كشف الاحتيال باستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

يتجلى الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال كحليف استراتيجي، حيث يوفر قدرات ديناميكية للتصدي لتقنيات الاحتيال المتجددة، كما يعتبر اكتشاف الاحتيال باستخدام التعلم الآلي أداة قوية تقدم إمكانات متقدمة لتحديد الأنشطة الاحتيالية ومكافحتها. يقدّم هذا المقال شرحا عن ماهية التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI)، وتستعرض كيف يمكن لهذه التقنيات أن تفيد المؤسسات المالية في اكتشاف الاحتيال ومنعه.

ماهو الذكاء الاصطناعي؟

يشير الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري، وتشمل هذه المهام التعلم من التجارب، وفهم اللغة الطبيعية، والتعرف على الأنماط، وحل المشكلات، واتخاذ القرارات. كما يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء آلات تستطيع محاكاة الذكاء البشري وأداء المهام بشكل مستقل. إضافة إلى ذلك، يلعب اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي دورًا مهما في تأمين الأنظمة ضد الأنشطة الاحتيالية.

ماهو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات، كما يسمح التعلم الآلي للأنظمة بتحديد الأنماط، وإجراء التنبؤات، وتحسين أدائها مع مرور الوقت من خلال التجربة، دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

يُعد اكتشاف الاحتيال باستخدام التعلم الآلي فعّالاً بشكل خاص بفضل قدرته على التكيف والتطور بناءً على البيانات الجديدة، الأمر الذي يعزز من قدرة الأنظمة على التعرف على الأنماط الاحتيالية والاستجابة لها بكفاءة. وتشمل الأنواع الثلاثة الرئيسية للتعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم الآلي المعزز.

دور تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال

تقوم المؤسسات المالية بدمج التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) في أنظمتها لتعزيز دقة وكفاءة كشف الاحتيال، فوفقًا لدراسة أجريت في جامعة جاكرتا، أظهرت خوارزميات التعلم الآلي فعالية مذهلة بنسبة 96% في تقليل الاحتيال في مؤسسات التجارة الإلكترونية.

تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على تحليل مجموعات ضخمة من البيانات، مما يتيح التعرف على الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية. يتميز الذكاء الاصطناعي، وخاصة في شكله المتقدم مثل التعلم العميق، بقدرته على اكتشاف أنماط الاحتيال المعقدة والمتطورة، كما تتيح هذه التقنيات المراقبة في الوقت الفعلي، والتكيف مع التهديدات الجديدة، والوقاية الاستباقية، مما يعد أساسيًا لحماية المعاملات المالية من الأنشطة الاحتيالية المتغيرة والمتطورة.

1. تتيح نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط بدقة، مما يعزز دقة اكتشاف الاحتيال مقارنة بالطرق التقليدية.

2. تمكن هذه التقنيات المؤسسات المالية من مراقبة المعاملات بشكل لحظي، مما يساعد في اكتشاف الأنشطة المشبوهة والاستجابة لها فورًا، مما يقلل من تأثير الاحتيال.

3. تتميز هذه التقنيات بقدرتها على التكيف مع أنماط الاحتيال الجديدة والمتغيرة دون الحاجة إلى تحديثات يدوية مستمرة.

4. تعالج خوارزميات التعلم الآلي كميات هائلة من البيانات بكفاءة، مما يتيح تحليل المعاملات تلقائيًا ويقلل من الوقت والموارد المطلوبة لاكتشاف الاحتيال.

5. يمكن للتعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي التعلم من البيانات التاريخية، مما يقلل من النتائج الإيجابية الكاذبة ويعزز دقة اكتشاف الاحتيال.

6. يتفوق التعلم الآلي في تحديد الحالات الشاذة في البيانات، مما يجعله فعالاً في اكتشاف الأنماط غير الاعتيادية التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية غير معروفة سابقًا.

7. يساهم الكشف الآلي عن الاحتيال في تقليل الحاجة إلى المراجعات والتحقيقات اليدوية الشاملة، مما يوفر التكاليف للمؤسسات المالية.

8. من خلال تقليل النتائج الإيجابية الكاذبة ومنع تصنيف المعاملات الحقيقية على أنها احتيالية، يسهم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في توفير تجربة عملاء أكثر سلاسة وأقل احتكاكا بين العميل والمؤسسة.

9. تستطيع أنظمة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوسع للتعامل مع كميات كبيرة ومتزايدة من المعاملات، مما يجعلها مناسبة للطبيعة الديناميكية والمتوسعة للأنشطة المالية.

10 تطبيقات شائعة للتعلم الآلي في كشف الاحتيال

يمكن للمؤسسات المالية استخدام تقنيات التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال المتقدم ومنعه في مختلف السيناريوهات،وفيما يلي عشرة من أبرز حالات الاستخدام حيث تستفيد المؤسسات المالية من التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال:

1. كشف الاحتيال على بطاقات الائتمان

تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل بيانات المعاملات، مع مراعاة عوامل مثل الوقت، والموقع، وأنماط الإنفاق. يساعد هذا التحليل في تحديد الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، حيث يمكن للأنشطة غير المعتادة، مثل المعاملات من مواقع بعيدة أو المعاملات الكبيرة التي تنحرف عن النمط المعتاد، أن تؤدي إلى تنبيهات بشأن عمليات احتيال محتملة على بطاقات الائتمان.

2. منع الاحتيال في أجهزة الصراف الآلي ونقاط البيع

تستطيع نماذج التعلم الآلي مراقبة معاملات أجهزة الصراف الآلي وأنشطة نقاط البيع، حيث يمكنها اكتشاف المخالفات مثل عمليات السحب النقدي المتعددة في وقت قصير أو المعاملات التي تخرج عن نطاق السلوك المعتاد للعميل، مما يشير إلى أنشطة احتيالية محتملة.

3. التحقق من الهوية

يساهم التعلم الآلي في التحقق القوي من الهوية من خلال تحليل نقاط بيانات متعددة، بما في ذلك المعلومات البيومترية، وتاريخ المعاملات، وسلوك المستخدم، مما يضمن وصول الأفراد المصرح لهم فقط إلى الخدمات المالية ويمنع سرقة الهوية.

4. كشف الاحتيال في طلبات القروض

تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتقييم طلبات القروض عبر تحليل العديد من العوامل مثل التاريخ الائتماني، والدخل، وتفاصيل الطلب، مما يساعد في تحديد طلبات القروض الاحتيالية أو حالات سرقة الهوية.

5. التحويل البنكي ومراقبة المعاملات

يعد التعلم الآلي مفيدًا في مراقبة التحويلات البنكية والمعاملات، حيث يحدد الأنماط غير العادية ويبلغ عن الحالات المحتملة لغسل الأموال أو تحويلات الأموال الاحتيالية.

6. منع الاستيلاء على الحساب

تحلل نماذج التعلم الآلي سلوك تسجيل دخول المستخدم بشكل مستمر، وتكشف عن الحالات الشاذة مثل محاولات تسجيل الدخول الفاشلة المتعددة، أو الوصول من أجهزة غير مألوفة، أو نشاط الحساب غير المعتاد، مما يساعد في إحباط عمليات الاستيلاء على الحساب.

7. كشف الاحتيال الداخلي

يساعد التعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال الداخلي عبر تحليل سلوك الموظفين، وتحديد الأنماط غير العادية في الوصول إلى المعلومات الحساسة أو المعاملات التي تنحرف عن نشاط الموظف العادي.

8. الإبلاغ الآلي عن الاحتيال والتحقيق فيه

تعمل أدوات التعلم الآلي على تبسيط عمليات الإبلاغ عن الاحتيال والتحقيق فيه من خلال أتمتة تحليل مجموعات البيانات الضخمة، مما يساعد المحققين على التركيز على الحالات ذات الأولوية العالية وتقليل أوقات الاستجابة.

9. تحليل اتصالات العملاء

يستطيع التعلم الآلي تحليل اتصالات العملاء، مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الرسائل النصية، لاكتشاف محاولات التصيد الاحتيالي أو الطلبات الاحتيالية أو أشكال أخرى من الهندسة الاجتماعية التي تستهدف العملاء.

10. التدقيق المطلوب

يساعد التعلم الآلي المؤسسات المالية في الحفاظ على الامتثال التنظيمي عبر أتمتة مراقبة المعاملات المالية، وتحديد الأنشطة المشبوهة، وإنشاء التقارير المطلوبة للإبلاغ عن الامتثال.

كشف ومكافحة الاحتيال مع منصة فوكال

تعتمد منصة فوكال على تقنيات حديثة بدلاً من الأساليب اليدوية والتقليدية، حيث تستخدم المنصة تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات من مصادر متنوعة، والتعرف على الأنماط والسلوكيات المشبوهة التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية. بفضل قدرتها على التعلم والتكيف المستمر، تبقى فوكال متقدمة بخطوة على المحتالين من خلال اكتشاف اتجاهات الاحتيال الناشئة، كما تسهم فوكال في تقليل النتائج الإيجابية الكاذبة بشكل كبير، مما يخفف من تكاليف التحقيق ويقلل من التأثيرات المحتملة على علاقات العملاء.

كلمة أخيرة

وأخيرا، ففي بيئة تتطلب القدرة على التكيف السريع، يُعد دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في استراتيجيات رصد الاحتيال ومكافحته خطوة استباقية لا غنى عنها في مساعدة وتمكين الشركات والمؤسسات المالية.