المنصّة في النهاية تصبح “العمود الفقري الرقمي” للبنوك المبتكرة في الإمارات والسعودية وخارجها[3]، مع الاستفادة القصوى من قابلية التوسّع والتخصيص في ERPNext كمنصّة موحّدة.

قوائم التحقق (Checklists) وأدلة التشغيل (Operational Playbooks)

كخطوة تالية، يتم تجميع قوائم التحقق الأساسية وأدلة التشغيل لضمان عدم إغفال أي نقطة في التنفيذ أو التشغيل اليومي للنظام – من الإطلاق الأول وحتى مراحل التوسّع المتقدمة.

1. قائمة التحقق من ضوابط Maker-Checker: قائمة بجميع الإجراءات في النظام التي تتطلب موافقة مزدوجة، مع التأكد من أننا قمنا بضبط سير العمل لكل إجراء واختباره. على سبيل المثال: التحويلات الصادرة التي تتجاوز الحد المسموح – نعم، تم اختبارها؛ تغييرات أدوار المستخدمين – نعم، تتطلب موافقة مدير قسم IT؛ تسويات الحسابات العامة GL – نعم، تتطلب موافقة مدير المالية. تضمن هذه القائمة تطبيق آلية maker-checker بشكل متسق عبر الوحدات (and documents any exceptions with reasoning).
2. Data Retention Matrix: جدول يربط كل نوع من البيانات بفترة الاحتفاظ وطريقة الإتلاف، وفقاً للمتطلبات القانونية ومتطلبات الأعمال. على سبيل المثال: مستندات KYC – الاحتفاظ لمدة 5 سنوات بعد إغلاق الحساب (Central Bank rule)[6]؛ سجلات الحسابات العامة – الاحتفاظ لمدة 10 سنوات[22]؛ سجلات التشغيل – الاحتفاظ لمدة سنة واحدة على النظام، ثم الأرشفة؛ سجلات الدردشة – الاحتفاظ لمدة سنتين لأغراض جودة الخدمة. كما توضح المصفوفة ما إذا كان يجب إخفاء هوية البيانات أو حذفها بعد انتهاء فترة الاحتفاظ. هذا يوجّه تهيئة مهام الأرشفة التلقائية ويُعلِم قسم IT بالبيانات التي يمكن حذفها. سنبقي هذه المصفوفة محدثة مع أي تغييرات تنظيمية (e.g., if UAE consumer protection reg says 5 years for personal data, we follow that[23]).
3. Posting Templates (Accounting Entries Catalogue): مرجع يضم جميع أنواع العمليات (حسب كل منتج) مع قيود اليومية الخاصة بها (مدين/دائن). على سبيل المثال: إيداع نقدي في الحساب -> مدين حساب الصندوق في الحسابات العامة، دائن حساب ودائع العملاء في الحسابات العامة؛ احتساب الفوائد المستحقة على القروض -> مدين حساب إيرادات الفوائد، دائن حساب الفوائد المستحقة؛ إعادة تقييم العملات الأجنبية FX -> قيود الحسابات العامة المناسبة. يتضمن كل قالب الشروط الخاصة به، مثل اختلاف القيد إذا كان القرض متعثراً (like different posting if a loan is non-performing). يضمن ذلك اتساق المعالجة المحاسبية. على الأرجح قمنا بتطبيق هذه القوالب داخل النظام، لكن وجود الوثيقة يخدم كمرجع تصميمي وكوثيقة قد يرغب المدققون في الاطلاع عليها لفهم منطق المحاسبة لدينا. كما يجب أن تكون مرتبطة بتصميم دليل الحسابات (Chart of Accounts).
4. Regulatory Reporting Catalogue: قائمة بجميع التقارير التنظيمية التي يجب على النظام إنتاجها، مع تفاصيل تشمل: اسم التقرير، التكرار (e.g., daily liquidity, monthly prudential return, quarterly Basel capital, annual IFRS 9 disclosures)، تاريخ الاستحقاق (الموعد النهائي لدى الجهة الرقابية)، مصادر البيانات داخل النظام، والجهة المالكة للتقرير (أي قسم مسؤول عن التقديم). ولكل تقرير نوضح ما إذا كان مؤتمتاً بالكامل أو يحتاج إلى خطوات يدوية. تساعد هذه القائمة في تتبع شمولية وحدة التقارير الرقابية لدينا. على سبيل المثال: CBUAE Basel III Capital Return – ربع سنوي – المصادر: نظام مخاطر الائتمان لحساب RWA وغيرها – الحالة: مؤتمت في المرحلة 2. SAMA Loan Classification report – شهري – يتم من خلال استعلام مخصص، إلخ. من خلال المحافظة على هذا الدليل، نضمن أن كل تقرير مطلوب يتم تغطيته في التنفيذ الخاص بنا أو لديه خطة بديلة مؤقتة إلى حين تطبيقه آلياً.
5. End-of-Day (EOD) Job List: توثيق لجميع المهام التي تُنفَّذ عند نهاية اليوم/بداية اليوم (EOD/SOD) مع ترتيبها ووصف كل مهمة[14][14]. مثلاً: 1) إيقاف إدخال العمليات، 2) تشغيل دفعة احتساب الفوائد، 3) تشغيل دفعة رسوم الخدمات، 4) توليد ملفات الدفعات، 5) إقفال الحسابات العامة، 6) أخذ نسخة احتياطية للبيانات، 7) في بداية اليوم: فتح إدخال العمليات، تحديث أسعار الصرف، إلخ. بجوار كل خطوة، نُدوِّن المدة المتوقعة وأي تبعيات (like payments must complete before GL close). هذه الوثيقة تمثل دليل التشغيل اليومي. سيقوم موظفو العمليات بمتابعة أو وضع علامة على كل خطوة. وفي حال حدوث مشكلة، تشير القائمة أيضاً إلى ما يجب القيام به (e.g., if step 3 fails, refer to exception handling doc X, do Y).
6. Integration Inventory: قائمة بجميع الربوط/التكاملات الخارجية مع تفاصيلها: اسم النظام الخارجي (e.g., SWIFT Alliance Gateway, UAEDDS direct debit system, credit bureau API, SMS gateway, etc.)، طريقة الواجهة (API, SFTP, etc.)، التكرار، ونقطة الاتصال المسؤولة. من المهم تتبع هذه الربوط خاصة في المرحلتين 2 و3 مع توسع عدد التكاملات. ولكل تكامل، يربط الدليل بوثائق المواصفات الفنية (like message formats) وبمعرّف التكامل الداخلي لدينا. على سبيل المثال: Integration #5 – SWIFT payments: ISO20022 pacs.008 – via API Gateway – runs real-time on transaction submission – tested OK. هذا يضمن أنه في حال حدوث عطل أو تغيير (مثل تحديث مواصفات نظام SWIFT)، نعرف بالضبط أين يؤثر ذلك في نظامنا.
7. ClefinCode Chat & Service Desk SOP: دليل إجراءات يوضح كيفية التعامل مع محادثات وخدمات العملاء عبر (omni-channel) ClefinCode Chat. يوضح كيفية انتقال المحادثة من روبوت المحادثة بالذكاء الاصطناعي إلى الموظف، ومسارات التصعيد (متى تُحوَّل إلى موظف مباشر، ومتى إلى مشرف)، وسياسة الاحتفاظ (تخزين المحادثات لمدة سنتين). يضمن هذا الدليل التزام فريق الدعم بإجراءات موحدة وأن يتم تطبيق ضوابط الأمان (like verifying client identity in chat with OTP) قبل الإفصاح عن أي معلومات حسابية. يمكن أن يتضمن أيضاً قائمة بالمشكلات الشائعة مع ربط كل منها بمقالة من قاعدة المعرفة أو إجراء عمل محدد يجب تنفيذه.
8. Deployment and Environment Checklist: قائمة لقسم تشغيل تقنية المعلومات (IT Ops) تتضمن جميع الخطوات المطلوبة لنشر إصدار جديد (مثل أخذ نسخة احتياطية من قاعدة البيانات، تشغيل السكربتات/التحديثات، إجراء اختبارات سريعة بعد النشر)، إضافة إلى إعدادات البيئة (التهيئة الصحيحة لبيئة الإنتاج مقابل بيئة UAT). يساعد ذلك على تقليل مخاطر الأخطاء أثناء الانتقال للإنتاج أو أثناء التحديثات.
9. Testing and QA Checklist: قبل أي إصدار رئيسي أو عملية ترحيل، تُستخدم قائمة تحقق لضمان أن جميع حالات الاختبار قد تم اجتيازها، واختبارات الأداء قد أُنجزت، واختبارات الأمان قد تم تنفيذها، وأن موافقات الاعتماد النهائية قد تم الحصول عليها. تمثل هذه القائمة معايير السماح بالانتقال إلى بيئة الإنتاج.
10. Compliance Checklist: قائمة للتحقق من الجاهزية التنظيمية؛ للتأكد من إنجاز مهام مثل إجراء تجربة خطة التعافي من الكوارث (DR drill) خلال هذا الربع، وإجراء اختبار اختراق، ومراجعة جميع سجلات التدقيق شهرياً، وتنفيذ مراجعة صلاحيات الدخول، وغيرها. هذه القائمة تنظيمية بالدرجة الأولى لكنها مرتبطة بخصائص النظام (like reviewing logs from system).

سيتم الحفاظ على قوائم التحقق أعلاه كوثائق حية، يتم تحديثها مع تطور النظام (especially the retention and integration ones, which might expand as new products or interfaces added). وتعمل هذه القوائم كأدلة تشغيلية وكوثائق إثبات لاستخدامها في عمليات التدقيق (internal or external).

من خلال الالتزام بهذه القوائم وأدلة العمل، يمكن للبنك إدارة المنصة بشكل منهجي والوفاء بجميع متطلبات الرقابة. فعلى سبيل المثال، إذا سأل أحد الفاحصين: «كيف تضمنون الاحتفاظ بالبيانات بطريقة صحيحة؟» – نقوم بعرض مصفوفة الاحتفاظ بالبيانات[6] وإعدادات النظام ذات الصلة. أو إذا سأل: «ما هي إجراءات نهاية اليوم لديكم؟» – فنقدّم قائمة مهام EOD مع تحديد الأشخاص المسؤولين والتوقيتات الفعلية كما تظهر في السجلات.

تُسهم هذه القوائم أيضاً بشكل كبير في نقل المعرفة (e.g., onboarding new IT staff or if the system is delivered to a bank’s team). فهي تختزل المعرفة الجوهرية في صيغة موجزة.

وأخيراً، فإن هذا النهج في التوثيق يعكس ثقافة الرقابة والاستعداد. نحن لا نتعامل مع النظام المصرفي الأساسي كنظام تقني عابر، بل كمنظومة تشغيلية محكومة جيداً يتم التفكير في كل إجراء روتيني أو طارئ وتوثيقه. وفي القطاع المصرفي، غالباً ما تضع الجهات الرقابية قوائم تحقق خاصة بها (e.g., for internal controls, business continuity, etc.)؛ وستضمن قوائمنا الداخلية الالتزام بهذه المتطلبات وألا يسقط أي بند من المتابعة.

ClefinCode Chat: مكتب خدمة آمن متعدد القنوات ومساعد بالذكاء الاصطناعي

يُعد ClefinCode Chat حل خدمة ودعم عملاء متكاملاً لدينا، يوفّر تجربة متعددة القنوات للعملاء للحصول على المساعدة عبر الدردشة أو الرسائل أو الصوت، مع تركيز خاص على الأمان والكفاءة. وسيعمل بمثابة «مكتب خدمة رقمي» لعملاء البنك وفرق العمل الداخلية، معتمداً على مساعدين مدعومين بالذكاء الاصطناعي، وتدفقات عمل منظمة لمعالجة المشكلات، وتسجيل كامل لجميع التفاعلات.

Omni-Channel Support: تتيح منصة الدردشة للعملاء الوصول إلى الدعم عبر عدة قنوات – الدردشة داخل التطبيق (within mobile or online banking)، والدردشة على الويب عبر موقع البنك، وربما عبر WhatsApp أو تطبيقات مراسلة شائعة أخرى (if allowed)، وحتى التكامل مستقبلاً مع الصوت (IVR/voicebot). وتُجمَع جميع هذه القنوات في طابور موحد لوكلاء الدعم. يحصل العملاء على تجربة سلسة – يمكنهم بدء المحادثة عبر دردشة الويب ثم متابعتها لاحقاً عبر دردشة تطبيق الموبايل. ويحافظ النظام على سياق المحادثة عبر القنوات المختلفة من خلال الربط بملف العميل.

AI Virtual Assistant: نُشغّل روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي كخط دعم أول للتعامل فوراً مع الاستفسارات والطلبات الشائعة. يمكنه الرد على الأسئلة المتكررة (e.g., “How to reset my password” or “What’s the branch timing on holidays”) بالاعتماد على قاعدة معرفة. وبصورة أكثر قوة، يمكنه تنفيذ مهام بسيطة لصالح العميل بشكل آمن – مثل: «ما هو رصيد حسابي؟» أو «أوقف بطاقتي». نقوم بربط روبوت المحادثة بـ (core banking APIs) مع وجود آليات (with proper auth) حتى يتمكن من جلب معلومات الحساب أو بدء خدمة معينة. وبالطبع، قبل الإفصاح عن أي بيانات شخصية أو تنفيذ أي معاملة، يقوم الروبوت بمصادقة العميل، مثلاً عبر طلب رمز تحقق لمرة واحدة (OTP) أو الاستفادة من كون المستخدم مسجلاً دخوله في تطبيق الموبايل. يجب أن يلتزم روبوت المحادثة المصرفي بمعايير أمان صارمة؛ لذلك نضمن وجود MFA، وتشفير كامل للدردشة من طرف إلى طرف، وضوابط قائمة على الأدوار لما يمكنه تنفيذه[24]. على سبيل المثال، إذا طلب العميل معرفة الرصيد، يمكن للروبوت جلبه لأنه مصادق عليه من خلال التطبيق باستخدام (JWT)؛ أما إذا كان على قناة مفتوحة مثل WhatsApp فسنقوم أولاً بإرسال (OTP) إلى الجوال المسجل والتحقق قبل المتابعة. سيتم تدريب ذكاء روبوت المحادثة على حوارات دعم مصرفية، وربما باللغتين الإنجليزية والعربية لتناسب منطقتنا.

Secure Authentication & Privacy in Chat: عند انتقال المحادثة إلى موظف بشري، يجب عليه التحقق من هوية العميل تماماً كما يحدث في مركز الاتصال. سيوفر النظام للوكلاء نصوصاً آمنة لأسئلة (KYC) (like ask for specific characters of a secret word, or last transactions) – أو إذا كان العميل مصادقاً عليه مسبقاً داخل التطبيق، فسيتم تمييزه كعميل موثّق لدى الوكيل. يتم تشفير جميع محادثات الدردشة أثناء النقل (HTTPS) وفي حالة التخزين على خوادمنا، نظراً لحساسية المعلومات المتداولة. يلتزم روبوت المحادثة المصرفي بمعايير MFA والتشفير لضمان تفاعلات آمنة[24]. كما نطبق آليات انتهاء مهلة الجلسة (session timeouts) – فإذا بقي العميل غير نشط، يتم إنهاء الجلسة لمسح السياق ومنع أي شخص آخر من استغلال محادثة مفتوحة على جهاز غير مراقب.

Workflow and Ticketing: يمكن تحويل كل طلب يقدمه العميل عبر الدردشة إلى تذكرة (ticket) أو حالة متابعة إذا كان يتطلب إجراء لاحق. على سبيل المثال، إذا قال العميل: «أحتاج إلى كتاب شهادة لحسابي» – يمكن لروبوت المحادثة جمع التفاصيل ثم إنشاء طلب خدمة في النظام، وتكليفه بقسم المعالجة الخلفية، وإبلاغ العميل بالوقت المتوقع للإنجاز. ستقوم المنصة بمتابعة هذه الحالات حتى الإغلاق. يملك الوكلاء واجهة لرؤية جميع الطلبات المفتوحة، وتصعيدها عند الحاجة، وضمان إغلاقها. في الوقت نفسه، يمكن تحديث العميل بحالة طلبه من خلال الدردشة (the bot or agent sends messages like “Your request is in process, expected by tomorrow”).

Escalation Flows: ليست كل المشكلات قابلة للحل من أول تواصل. نقوم بتعريف قواعد التصعيد – على سبيل المثال، إذا لم يستطع روبوت المحادثة فهم السؤال أو الإجابة عنه بعد محاولتين، يقوم النظام تلقائياً بالتصعيد إلى موظف بشري مع تمرير سياق المحادثة حتى تلك اللحظة. وإذا تبيّن للموظف أن الاستفسار معقد (maybe a complaint requiring investigation)، يمكنه وضع وسم للمشرف أو إنشاء حالة (case) لقسم محدد. يضمن النظام أن هذه التصعيدات تقوم بإشعار الفرق المعنية وأن الإدارة تستطيع مراقبة التعامل الفوري مع الحالات ذات الأولوية العالية مثل بلاغات الاحتيال أو استفسارات العملاء المهمين (VIP). كما سيتم تحديد اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs): مثل الاستجابة للدردشات خلال 30 ثانية من قبل الموظف المباشر، وحل الاستفسارات خلال عدد ساعات (X) اعتماداً على درجة الخطورة. يمكن للنظام قياس هذه المؤشرات والتنبيه في حال عدم الالتزام باتفاقيات مستوى الخدمة.

Transcript Retention and Analysis: يتم تسجيل كل جلسة دردشة – سواء مع الروبوت أو مع الموظف – على شكل نص محادثة (transcript) وتخزينها في النظام. تُحتفظ هذه النصوص وفقاً لسياسة الاحتفاظ بالبيانات لدينا (say 2-5 years, as needed) وبطريقة آمنة. وتؤدي هذه السجلات عدة أدوار: (a) Audit and Compliance: نمتلك دليلاً على التفاعلات، وهو ما يكون مهماً في حال حدوث نزاع («الموظف قال لي كذا في الدردشة»). (b) Training and Quality: يمكن للمشرفين مراجعة عينات عشوائية من النصوص للتأكد من التزام الموظفين بالإجراءات، وكذلك لتدريب الذكاء الاصطناعي على الأسئلة الشائعة وتحسين جودة الردود. يمكننا أيضاً استخدام تحليلات على النصوص لاكتشاف الاتجاهات – مثلاً، ارتفاع مفاجئ في استفسارات رفض العمليات على البطاقات قد يشير إلى مشكلة تستدعي المعالجة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تزويد العميل بنسخة من نصوص محادثاته عند الطلب (GDPR right of access) أو حذفها عند طلبه إذا كان ذلك مسموحاً وفقاً لمصفوفة الاحتفاظ بالبيانات.

نقوم بإخفاء هوية (anonymize) النصوص عند استخدامها للتحليل بهدف حماية الخصوصية، كما أنه يجب ألا تُكتب أي معلومات حساسة مثل كلمات المرور داخل الدردشة (سنوجّه العملاء إلى تجنّب ذلك، ويمكننا إخفاؤها برمجياً عند الحاجة). ومن الممكن أيضاً تطبيق مراقبة فورية للبيانات الحساسة في الدردشة – فإذا حاول العميل إدخال رقم بطاقة أو وثيقة هوية، يمكن للنظام إخفاء هذه البيانات أو تحذير المستخدم (to comply with not sending such data insecurely; but since chat is secure it might be okay to exchange account numbers with verification).

Integration with Core Processes: لا يعمل ClefinCode Chat بمعزل عن الأنظمة الأخرى، بل يتكامل مع النظام المصرفي الأساسي؛ حيث يمكن للموظفين رؤية ملف العميل وآخر معاملاته في شاشة العمل الخاصة بهم (read-only via API) أثناء الدردشة، ما يتيح تقديم خدمة سريعة وفعالة. كما يمكنهم تنفيذ إجراءات معينة من نفس الواجهة؛ مثل بدء إجراء استبدال بطاقة للعميل. ويمكن لروبوت الذكاء الاصطناعي الإجابة عن أسئلة سياقية مثل «ما هي آخر معاملة تمت على حسابي؟» عبر الاستعلام من النظام الأساسي (given proper auth). وسنتأكد من أن كل عمليات الوصول هذه – سواء من الروبوت أو من الموظف – تمر عبر (secure APIs) تقوم بتسجيل الاستعلامات، بحيث يكون الاطلاع من قبل الدعم الفني مُدقّقاً ويلبّي متطلبات الخصوصية (so view access by support is audited, fulfilling privacy requirements like only accessing data for legitimate purpose).

24/7 Support and Efficiency: يتيح المساعد بالذكاء الاصطناعي تقديم دعم أساسي على مدار 24/7، مما يخفف من الضغط على الموظفين البشريين. وخارج أوقات الدوام، إذا كانت المشكلة تتطلب تدخلاً بشرياً، سيقوم الروبوت بإبلاغ العميل بالخطوات التالية أو جمع المعلومات اللازمة للاتصال به لاحقاً. قد نعتمد أيضاً مستويات متعددة من الدعم، بحيث تُوجَّه أنواع معينة من الاستفسارات إلى فرق متخصصة (technical vs account related). ويتولى النظام منطق التوجيه إلى قائمة الانتظار المناسبة.

AI Monitoring for Fraud/Security in Conversations: يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي في المحادثات أيضاً مراقبة النصوص بحثاً عن مؤشرات احتيال أو حالات مقلقة. على سبيل المثال، إذا قال العميل «أعتقد أن حسابي تم اختراقه»، يقوم النظام بوضع علامة عاجلة على هذه المحادثة. أو إذا تم رصد سلوك مريب (like an imposter contacting support trying to reset someone else’s password)، فإن بروتوكولات الأمان (مثل فشل التحقق من الهوية) ستمنع إتمام العملية. كما يمكن للأدوات الحديثة للذكاء الاصطناعي تحليل المشاعر (sentiment) لنعرف إن كان العميل شديد الاستياء، فنقوم بتصعيد الحالة إلى موظف أقدم أو تقديم مزايا احتفاظ خاصة.

Compliance and Data Protection: نضمن أن كل استخدامات ClefinCode Chat تتوافق مع الأنظمة واللوائح ذات الصلة. فمثلاً، (GDPR) يتطلب إبلاغ المستخدمين عند استخدام الذكاء الاصطناعي؛ لذلك سنوضح منذ البداية أن المساعد الذي يتفاعل معهم قائم على الذكاء الاصطناعي. كذلك تُعد جميع البيانات الشخصية الموجودة في نصوص المحادثات بيانات خاضعة لقوانين الخصوصية، لذا تعكس سياسات الاحتفاظ والتحكم في الوصول ذلك (فقط مدراء الدعم المخوّلون يمكنهم البحث في النصوص، ويمكن للعملاء طلب حذف بيانات الدردشة الشخصية إذا لم تكن مطلوبة قانونياً). وإذا تم مستقبلاً تخزين تسجيلات مكالمات صوتية، فسيتم تطبيق ضوابط مماثلة عليها.

Key Metrics for Chat Service: سنعمل على مراقبة مؤشرات أداء رئيسية مثل: معدل الحل من أول تواصل (First Contact Resolution) – أي النسبة المئوية للاستفسارات التي يتم حلها بواسطة الروبوت أو أول موظف يتعامل معها، ومتوسط زمن الاستجابة، وتقييم رضا العملاء (post-chat survey thumbs up/down)، وتوزيع حجم المحادثات (لتخطيط التوظيف وتدريب الذكاء الاصطناعي على المواضيع الأكثر تكراراً)، بالإضافة إلى مؤشر (deflection) الذي يقيس عدد الحالات التي عالجها الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تدخل بشري – وذلك لقياس وفورات التكلفة.

من خلال تطبيق ClefinCode Chat، نهدف إلى تقديم تجربة عملاء عصرية وآمنة: يحصل العملاء على إجابات سريعة عبر القناة التي يفضلونها، دون معاناة الانتظار الطويل على المكالمات الهاتفية، ويحصل البنك في المقابل على كفاءة أعلى وتجانس في الخدمة. والأهم أن مكتب الخدمة هذا متكامل مع منصتنا الأساسية، ليُشكّل امتداداً طبيعياً للخدمات المصرفية وليس أداة ملحقة منفصلة.

في (UAE) و(KSA)، حيث يتوقع العملاء خدمة عالية الجودة وفي الوقت نفسه يستخدمون القنوات الرقمية بشكل متزايد، سيسهم هذا النهج متعدد القنوات في رفع مستوى الرضا العام، خاصة مع دعم اللغة العربية وغيرها. كما يضع الأساس لتطويرات مستقبلية مثل الخدمات المصرفية عبر الفيديو أو دعم (co-browsing) إذا رغب البنك في ذلك. وعلى امتداد هذه الرحلة، نحافظ على الثقة من خلال تأمين كل تفاعل – التحقق من الهوية، تشفير البيانات، وتسجيل جميع الإجراءات – لأن اختراقاً أو عملية (social engineering) عبر قناة الدعم قد تكون مدمّرة بقدر اختراق تقني مباشر. مع ClefinCode Chat نهدف إلى تلبية احتياجات الدعم لبنك رقمي مع الحفاظ على معايير الأمان والخصوصية المصرفية الكاملة[25].

ClefinCode Cloud Services: النشر الآمن والامتثال (على AWS أو الخوادم المحلية On-Prem)

تشمل ClefinCode Cloud Services جانب النشر والبنية التحتية لمنصتنا المصرفية الأساسية – سواء تم استضافتها على (AWS Cloud) أو في بيئة (on-premises) داخل البنك العميل – مع تركيز قوي على الأمان، والامتثال التنظيمي، والمرونة.

Deployment Models – AWS Cloud or On-Prem: نحن نقدم خيارين أساسيين لنشر المنصة:

1. Cloud Deployment (AWS): نعتمد على Amazon Web Services لاستضافة حل النظام المصرفي الأساسي في بيئة سحابية آمنة. توفر AWS مجموعة قوية من شهادات الامتثال والضوابط – فمراكز بيانات AWS معتمدة وفق ISO 27001 و SOC 2، ومتوافقة مع PCI DSS، وغيرها، مما يشكل أساس الأمان لدينا[26]. نقوم بتصميم الهيكلية السحابية في المنطقة المفضلة للبنك (وفي الشرق الأوسط غالباً منطقة البحرين لـ AWS أو الإمارات إذا توفرت) للحفاظ على قرب البيانات جغرافياً بهدف تحسين الأداء وربما الامتثال. ستستخدم الهيكلية في AWS نظام multi-AZ لضمان التوافرية العالية (خوادم web/app موزعة عبر عدة مناطق توفر، وقاعدة بيانات مُدارة موزعة أيضاً). كما نستخدم خدمات AWS الأخرى مثل RDS لقواعد البيانات (مع التشفير أثناء التخزين)، وCloudHSM أو KMS لإدارة المفاتيح، وAWS IAM للتحكم الدقيق في الصلاحيات، وخدمات مثل CloudWatch لمراقبة السجلات والمؤشرات.
2. On-Premises Deployment: بعض البنوك (خصوصاً في KSA) قد تتطلب استضافة النظام داخل مراكز بياناتها أو سحابة خاصة بها بسبب اعتبارات إقامة البيانات أو تفضيلات استراتيجية. ندعم النشر داخل الموقع من خلال تحويل التطبيق إلى حاويات (باستخدام Kubernetes أو Docker)، بحيث يمكن نشره على بنية البنك التحتية بطريقة مشابهة للسحابة. نضمن أن بيئات on-prem يمكنها تلبية نفس المعايير – مثل استخدام وحدات أمان مادية (HSM) لتخزين المفاتيح، وتطبيق تقسيم الشبكات كما هو مصمم، وغيرها. وسيشمل النشر داخل الموقع إرشادات لفريق IT في البنك بشأن المواصفات المطلوبة للأجهزة، وإعداد الشبكة، وإجراءات التثبيت. وقد نتعاون أيضاً مع مزودي استضافة محليين أو سحابات حكومية (مثل السحابة المالية في الإمارات أو سحابة محلية في السعودية) عند الحاجة.

Security and Compliance in Cloud Setup: سواء كان النشر سحابياً أم داخلياً، نلتزم بأفضل الممارسات وأطر الامتثال:

1. Network Security: في AWS نستخدم Virtual Private Cloud (VPC) مع عزل الشبكات (subnet isolation) — شبكة عامة ربما لموازن التحميل، وشبكات خاصة لتطبيق وقاعدة البيانات. تحدد Security Groups و Network ACLs حركة المرور — فقط المنافذ الضرورية بين الطبقات، مع VPN أو DirectConnect لأي ربط مع البنك أو وصول إداري. وفي on-prem، نطلب أيضاً VLANs أو جدران حماية تفصل بين الواجهة الأمامية والتطبيق وقاعدة البيانات كما هو موضح في تصميم التقسيم الأمني لدينا.
2. Encryption: يتم تشفير جميع البيانات أثناء التخزين. في AWS، يتم تفعيل تشفير EBS و RDS و S3 لأي ملفات. ويمكننا السماح للبنك باستخدام مفاتيح التشفير الخاصة به (customer-managed KMS keys أو حتى مدير مفاتيح خارجي مدمج عبر AWS CloudHSM) لتلبية بعض اللوائح. أثناء النقل، نفرض TLS1.2+ لجميع الاتصالات. كما نأخذ بعين الاعتبار تشفير البيانات أثناء الاستخدام (data in use) – مثل استخدام AWS Nitro Enclaves لمعالجة البيانات شديدة الحساسية عند الحاجة مستقبلاً.
3. Identity and Access in Cloud: نقيّد الوصول إلى وحدة التحكم السحابية على مهندسين مخوّلين فقط باستخدام MFA. كما نستخدم AWS IAM roles للخدمات بحيث لا يمتلك كل مكوّن سوى الحد الأدنى من الصلاحيات. ونحافظ على حسابات منفصلة (dev/test/prod) لعزل البيئات.

Compliance Standards: نقوم بتصميم المنصة بحيث تكون معتمدة أو جاهزة للاعتماد وفقاً للمعايير الأساسية:

1. ISO 27001: نطبق نظام إدارة أمن معلومات (ISMS) متوافقاً مع ISO 27001 يشمل تقييم المخاطر والسياسات وإدارة الحوادث وغيرها[3]. يشمل ذلك أساساً العمليات المتعلقة بالتكنولوجيا. وإذا لزم الأمر، يمكن لفريق ClefinCode Cloud الخضوع لتدقيق ISO 27001 بحيث تكون خدمتنا معتمدة – مما يعزز ثقة البنوك والجهات الرقابية بحوكمة الأمان لدينا.
2. SOC 2 Type II: يمكننا أيضاً الحصول على اعتماد SOC 2 وفق مبادئ الأمان والتوافر والسرية، وهو ما تتبعه العديد من شركات SaaS. يساعد امتثال AWS (مثل تقارير SOC الخاصة بهم) في تغطية جانب البنية التحتية، بينما نغطي نحن ضوابط طبقة التطبيق[27].
3. PCI DSS: إذا كان البنك يتعامل مع بيانات حامل البطاقة (مثل PAN لبطاقات الخصم)، فيجب أن تكون بيئتنا متوافقة مع PCI DSS. AWS معتمدة PCI[26]، وسنطبق متطلبات PCI على مستوى التطبيق (مثل عزل بيئة بيانات البطاقات، التحكم القوي بالصلاحيات، التسجيل، الفحص الدوري للثغرات، إلخ). ويمكننا توفير وثائق الامتثال PCI أو مساعدة البنك في عمليات التدقيق الخاصة بهم عبر تقديم المعلومات اللازمة حول ضوابط النظام (مثل تفاصيل التشفير ونتائج اختبار الاختراق).
4. GDPR (and local data laws): نضمن الامتثال لقوانين الخصوصية – مثل القدرة على تلبية حقوق أصحاب البيانات (access, erase) كما تمت مناقشته، وعدم تصدير البيانات دون موافقة. عند استخدام السحابة، نستضيف في دول متوافقة مع GDPR (ولا يوجد حالياً قيد في الإمارات أو السعودية يُلزم ببقاء البيانات داخل الدولة للبنوك، لكننا ما زلنا نراعي قوانين حماية البيانات). سنوقّع أيضاً اتفاقيات معالجة بيانات عند الحاجة عند استضافة البيانات لصالح عميل، موضحين الأدوار (البنك عادة controller ونحن processor).
5. Local Regulations: مثل معايير الأمن السيبراني (NESA) في الإمارات أو (ISR) في دبي للمؤسسات المالية، أو إطار الأمن السيبراني SAMA في السعودية – نعتمد ضوابطنا بحيث تتوافق مع هذه المتطلبات (والتي غالباً تتقاطع مع ISO 27001 و NIST). وفي حال النشر على on-prem، سيتوجب على البنك نفسه الحصول على الشهادات، لكننا نصمم ضوابط النظام بحيث تساعدهم على تلبية المتطلبات (مثل سياسات كلمات المرور القوية، السجلات، وغيرها out-of-box).

Monitoring and Support (Cloud Ops): ستقوم ClefinCode Cloud بتقديم مراقبة مستمرة للمنصة (if we host). لدينا مراقبة للبنية التحتية على مدار 24/7، مع تنبيهات مؤتمتة عند حدوث أي سلوك غير طبيعي (as described in Observability section). كما سنقوم بأعمال صيانة دورية: تصحيح نظام التشغيل (patching OS)، تطبيق تحديثات الأمان على التطبيق، ترقية الاعتمادات (dependencies) – مع جدولة هذه الأعمال بأقل قدر ممكن من التوقف، حيث تضمن لنا (our HA ensures we can patch one node at a time). ينصب التركيز بشكل كبير على التوافرية العالية؛ فكما ذكرنا، هدفنا هو الوصول إلى وقت تعطل قريب من الصفر. في AWS، يتم تهيئة multi-AZ وعمليات التحويل التلقائي (automated failover) لقاعدة البيانات[3]. كما سنقوم بأخذ نسخ احتياطية متكررة (maybe nightly full backups plus continuous WAL archiving for point-in-time recovery) وتخزينها بشكل آمن (and off-site in another region as extra DR). نقوم باختبار هذه النسخ الاحتياطية بشكل دوري.

بالنسبة لعمليات النشر على on-prem، نقدّم سكربتات/أدلة تشغيل (scripts/playbooks) لفريق IT في البنك لإعداد توافرية عالية مشابهة (مثل إعداد master/slave DB مع تكرار، وموازِنات تحميل، وغيرها)، بالإضافة إلى تدريبهم أو تقديم خدمات إدارة مُدارة لتشغيل المنصة.

Data Residency & Confidentiality: بعض البنوك تشترط ألا تغادر البيانات حدود الدولة إطلاقاً. عند الحاجة، يمكننا تلبية ذلك إما عبر تركيب النظام بنسخة on-prem أو استخدام مركز بيانات داخل الدولة (for KSA, possibly a local cloud or Azure ADX region if allowed, or a private cloud setup). نلتزم تعاقدياً بسرية البيانات – لن نصل إلى بيانات العميل إلا لأغراض الدعم وبموافقته، إلخ. كما أن جميع البيانات مملوكة للبنك. يمكننا دعم نماذج تشفير بحيث لا تستطيع ClefinCode الاطلاع على البيانات الحساسة (إلا في الحدود اللازمة للدعم) – على سبيل المثال، يمكن للبنك إدارة مفاتيح التشفير الرئيسية بنفسه إذا أراد.

DevOps and CI/CD: في بيئتنا السحابية، نستخدم خط CI/CD لنشر التحديثات. نتّبع إجراءات إدارة التغيير، فلا يتم النشر إلى بيئة الإنتاج دون اختبارات ملائمة. قد نعتمد أسلوب blue-green deployments في السحابة لتجنّب التوقف (deploy new instance in parallel, switch traffic). بهذه الطريقة يمكن تطبيق التحديثات – بما فيها تصحيحات الأمان – مع أقل تأثير ممكن، وهو أمر حيوي لنظام أساسي (core system).

Penetration Testing and Vulnerability Scans: سنقوم بإجراء اختبارات اختراق دورية على بيئة النشر (على مستوى الشبكة والتطبيق) – خصوصاً لعروض الخدمة السحابية – لاكتشاف الثغرات ومعالجتها. يتطلب العديد من الجهات الرقابية إجراء اختبار اختراق خارجي سنوي للأنظمة الأساسية؛ سنقدّم النتائج (أو نتيحها للعملاء بموجب NDA) مع خطط المعالجة. كما تتيح بيئة AWS استخدام أدوات مثل خدمات Inspector أو غيرها لإجراء فحص مستمر للثغرات.

Customer Control and Transparency: بالنسبة للبنوك التي تستخدم ClefinCode Cloud، نقدّم شفافية كاملة حول ضوابطنا (مثل Cloud compliance handbook). يمكن أن نتيح لهم تدقيقنا أو مراجعة السجلات المتعلقة بالبيئة الخاصة بهم. غالباً ما نحتاج إلى عزل بيانات كل بنك بشكل آمن في إعداد متعدد المستأجرين (multi-tenant) أو تقديم بيئات single-tenant مستقلة. وفي مجال الأنظمة المصرفية الأساسية، يُعد نموذج single-tenant لكل بنك خياراً شائعاً بسبب متطلبات التخصيص وعزل البيانات.

Scalability & Performance in Cloud: تتيح AWS توسيع الموارد بسهولة – يمكننا تعديل أحجام الخوادم، واستخدام auto-scaling groups للأجزاء عديمة الحالة (stateless)، وإضافة read-replica DBs في حال وجود أحمال قراءة/تقارير ثقيلة. وفي بيئات on-prem، ننصح بتحديد الحجم مع هامش للنمو، وإعداد عنقود (cluster) يتيح إضافة عقد جديدة عند الحاجة. في المرحلة 3، إذا قمنا بتقسيم بعض المكوّنات إلى microservices، فستساعدنا إدارة الحاويات (container orchestration) على التوسع أفقياً. نطمئن البنوك إلى أن النظام يمكنه التوسع مع نموّهم دون الحاجة لإعادة تصميم كاملة، نظراً للاعتبارات التي وضعناها مسبقاً مثل (CQRS, partitioning options)[3][3].

Cost and Efficiency: عند التشغيل على AWS، نقوم بتحسين التكاليف عبر استخدام reserved instances، وعمليات right-sizing، وغيرها، مع الحفاظ على الأداء المطلوب. كما نأخذ في الاعتبار استخدام تقنيات مفتوحة المصدر لتجنب تكاليف التراخيص المرتفعة (ERPNext نفسه مفتوح المصدر، ويمكن أن تكون قاعدة البيانات MariaDB أو Postgres، إلخ). هذا يمنحنا ميزة أن الحل السحابي لدينا قد يكون أكثر كفاءة من حيث التكلفة مقارنة بمزودي الأنظمة المصرفية التقليدية المعتمدة على منصات مغلقة.

Support for Upgrades: ستتولى ClefinCode Cloud إدارة ترقية الإصدارات البرمجية بسلاسة (مع اختبارات توافق للخلف) بحيث تحصل البنوك دائماً على أحدث الميزات وتصحيحات الأمان. أما عملاء on-prem فيمكنهم اختيار أن نقدّم لهم دعماً عن بُعد في عمليات الترقية أو تنفيذها ذاتياً بالاعتماد على وثائقنا.

Example Compliance:

1. ISO 27001: نحافظ على سجلات المخاطر (risk registers)، وننفذ تدريبات أمنية للموظفين، ونضبط الوصول الفيزيائي (if hosting servers)، وغير ذلك، بما يتماشى مع بنود المعيار. وعند سؤال مدقق البنك، يمكننا عرض Statement of Applicability وشهادة التدقيق.
2. PCI DSS: إذا كان النظام ضمن نطاق PCI، نقوم بعزل بيئة بيانات البطاقات (maybe the card module runs on separate VPC or encrypted DB schema)، وتطبيق الضوابط المطلوبة مثل عمليات الفحص ربع السنوية (quarterly ASV scans)، وتسجيل كل عمليات الوصول إلى بيانات البطاقات، وإخفاء PAN في واجهة المستخدم، وغير ذلك. وتوفر شهادة امتثال AWS لمعيار PCI (with QSA assessments) أساساً قوياً لنا[26].
3. GDPR: رغم أن منطقة الشرق الأوسط ليست خاضعة بشكل مباشر لـ GDPR، إلا أن العديد من مبادئه تنطبق (وقد يكون بعض العملاء من مواطني دول الاتحاد الأوروبي). نطبق منهجية privacy by design – فلا نجمع إلا البيانات اللازمة، مع القدرة على إخفاء الهوية (anonymize) عند الحاجة، وتسجيل كامل لعمليات الوصول إلى البيانات الشخصية. كما تتضمن خطة الاستجابة للحوادث إجراءات الإبلاغ عن خروقات البيانات (data breach notification) حسب المتطلبات.

من خلال توفير هذه البيئة الآمنة – سواء على السحابة أو on-prem – تضمن ClefinCode أن البنوك يمكنها اعتماد منصتنا دون القلق بشأن مدى امتثال البنية التحتية للمتطلبات الرقابية؛ فنحن نتولى هذا الجزء المعقد. العديد من الجهات الرقابية في (UAE/KSA) أصبحت أكثر تقبّلاً للسحابة شريطة توفر ضوابط مناسبة؛ ومن خلال مواءمة ضوابطنا مع إرشاداتهم (for instance, ADGM’s cloud security guidelines, SAMA’s cloud cybersecurity requirements)، نضمن الامتثال.

ختاماً، توفّر ClefinCode Cloud Services حل النظام المصرفي الأساسي بمنهج «استضافة بمستوى المصارف»؛ سواء بالاستفادة من موثوقية وأمان تقنيات الحوسبة السحابية الحديثة (with AWS’s compliance programs and our own hardening on top[28]) أو عبر نشرات on-prem ذات متانة مكافئة. يلبّي هذا النموذج المرن في النشر احتياجات البنوك المتنوعة مع الاستمرار في الحفاظ على الامتثال لمعايير ISO 27001 و PCI DSS و GDPR واللوائح المحلية. كما يُكمل الضوابط على مستوى التطبيق التي تم وصفها سابقاً، مقدّماً أساساً آمناً يضمن للبنك (ولجهاته الرقابية) أن النظام المصرفي الأساسي يعمل في بيئة مُراقبة، وقادرة على الصمود، ومتوافقة مع جميع المعايير المطلوبة.