هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل مصرفيي الاستثمار؟ نماذج DCF والشركات المماثلة وعروض الصفقات تُؤتمت بسرعة، لكن هيكلة الصفقة وإتمامها يحتاجان إلى إنسان.
كلما سرّع الذكاء الاصطناعي إعداد المواد والنماذج في الصيرفة الاستثمارية، ازداد الحكم على المهنة بالقدرة على دفع المعاملات إلى الأمام. ستضعف الأدوار القائمة على المهام، لكن من يستطيعون توضيح مخاوف الإدارة وإيصال الصفقات ذات المصالح المتعارضة إلى الإتمام سيبقون.
يساعد مصرفيو الاستثمار على إتمام المعاملات الكبرى، من زيادات رأس المال وعمليات الاندماج والاستحواذ إلى بيع الأنشطة التجارية وإعادة الهيكلة، عبر الربط بين الشركات والمستثمرين وفرق الإدارة والمستشارين القانونيين والمحاسبيين. وكثيرًا ما تُقرن هذه الوظيفة بالأرقام، لكن مركز ثقلها في الواقع هو تصميم الصفقات والتنسيق بين الأطراف المعنية.
سيجعل الذكاء الاصطناعي مقارنات الشركات ومسودات النماذج المالية وإعداد المواد ورسم خرائط القضايا أكثر كفاءة بكثير. أما هيكلة الصفقة، ورسم استراتيجية التفاوض، وتقديم المشورة للإدارة، والموازنة بين المصالح المتعارضة، فمن المرجح أن تبقى كلها. ونتيجة لذلك، سيصبح من يستطيعون دفع صفقة حية إلى الأمام أعلى قيمة ممن يكتفون بتحليلها.
يحسبه ai-job-risk.net من أربع مجموعات بيانات عامة، على مقياس من 0 إلى 100 نسبةً إلى 188 مهنة نغطيها. الرقم الأعلى يعني أن جزءًا أكبر من مهام الوظيفة مما يستطيع الذكاء الاصطناعي التوليدي أداءه أو يُستخدم فيه بالفعل. وهو ليس احتمال فقدان الوظيفة.
تحليل المهام لدى الباحثين (Eloundou وزملاؤه؛ منظمة العمل الدولية). يُعرض كرتبة مئينية بين جميع المهن التي يقيّمونها.
الاستخدام المرصود لـ Microsoft Copilot وAnthropic Claude في مهام هذه المهنة. يُعرض كرتبة مئينية بين جميع المهن التي يقيّمونها.
تغيّر الإنتاجية: يُتوقع أن تنخفض حصة هذه المهنة من العمالة في القطاعات التي توظفها، إذ تتيح التقنية للعاملين تحليل البيانات بكفاءة أكبر.
Productivity change - share decreases as technology allows workers to analyze data more efficiently.
أرقام أمريكية لمهنة BLS "Securities, commodities, and financial services sales agents". تفترض توقعات BLS أن التقنية تواصل التطور بوتيرتها التاريخية؛ وهي ليست توقعًا لأثر الذكاء الاصطناعي وحده.
لا تتتبع الإحصاءات الرسمية هذا المسمى الوظيفي بعينه، لذا تصف الأرقام أقرب فئة مهنية رسمية.
المصادر
مؤشر التعرض يحسبه ai-job-risk.net من مجموعات البيانات أدناه (البيانات حتى 15 أكتوبر 2026). وأرقام العمل الأمريكية مصدرها BLS دون تغيير.
لم تُعدّ الجهات الناشرة هذا الموقع ولم تراجعه ولم تصادق عليه. الاستشهادات الكاملة والتراخيص والمنهجية
عند التفكير في مخاطر الذكاء الاصطناعي على الصيرفة الاستثمارية، فإن أول تمييز ينبغي إجراؤه هو بين إعداد الأرقام وإنجاز المعاملة فعلًا. يستطيع الذكاء الاصطناعي تسريع أجزاء من أعمال التدفقات النقدية المخصومة (DCF) وتحليل الشركات المماثلة وصياغة عروض الصفقات (pitch book) تسريعًا كبيرًا. لكن تقرير الهيكل الذي سيقبله الطرف الآخر، ومدى الضغط الذي يُمارس على الإدارة عند تقديم المشورة، ومستوى الإفصاح الذي قد يضر بالمفاوضات، يظل عملًا بشريًا في جوهره.
في السنوات القليلة المقبلة، سيواجه من تأتي قيمتهم أساسًا من إعداد المستندات ضغطًا أكبر، بينما يُرجَّح أن يبقى من يستطيعون تنظيم القضايا ودفع الصفقة نحو الإتمام. ومع تسريع الذكاء الاصطناعي لأعمال التحضير، سيأتي الفارق الحقيقي من مقدار الوقت والحكم اللذين يستطيع المصرفي تكريسهما للتفاوض ومقارنة السيناريوهات وبناء التوافق بين الأطراف المعنية.
حتى في الصيرفة الاستثمارية، فإن أكثر الأجزاء تعرضًا للذكاء الاصطناعي هي تنظيم البيانات والجانب النمطي من إعداد المواد. والسؤال الجوهري هو ما إذا كان الوقت الموفَّر من العمل اليدوي سيُعاد توجيهه نحو التفكير في مضمون الصفقة.
تقييمات الشركات المماثلة، ومقارنات الصفقات السابقة، وجمع مؤشرات القطاع، كلها يمكن جعلها أكثر كفاءة بكثير بفضل قواعد البيانات والتلخيص بالذكاء الاصطناعي. ستنخفض قيمة ملء الجداول بحد ذاته، بينما ترتفع أهمية معرفة كيفية قراءة المقارنة.
يسهّل الذكاء الاصطناعي إنتاج مسودات أولى لمواد تغطي نظرات عامة على الصفقات وروايات الاستحواذ وحجج جمع التمويل المعتادة. ولن يكون عامل التميز بعد الآن عدد الشرائح المنتجة، بل مدى قدرة المواد على إبراز القضايا الخاصة بالمعاملة.
حسابات الحساسية وتحديث النماذج المالية القياسية بناءً على افتراضات معدّلة هي بالضبط نوع المهام المتكررة التي تستفيد من الأتمتة. والأهم ليس تشغيل النموذج، بل تحديد الافتراضات التي تحسم نتيجة الصفقة فعلًا.
يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يرصد بكفاءة المخاطر الشائعة ومسائل الجدولة التي تظهر عادة في بداية أي معاملة. ولم يعد مجرد سرد القضايا التي يستطيع أي شخص استخراجها يصنع قيمة تُذكر لمحترف الصفقات.
ما يبقى في الصيرفة الاستثمارية هو هيكلة المعاملة وحملها حتى الإتمام مع الموازنة بين مصالح متعددة. فالصفقة لا تتحرك لمجرد أن الأرقام صحيحة، وترتيب حل القضايا بالغ الأهمية.
القدرة على تصميم هيكل يحرّك الطرف الآخر فعلًا، من خلال السعر وطريقة التمويل وتسلسل المقترحات وعمق الإفصاح، هي محور العمل في الصفقات. وكلما استعصى الموقف على القوالب القياسية، ازداد اختباره للخيال والحكم البشريين.
في عمليات الاندماج والاستحواذ وزيادات رأس المال، لا تقلق الإدارة بشأن الأرقام وحدها، بل تقلق أيضًا بشأن السيطرة والسرعة والتبريرات الداخلية وخيارات التخارج المستقبلية. ويظل دور توضيح ما يشغل الإدارة حقًا ومساعدتها على الحسم بشريًا بامتياز.
العملاء والأطراف المقابلة والمستثمرون والفرق القانونية والمحاسبون والمقرضون، كلٌّ منهم يركز على قضايا مختلفة. وعندما توشك المعاملة على التعثر، فإن تقرير من يحتاج إلى رؤية ماذا، وبأي ترتيب، هو نوع مهارة التفاوض التي لا يسهل على الذكاء الاصطناعي استبدالها.
حتى عندما تبدو الأرقام سليمة، قد تنهار المعاملات بسبب عدم انسجام الإدارة، أو ضعف التوافق الاستراتيجي، أو صعوبات الموافقة الداخلية. وتظل القدرة على التقاط إشارات الخطر من المحادثات وأجواء التفاوض عملًا بشريًا.
للبقاء قويًا في الصيرفة الاستثمارية مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي، لا يكفي إتقان بناء النماذج. فالمهارة الحاسمة هي تصميم الصفقة نفسها ودفعها إلى الأمام. قد يجعل الذكاء الاصطناعي التحليل أسرع، لكن الفارق هو ما إذا كنت تستطيع التقدم بعد ذلك إلى التفاوض وتقديم المشورة.
لا يكفي سرد خيارات مثل الملكية أو الدين أو إعادة الهيكلة أو الاستثمار المشترك. فالمصرفيون الأقوياء يستطيعون تحديد الهيكل الواقعي فعلًا للحالة المطروحة. قد يولّد الذكاء الاصطناعي الخيارات، لكن تحويلها إلى صفقة قابلة للتنفيذ لا يزال يحتاج إلى إنسان.
إذا استطعت أن تدرك ما تريد الإدارة حمايته حقًا ومقدار المخاطرة الذي تقبل تحمّله، ترتفع جودة توصيتك ارتفاعًا حادًا. وهذا ضروري للانتقال من شخص يعرض الأرقام فحسب إلى شخص يقدم مشورة ذات معنى.
إذا استطعت إعداد جداول المقارنة والقضايا الأولية وبيانات السوق ومسودات المستندات بسرعة عبر الذكاء الاصطناعي، أمكنك تخصيص وقت أطول للتفاوض والتحضير للاجتماعات. والأقوى هم من يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتوفير الوقت ولتعميق المعاملة ذاتها في آن معًا.
لا تقتصر المعاملات على التقييم، بل تشمل أيضًا قضايا العقود والضرائب والتمويل والإفصاح. والمصرفي القادر على التحاور المثمر مع المتخصصين في كل من هذه المجالات يكتسب قيمة أكبر بكثير بوصفه منسقًا ومستشارًا.
يمكن أن تنتقل خبرة الصيرفة الاستثمارية جيدًا إلى ما هو أبعد من المال، نحو أدوار تتضمن تنظيم المبادرات المعقدة وقيادتها. وكلما تعامل المرء مع التفاوض والتنفيذ الكامل للعملية، لا التحليل وحده، سهُل عليه صنع قيمة في الأدوار المجاورة.
تنتقل خبرة دفع الصفقة إلى الأمام مع تنسيق أطراف ومواعيد ونتائج كثيرة جيدًا إلى تنفيذ المشروعات متعددة الوظائف. ويناسب ذلك من يريدون تحويل مهارات إدارة المعاملات إلى أعمال التنفيذ في جانب الأعمال.
مؤشر التعرض 70/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +6.7%
تفيد خبرة تنظيم قضايا معاملة معقدة وتحويلها إلى مواد جاهزة لاتخاذ القرار في تحسين الأعمال وتحليل المتطلبات أيضًا. وهو مسار يلائم من يريدون تطبيق التفكير المالي المنظم على التحديات التشغيلية.
مؤشر التعرض 88/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +10.1%
تنتقل خبرة مساعدة التنفيذيين على فرز الغموض واختيار مسارات واقعية من بين سيناريوهات متعددة مباشرة إلى العمل الاستشاري الاستراتيجي. وهو خيار قوي لمن يريدون توسيع التفكير الموجّه نحو الصفقات ليشمل دعمًا إداريًا أوسع.
مؤشر التعرض 88/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +10.1%
تتسق خبرة قراءة قيمة الشركات وأوضاع السوق أثناء إعداد قرارات الاستثمار جيدًا مع أدوار تحليل الشركات والأسواق. وهذا منطقي لمن يريدون نقل ثقلهم من تنفيذ الصفقات نحو الحكم التحليلي المستمر.
مؤشر التعرض 91/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +7.2%
تنتقل خبرة الحفاظ على الجودة والزخم في عمليات عالية المخاطر كثيرة الأجزاء المتحركة إلى القيادة التشغيلية كذلك. ويناسب هذا المسار من يريدون تطبيق مهارات ترتيب الأولويات التي صقلتها المعاملات على الإدارة المستمرة للأعمال.
مؤشر التعرض 63/100 · الوظائف الأمريكية 2025–35 +5.0%
كلما سرّع الذكاء الاصطناعي إعداد المواد والنماذج في الصيرفة الاستثمارية، ازداد الحكم على المهنة بالقدرة على دفع المعاملات إلى الأمام. ستضعف الأدوار القائمة على المهام، لكن من يستطيعون توضيح مخاوف الإدارة وإيصال الصفقات ذات المصالح المتعارضة إلى الإتمام سيبقون. وفي هذه المرحلة، يكون الهدف صنع القيمة لا بوصفك من ينتج الأرقام، بل بوصفك من يستخدمها لدفع القرارات قدمًا.
الوظائف المعروضة هنا تنتمي الى القطاع نفسه الذي تنتمي اليه مصرفي الاستثمار. وهي ليست الوظيفة نفسها، لكنها تساعد على مقارنة تاثير الذكاء الاصطناعي وقرب المسارات المهنية.
تسجّل مهنة مصرفي الاستثمار 89 من 100 على مؤشرنا للتعرض للذكاء الاصطناعي التوليدي (المرتبة 33 من 188). ويقيس ذلك مقدار العمل الذي يستطيع الذكاء الاصطناعي أداءه أو يُستخدم فيه، لا ما إذا كانت الوظيفة ستختفي. يتوقع مكتب BLS أن يتغير التوظيف في مهنة مصرفي الاستثمار في الولايات المتحدة بنسبة +1.4% بين 2025 و2035.
حتى في الصيرفة الاستثمارية، فإن أكثر الأجزاء تعرضًا للذكاء الاصطناعي هي تنظيم البيانات والجانب النمطي من إعداد المواد. والسؤال الجوهري هو ما إذا كان الوقت الموفَّر من العمل اليدوي سيُعاد توجيهه نحو التفكير في مضمون الصفقة. على سبيل المثال: مقارنات الشركات وتنظيم بيانات السوق، صياغة عروض الصفقات والمواد التوضيحية، التحديثات الآلية للنماذج، مذكرات القضايا الروتينية.
ما يبقى في الصيرفة الاستثمارية هو هيكلة المعاملة وحملها حتى الإتمام مع الموازنة بين مصالح متعددة. فالصفقة لا تتحرك لمجرد أن الأرقام صحيحة، وترتيب حل القضايا بالغ الأهمية. على سبيل المثال: تصميم الهيكل الرابح للصفقة، مساعدة الإدارة على فرز الغموض واتخاذ القرار، التفاوض بين أطراف ذات أولويات مختلفة، رصد المخاطر التي لا تظهر بوضوح على السطح.
للبقاء قويًا في الصيرفة الاستثمارية مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي، لا يكفي إتقان بناء النماذج. فالمهارة الحاسمة هي تصميم الصفقة نفسها ودفعها إلى الأمام. قد يجعل الذكاء الاصطناعي التحليل أسرع، لكن الفارق هو ما إذا كنت تستطيع التقدم بعد ذلك إلى التفاوض وتقديم المشورة. على سبيل المثال: القدرة على هيكلة الصفقات وتنظيم القضايا، القدرة على حصر القضايا الحقيقية عبر الحوار مع التنفيذيين، استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع إعداد المواد، فهم متعدد التخصصات للقانون والمحاسبة والتمويل.
