كشف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي: كيف يمكن للتعلم الآلي أن يساعد المؤسسات المالية على منع الاحتيال

يعد الاحتيال المالي مشكلة متنامية، حيث يستخدم المجرمون تقنيات متطورة بشكل متزايد لسرقة الأموال والمعلومات الحساسة. ولمكافحة هذا التهديد، تتجه المؤسسات المالية إلى التعلم الآلي وغيره من أشكال الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي. في منشور المدونة هذا، سنستكشف كيف يمكن للتعلم الآلي أن يساعد المؤسسات المالية على منع الاحتيال.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط وإجراء التنبؤات بناءً على البيانات التاريخية. في سياق اكتشاف الاحتيال، يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على البيانات التاريخية لتحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد تشير إلى نشاط احتيالي.

مجالات الاحتيال المالي التي يمكن أن يتدخل فيها التعلم الآلي

يمكن أن يتدخل التعلم الآلي في مجموعة واسعة من سيناريوهات الاحتيال المالي من خلال تحليل بيانات المعاملات، والكشف عن الأنماط والشذوذات، والإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة. بعض هذه المجالات تشمل:

الاحتيال في الاستيلاء على الحساب: يحدث الاحتيال في الاستيلاء على الحساب عندما يتمكن المجرمون من الوصول إلى حساب العميل وإجراء معاملات غير مصرح بها. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي اكتشاف محاولات تسجيل الدخول المشبوهة والإبلاغ عن الحسابات التي تم اختراقها.

سرقة الهوية: تحدث سرقة الهوية عندما يقوم المجرمون بسرقة المعلومات الشخصية، مثل التفاصيل المصرفية للمستخدم وكلمات المرور وبيانات اعتماد تسجيل الدخول وغيرها من المعلومات الحساسة واستخدامها لفتح حسابات أو إجراء معاملات احتيالية. يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي في فحص مستندات الهوية مقابل قواعد البيانات الآمنة وتحليل بيانات المعاملات لتحديد الأنماط التي قد تشير إلى سرقة الهوية.

غسيل الأموال: غسيل الأموال هو عملية إخفاء عائدات النشاط الإجرامي كأموال مشروعة. نظرًا لأن التقنيات المستخدمة للتهرب من اكتشاف عمليات غسيل الأموال أصبحت أكثر تعقيدًا، تتجه المؤسسات المالية إلى التعلم الآلي لتعزيز جهود مكافحة غسيل الأموال (AML). في هذا السيناريو، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل كميات هائلة من بيانات المعاملات للكشف عن الأنماط المشبوهة والإبلاغ عن المعاملات التي قد تكون جزءًا من مخطط غسيل الأموال.

الاحتيال الداخلي: يحدث الاحتيال الداخلي عندما يستخدم موظفو مؤسسة مالية وصولهم إلى الأنظمة والمعلومات لارتكاب عمليات احتيال. ولمعالجة المخاطر التي ينقلها منح الموظفين إمكانية الوصول إلى المعلومات الهامة، أنشأت المؤسسات برامج للتهديدات الداخلية، ومع ذلك، فإن التعقيد المتزايد للسلوكيات المحفوفة بالمخاطر والكميات الكبيرة من البيانات التي تتطلب المراقبة دفع المؤسسات إلى تجربة أساليب أكثر ابتكارًا. يتضمن أحدها استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل سلوك الموظف والكشف عن الحالات الشاذة التي قد تشير إلى الاحتيال من الداخل.

أنواع خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة للكشف عن الاحتيال

يتم تدريب خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف على البيانات المصنفة للتنبؤ بما إذا كانت المعاملة احتيالية أم لا. يتم تدريب الخوارزمية على البيانات التاريخية، حيث يتم تصنيف المعاملات الاحتيالية على هذا النحو، ويتم تصنيف المعاملات غير الاحتيالية على أنها عادية. تستخدم الخوارزمية بعد ذلك هذه التسميات لتحديد أنماط المعاملات الجديدة والتنبؤ بما إذا كانت احتيالية أم لا.

التعلم غير الخاضع للرقابة: تُستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة للكشف عن الحالات الشاذة في بيانات المعاملات التي قد تشير إلى نشاط احتيالي. يمكن لهذه الخوارزميات تحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة واكتشاف الانحرافات عن القاعدة. على سبيل المثال، قد تكتشف خوارزمية التعلم غير الخاضعة للرقابة زيادة مفاجئة في تكرار المعاملات من منطقة معينة أو عنوان IP معين، مما قد يشير إلى نشاط احتيالي.

التعلم شبه الخاضع للإشراف: تجمع خوارزميات التعلم شبه الخاضع للإشراف بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف لتحديد النشاط الاحتيالي. يتم تدريب هذه الخوارزميات على كمية صغيرة من البيانات المصنفة وكمية كبيرة من البيانات غير المسماة. يتم استخدام البيانات المصنفة لتدريب الخوارزمية على تحديد النشاط الاحتيالي، بينما يتم استخدام البيانات غير المصنفة لتحديد الأنماط والشذوذات التي قد تشير إلى الاحتيال.

فوائد استخدام التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال

الاكتشاف في الوقت الفعلي: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل بيانات المعاملات في الوقت الفعلي، مما يمكّن المؤسسات المالية من اكتشاف النشاط الاحتيالي بمجرد حدوثه. يمكن أن يساعد ذلك في منع الخسائر الناجمة عن الاحتيال وتقليل مخاطر الإضرار بالسمعة.

تحسين الدقة: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد يصعب على البشر اكتشافها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين دقة اكتشاف الاحتيال وتقليل النتائج الإيجابية الكاذبة.

قابلية التوسع: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل كميات هائلة من بيانات المعاملات، مما يجعلها مثالية للمؤسسات المالية الكبيرة التي تعالج ملايين المعاملات يوميًا.

خاتمة

يعد الاحتيال مشكلة متنامية بالنسبة للمؤسسات المالية، وقد لا تكون الطرق التقليدية للكشف عن الاحتيال كافية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تساعد المؤسسات المالية على اكتشاف النشاط الاحتيالي في الوقت الفعلي، مما يحسن الدقة ويقلل الخسائر الناجمة عن الاحتيال. ومن خلال تدريب خوارزميات التعلم الآلي على البيانات التاريخية، يمكن للمؤسسات المالية تحديد الأنماط والشذوذات التي قد تشير إلى نشاط احتيالي، مما يمكنها من اتخاذ الإجراءات اللازمة قبل فوات الأوان.

إذا كنت مهتمًا بتنفيذ حلول التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال في مؤسستك، فيمكن أن يساعدك AI Superior. يتمتع فريقنا من خبراء الذكاء الاصطناعي بخبرة واسعة في تطوير حلول التعلم الآلي المخصصة المؤسسات المالية. يمكننا مساعدتك في تحديد مجالات عملك حيث يمكن أن يكون للتعلم الآلي التأثير الأكبر وتطوير حل مخصص يلبي احتياجاتك الخاصة. اتصل بنا اليوم لمعرفة المزيد حول كيف يمكننا مساعدتك في تحسين جهود منع الاحتيال.