دور الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال في التكنولوجيا المالية

اكتشف أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية الرائدة!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

يثبت الذكاء الاصطناعي (AI) أنه مصدر ذو قيمة في اكتشاف الاحتيال مثل البشر. تعتبر التكنولوجيا المالية، والمعروفة أيضًا باسم التكنولوجيا المالية، موارد عرضة ومربحة للمجرمين من جميع الأنواع، بما في ذلك القراصنة. قد يكون الذكاء الاصطناعي هو الوسيلة لإيقاف جزء كبير من الهجمات والانتهاكات الخطيرة، وهو أمر حاسم لتقدم التكنولوجيا المالية. كيف يمكنه اكتشاف الأنشطة المشبوهة والسماح للتكنولوجيا المالية بالاستمرار في التوسع؟

طرق يساعد بها الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال

هذه هي أبرز الأمثلة على كيف يغير الذكاء الاصطناعي تحديد التهديدات ومعالجتها.

1. البيومترية السلوكية وتحليل ضغطات المفاتيح

يمكن للتعلم الآلي (ML) مع الذكاء الاصطناعي مراقبة سلوكيات المستخدمين مثل محاولات تسجيل الدخول باستخدام التعرف على الوجه ومسح بصمات الأصابع. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تعلم العادات النموذجية للكتابة لدى المستخدمين. يكتشف ما هي الحركات والإيماءات الزمنية النموذجية للفرد قبل الوصول إلى خدمات التكنولوجيا المالية. بينما يمكن للمجرمين سرقة بيانات الاعتماد أو حتى تقليد التعرف على الوجه، فإن تقليد ضغطات المفاتيح هو أكثر تحديًا بكثير.

عند فتح تطبيق مصرفي، يبدأ بمراقبة كتابة المستخدم. إذا كانت مقياس مثل سرعة الكتابة غير عادي، فقد يرفض محاولة تسجيل الدخول. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا اكتشاف نشاط مشبوه إذا كان المستخدم الحقيقي يكتب كلمة المرور بشكل صحيح في المحاولة الأولى — ويمكنه إرسال تنبيهات إذا حاول القراصنة ذلك عدة مرات. إنها تقنية مراقبة غالبًا ما تكون صامتة تقلل من معدل الإيجابيات الكاذبة وتفاجئ العديد من القراصنة.

2. تحليلات الرسوم البيانية

تحتوي التكنولوجيا المالية على العديد من الأجزاء المتحركة، بما في ذلك المستخدمون والأجهزة وشركات معالجة المعاملات والأعمال. رسم علاقات هذه الكيانات أمر صعب، لكن يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العملية للكشف عن مصدر محاولات الاحتيال.

بعض أنواع الهجمات أكثر تنسيقًا وتدخل أنظمة التكنولوجيا المالية من زوايا متعددة. تصور تحليلات الرسوم البيانية تهديدات أكثر تعقيدًا، مثل خرق يبدأ داخل رابط بريد إلكتروني مرتبط بعنوان IP أو متجر لسرقة معلومات بطاقات الأشخاص. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف حركات أكثر خفاءً كهذه لإيقاف بعض من أخطر خطط الاحتيال.

3. اكتشاف الأنماط الجغرافية

تخبر سجلات المعاملات قصة يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها. يمكن لتقنية التعرف على الأنماط الجغرافية تحديد المواقع الأكثر شيوعًا التي يتسوق فيها الشخص وفي أي المدن. تأخذ ذلك في الاعتبار جنبًا إلى جنب مع مبالغ الشراء النموذجية لوقف أنشطة مثل غسل الأموال.

لذا، إذا استخدم مجرم PayPal لإجراء معاملة في متجر متوقع، ولكنها كانت أعلى بكثير من المعتاد، يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إليها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تجميد البطاقات أو إيقاف المعاملات مع التكنولوجيا المالية إذا كانت هناك نشاطات كثيرة في مواقع مختلفة. بينما قد يحدث هذا مع الاستخدام الحقيقي، مثل أثناء العطلة، يمكن أن يؤدي إلى تفعيل إجراءات تحقق إضافية للسماح بالتبادل.

4. اكتشاف الشذوذ

تحليل كمية البيانات في التكنولوجيا المالية يتطلب ساعات عمل يدوية لا حصر لها. يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك في ثوانٍ. يمكنه ملاحظة أي نشاط ينحرف عن القاعدة. تظهر الدراسات أن 72% من القادة يشعرون بالقلق بشأن الخصوصية والأمان فيما يتعلق بمصادر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأنواع مثل agentic AI. ومع ذلك، قد تنشأ مخاوف أكثر من ترك التكنولوجيا المالية بدون اكتشاف الشذوذ المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، يمكن لشركة بطاقة ائتمان استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة جميع المعاملات. يمكنه تحديد مخاطر الاحتيال ورفض المعالجة قبل وقوع الجرائم المتكررة. يكتشف الشذوذ ويرسل إشعارات للأطراف المعنية للمراجعة الفورية وإبلاغ العميل. تُحسن هذه الممارسة الشفافية، ويشعر العملاء بالأمان.

5. التقارير الشفافة

تستخدم أدوات اكتشاف الاحتيال المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لجعل تقارير المعاملات واضحة للمراجعين. يساعد ذلك شركات التكنولوجيا المالية على الالتزام، لأنها تمتلك سجلات دقيقة ومنظمة لكل خطر والاستراتيجية المستخدمة لمواجهته. يمكن أن يساعد ذلك ملايين الأمريكيين في المستقبل على الوصول بشكل أفضل إلى خطوط الائتمان من خلال إنقاذهم من العلامات الضارة.

سيقوم XAI بالإشارة إلى التهديدات الأبرز، مما يساعد المحللين في رحلتهم لتعزيز الدفاعات في المستقبل. كل قرار يصبح مبنيًا على البيانات، ويمكن لشركات التكنولوجيا المالية التواصل مع العملاء بنتائجها وما ستفعله في الربع القادم لحماية أصولهم بشكل أفضل.

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي الثقة في التكنولوجيا المالية

يساعد نشر الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية القطاع لأسباب متعددة، لكن الأهم هو مدى زيادة الثقة مع العملاء. لن يتبنى المواطنون والمساهمون التكنولوجيا المالية في حياتهم وعملياتهم اليومية إلا إذا وثقوا بها في الجوانب الحيوية من حياتهم وأعمالهم. يعزز الذكاء الاصطناعي الثقة من خلال توفير:

*   **دعم مستمر**: مع الدردشات الروبوتية والأدوات الأخرى، يتوفر دعم العملاء مع الذكاء الاصطناعي على مدار الساعة.
*   **التحقق الآلي**: يمكن لموارد الذكاء الاصطناعي التحقق من الهويات والمعاملات دون تدخل يدوي، مع إخطار المستخدمين على الفور بأي نشاط مشبوه.
*   **زيادة الشفافية**: توفر سجلات البيانات للمحللين سجلًا ملموسًا للمعاملات، وتغييرات الاعتمادات، والتنبيهات الأمنية.
*   **تقليل الأخطاء البشرية**: هناك المزيد من الفحوصات والتوازنات مع الذكاء الاصطناعي لأنه يمكنه اكتشاف المزيد من التنبيهات استنادًا إلى البيانات التاريخية.

سيظل هناك عنصر من الإشراف البشري، وسيتمكن هؤلاء العاملون من التكيف بشكل أفضل مع البيئة السريعة في أمان التكنولوجيا المالية باستخدام الأتمتة والذكاء الاصطناعي.

تخفيف المخاوف المالية باستخدام agentic AI

يجب على المستثمرين وأصحاب المصلحة والمخترعين في التكنولوجيا المالية تخصيص مواردهم لتعزيز الأمن السيبراني، وقد يكون agentic AI جزءًا من حل شامل. إنه يكمل جهود شركات التكنولوجيا والمالية التي تسعى لحماية الأصول الداخلية وموارد العملاء بشكل أكبر. يجب على أصحاب المصلحة استثمار الوقت والموارد في التنفيذ لتثبيت اعتماد حلول التكنولوجيا المالية المتقدمة للمستقبل.