Issue 549 AUGUST 2026

44 الأبحاث والدراسات ) 2026 إتحاد المصارف العربية (آب / أغسطس ة ّ نحو تنظيم العملات المستقر ً جه الأنظمة الحديثة أيضا ّ وتت ع إستخدامها في المدفوعات ُّ إلى توس ً بصورة أكثر صرامة، نظرا في ً والتحويلات والنشاط غير المشروع. وقد أصبح هذا واضحا Markets in Crypto- الإتحاد الأوروبي من خلال إطار )، الذي دخل حيز التطبيق Assets Regulation (MiCA قة ّ ، مع تطبيق الأحكام المتعل 2024 الكامل في نهاية العام بالعملات المستقرة منذ يونيو/حزيران من العام نفسه. ويعكس هذا التطور انتقال التنظيم من التركيز على العملات المشفرة من ً كأصول إستثمارية فقط إلى التعامل معها بإعتبارها جزءا البنية المالية والمدفوعات العالمية. وعلى مستوى المؤسسات المالية، لا ينبغي أن يقتصر برنامج مكافحة غسل الأموال وتمويل الإرهاب على إجراءات إعرف ب توسيع مفهوم معرفة ّ عميلك التقليدية. فالبيئة الرقمية تتطل Know العميل ليشمل ما يمكن تسميته «إعرف محفظتك» ( المصرف ً ن على المؤسسة، خصوصا ّ ). ويتعي Your Wallet د خدمات الأصول الإفتراضية، أن يعرف ليس فقط هوية ّ أو مزو المحافظ التي يتعامل معها، ً العميل ومصدر أمواله، وإنما أيضا ات التي يستخدمها، والدول المرتبطة بنشاطه، وطبيعة ّ والمنص الأصول الرقمية التي يتداولها، والمسار الذي تسلكه الأموال قبل دخولها إلى المؤسسة أو بعد خروجها منها. ولهذا ينبغي أن يقوم تقييم مخاطر العميل على مجموعة متكاملة من العناصر، ج، َ نت ُ تشمل مخاطر: العميل، المخاطر الجغرافية، مخاطر الم مخاطر المعاملة، ومخاطر المحفظة. فعميل معروف الهوية وله نشاط إقتصادي واضح ويتعامل بمبالغ تتناسب مع دخله لا يمثل بالضرورة المستوى نفسه من المخاطر الذي يمثله عميل جديد ل مبالغ كبيرة من عدة محافظ، ويتعامل مع منصات عالية ّ يحو ك الأموال بسرعة بين ّ ، أو يحر Mixing المخاطر أو خدمات . Blockchain عدة شبكات من Blockchain كما أصبح فحص المحافظ الرقمية وتحليل أهم أدوات الإمتثال الحديثة. فالمؤسسة لا ينبغي أن تكتفي بالسؤال عن هوية العميل، بل يجب أن تكون قادرة – عند إرتفاع مستوى المخاطر – على تحديد ما إذا كانت المحفظة مرتبطة بخدمات ، أو Darknet أو عناوين ذات مخاطر مرتفعة، مثل أسواق الـ ، أو الأموال المسروقة، أو الجهات Ransomware هجمات الخاضعة للعقوبات، أو خدمات إخفاء مصدر الأموال. Transaction ر طبيعة مراقبة العمليات ( ّ وهنا تتغي ) بصورة جوهرية. ففي النظام المصرفي التقليدي Monitoring قد يكون التركيز على حجم المعاملة وتكرارها، بينما تحتاج البيئة الرقمية إلى تحليل السلوك والشبكات. ومن مؤشرات الاشتباه، على سبيل المثال، تحويل مبالغ كبيرة فور فتح الحساب، أو تقسيم مبلغ كبير إلى عشرات المعاملات الصغيرة، أو نقل الأموال ، أو Mixers بسرعة بين عدة محافظ وشبكات، أو استخدام التعامل مع محافظ مرتبطة بأنشطة غير مشروعة، أو وجود حركة أموال لا تتناسب مع طبيعة النشاط الاقتصادي للعميل. وتتجه الصناعة بصورة متزايدة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي من البحث ً والتعلم الآلي وتحليل الشبكات في هذا المجال. فبدلا عن معاملة منفردة، تستطيع الأنظمة الحديثة تحليل شبكة كاملة من المعاملات، وربط المحافظ والمنصات والعناوين، ومقارنة الأنماط السلوكية مع أنماط معروفة لغسل الأموال أو الإحتيال ينتقل الإمتثال من نموذج الإمتثال ً أو تمويل الإرهاب، وتاليا ) إلى Rule-based Compliance القائم على القواعد( يقوم على الذكاء المالي القائم على الشبكة ً نموذج أكثر تطورا ). وتزداد Network-based Financial Intelligence ( Decentralized صعوبة الرقابة في حالة التمويل اللامركزي ( )، حيث قد لا توجد مؤسسة مركزية واضحة Finance – DeFi مكن إخضاعها لمتطلبات إعرف عميلك وقواعد مكافحة غسل ُ ي الأموال بالطريقة التقليدية. فبعض البروتوكولات تعتمد على العقود الذكية والحوكمة اللامركزية والمستخدمين المنتشرين ، مما يطرح أسئلة قانونية وتنظيمية معقدة حول تحديد ً عالميا الجهة المسؤولة عن الامتثال. ولذلك أصبح التمويل اللامركزي والمحافظ غير المستضافة من أهم الملفات التي تركز P2P والعملات المستقرة ومعاملات عليها مجموعة العمل المالي في تطوير معاييرها. وتبرز التجربة الأوروبية كنموذج متقدم للإنتقال نحو تنظيم متكامل يجمع بين الترخيص، وحماية المستثمرين، ونزاهة Travel السوق، ومكافحة غسل الاموال وتمويل الإرهاب، و أن التطورات السريعة في ّ ، والمرونة التشغيلية. إلا Rule التكنولوجيا تجعل التنظيم عملية مستمرة وليست نهائية. فقد مراجعة مستهدفة 2026 بدأت المفوضية الأوروبية في العام ، بما يعكس الحاجة إلى تحديث القواعد MiCA لإطار باستمرار لمواكبة تطورات السوق.