nep-isf New Economics Papers
on Islamic Finance
Issue of 2024‒10‒14
one paper chosen by
Ali Polat, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi


  1. Challenges and prospects of Artificial Intelligence: Case of participatory banks in Morocco By Camélia Sehaqui; Mohamed Haissoune

  1. By: Camélia Sehaqui (Université Hassan 1er [Settat]); Mohamed Haissoune (Université Hassan 1er [Settat])
    Abstract: This article seeks to analyze the application of artificial intelligence (AI) in counterparty risk management, focusing on Moroccan participatory banks. To this end, the authors first examine the reality of AI and its applications in Islamic finance before exploring how it can evaluate and mitigate the risks inherent to these institutions. The qualitative methodology used is based on semi-structured interviews with eight risk directors from Moroccan participatory banks and windows. The interviews were transcribed and subjected to systematic thematic analysis. The coding process identified recurring themes, which were then grouped into broader categories to identify key trends and perceptions about the use of AI in counterparty risk management. The survey results reveal that none of the banks interviewed currently use AI for counterparty risk management, although they intend to introduce it in the future. The expected benefits include increased accuracy in risk assessment and process optimization through automation. However, potential obstacles include financial constraints and a shortage of AI expertise. Indeed, AI could present promising prospects for strengthening financial stability and ensuring Sharia compliance within participatory banks. For effective integration, investments in resources and AI training are necessary. Overall, the future of AI in counterparty risk management promises to bring innovation and operational efficiency to the participatory finance sector.
    Abstract: Le présent article cherche à analyser l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion du risque de contrepartie, en se concentrant sur les banques participatives marocaines. Pour ce faire, les auteurs examinent d'abord la réalité de l'IA et ses applications dans la finance islamique avant d'explorer comment elle peut évaluer et atténuer les risques propres à ces institutions. La méthodologie qualitative retenue se base sur des entretiens semi-directifs avec huit directeurs des risques de banques et fenêtres participatives marocaines. Les entretiens ont été transcrits et soumis à une analyse thématique systématique. Le processus de codage a permis d'identifier des thèmes récurrents, regroupés ensuite en catégories plus larges, afin de dégager des tendances et des perceptions clés sur l'utilisation de l'IA dans la gestion du risque de contrepartie. Les résultats de l'enquête révèlent qu'aucune des banques interrogées n'utilise actuellement l'IA pour la gestion du risque de contrepartie, bien qu'ils aient l'intention de l'introduire dans un avenir proche. Les avantages attendus incluent une précision accrue dans l'évaluation des risques et une optimisation des processus grâce à l'automatisation. Cependant, les obstacles potentiels incluent des contraintes financières et une pénurie d'expertise en IA. En effet, l'IA pourrait présenter des perspectives prometteuses pour renforcer la stabilité financière et garantir la conformité à la Charia au sein des banques participatives. Pour une intégration efficace, des investissements dans les ressources et la formation en IA sont nécessaires. En somme, l'avenir de l'IA dans la gestion du risque de contrepartie promet d'introduire innovation et efficacité opérationnelle dans le secteur de la finance participative.
    Keywords: Artificial Intelligence AI, Participatory Finance, Risk management, Counterparty Credit Risk, Intelligence Artificielle, Finance Participative, Gestion des risques, Risque de contrepartie
    Date: 2024–09–02
    URL: https://d.repec.org/n?u=RePEc:hal:journl:hal-04690166

This nep-isf issue is ©2024 by Ali Polat. It is provided as is without any express or implied warranty. It may be freely redistributed in whole or in part for any purpose. If distributed in part, please include this notice.
General information on the NEP project can be found at https://nep.repec.org. For comments please write to the director of NEP, Marco Novarese at <director@nep.repec.org>. Put “NEP” in the subject, otherwise your mail may be rejected.
NEP’s infrastructure is sponsored by the School of Economics and Finance of Massey University in New Zealand.