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 |