وفقًا لجمعية المتخصصين الماليين، تأثرت 82% من الشركات بالأنشطة الاحتيالية خلال عام 2018 وحده. وتظهر الأبحاث أنه من المتوقع أن تصل خسائر الاحتيال إلى مبلغ هائل يبلغ 362 مليار دولار بين عامي 2023 و2028. يعني ذلك أن المحتالين لا يتوقفون عن ابتكار طرق جديدة للتلاعب بالنظام، لكن وجود استراتيجية قوية وفعّالة لمنع الاحتيال يمكن أن يُحدث تغييرًا جذريًا في هذا المشهد.
ما هي قواعد الكشف عن الاحتيال؟
تُعتبر قواعد الكشف عن الاحتيال المستندة إلى القواعد عبارة عن عبارات "إذا / إذن" الأساسية التي تُستخدم في تقنيات إدارة المخاطر. تُساعد قواعد الكشف عن الاحتيال المستندة إلى القواعد في اتخاذ القرارات، حيث تعمل على تحديد شروط محددة مثل التحقق من تاريخ الشكاوى (مثل الاحتيال في رد المبالغ المدفوعة) أو ربط عناوين البريد الإلكتروني الخاصة بالجهاز بعناوين IP، بالإضافة إلى التحقق من أعمار المستخدمين أو التأكد من أن المحتوى يتماشى مع القواعد المتبعة.
يمكننا أن نقول إن قاعدة اكتشاف الاحتيال هي شرط يعتمد على البيانات ويهدف إلى تحديد شرعية النشاط، مما يسمح بمراجعة أو الموافقة أو رفض تصرفات المستخدمين. على سبيل المثال، قد تمنع قاعدة بسيطة الوصول إلى موقع ويب إذا تم تصنيف عنوان IP على أنه ينتمي لأنشطة احتيالية. تمتد قواعد الكشف عن الاحتيال من قواعد بسيطة وثابتة إلى فحص متطور للسرعة، حيث يتم تقييم الأنشطة ضمن فترات زمنية محددة.
كيف تعمل قواعد الكشف عن الاحتيال؟
تعمل قواعد الكشف عن الاحتيال بطريقتين رئيسيتين: باستخدام التعلم الآلي ومن دونه، حيث يخدم كل منهما غرضًا مختلفًا.
- مع التعلم الآلي: يشمل ذلك جمع البيانات أثناء تفاعل المستخدمين، وتفعيل التعلم الآلي لتقييم المخاطر، والاستعانة بالقواعد المحددة مسبقًا، ثم اتخاذ القرارات تلقائيًا وفقًا لهذه القواعد.
- بدون التعلم الآلي: تعتمد القرارات هنا على القواعد المحددة مسبقًا بناءً على عوامل مثل القيود الجغرافية، التهديدات الناشئة، أو العتبات المتغيرة للمخاطر، وعادةً ما يكون ذلك مؤقتًا.
أنواع قواعد الكشف عن الاحتيال
تُعد قواعد إدارة الاحتيال مكونات أساسية في عملية اتخاذ القرار، فهي تساعد الشركات على اكتشاف وتقليل مخاطر الاحتيال بشكل استباقي. ضمن نظام كشف الاحتيال القائم على القواعد، لا تتساوى جميع القواعد، فيما يلي خمسة أنواع مميزة من قواعد الكشف عن الاحتيال:
1. قواعد إدارة الاحتيال الثابتة
- تعتمد على منطق "إذا / إذن" البسيط، وغالبًا ما تمنع تصرفات المستخدمين.
- تستخدم تاريخيًا مع عناوين IP، ولكن يمكن تخصيصها بناءً على البيانات المتاحة.
- تفتقر إلى المرونة، مما يؤدي إلى احتمالية حدوث إنذارات خاطئة.
2. قواعد التقييم لاكتشاف الاحتيال
- تُبلغ عن استراتيجية المخاطر دون منع التصرفات بالضرورة.
- تعتمد درجات الاحتيال على احتياجات العمل ويمكن أن تؤدي إلى منع تلقائي بناءً على العتبات.
3. قواعد السرعة لاكتشاف الاحتيال
- تقيم سلوك المستخدم من خلال إجراءات محددة خلال فترة زمنية معينة، مثل مراقبة محاولات تسجيل الدخول لمنع اختراق الحسابات.
4. قواعد التعلم الآلي لاكتشاف الاحتيال
- تعتمد قواعد منع الاحتيال على الذكاء الاصطناعي وتتعلّم من حالات الاحتيال السابقة.
- تحلل قواعد منع الاحتيال كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط المشبوهة الجديدة.
- تقدم اقتراحات مخصصة بناءً على الرؤى المكتسبة من التعلم.
فوائد حلول كشف الاحتيال المعتمدة على القواعد
توفر حلول كشف الاحتيال المعتمدة على القواعد العديد من الفوائد، فيما يلي أفضل ثماني فوائد لاستخدام هذه الحلول:
- الكفاءة: تتميز هذه الحلول بإعداد سريع وسهل، كما تتيح مسح فوري لجميع المعاملات في الوقت الحقيقي بحثًا عن الاحتيال المحتمل.
- البساطة: تعد الأنظمة المعتمدة على القواعد شفافة وسهلة الفهم، إذ تسهل تحديد المشاكل وحلها بسرعة، مما يضمن أقل قدر من التعطيل لأعمالك.
- الاستجابة الفورية للتهديدات: يمكن إدراج القواعد بسرعة لمواجهة الاتجاهات الاحتيالية الناشئة، كما تمكّن المحللين من إيقاف الهجمات المستمرة بسرعة، مثل الحظر القائم على الموقع الجغرافي.
- المنع الاستباقي للاتجاهات الاحتيالية الجديدة: تتيح القواعد الوقاية الاستباقية من الاحتيال قبل أن تتكيف نماذج التعلم الآلي مع الاتجاهات الناشئة، حيث تُصمم قواعد معينة بناءً على خصائص معروفة لسلوك الاحتيال لاستهداف الأنماط المناسبة.
- السماح للعملاء الجيدين: يمكن استخدام القواعد ليس فقط لمنع الاحتيال، ولكن أيضًا للسماح بسلوكيات معينة للعملاء. تسهّل التعاون مع الأقسام الأخرى في العمل، مثل التسويق، من خلال السماح بتطبيق عروض ترويجية معينة.
- الحماية من الأخطاء في التهيئة: توفر الحلول حماية ضد القواعد المعيبة التي قد تضر بالأعمال، كما تضمن اختبارات التأثير تقديرًا معقولًا لتأثير القواعد على بيانات المستخدم، مع وجود ضمانات للتغييرات المؤثرة.
- القابلية للتوسع والأتمتة: تمكن من توسيع استراتيجيات منع الاحتيال من خلال الفحوصات المؤتمتة بناءً على القواعد. إضافة إلى ذلك، تسمح بما يسمى "الاحتكاك الديناميكي" الذي يتيح مراجعة يدوية للحالات الغامضة لتجنب حظر المستخدمين الشرعيين.
- تقليل معدلات الاحتيال بمرور الوقت: تعتمد الحلول على البيانات لمراقبة النتائج، وتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، وتعديل القواعد لتحقيق تحسين مستمر. إضافة إلى ذلك، يتيح الدمج مع التعلم الآلي اقتراحات ذات صلة بناءً على حالة الاستخدام الفريدة للعمل.
كيفية اختيار أفضل حل لكشف الاحتيال المعتمد على القواعد؟
عند اختيار حل لإدارة الاحتيال، يتطلب الأمر مراعاة جوانب حيوية. فيما يلي بعض المعايير الأساسية التي ستضمن اختيارك لأفضل حل لمنع الاحتيال المناسب لاحتياجات أعمالك:
1. الفعالية
- يجب تقييم ما إذا كان الحل يحقق النتائج المرجوة.
- يجب مراجعة النهج المعتمد، سواء كان يعتمد على قوائم سوداء مشتركة أو بيانات في الوقت الفعلي، لضمان التوافق مع استراتيجيتك لمنع الاحتيال.
2. المرونة
- ينبغي البحث عن حل يوفر مرونة في تخصيص القواعد.
- استكشاف الخيارات التي تسمح بتكديس القواعد، واستخدام تقييمات الاحتيال، والحقول المخصصة، ودمج اقتراحات التعلم الآلي لتحقيق فوائد طويلة الأجل.
3. القابلية للتوسع
- دراسة قدرة النظام على التعامل مع عدد كبير من القواعد.
- تقييم قدرة النظام على معالجة حجم كبير من استدعاءات API يوميًا، وهو أمر حاسم لتحليل المعاملات على نطاق واسع.
4. التكاليف
- يجب تحليل هيكل التكلفة، سواء كان يتضمن دفعًا مقابل كل استدعاء API أو مبلغًا مقطوعًا لعقد متعدد السنوات.
- ينبغي مراعاة عوامل مثل الرسوم الصغيرة مقابل ضمانات استرداد المبالغ لضمان قرار مالي مدروس.
5. سهولة التكامل
- ينبغي تقييم مدى سهولة تكامل الحل مع منصتك الحالية.
- مراعاة الوقت والجهد المطلوبين لعملية تكامل سلسة، مع ضمان أقل قدر من التعطيل لعملياتك.
6. جودة القواعد والتعلم الآلي
- البحث عن حلول توفر قواعد قابلة للتخصيص، مع العلم أن كل شركة لها احتياجات فريدة.
- يجب ضمان أن النظام يتيح تعديل القواعد بسرعة ودون تعقيد.
7. إدارة الاحتيال والمخاطر
- ينبغي التحقق من أن الحل يتضمن قواعد مصممة لإدارة كل من المخاطر المتعلقة بالاحتيال وغير الاحتيالية.
- إدراك التمييز بين قواعد الاحتيال والمخاطر، حيث إن قضايا الامتثال قد تؤدي إلى خسائر مالية على المدى الطويل.
8. التأثير الفوري واتخاذ القرارات بناءً على البيانات
- التأكد من أن التغييرات في القواعد تدخل حيز التنفيذ على الفور.
- ضمان أن القرارات تستند إلى البيانات الصحيحة مع التركيز على جودة وتنوع البيانات بدلاً من الاعتماد فقط على مقاييس التفاعل.
9. تطورات التعلم الآلي
- يجب التحقق من قدرات التعلم الآلي، والبحث عن منصات تقدم نماذج مصممة خصيصًا لشركتك.
- يجب التحقق من تكامل التعلم الآلي بشكل صحيح مع الحلول القابلة للقواعد، حتى تتمكن من إدارة الأنماط بشكل جيد.
10. الدعم والتوجيه
- ينبغي تقييم جودة الدعم والتوجيه المتاح لمساعدتك في تطوير استراتيجيات الاحتيال الخاصة بك.
- أهمية الموارد الإضافية للتوجيه والتدريب لتحسين عملية تنفيذ الحل.
اقرأ المزيد: أفضل برامج كشف الاحتيال: مقارنة بين 6 شركات في عام 2024
كيف يمكن أن تساعد منصة فوكال في مكافحة الاحتيال القائم على القواعد؟
توفر منصة فوكال حل يمكّنها من تقييم وفهم ومراقبة الاحتيال والمخاطر بمرونة لا مثيل لها، إذ تم تصميم هذا الحل ليتكيف مع متطلبات شركتك الخاصة.
- خيارات النشر المرنة: يمكنك تنفيذ الحل بسرعة وسلاسة دون التسبب في أي انقطاع لعملياتك. توفر المنصة خيارات نشر مرنة تتيح لك البدء في استخدامها دون أي تعقيدات.
- قواعد المخاطر الخاصة بالصناعة: تساعدك منصة فوكال على وضع قواعد مخاطر مصممة خصيصًا لصناعتك، حيث يمكن استقاء الرؤى من حالات الاحتيال المشابهة. لذا، يمكنك تحقيق نتائج أفضل من خلال تطبيق استراتيجيات تستند إلى خبرات سابقة.
- تميز التخصيص: تمكّن منصة فوكال المستخدمين من تخصيص قواعد المخاطر بشكل كامل، بحيث تتوافق بدقة مع الاحتياجات الفريدة لعملك. حيث يمكنك تعديل كل قاعدة لتلبية متطلباتك الخاصة، مما يساهم في تحسين عملية الكشف عن الاحتيال.
- محركات الذكاء الاصطناعي القوية: تتيح لك منصة فوكال الحصول على اقتراحات قيمة من محرك تعلم آلي وذكاء اصطناعي قوي، مما يعزز من جودة اتخاذ القرارات. كما يساعد في التعرف على أنماط الاحتيال الجديدة ومعالجتها بشكل فعال.
- إدارة القواعد بسهولة: تسهل منصة فوكال إضافة أو تعديل أو تفعيل أو تعطيل القواعد بواجهة سهلة الاستخدام، حيث تضمن هذه الواجهة المرنة سهولة في التعامل وتوفير الوقت والجهد.
- تكامل بسيط وسلس لواجهة البرمجة التطبيقية (API): تدعم منصة فوكال دمج الحل بسلاسة في أنظمتك الحالية بدرجة عالية من المرونة. لذا، يمكنك تحسين تجربتك الكلية دون مواجهة مشاكل تقنية.
الخلاصة
يمكن أن تُحدث قواعد كشف الاحتيال تغييرات جذرية في استراتيجيات منع الاحتيال، من خلال تقديم حلول سريعة وفعّالة ومبسطة. في ظل تطور أساليب الاحتيال، فإن الحلول المعتمدة على القواعد تُقدم قيمة حقيقية، خصوصًا عندما يتم دمجها مع التعلم الآلي. باختيار الحل المناسب، يمكن للشركات تأمين بياناتها، وتعزيز عملياتها، وتقليل الاحتيال بشكل فعال.
الأسئلة الشائعة
Q1. ما هو محرك القواعد لكشف الاحتيال؟
يمثل محرك القواعد لكشف الاحتيال نظامًا يستخدم عبارات "إذا/إذن" المحددة مسبقًا لاتخاذ قرارات تتعلق بتحديد ومنع الأنشطة الاحتيالية.
Q2. ما هي الخوارزمية المستخدمة عادةً في كشف الاحتيال؟
تُستخدم خوارزميات تعلم الآلة (ML) بشكل شائع في كشف الاحتيال، حيث توفر قدرات تعلم تكيفية لتحديد الأنماط والشذوذات.
Q3. كيف يختلف الكشف القائم على القواعد عن الكشف المعتمد على تعلم الآلة؟
يعتمد الكشف القائم على القواعد على منطق "إذا/إذن" المحدد مسبقًا، بينما يستخدم الكشف المعتمد على تعلم الآلة خوارزميات تكيفية تتعلم وتحدد الأنماط دون الحاجة إلى برمجة صريحة.
Request Demo.svg)
