الحوكمة الرقمية والابتكار التكنولوجي في عمليات تدقيق الأداء

من إعداد: عبد الرحمن الإبراهيم، مدقق، ديوان المحاسبة في دولة الكويت

ينتقل مجال تدقيق الأداء من التقييمات اليدوية بأثر رجعي إلى التحليل في الوقت الحقيقي والتحليل المستقبلي بسبب دخول تقنيات مثل البيانات الضّخمة والذّكاء الاصطناعي والنمذجة التنبؤية، ممّا يعيد تشكيل كفاءة وظيفة التدقيق وفعاليّتها. ومع اعتماد المؤسّسات العامة بشكل متزايد على النظم القائمة على البيانات في صنع القرار، يزداد تعقيد أطر الحوكمة أيضاً للتأكيد على الحاجة إلى المزيد من التدقيق في مثل هذه المؤسّسات لتعزيز الشفافيّة والمساءلة وثقة الجمهور (Agostino, Lourenco & Jorje, 2025). وانتشر التحوّل الرقمي في كل من القطاعين العام والخاص، الأمر الذي أدّى إلى كميّات هائلة من البيانات المنظّمة وغير المنظّمة التي لا يمكن تحليلها بفعاليّة باستخدام أساليب التدقيق التقليدية وحدها (Basuki, Atarwaman & Layn, 2025). لذلك برزت الحاجة إلى الإبداع في مجال تدقيق الأداء أكثر من أي وقت مضى، ممّا يدعو إلى تطوير أدوات وتقنيات جديدة تتناسب مع ديناميكيات المنظومة الحديثة للمعلومات.

أدّى ظهور الحوكمة الرقمية ونظام متكامل إلى إيجاد بيئة تدقيق أكثر تطوراً تتطلّب رصداً مستمراً ونظم يقظة فورية قادرة على الكشف عن المخاطر وأوجه القصور في الوقت الحقيقي تقريباً. ويستخدم تخطيط التدقيق وتنفيذه ومتابعته راهناً تقنيات ناشئة لتعيين مصادر البيانات المختلفة للمؤسّسات ودمجها في خطة التدقيق لتقديم تدقيق أكثر قوة للعمليات (Sofyani et al., 2026). على سبيل المثال، تستخدم الأجهزة العليا للرقابة المالية والمحاسبة، وهي هيئات وطنية مستقلّة مكلّفة بالتدقيق في الإنفاق الحكومي والأرباح، نظم تحليل بيانات متقدمة لتحديد الحالات الإحصائية الشاذّة، والأنماط غير المشروعة للمعاملات، وتحديد الأموال المخفية أو المغسولة بدقّة أعلى بكثير من عمليات التدقيق التقليدية المعتمدة على المستندات والتي كان نطاق مراقبتها ضيّقاً (Kalintzis, 2025). ومع تحليلات البيانات، توسّع عالم المعلومات بحيث سمح للمدققين بدمج المعلومات الضمنية التي لم تكن لتؤخذ في الاعتبار في عمليات التدقيق التقليدية. وتتيح مرئيّات البيانات ولوحات المعلومات المباشرة والتنبيهات التلقائية للمدققين في الأداء مشاركة المرئيّات بشكل فوري مع أصحاب المصلحة ووضع خطط التدقيق الخاصة بهم في الوقت الفعلي للحدّ من أوجه القصور في عملية التدقيق.

ووفقاً لدراسات حالة عديدة نشرتها الإنتوساي، أدّى دمج البيانات الضّخمة والذّكاء الاصطناعي إلى تحسين الكشف عن أنماط الشراء غير النظامية، وتقييم برامج الرعاية الاجتماعية ورصد برامج البنية التحتية بشكل أكثر شمولاً من ذي قبل. وكشف مسح أجراه الجهاز المركزي للمحاسبات في مصر أنَّ 92% من المجيبين يوافقون على فكرة أنَّ الذّكاء الاصطناعي يعزّز نتائج التدقيق، في حين يؤيّد 87% منهم استخدام الذّكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر (Du, 2026). لذلك فإنَّ الغالبية العظمى من الممارسين يؤيّدون استخدام الذّكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضّخمة، إذ يُثنى على الخبرة البشرية إلى حد كبير باستخدام التقنيات المتطورة.

ولنأخذ هنا حالة مكتب التدقيق الوطني الأسترالي الذي يعدٌّ مثالاً للتنفيذ الناجح لتحليل البيانات من أجل تخطيط تدقيق الأداء القائم على المخاطر في برامج المنح الحكومية. فقد تمكّن المدققون من تحديد العقود التي تمّت ترسيتها قبل إغلاق المناقصات، والكشف عن عدم الامتثال والرشاوى والممارسات الاحتيالية في القطاع الحكومي من خلال مقارنة قواعد بيانات المناقصات، وترسية العقود، والجداول الزمنية للمشتريات (مكتب التدقيق الوطني الأسترالي، 2021). ومن خلال توسيع عالم المعلومات ليشمل رسائل البريد الإلكتروني والاتصالات والجداول الزمنية الرسمية، جرى استخدام نهج مبتكر يسمح للتحقيق بالكشف عن سوء السلوك الذي كان ليضيع لولا ذلك في التقييمات اليدويّة. وتوضح أمثلة من هذا القبيل كيف يعمل التدقيق القائم على التحليلات على تحسين الكفاءة مع زيادة موثوقية نتائج التدقيق في الوقت نفسه.

تستخدم الأجهزة العليا للرقابة المالية والمحاسبة على نطاق واسع منصّات تحليل البيانات الحديثة، مثل Apache Spark، للتدقيق في بيانات مجموعة كاملة من المؤسّسات، بدلاً من اختيار عيّنة (Singh et al., 2023). ويقلّل هذا بشكل فعّال من مخاطر أخذ العينات والكشف التي يواجهها المدققون في الغالب ويجعل الكشف عن الحالات الشاذّة ومؤشّرات الاحتيال أسرع بكثير. ويعدُّ Tableau برنامجاً آخر يدمج لوحات المعلومات التفاعليّة مع أوراق عمل المدققين ويستمد المعلومات من ملايين نقاط البيانات التي تمكّن من الكشف عن أنماط المشتريات المشبوهة، أو المعاملات المالية غير العادية، أو الانحرافات عن المعايير التشغيلية المعمول بها، ممّا يجعل تحديد سوء السّلوك في الهيئات الحكومية أمراً فعالاً من حيث الوقت والتكلفة.

واعتُبِرَت الفعاليّة من حيث الوقت والتكلفة من الفوائد الرئيسية المترتّبة على استخدام التكنولوجيا في تدقيق الأداء، وتعدُّ حالة التدقيق البيئي في الهند مثالاً على ذلك. ونظراً إلى عدم قدرة المدققين على الوصول إلى العديد من مواقع المزارع، جرى استخدام برمجة الأقمار الصناعية لنشر صور تعمل بالذّكاء الاصطناعي للمزارع لتقدير ارتفاع الأشجار وقياس كثافة المظلّات وتحديد نوع الغطاء النباتي وكثافته للتحقّق من التأكيدات في التدقيق البيئي، ممّا يوفّر على المدققين الوقت والتكلفة اللازمة للانتقال إلى المزارع ومعاينتها من الناحية المادية (Du, 2026). ويجري تطوير هذه التكنولوجيا إلى تكنولوجيّات جغرافية مكانية ونظم معلومات جغرافية سيكون لها فائدة هائلة في عمليات تدقيق الأداء التي تتضمّن اختبار البنية التحتية ومشاريع التطوير (المرزوقي، 2021). ويمكن أن يستخدم المدققون أدوات نظم المعلومات الجغرافية لعرض البيانات المكانية وتقييم تنفيذ المشاريع طوبوغرافياً والتحقّق ممّا إذا كانت الاستثمارات العامة تتماشى مع النتائج المعلنة للمشاريع. وسيكون هذا بمثابة أداة مفيدة لتقييم أداء المشاريع الحكومية التي يجري تمويلها من أموال المكلّفين لتحديد ما إذا كانت تكاليف المشروع ونفقاته تتماشى مع الخطط المعتمدة وما إذا كان يجري استخدام الموارد بكفاءة (Abdalajabbae et al., 2025). ومن بين أمثلة الاستخدام المحتمل أن يقوم المدققون بفحص مشاريع بناء الطرق من خلال مقارنة صور الأقمار الصّناعية بتقارير الإنجاز من الأرض، ومقارنة مخصّصات الموازنة بالإنفاق الفعلي وتحديد أي بنية تحتية مهملة أو غير مكتملة من خلال صور الأقمار الصّناعية. وتعمل مثل هذه الأدوات على تعزيز التدقيق القائم على الأدلّة والحدّ من الاعتماد على التقارير الإدارية التي يُحتمل أن تكون غير دقيقة.

وثمّة مجال آخر مهمّ من مجالات التكنولوجيا يُناقَش على نطاق واسع في مجلّات التدقيق ألا وهو استخدام تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي وإمكانات تكنولوجيا بلوكتشين. فوفقاً لدراسة تناولت التحليلات في الوقت الحقيقي، تستخدم الحكومات على نحو متزايد البنى التحتية السحابية، ونظم المشتريات الإلكترونية، ومنصّات الخزينة، والنظم الرقمية المتّصلة بالشّبكة والتي تولّد تدفّقات مستمرّة من بيانات المعاملات (Koulantzis, 2025). ويمكن دمج تدفّقات البيانات هذه بواسطة المدققين في محرّكات تحليليّة توفّر رصد النشاط في الوقت الحقيقي. وهذه المهارات مفيدة بشكل خاص في إدارة الموارد المالية العامة، إذ يمكن أن يوقف الكشف السّريع عن الحالات الشاذّة اختلاس الأموال العامة قبل حدوث ضرر جسيم. ومن خلال السّماح للإدارة بالتفاعل السّريع مع المخاطر المعترف بها، يعزّز التدقيق في الوقت الحقيقي أيضاً المسؤولية. وهذا مفيد بصورة خاصة في عمليات تدقيق الأداء، حيث أنَّ أهداف تدقيق الأداء أوسع كثيراً من عمليات التدقيق المالي. ويتلخّص الهدف من ذلك في التحقّق من نزاهة المؤسّسة في الوفاء بأهدافها المعلنة، وبالنسبة إلى المؤسّسات العامة التي تتعامل مع موارد الناس، من الضّروري أن يكون لديها نظم تدقيق قادرة على التعرّف على الحالات الشاذّة في الوقت المناسب لمنع الاستغلال المحتمل للأموال العامة (Sofyani et al., 2026).

إلى ذلك، أدّت تكنولوجيا بلوكتشين أيضاً دوراً مؤثّراً في استحداث الابتكارات في ممارسات التدقيق. ويمكن أن يستخدم المدققون بلوكتشين للتحقّق من صحّة المعاملات، ورصد أنشطة سلسلة التوريد، وتقييم الامتثال للالتزامات التعاقديّة (Morgan, 2024). والأمر الأكثر بروزاً هنا هو أنَّ العقود الذكيّة تتمتّع بإمكانات قوية في مجال التدقيق لأنّها تعترف بالعقود عندما يتم استيفاء الشّروط الأساسيّة، ممّا يقلّل من فرص التدخّل اليدوي في المبالغ التعاقدية أو تشويه النتائج المالية (Larikova et al, 2023). وتوفّر العقود الذكيّة للمدققين درجة أعلى من الشفافيّة في الأدلّة الرقمية وتعرض مسارات التدقيق التي تبسّط تقييم الأداء واختبار الامتثال.

وتعدُّ التحليلات التنبؤية أداة أخرى مهمّة يستخدمها مدققو الأداء للتحقّق من الافتراضات المستخدمة في وضع موازنة الأموال العامة والإنفاق الحكومي. ويمكن أن تحدّد النمذجة التنبؤية تجاوزات التكاليف المحتملة، والفشل التشغيلي، والانحرافات المتوقّعة في الحسابات والمجالات الأكثر عرضة لضعف الأداء استناداً إلى الأداء السّابق وتغيّرات الأسعار المستقبلية (Govekar, 2025). ويمكن أن يستخدم المدققون هذه الأدوات لإجراء تحليل مقارن وتحديد مؤشّرات السّوق للأسعار والمؤشّرات الأخرى المستخدمة من جانب المنافسين ومقارنة عملائهم مرجعيّاً للحكم على تقديراتهم المعقولة. ويصبح من الممكن بهذه الطريقة تحديد حالات العجز أو المبالغة في تقدير الموازنة على النحو الذي من شأنه أن يمنع سوء تخصيص الأموال العامة.

لذلك يستطيع المدققون الوصول إلى مرئيّات متعدّدة التخصّصات مثل تغيّر المناخ، وتأثيرات الاستدامة، وتحرّكات أسعار السوق، ومخاطر الأمن السيبراني التي يمكن دمجها في عمليات تدقيق الأداء من خلال تقنيات تحليل البيانات القائمة على الذّكاء الاصطناعي. وتتحوّل عمليات تدقيق الأداء إلى نظم أكثر مرونة تؤكّد على المرونة والقدرة على التكيّف والمشاركة المستمرة لأصحاب المصلحة. وباتت دورات التدقيق أقصر وإنّما أكثر فعاليّة بسبب التخطيط والتنفيذ القائمين على البيانات، ممّا حسّن من دقّة اختبارات التدقيق وحجمها ووفّر خبرات متعدّدة الأوجه لمدققي الأداء. ومع ذلك، تستمر منظّمات مثل الإنتوساي ومنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية في التأكيد على أنَّ تقنيات التدقيق المبتكرة التي تعتمد على الذّكاء الاصطناعي أو البيانات يجب أن تكون مصحوبة بأطر حوكمة قوية، وإشراف أخلاقي، وحكم مهنيّ لأنَّ الخوارزميات هي أيضاً عرضة للأخطاء والتلاعب (منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، 2026). ورغم هذه التحديات، تستمر التكنولوجيّات الناشئة في إعادة تشكيل الطريقة التي يتم بها إجراء عمليات تدقيق الأداء في مختلف أنحاء العالم، ويقوم المدققون بدمجها بشكل متزايد لتبسيط عملية الكشف عن الأخطاء وتحديد الاحتيال استناداً إلى التقييم الموضوعي للأدلّة الرقمية، لتعزيز هياكل الحوكمة وتحسين الشفافيّة.

المراجع

1. Abduljabbar, H, Abdullah, W.M, Bazool, S & Muhsin, A. (2025). AI-Driven Environmental Impact Assessments: Ethical and Legal Considerations. Environment and Social Psychology. Vol. 10(12). DOI:10.59429/esp.v10i12.3994
2. Agostino, D., Lourenço, R., Jorge, S., Bracci, E., & Cruz, I. (2025). Data science and public sector accounting: Reviewing impacts on reporting, auditing, and accountability practices. Public Money & Management, 1-10.
3. Almarzooqi, S. A. (2021). Promising Technologies for Future-proofing Public Sector Audit Work. INTOSAI Journal of Government Auditing. http://doi.org/10.56251/XGFF4914
4. ANAO. (2021). Using data analytics for risk-based performance audit planning. Case Study. https://www.anao.gov.au/work/speeches-and-papers/using-data-analytics-risk-based-performance-audit-planning
5. Basuki, F. H., Atarwaman, R. J., & Layn, Y. Y. (2025). Big Data Analytics In Public Sector Audit: Transforming Risk Assessment And Fraud Detection. INTERNATIONAL JOURNAL OF FINANCIAL ECONOMICS, 2(3), 986-1002.
6. Du, J. (2026). The Use of Artificial Intelligence Techniques in Auditing. Q2 2026. https://intosaijournal.org/journal-entry/the-use-of-artificial-intelligence-techniques-in-auditing/
7. Govekar, M. C. (2025). The Impact of Artificial Intelligence (AI) and Data Analytics on Internal Audit Efficiency. Multidisciplinary Research in Arts, Science & Commerce (Volume-23), 35.
8. Koulantzis, E. (2025). Harnessing Real-Time Analytics for Public Accountability: The Digital Evolution of Supreme Audit Institutions. International Journal of Government Auditing. Q3 2025. http://doi.org/10.56251/RLYG9322
9. Larikova, T., Ivankov, V A., & Novichenko, L. (2023). Implementation of blockchain technology in the system of accounting and analytical support for the public sector. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 125(13).
10. Morgan, I. (2024). New auditing perspectives for a blockchain-based accounting system in the public sector. In Continuous Auditing with AI in the Public Sector (pp. 30-46). CRC Press.
11. OECD. (2026). The state of artificial intelligence in public audit. OECD. https://read.oecd-ilibrary.org/en/publications/the-state-of-artificial-intelligence-in-public-audit_f4a6c658-en.html
12. Singh, T., Gupta, S. Satakshi, Kumar, M. (2023). Performance Analysis and Deployment of Partitioning Strategies in Apache Spark. Procedia Computer Sciences. Vol 218(2) pp. 594-603
13. Sofyani, H., Amalia, R., Abu Hasan, H., & Saleh, Z. (2026). Big data analytics in enhancing public sector auditing: drivers, benefits and the moderating role of auditor certification. Journal of Accounting in Emerging Economies, 16(1), 31-50.