آخر تحديث: أكتوبر 2026

تخيل أن أداة ذكاء اصطناعي في ملف المراجعة طابقت عينة الفواتير، وحددت الاستثناءات، وكتبت مسودة التوثيق، وكل شيء يبدو مرتباً. ثم اتضح لاحقاً أن أحد المستندات لم يكن صالحاً كدليل. من المسؤول؟ الإجابة لم تتغير ولن تتغير قريباً: المراجع. وهذا تحديداً ما يجعل ما يحدث في 2026 يخص كل محاسب ومراجع، لا فرق التكنولوجيا وحدها.

الذكاء الاصطناعي ليس جديداً على المهنة. أدوات تحليل البيانات واكتشاف الشذوذ وأتمتة العمليات موجودة منذ سنوات. الجديد خلال العامين الماضيين هو إدماج قدرات توليدية ووكلاء ذكاء اصطناعي (AI agents) داخل سير العمل نفسه، بعد أن كان معظم الاستخدام التوليدي في 2024 مقتصراً على التلخيص والصياغة والبحث. في هذا المقال أعرض ما تغير فعلاً بالاستناد إلى ما أعلنته الشركات والجهات المهنية علناً، وكيف تعمل هذه الأدوات في مثال عملي، وأين حدودها، ولماذا يصعب على أي شخص أن يتوقع بثقة سرعة التغيير في العامين المقبلين.

من المساعد إلى الوكيل: ما الذي اتسع بين 2024 و2026

الفرق الجوهري بين المساعد (Copilot) والوكيل (Agent) هو درجة المبادرة والصلاحيات. المساعد يجيب عندما تسأله ويساعدك في مهمة تؤديها أنت. الوكيل يستلم مهمة وينفذ عدة خطوات متتالية، داخل حدود وموافقات يحددها الفريق، ثم يعرض النتيجة للمراجعة. والوكلاء الأحدث قد يعملون تحت وكيل تنسيق (Orchestration agent) يوزع المهام على وكلاء آخرين.

التبني يتسع، والقيمة لا تتقدم بالسرعة نفسها

• في سبتمبر 2024 أعلنت Gartner أن 58٪ من الإدارات المالية المشاركة في استطلاعها تستخدم الذكاء الاصطناعي، بزيادة 21 نقطة عن 2023، وكانت أبرز الاستخدامات الأتمتة الذكية واكتشاف الأخطاء والشذوذ والتحليلات.
• في استطلاع McKinsey المنشور في نوفمبر 2025 لـ 102 من المديرين الماليين، قال 44٪ إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) في أكثر من خمس حالات استخدام، مقابل 7٪ في الاستطلاع السابق.
• في المقابل، وجدت Gartner في استطلاع مارس 2026 لـ 204 من القادة الماليين أن 63٪ قالوا إن تطبيق الذكاء الاصطناعي في 2025 كان أبطأ من المتوقع.

داخل شركات المراجعة الكبرى: ماذا أعلنت كل شركة

الإعلانات التالية منسوبة إلى الشركات نفسها، وهي تصف أحجام المنصات ونطاق التمكين المعلن، لا قياساً مستقلاً لاستخدام كل أداة في كل مهمة، ولا تقييماً لأثرها على جودة المراجعة.

• EY: أعلنت في 7 أبريل 2026 طرحاً عالمياً لإطار متعدد الوكلاء (Multi-agent framework) داخل منصة EY Canvas، التي تعالج بحسب الشركة أكثر من 1.4 تريليون سطر من قيود اليومية سنوياً وتدعم نحو 160 ألف مهمة مراجعة. وتستهدف الشركة أن تدعم هذه القدرات أنشطة المراجعة من البداية للنهاية بحلول 2028، وهو هدف معلن لا نتيجة متحققة.
• Deloitte: أعلنت في 24 يونيو 2026 شبكة وكلاء موحدة داخل منصة Omnia لنحو 85 ألف متخصص في المراجعة والتأكيد، تشمل تحليل عوامل الخطر، واستخراج البيانات وتحليل الأدلة لتقديم استنتاجات أولية يراجعها المتخصص، وتقييم متطلبات تنظيمية، إضافة إلى وضع تدريبي يقدم تدريباً مصغراً أثناء العمل.
• KPMG: أعلنت في أبريل 2025 دمج وكلاء في منصة KPMG Clara لدعم إجراءات مثل فحص المصروفات بالمستندات والبحث عن الالتزامات غير المسجلة (Unrecorded liabilities). وفي أبريل 2026 أفادت تقارير صحفية بخطة لتجربة وكلاء تنسيق في فحص الأصول الثابتة ودورة الإيرادات.
• PwC: صرح قادة المراجعة في PwC الولايات المتحدة في أكتوبر 2025 بأنهم يتوقعون تكاملاً للذكاء الاصطناعي عبر دورة المراجعة خلال 2026، مع أدوات مثل وحدة لاستخراج الأدلة ومطابقتها بالمستندات.

مثال توضيحي: كيف تساعد الأداة في فحص عينة من المصروفات

المثال التالي افتراضي، ولا يصف أداة أو شركة بعينها. خذ إجراءً يعرفه كل من عمل في المراجعة: فحص عينة من المصروفات العمومية والإدارية بالمستندات المؤيدة.

1. قبل الأداة: يحدد فريق المراجعة هدف الإجراء والتأكيدات المستهدفة، مثل الحدوث والدقة والتصنيف، ويتحقق من اكتمال مجتمع القيود ودقته. هذه الخطوة لا تتغير.
2. دور الأداة: قد تساعد في اختيار البنود وفق معايير يعتمدها الفريق، ثم تستخرج بيانات الفواتير، وتطابق المبلغ والتاريخ والمورد والفترة، وتحدد الاستثناءات، وتعد مسودة التوثيق.
3. دور المراجع: يقيّم موثوقية المستندات، وطبيعة كل استثناء، وكفاية الأدلة وملاءمتها. وقد يعيد تنفيذ أجزاء من الاختبار أو يطلب أدلة إضافية أو يغير الإجراء نفسه.

مثال رقمي بسيط: القيد مسجل بعشرة آلاف جنيه، والفاتورة بتسعة آلاف وخمسمائة. الأداة تحدد فرق خمسمائة جنيه كاستثناء. لكن تحديد الفرق شيء، وتقييمه شيء آخر. هل هو خصم تجاري؟ ضريبة؟ خطأ في الاستخراج؟ أم خطأ في القيد؟ خطأ الاستخراج ليس تحريفاً محاسبياً، والتحريف الصغير قد تكون له دلالة نوعية أو يشير إلى خطر احتيال. ثم إن تطابق المبلغ والتاريخ والمورد لا يحسم وحده صحة المستند أو اعتماده أو غرضه التجاري أو القطع الزمني.

داخل الإدارات المالية: استخدامات عملية بنتائج محددة

من الاستخدامات العملية التي نراها في الإدارات المالية:

• الحسابات الدائنة (Accounts payable): استخراج بيانات الفواتير، والمطابقة الثلاثية بين أمر الشراء وإذن الاستلام والفاتورة (Three-way match)، وتوجيه الاستثناءات. وليس كل ذلك ذكاءً اصطناعياً توليدياً، فكثير منه قواعد مطابقة تقليدية يضاف إليها وكيل لإدارة الاستثناءات.
• الإقفال الشهري (Month-end close): تسويات أكثر تواتراً خلال الشهر، وتحليل للتغيرات بين الفترات (Flux analysis) مع مسودة تفسير يراجعها المحاسب. لكن ذلك لا يلغي إجراءات نهاية الفترة مثل التقديرات والقطع الزمني والمراجعة النهائية.
• التنبؤ بالتدفقات النقدية وإدارة المعرفة: نماذج تتحدث مع البيانات الجديدة، ومساعدات داخلية تجيب عن أسئلة السياسات من مستندات الشركة نفسها.

مثال مسمى: شركة الاتصالات البرازيلية Algar Telecom طورت مساعداً باسم Billy يراجع فواتير العملاء من الشركات قبل إصدارها، ويستخرج بيانات العقود ويقارنها بالفاتورة. وبحسب ما نُشر في سبتمبر 2024، انخفض وقت مراجعة الفاتورة من 31 دقيقة إلى نحو دقيقة واحدة. النتيجة منسوبة إلى الشركة، وتصف مهمة محددة بوضوح، وهذا بالضبط نمط النجاح المتكرر: مهمة ضيقة، وبيانات واضحة، وقياس قبل وبعد.

على الجانب الآخر، قال 54٪ من المديرين الماليين في استطلاع Deloitte CFO Signals للربع الرابع من 2025 إن دمج الوكلاء أولوية للتحول في 2026. وفي استطلاع منفصل بعنوان 2026 Finance Trends، بلغت نسبة الدمج الكامل للوكلاء 14٪ فقط بين المشاركين الذين يستخدمون حلول الذكاء الاصطناعي فعلياً. وتوقعت Gartner في يونيو 2025 إلغاء أكثر من 40٪ من مشروعات الوكلاء عموماً بحلول نهاية 2027 بسبب التكلفة أو عدم وضوح القيمة أو ضعف ضوابط المخاطر. العائق الأكبر في أغلب الحالات ليس التكنولوجيا، بل جودة البيانات ووضوح العمليات قبل أتمتتها.

المنظمون: القواعد موجودة، والإرشادات الخاصة تتطور

لا يوجد ضمن معايير مجلس الرقابة على محاسبة الشركات العامة الأمريكي (PCAOB) معيار مستقل للذكاء الاصطناعي. لكن هذا لا يعني فراغاً تنظيمياً. متطلبات أدلة المراجعة (Audit evidence) والتوثيق والإشراف قائمة، وتعديلات التحليل بمساعدة التقنية على AS 1105 و AS 2301 تسري على مراجعات السنوات المالية التي تبدأ في أو بعد 15 ديسمبر 2025. وفي 30 سبتمبر 2026 نشر المجلس أجندته لوضع المعايير والبحث، وأبقى الذكاء الاصطناعي ضمن مشروع بحثي دائم عن البيانات والتكنولوجيا يدرس ما إذا كان تعديل المعايير أو إصدار إرشادات للموظفين مناسباً.

ولأن PCAOB ليس المرجع لكل مراجعي مصر والخليج، فالأهم لمعظم قرائنا هو المعايير الدولية للمراجعة الصادرة عن IAASB، التي نشرت مواد إرشادية غير ملزمة عن التوثيق عند استخدام الأدوات والتقنيات الآلية، وقواعد السلوك والاستقلالية الصادرة عن IESBA، إضافة إلى المتطلبات المحلية في كل دولة. والقاعدة المشتركة في كل هذه الأطر واحدة: المسؤولية لا تنتقل إلى الأداة.

وهناك اتجاه موازٍ يستحق المتابعة: شركات كبرى بدأت تقدم خدمات تأكيد على أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها (AI assurance)، بموضوع ومعايير ونطاق محدد في كل مهمة. أي أن المراجع قد يُطلب منه قريباً أن يقيّم الأنظمة التي ساعدت في إنتاج الأرقام، لا الأرقام وحدها.

سوق العمل: ماذا يحدث للعمل المبتدئ؟

تشير تقارير صحفية عن بريطانيا إلى انخفاض بعض دفعات الخريجين والمتدربين بين 2023 و2024، منها أعداد منشورة عن KPMG انخفضت من 1,399 إلى 942، أي نحو 33٪. لكن هذه البيانات لا تعزل أثر الذكاء الاصطناعي عن عوامل أخرى مثل ضغوط التكلفة ونقل الأعمال إلى مراكز خارجية، ولا تكفي لتوقع اتجاه التوظيف في مصر والخليج، فالأسواق والخدمات مختلفة.

ما يمكن قوله بثقة أكبر أن المهام التي كان المبتدئ يتعلم منها المهنة، مثل سحب العينات ومطابقة المستندات وإعداد أوراق العمل، هي من أكثر المهام تعرضاً للأتمتة. وهذا يطرح سؤالاً مفتوحاً على المهنة كلها: كيف نبني خبرة السنة الخامسة إذا تغير شكل عمل السنة الأولى؟ بعض الشركات بدأت تجيب بأدوات تدريب داخل العمل نفسه، لكن الإجابة لم تكتمل بعد.

لماذا يصعب توقع سرعة التغيير خلال العامين المقبلين

لو حاولنا في أكتوبر 2024 توقع شكل المراجعة في أكتوبر 2026، لأخطأ كثيرون منا على الأرجح، ليس في الاتجاه، بل في السرعة. توقعنا أدوات أذكى للبحث والصياغة، ولم يتوقع كثيرون أن تعلن الشركات الكبرى خلال عامين عن وكلاء داخل منصات المراجعة على مستوى عالمي. ولهذا أتعامل بحذر مع أي توقع واثق لشكل المهنة في 2030. ما يمكن عرضه بأمانة هو آراء السوق:

• المتفائلون: يتوقعون دعماً بالذكاء الاصطناعي عبر كل مراحل المراجعة خلال سنوات قليلة، وتوسعاً في تحليل المجتمع كاملاً لسمات محددة، وإقفالاً مالياً أسرع وأكثر استمرارية.
• الحذرون: يسألون عن موثوقية الأدلة التي تنتجها الأدوات، وكفاية الإشراف البشري، والعائد الفعلي مقارنة بالتكلفة، ويذكّرون بأن خطأً واحداً كبيراً في ملف مراجعة قد يغير المزاج التنظيمي بالكامل.
• رأي في المنتصف: المهنة باقية، لكن توزيع العمل ومستويات التوظيف فيها قد يتغير، مع طلب أكبر على من يستطيع الحكم على عمل الأداة.

رأيي الشخصي، بتحفظ: الوكيل قد يقترح تفسيراً للأهمية النسبية (Materiality) أو لمؤشرات الخطر، وقد يكون تفسيره مقنعاً. لكن المراجع يظل مسؤولاً عن تقييم أساس هذا التفسير وربطه بوقائع المهمة والأدلة. ومن يفهم منطق المراجعة من الداخل، لماذا نؤدي كل إجراء وأي خطر يعالجه، هو الأقدر على أن يسأل الأداة السؤال الصحيح ويكتشف متى تكون إجابتها غير كافية.

ماذا تفعل الآن، أياً كان شكل المستقبل

• إذا كنت في بداية مسيرتك: لا تكتفِ بسرعة التنفيذ. استثمر في فهم لماذا نؤدي كل إجراء، وما الخطر الذي يعالجه، وما الذي يجعل الدليل كافياً.
• إذا كنت مراجعاً: راجع مخرجات الأداة بنفس الشك المهني الذي تراجع به عمل زميل جديد، ووثق ما راجعته وكيف.
• إذا كنت في إدارة مالية: ابدأ بالبيانات والعمليات قبل الأدوات، واختر مهمة ضيقة وقابلة للقياس كما في مثال الفواتير.
• إذا كنت تقود فريقاً: فكر من الآن في كيف سيتعلم المبتدئون المهنة إذا تغير العمل الذي كنا نتعلم منه.
• في كل الحالات: استخدم الأدوات المعتمدة في جهة عملك فقط، والتزم بضوابط مشاركة معلومات العملاء والسرية.

أسئلة شائعة

تستند الأمثلة في هذا المقال إلى معلومات منشورة علناً وإلى مثال توضيحي افتراضي، ولا تصف أنظمة أو ملفات أو ممارسات غير معلنة لأي جهة. الآراء الواردة شخصية.