دور الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال في التكنولوجيا المالية

اكتشف أبرز أخبار وأحداث التكنولوجيا المالية (Fintech)!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna وغيرهم

يُثبت الذكاء الاصطناعي (AI) أنه موردٌ قيّم بقدر الناس في اكتشاف الاحتيال. تُعدّ التقنيات المالية، وتُسمّى أيضًا fintech، مواردَ ضعيفة ومربحة للمجرمين من جميع الأنواع، بما في ذلك القراصنة. قد يكون الذكاء الاصطناعي هو الطريقة لإيقاف جزء كبير من الهجمات والانتهاكات الخطِرة، وهو أمر حاسم لتمكّن fintech من التقدّم. كيف يمكنه اكتشاف النشاط المشبوه والسماح لـ fintech بالاستمرار في التوسع؟

طرق يساعد بها الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال

هذه هي أبرز الأمثلة على قيام الذكاء الاصطناعي بتغيير تحديد التهديدات ومعالجتها.

1. القياسات الحيوية السلوكية وتحليل ضغطات المفاتيح

يمكن للتعلّم الآلي (ML) مع الذكاء الاصطناعي مراقبة سلوك المستخدمين مثل محاولات تسجيل الدخول عبر التعرّف على الوجه وفحص بصمات الأصابع. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلّم عادات الكتابة المعتادة للمستخدمين. فهو يكتشف الحركات وإيماءات التمرير والتوقيت الشائعة للفرد قبل أن يصل إلى fintech. وبينما يمكن للمجرمين سرقة بيانات الاعتماد أو حتى تقليد التعرّف على الوجه، فإن تقليد ضغطات المفاتيح أكثر صعوبة بكثير.

عند فتح تطبيق مصرفي، يبدأ بمراقبة طريقة كتابة الشخص. إذا كانت هناك قيمة مثل سرعة الكتابة غير معتادة (شاذة)، فقد يؤدي ذلك إلى رفض محاولة تسجيل الدخول. ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا اكتشاف نشاط مشبوه إذا كان المستخدم الحقيقي عادةً يكتب كلمة المرور بشكل صحيح في المحاولة الأولى — ويمكنه إرسال تنبيهات إذا كان المهاجم يحاول مرارًا. وهي تقنية مراقبة صامتة في الغالب، تُقلّل من وتيرة الإيجابيات الكاذبة وتُفاجئ كثيرًا من القراصنة.

2. تحليل الرسوم البيانية

لدى fintech أجزاء كثيرة متحركة، بما في ذلك المستخدمون والأجهزة وشركات معالجة المعاملات والشركات. إن رسم علاقات هذه الكيانات أمرٌ صعب، لكن يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العملية لاكتشاف مصدر محاولات الاحتيال.

توجد بعض أنماط الهجوم الأكثر تنسيقًا، وتدخل أنظمة fintech من زوايا متعددة. يوفّر تحليل الرسوم البيانية تصويرًا للتهديدات الأكثر تعقيدًا، مثل اختراق يبدأ داخل رابط بريد إلكتروني مرتبط بعنوان IP أو بمتجر للبيع بالتجزئة لسرقة معلومات بطاقات الأشخاص. يمكن للذكاء الاصطناعي كشف تحركات أكثر خفاءً من هذا النوع لإيقاف بعض أكثر خطط الاحتيال تدميرًا.

3. كشف الأنماط الجغرافية المكانية

تروي السجلات المعاملاتية قصة يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة منها. يمكن للتعرّف على الأنماط الجغرافية المكانية تحديد الأماكن الأكثر شيوعًا التي يتسوق فيها الشخص، وفي أي مدن. وهو يأخذ ذلك في الاعتبار جنبًا إلى جنب مع مبالغ المشتريات المعتادة لإيقاف نشاط مثل غسل الأموال.

لذلك، إذا استخدم مجرم PayPal لإجراء معاملة عند متجر متوقع، ولكن كانت تكلفتها أعلى بكثير من التكلفة المعتادة، يمكن للذكاء الاصطناعي وسمها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تجميد البطاقات أو إيقاف المعاملات مع fintech إذا وُجد نشاط كبير في مواقع مختلفة. ورغم أن ذلك قد يحدث مع استخدام حقيقي، مثل أثناء الإجازة، فقد يؤدي إلى تفعيل تدابير إضافية للتحقق للسماح بإتمام التبادل.

4. كشف الشذوذ (الانحرافات)

يتطلب تحليل كمية البيانات في fintech ساعاتٍ لا حصر لها من العمل اليدوي. يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك خلال ثوانٍ. يمكن للذكاء الاصطناعي ملاحظة أي نشاط ينحرف عن المعتاد. تثبت الدراسات أن 72% من القادة قلقون بشأن الخصوصية والأمن المتعلقة بموارد الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أنماط مثل agentic AI. ومع ذلك، قد تنشأ مخاوف إضافية من ترك fintech دون كشف شذوذ مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، قد تستخدم شركة بطاقات ائتمان الذكاء الاصطناعي لمراقبة جميع المعاملات. يمكنها تحديد مخاطر الاحتيال ورفض المعالجة قبل وقوع الجرائم المتكررة. فهو يكتشف الشذوذ ويرسل إشعارات إلى الأطراف المناسبة لإجراء مراجعة فورية وإشعار العملاء. تُحسن هذه الممارسة الشفافية، ويشعر العملاء بأنهم محميون.

5. تقارير شفافة

تستخدم موارد كشف الاحتيال المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لجعل التقارير المعاملاتية واضحة للمراجعين. يساعد ذلك شركات fintech على البقاء ملتزمة لأن لديها سجلات ثابتة ومفصلة لكل المخاطر والاستراتيجية المستخدمة للدفاع ضدها. وقد يساعد ذلك ملايين الأمريكيين في المستقبل على الحصول على فرصة أفضل للوصول إلى خط ائتمان عبر إنقاذهم من العلامات التي قد تضر.

سيستشهد XAI بأبرز التهديدات، مما يساعد المحللين في رحلتهم لزيادة سبل الدفاع للمستقبل. تصبح كل عملية قرار مدفوعة بالبيانات، ويمكن لشركات fintech التواصل مع العملاء بشأن نتائجها وما ستفعله في الربع القادم لحماية أصولهم بشكل أفضل.

كيف يعزّز الذكاء الاصطناعي الثقة في FinTech

يساعد نشر الذكاء الاصطناعي في fintech القطاع لعدة أسباب، لكن الأهم هو مقدار ما يرفع الثقة لدى العملاء والمستهلكين. لن يتبنّى المواطنون وأصحاب المصلحة fintech في حياتهم اليومية وعملياتهم إلا إذا تمكنوا من الثقة به في الجوانب الحاسمة من حياتهم وأعمالهم. يعزّز الذكاء الاصطناعي الثقة عبر توفير:

*   **دعم مستمر**: مع روبوتات الدردشة وغيرها من الأدوات، تكون خدمة العملاء متاحة بالذكاء الاصطناعي طوال ساعات اليوم.
*   **تحقق آلي**: يمكن لموارد الذكاء الاصطناعي التحقق من الهويات والمعاملات دون تدخل يدوي، مع إشعار المستخدمين فورًا بأي نشاط مشبوه.
*   **تعزيز الشفافية**: تمنح سجلات البيانات المحللين سجلًا ملموسًا للمعاملات وتغييرات بيانات الاعتماد وتنبيهات الأمان.
*   **تقليل الخطأ البشري**: توجد المزيد من عمليات الفحص والتوازن مع الذكاء الاصطناعي لأن بإمكانه التقاط المزيد من التنبيهات بناءً على البيانات التاريخية.

سيظل هناك أيضًا عنصر من الإشراف البشري، وسيصبح هؤلاء العاملون أكثر قدرة على التكيّف مع بيئة أمن fintech سريعة الإيقاع بفضل الأتمتة والذكاء الاصطناعي.

التخفيف من المخاوف المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي

يجب على مستثمري fintech وأصحاب المصلحة والمبتكرين تخصيص مواردهم لتعزيز الأمن السيبراني بشكل أكبر، ويمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من حل شامل. فهو يكمل جهود شركات التقنية والتمويل التي تسعى إلى توفير حماية أكبر للأصول الداخلية وأصول العملاء. يجب على أصحاب المصلحة استثمار الوقت والموارد في التنفيذ لترسيخ تبنّي حلول fintech المتقدمة للمستقبل.