بنك الكويت المركزي: آلية جديدة لاختبارات الضغط على القطاع المصرفي

أعلن بنك الكويت المركزي تطوير آلية جديدة لإجراء اختبارات الضغط على القطاع المصرفي وفق أفضل الممارسات العالمية.

وقال محافظ "المركزي" د. محمد الهاشل، في تصريح، إن هذه الخطوة تأتي في إطار حرص البنك على ترسيخ الاستقرار المالي وضمن سعيه المتواصل لتطبيق أفضل الممارسات لتعزيز قدرة وحدات الجهاز المصرفي على العمل خلال الظروف الضاغطة.

وأضاف الهاشل أن الآلية الجديدة تشكل إطارا متكاملا لاختبارات الضغط يتمتع بالمرونة والديناميكية ويتيح تطبيق سيناريوهات متنوعة تراعي العديد من المتغيرات المالية والاقتصادية الكلية والجزئية.

وأوضح أن الآلية تستوعب المزيد من التفاصيل الدقيقة لتترجم آثارها على القطاعات الاقتصادية المختلفة وبدرجة عالية من التفصيل، لافتاً إلى أن "المركزي" عكف منذ بداية أزمة كورونا، وبالتعاون مع مستشار عالمي، على تطوير أطر عمل ونماذج اختبارات الضغط لتتأقلم مع واقع اقتصادي مطرد التعقيد وبالغ الضبابية.

وأشار في هذا السياق إلى الاستفادة من التقنيات المتطورة وتحليل كم كبير من البيانات المصرفية والاقتصادية فضلا عن خبرات وآراء العديد من الجهات العالمية للاطمئنان إلى قدرة الآلية الجديدة على التوقع الدقيق لنتائج السيناريوهات المستقبلية.

وذكر أنه في سبيل التحقق من كفاءة الآلية الجديدة فقد تم تطبيقها على بيانات عام 2019 حيث أكدت النتائج كفاءتها في ترجمة السيناريوهات المتعددة لاختبارات الضغط واتساق المخرجات في جميع تلك السيناريوهات.

وأكد أن "المركزي" سيبدأ بتطبيق الآلية الجديدة لاختبارات الضغط على بيانات العام الحالي على أن تعلن النتائج في الربع الأول من عام 2021، مفيداً بأن "المركزي)" تبنى في وقت مبكر تطبيق اختبارات الضغط في ضوء تزايد أهمية تلك الاختبارات منذ الأزمة المالية العالمية وأظهرت النتائج متانة القطاع المصرفي الكويتي وقدرته على تحمل الصدمات والاستمرار في العمل تحت ظروف ضاغطة.

وقال الهاشل إن القطاع المصرفي تمكن خلال جائحة كورونا من الاستمرار في أداء دوره الحيوي بكفاءة واقتدار بفضل السياسات الرقابية الحصيفة التي دأب "المركزي" على تطبيقها وهو ما أكدته عديد من الجهات العالمية التي أشادت بالقطاع المصرفي الكويتي باعتباره من الأفضل على مستوى المنطقة.

وأشار إلى أن الآلية الجديدة تعد المرحلة الأولى من مشروع أشمل يتضمن في مرحلته القادمة المزيد من التطوير لهذه الآلية بالاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بهدف تحسين جودة المخرجات وزيادة القدرة على تحليل المؤثرات المختلفة والربط بينها.