الذكاء الاصطناعي الحارس الصامت في عمليات الاحتيال المالية والتكنولوجيا المالية

يتم تحويل نظام البنوك التقليدي تدريجيًا إلى جهاز محمول. عندما يحصل الفئة المهمّشة على إمكانية الوصول إلى التمويل، تتم معالجة الهدف الاقتصادي الأوسع المتمثل في الشمول المالي أو الحد من الفقر لدى الحكومة - وهذا يطلق القوة الحقيقية للوصول إلى غير القادرين على التعامل مع البنوك، مما يحقق وفورات الحجم ويقلل تكاليف البحث والمعاملات. وقد قامت العديد من شركات التكنولوجيا المالية بتحولها من خلال تبنّي قيم التصميم المتمحور حول الإنسان كإطار لتحقيق توازن بين احتياجات المؤسسة واحتياجات مستخدميها وعملائها ومجتمعاتها. وهي الآن موجودة عبر سلسلة القيمة - بدءًا من خدمات جمع رأس المال وصولًا إلى خدمات الدفع إلى خدمات إدارة الاستثمار، فضلًا عن التأمين.

لقد أصبح النظام البيئي بأكمله ممكنًا من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلاک تشين، والآن يُطرح سؤال محتمل وهو لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي بالغ الأهمية في التكنولوجيا المالية. قد يكون السبب وراء الطبيعة الديناميكية للمشكلة، إذ إنها تتطور باستمرار. تحاول التكنولوجيا المالية تقديم حلول مالية على نحو أكثر تنظيمًا، والذكاء الاصطناعي هو المهندس الذي يبني الأمر عبر نسج المعلومات.

كما نعلم جميعًا، تخضع أي معاملة مالية لشكليات قانونية، ومن الأهمية القصوى تأمين المعاملة من خلال الأوراق القانونية السليمة. فقد أدخلت شركات التكنولوجيا المالية معاملات بلا ورق - كانت الأوراق القانونية سابقًا تحتاج إلى توقيع يدوي فعلي. حاليًا، تتجه التوقيعات إلى الرقمنة. تُدمج المعاملات الممكّنة بالصوت. كما أن الاتجاه الحالي للعقود الذكية يجعل الأمور أسهل وكذلك أكثر تعقيدًا بالنسبة للمؤسسات التمويلية.

توجد جميع أساليب الذكاء الاصطناعي دائمًا عند مفترق استخدام البشر. في اللحظة التي يحدث فيها تدخل البشر، توجد احتمالات لسوء استخدام المعلومات. لذا، بطريقة ما، يمكن للبيانات التي تمنح شفافية من جهة، أن تصبح من جهة أخرى غذاءً للانحرافات أو التناقضات. مثل السؤال الذي واجهه “كارنا” عندما كان يقاتل ضد أخويه غير الشقيقين. إذ تطفو على السطح هذه الممارسات غير الأخلاقية بشكل كبير في صناعة التمويل. نحن نراجع بعض المشكلات التي لها تداعيات مالية ضخمة، ويُعتاد أن يستغل الناس الثغرات في النظام القانوني.

كشف الاحتيال

كيف يمكن أن يعمل

يمثل هذا معاملة مُصمَّمة ومخطط لها بشكل غير أخلاقي تستخدم الخداع لتحويل الأموال بمساعدة الأنظمة عبر إنشاء هوية خاطئة والوثائق المرتبطة بها. إن التعقيد المستمر وجهود الابتكار المتواصلة للمنتجات المالية يثيران مسارات إضافية لعمليات الاحتيال المالي التي تؤثر على آلاف المستثمرين لخسارة المال في صناديق التحوط، ومخططات بونزي، وتداول العملات، والعملة الرقمية الافتراضية، ومتطلبات رأس المال العامل، والعديد من المخططات الأخرى التي تُلحق ضررًا بالمستثمرين.

يمكن أن يؤدي الجمع بين التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ضمن استراتيجية اكتشاف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي إلى تمكين التمويل الرقمي من اكتشاف عمليات احتيال معقدة. إن السرعة التي تتغير بها درجة تعقيد الهجمات الاحتيالية وحجمها أصبحت أمراً حتمياً الآن، حيث يتعين على المصطلحات القانونية وكشف الاحتيال القانوني إدخال نماذج مُحدثة (مُعطِّلة). عندما نتحدث عن الوثائق المرتبطة، يمكن إحضار بنود وشروط الوثائق المرتبطة إلى الواجهة عبر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. يمكن أن توفر عمليات البحث بالكلمات المفتاحية والبحث باستخدام معرّفات متشابهة تحديدًا لموضع وجود الشذوذ، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف أن يجد طريق كشف الاحتيال. تمامًا مثل تحليل القوائم المالية، توجد حاجة لأتمتة تحليل المصطلحات القانونية.

يمكن للاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي أن يعزز بشكل كبير التفسير القانوني للسياق في شركات التكنولوجيا المالية عبر ضمان العدالة والشفافية والمساءلة في عملياتها.

*       

### وضوح القرارات الائتمانية:

يمكن برمجة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات إقراض عادلة عبر تقييم الجدارة الائتمانية باستخدام مجموعة متنوعة من العوامل غير المنحازة. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي أن تظل هذه القرارات غير متأثرة بعوامل مثل العِرق أو الجنس أو غيرها من السمات التمييزية، وبالتالي تعزيز العدالة في المعاملات المالية.

*       

### مراقب الامتثال: 

تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقي بالقدرة على الملاحظة المستمرة والتكيف مع اللوائح المتطورة. ومن خلال التحليل الفوري لوثائق قانونية واسعة وتحديثاتها، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة شركات التكنولوجيا المالية على الالتزام بالأطر القانونية المعقدة والمتغيرة باستمرار، وبالتالي تقليل احتمال المشكلات القانونية والغرامات.

*       

### كشف الشذوذ: 

يمكن لخوارزميات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنشطة الاحتيالية عبر فحص الأنماط واللاانتظامات في البيانات في الوقت الفعلي. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي الامتثال لقوانين الخصوصية وحماية البيانات أثناء تحديد الاحتيال المحتمل وتخفيفه، وبالتالي تعزيز الالتزام القانوني وثقة العملاء.

*       

### سيادة البيانات:

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الأخلاقي حماية بيانات العملاء باستخدام أساليب تشفير متقدمة وطرق إخفاء هوية البيانات. ومن خلال ضمان الامتثال الصارم لقوانين حماية البيانات، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية منع المشكلات القانونية المرتبطة بانتهاكات البيانات وانتهاكات الخصوصية.

*       

### شفافية البيانات: 

تُصمَّم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي لتكون شفافة وقابلة للتفسير. وهذا يعني أن القرارات التي توصلت إليها نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن تتبعها، مما يسمح للجهات التنظيمية والعملاء بفهم المنطق المحدد وراء هذه الاستنتاجات. تُعد هذه الشفافية ضرورية للمساءلة القانونية وبناء الثقة مع العملاء.

*       

### أتمتة العقود الرقمية:

يمكن لأدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل العقود أن تفحص المستندات القانونية بسرعة وتفهمها. ويمكن أن يساعد ذلك شركات التكنولوجيا المالية في فهم الاتفاقيات القانونية المعقدة، وضمان أنها تفي بالالتزامات التعاقدية ومنع النزاعات القانونية.

*       

### مكافحة غسل الأموال:

يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد المعاملات المشبوهة، مما يضمن الالتزام بقوانين مكافحة غسل الأموال. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في التكنولوجيا المالية التعرف الدقيق على مخاطر غسل الأموال مع حماية خصوصية العملاء والالتزام بالإرشادات القانونية.

*       

### مركزية العميل: 

يمكن للروبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين تقديم معلومات قانونية للعملاء. وبذلك، يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي أن تكون النصيحة المقدمة دقيقة ومتوافقة مع اللوائح القانونية، مما يمنع انتشار المعلومات المضللة والمسؤوليات القانونية.

إن تبني الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية لا يعزز الكفاءة وتجربة العميل فحسب، بل يقوي أيضًا التفسير القانوني للسياق بشكل جوهري عبر دمج مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. وبذلك، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية أن تتنقل في المشهد القانوني المعقد بثقة وبنزاهة.

ابحث عبر بحث هوية قانونية مشابهة

ممارسة تداول غير عادلة

يُعدّ التداول عملية تشغيلية أساسية للأسواق المالية. يمر هذا الأمر بعدة عمليات تحقق وتدقيق قبل التسوية. ولتمكين إساءة الممارسات في التداول، يتم تنفيذ وسائل عدة غير عادلة وسوء تمثيل للوثائق. يمكن للوثائق القانونية التي تم إعدادها بشكل غير عادل وبنود غامضة أن تلعب دورًا كبيرًا في الاحتيال. لقد كانت هناك العديد من الحالات التي أدت فيها ممارسات التداول غير العادلة في مجال تداول الفوركس إلى خسائر كبيرة للمقرضين. يمكن لشركات التكنولوجيا المالية التي تُدمج بيانات كشوف حسابات التداول عبر البنوك أن تُطلق حالات الشذوذ. يمكن للمعاملات في حسابات التداول التي تتطابق تواريخها مع المعاملات في حسابات البنوك أن تكشف عن أوجه التشابه، والتي يمكن أن تؤدي بعد ذلك إلى التساؤلات حول ممارسات التداول والنمو/انخفاض النمو غير الطبيعي في أسعار الأسهم. يظهر دور الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في الصورة، إذ يمكن أن يساعد في كشف المشكلات المتمحورة حول الإنسان.

الكشف عبر كشوف حساب التداول الخاصة بالعميل

احتيال المعاملات

أي معاملة في الحساب لم يتم تفويضها مباشرة من قبل حامل البطاقة/الحساب تُعتبر معاملة احتيالية. لكن يمكن أيضًا اعتبار أنماط محتملة تكون احتيالية مثل: ألا يكون لحساب أعمال أي معاملات ائتمان خلال آخر 15 أو 30 يومًا، أو حتى المدفوعات التي تكون بأرقام مدورة بشكل غريب مثل مضاعفات 100. إن الدفع إلى أطراف ثالثة/المدفوعات عبر تحويلات القروض من خلال حسابات مشبوهة يمكن أن يقدّم مؤشرات على المعاملات الاحتيالية.

كشف المعاملات الاحتيالية عبر المدفوعات

تتصل عمليات الاحتيال بمشكلات سلوكية

يمكن لأي انحراف عن البرمجة المعتادة أن يرفع راية إنذار سلوكية. إذا قام مقترض محتمل بتثبيت/إلغاء تثبيت تطبيقات الإقراض خلال فترة تمتد، على سبيل المثال، شهرين، أو إذا كان قد أنفق أكثر مما يفعل عادةً، أو إذا تلقى إيداعات نقدية أكثر من المعتاد مقارنةً براتبه الذي يتم تحويله عادةً، يمكن أن يثير ذلك إنذارات لدى نموذج تعلم آلي مُدرَّب جيدًا. عندها يعمل الاحتيال السلوكي كإنذار للأنشطة الاحتيالية و/أو التعثر الوشيك الوارد.

الكشف عبر التنزيلات في خدمات Google play

يُعد الذكاء الاصطناعي الطريقة الوحيدة لكشف عمليات الاحتيال الكبيرة الحجم، والمنصات المبنية على ذلك ينبغي أن تكون قادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات الماضية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي الخاضع للإشراف أن تنظر إلى بيانات المعاملات مثل - الشراكات المباشرة المشتركة، والقضايا القانونية المعلقة، وطبيعة القضايا القانونية، وتشابه العناوين، والرسوم المُبلّغ عنها، إلخ - وذلك لتقليل الإيجابيات الكاذبة وتقديم ردود فائقة السرعة على الاستفسارات. كذلك يمكن للتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف تشغيل أشكال جديدة وأكثر تعقيدًا من الاحتيال. ستساعد كل هذه العوامل في منع الشركات المحتالة التي تستهدف أموال المقرضين، وسيتمكن أعضاء/هيئات التحكيم من اتخاذ قرارات مبررة. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أن يُجهز لحل المعاملات الاحتيالية الجسيمة.