الذكاء الاصطناعي الحارس الصامت في عمليات الاحتيال المالية والتكنولوجيا المالية

يتم تحويل نظام البنوك التقليدي تدريجيًا إلى جهاز محمول. عندما يحصل الفئات المهمشة على إمكانية الوصول إلى التمويل، يتم معالجة الهدف الاقتصادي الأوسع المتمثل في الشمول المالي أو تقليل الفقر من قبل الحكومة، مما يطلق العنان للقدرة الحقيقية للوصول إلى غير القادرين على التعامل مع البنوك ضمن المجتمع المصرفي، مما يحقق وفورات الحجم ويقلل من تكاليف البحث والمعاملات. لقد تحولت العديد من شركات التكنولوجيا المالية من خلال تبني قيم التصميم المتمحور حول الإنسان كإطار لتحقيق توازن بين احتياجات المنظمة واحتياجات مستخدميها وعملائها ومجتمعاتها. وهي الآن موجودة عبر سلسلة القيمة - من خدمات جمع رأس المال إلى خدمات الدفع وإدارة الاستثمار، بالإضافة إلى التأمين.

لقد أصبح النظام البيئي بأكمله ممكنًا من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل (blockchain)، والآن قد يطرح سؤال لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي مهمًا جدًا بالنسبة للتكنولوجيا المالية. قد يكون السبب وراء ذلك هو الطبيعة الديناميكية للمشكلة، إذ إنها تتطور باستمرار. تحاول التكنولوجيا المالية تقديم الحلول المالية بطريقة أكثر تنظيمًا، والذكاء الاصطناعي هو المهندس الذي يبني هذا عبر نسج المعلومات.

كما نعلم جميعًا، فإن أي معاملة مالية تخضع للشكليات القانونية، ومن الأهمية بمكان تأمين المعاملة من خلال المستندات القانونية الصحيحة. لقد أدخلت شركات التكنولوجيا المالية المعاملات بدون ورق؛ فكانت المستندات القانونية سابقًا تتطلب توقيعًا يدويًا فعليًا. حاليًا، أصبحت التوقيعات رقمية. ويتم دمج المعاملات المدعومة بالصوت. إن الاتجاه الحالي للعقود الذكية يجعل الأمور أسهل وأحيانًا أكثر تعقيدًا للمؤسسات التمويلية.

جميع طرق الذكاء الاصطناعي دائمًا عند تقاطع استخدام البشر. وبمجرد تدخل البشر، هناك احتمالات لسوء استخدام المعلومات. لذلك، من ناحية، يمكن للبيانات التي توفر الشفافية أن تصبح مصدرًا للمفارقات أو التناقضات. مثل السؤال الذي واجهه “كارنا” عندما كان يقاتل إخوته من جهة الأب. وتلوح في الأفق ممارسات غير أخلاقية في الصناعة المالية. نلقي نظرة على بعض القضايا التي لها آثار مالية كبيرة، حيث يميل الناس إلى استغلال الثغرات في النظام القانوني.

كشف الاحتيال

كيف يمكن أن يعمل

يمثل هذا معاملة غير أخلاقية مصممة ومخطط لها تستخدم الخداع لسرقة الأموال بمساعدة أنظمة عبر إنشاء هوية خاطئة والمستندات المرتبطة بها. إن التعقيد المستمر والجهود المستمرة لتطوير المنتجات المالية يفتحان طرقًا إضافية لعمليات الاحتيال المالي التي تؤدي إلى خسارة آلاف المستثمرين لأموالهم في صناديق التحوط، مخططات بونزي، تداول العملات، العملات الافتراضية، متطلبات رأس المال العامل، وغيرها من المخططات التي تضر بالمستثمرين.

يمكن أن يتيح الجمع بين التعلم الآلي المُشرف وغير المُشرف كجزء من استراتيجية كشف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي أن تكتشف التمويل الرقمي عمليات الاحتيال المعقدة. السرعة التي تتغير بها وتيرة وتطور هجمات الاحتيال أصبحت ضرورية الآن، حيث يجب أن تتبنى المصطلحات القانونية ونماذج كشف الاحتيال القانوني نماذج ثورية. عند الحديث عن المستندات المرتبطة، يمكن إظهار البنود والشروط والأحكام من خلال الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. يمكن للبحث عن الكلمات المفتاحية والبحث باستخدام معرفات مشابهة أن يُظهر فقط مكان وجود الشذوذ، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي المُشرف وغير المُشرف أن يحدد المسار لكشف الاحتيال. مثل تحليل البيانات المالية، هناك حاجة إلى أتمتة تحليل المصطلحات القانونية.

يمكن للاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي أن يعزز بشكل كبير التوصيف القانوني في شركات التكنولوجيا المالية من خلال ضمان العدالة والشفافية والمساءلة في عملياتها.

*       

### وضوح في قرارات الائتمان:

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

*       

### مراقبة الامتثال:

تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقي القدرة على المراقبة المستمرة والتكيف مع اللوائح المتغيرة. من خلال التحليل في الوقت الحقيقي للمستندات القانونية والتحديثات، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة شركات التكنولوجيا المالية على الالتزام بالأطر القانونية المعقدة والمتغيرة باستمرار، مما يقلل من احتمالية الوقوع في مشكلات قانونية وغرامات.

*       

### كشف الشذوذ:

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الأنشطة الاحتيالية عبر فحص الأنماط واللا انتظامات في البيانات في الوقت الحقيقي. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي الامتثال لقوانين الخصوصية وحماية البيانات مع تحديد الاحتيال المحتمل والتخفيف منه، مما يعزز الالتزام القانوني وثقة العملاء.

*       

### سيادة البيانات:

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الأخلاقي حماية بيانات العملاء باستخدام تقنيات تشفير متقدمة وتقنيات إخفاء الهوية للبيانات. من خلال ضمان الامتثال الصارم لقوانين حماية البيانات، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية منع المشكلات القانونية المرتبطة بتسريبات البيانات والانتهاكات المتعلقة بالخصوصية.

*       

### شفافية البيانات:

تم تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي لتكون شفافة وقابلة للتفسير. هذا يعني أن القرارات التي تتوصل إليها نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن تتبعها، مما يسمح للجهات التنظيمية والعملاء بفهم المنطق وراء تلك الاستنتاجات. هذه الشفافية ضرورية للمساءلة القانونية وبناء الثقة مع العملاء.

*       

### أتمتة العقود الرقمية:

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المدعومة بتحليل العقود أن تقوم بمسح وفهم المستندات القانونية بسرعة. يمكن أن يساعد ذلك شركات التكنولوجيا المالية على فهم الاتفاقيات القانونية المعقدة، وضمان الالتزام بالالتزامات التعاقدية، ومنع النزاعات القانونية.

*       

### مكافحة غسل الأموال:

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد المعاملات المشبوهة، مما يضمن الامتثال لقوانين مكافحة غسل الأموال (AML). يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في التكنولوجيا المالية التعرف بدقة على مخاطر غسل الأموال مع حماية خصوصية العملاء والالتزام بالإرشادات القانونية.

*       

### التركيز على العميل:

يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين تقديم معلومات قانونية للعملاء. وبهذا، يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي أن تكون النصائح المقدمة دقيقة ومتوافقة مع اللوائح القانونية، مما يمنع انتشار المعلومات المضللة والالتزامات القانونية.

إن تبني الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية لا يعزز الكفاءة وتجربة العملاء فحسب، بل يقوي أيضًا التوصيف القانوني السياقي بشكل كبير من خلال دمج مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. وبذلك، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية أن تتنقل عبر المشهد القانوني المعقد بثقة ونزاهة.

ابحث عبر نفس بحث الهوية القانونية

ممارسة تداول غير عادلة

يُعد التداول عملية أساسية في الأسواق المالية. يمر بعدة عمليات تحقق وتدقيق قبل التسوية. لتمكين الممارسات غير الأخلاقية في التداول، تُستخدم وسائل غير عادلة وتحريف المستندات. يمكن للمستندات القانونية التي تُعد بشكل غير عادل وتحتوي على بنود مشكوك فيها أن تلعب دورًا احتياليًا كبيرًا. كانت هناك العديد من الحالات التي أدت فيها ممارسات التداول غير العادلة في سوق الفوركس إلى خسائر فادحة للمقرضين. الشركات التي تدمج كشوفات حسابات التداول عبر البنوك يمكن أن تثير الشذوذات. المعاملات في حسابات التداول التي تتطابق تواريخها مع المعاملات في حسابات البنوك يمكن أن تكشف عن أوجه التشابه، مما يثير التساؤلات حول ممارسات التداول والنمو أو الانكماش غير الطبيعي في أسعار الأسهم. يظهر دور الذكاء الاصطناعي الأخلاقي هنا، حيث يمكنه المساعدة في اكتشاف المشكلات التي تركز على الإنسان.

الكشف عبر كشوف حسابات التداول للعميل

احتيال المعاملات

أي معاملة في الحساب لم يتم تفويضها مباشرة من قبل حامل البطاقة أو الحساب تُعتبر معاملة احتيالية. لكن يمكن أيضًا أن تُلاحظ أنماطًا محتملة للاحتيال، مثل أن حسابًا تجاريًا لم يُجرِ أي معاملات ائتمانية خلال 15 أو 30 يومًا، أو المدفوعات التي تكون بأرقام مستديرة بشكل غير طبيعي، مثل مضاعفات 100. المدفوعات إلى أطراف ثالثة أو المدفوعات في تحويلات القروض عبر حسابات مشبوهة يمكن أن تشير إلى معاملات احتيالية.

كشف المعاملات الاحتيالية عبر المدفوعات

الاحتيال مرتبط بالمشكلات السلوكية

أي انحراف عن البرمجة المعتادة يمكن أن يثير علامة حمراء سلوكية. إذا قام مقترض محتمل بتثبيت أو إلغاء تثبيت تطبيقات الإقراض خلال فترة زمنية، مثلاً شهرين، أو أنفق أكثر من المعتاد، أو تلقى إيداعات نقدية أكثر من راتبه المعتاد، فإن ذلك قد يثير إنذارات على نموذج تعلم آلي مدرب جيدًا. عندها، يعمل الاحتيال السلوكي كإنذار لوجود نشاط احتيالي و/أو تأخر في السداد.

الكشف عبر التنزيلات في خدمات Google Play

الذكاء الاصطناعي هو الوسيلة الوحيدة للكشف عن الاحتيال الكبير، ويجب أن تكون المنصات المبنية عليه قادرة على التعامل مع كميات ضخمة من البيانات التاريخية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي المُشرف أن تفحص بيانات المعاملات مثل—المجالس الإدارية المشتركة، القضايا القانونية المعلقة، طبيعة القضايا، تشابه العناوين، التهم المرفوعة، وغيرها—لتقليل الإيجابيات الكاذبة وتقديم استجابات سريعة جدًا للاستفسارات. كما أن التعلم الآلي غير المُشرف يمكن أن يطلق أشكالًا جديدة وأكثر تطورًا من الاحتيال. كل ذلك سيساعد في منع الشركات الاحتيالية من سرقة أموال المقرضين، وستتمكن المحاكم من إصدار قرارات مبررة. يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي مجهزًا لمعالجة المعاملات الاحتيالية الخطيرة.