الذكاء الاصطناعي الحارس الصامت في عمليات الاحتيال المالية والتكنولوجيا المالية

يتم تحويل نظام الخدمات المصرفية التقليدي تدريجيًا إلى جهاز محمول. عندما يحصل السكان المهمشون على إمكانية الوصول إلى التمويل، تتم معالجة الهدف الاقتصادي الأوسع المتمثل في الشمول المالي أو الحد من الفقر لدى الحكومة، وهذا يطلق العِنان للقوة الحقيقية للوصول إلى غير القابلين للوصول إلى الخدمات المصرفية ضمن عائلة البنوك، مع تحقيق وفورات الحجم وتقليل تكاليف البحث والمعاملات. وقد تحولت العديد من شركات التكنولوجيا المالية من خلال تبنّي قيم التصميم المتمحور حول الإنسان كإطارٍ لتحقيق التوازن بين احتياجات المؤسسة واحتياجات مستخدميها وعملائها ومجتمعاتها. وهي الآن موجودة عبر سلسلة القيمة- من خدمات جمع رأس المال إلى خدمات الدفع إلى خدمات إدارة الاستثمار، وكذلك التأمين.

لقد أصبح النظام البيئي بأكمله ممكنًا من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، والآن يثور سؤال محتمل وهو لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي بالغ الأهمية في التكنولوجيا المالية. قد يكون السبب وراء ذلك هو الطبيعة الديناميكية للمشكلة، إذ إنها في تطور مستمر. تحاول التكنولوجيا المالية تقديم حلول مالية على طاولة العمل بطريقة أكثر تنظيمًا، والذكاء الاصطناعي هو المهندس المعماري الذي يبني المحتوى عبر التشبيك عبر المعلومات.

كما نعلم جميعًا، فإن أي معاملة مالية تخضع لإجراءات شكلية قانونية، وتُعد حماية المعاملة من خلال أوراق قانونية صحيحة أمرًا بالغ الأهمية. لقد أدخلت شركات التكنولوجيا المالية معاملات بلا ورق- إذ كانت الأوراق القانونية في السابق تتطلب التوقيع يدويًا بشكل فعلي. في الوقت الحالي، تتجه التوقيعات إلى الرقمنة. يتم تضمين المعاملات الممكّنة بالصوت. إن الاتجاه الحالي للعقود الذكية يجعل الأمور أسهل وكذلك أكثر تعقيدًا بالنسبة للمؤسسات التمويلية.

توجد جميع طرق الذكاء الاصطناعي دائمًا عند مفترق استخدام البشر. في اللحظة التي تحدث فيها تدخّلات البشر، تكون هناك فرص لسوء استخدام المعلومات. لذلك، يمكن في نهاية المطاف أن تتحول البيانات التي تمنح الشفافية، من جهة أخرى، إلى وقود للانحرافات أو التناقضات. مثل السؤال الذي واجهته كارنا عندما كان يقاتل أخويه غير الشقيقين. تتضخم هذه الممارسات غير الأخلاقية في صناعة التمويل. نلقي نظرة على بعض القضايا التي لها آثار مالية كبيرة ويُلاحظ أن الناس يميلون إلى الاستفادة من الفجوات في النظام القانوني.

كشف الاحتيال

كيف يمكن أن يعمل

يمثل هذا معاملة مصممة ومخطط لها بشكل غير أخلاقي تستخدم الخداع لتحويل الأموال باستخدام الأنظمة عبر إنشاء هوية خاطئة والوثائق المرتبطة بها. إن التعقيد المستمر والجهود المتواصلة من أجل الابتكار في المنتجات المالية تخلق مسارات إضافية لعمليات الاحتيال المالي التي تؤثر على آلاف المستثمرين لفقدان الأموال في صناديق التحوط، ومخططات بونزي، وتداول العملات، والعملة الافتراضية، ومتطلبات رأس المال العامل، والعديد من المخططات الأخرى التي تضر المستثمرين.

يمكن أن يؤدي الجمع بين التعلم الآلي المُراقَب وغير المُراقَب كجزء من استراتيجية اكتشاف احتيال الذكاء الاصطناعي إلى تمكين التمويل الرقمي من اكتشاف الاحتيالات المعقدة. إن السرعة التي يتغير بها مستوى تعقيد ونطاق هجمات الاحتيال أصبحت الآن أمرًا حاسمًا، خاصةً مع الحاجة إلى أن يجلب المصطلح القانوني وكشف عمليات الاحتيال القانونية نماذج مُغيرة للواقع. عندما نتحدث عن الوثائق المرتبطة، يمكن جلب بنود وشروط الوثائق المرتبطة إلى الواجهة من خلال الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. يمكن لعمليات البحث عن الكلمات المفتاحية والبحث عن هويات مشابهة أن يُظهر فقط أين تكمن الشذوذات، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي المُراقَب وغير المُراقَب أن يجد المسار لكشف الاحتيال. تمامًا كما هو الحال في تحليل القوائم المالية، هناك حاجة إلى أتمتة تحليل المصطلحات القانونية.

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

*       

### الوضوح في قرارات الائتمان:

يمكن برمجة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات إقراض عادلة من خلال تقييم الجدارة الائتمانية باستخدام مجموعة متنوعة من العوامل غير المتحيزة. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي بقاء هذه القرارات غير متأثرة بعوامل مثل العِرق أو النوع أو غيرها من السمات التمييزية، وبالتالي ترسيخ العدالة في المعاملات المالية.

*       

### مراقب الامتثال: 

يمتلك نظام الذكاء الاصطناعي الأخلاقي القدرة على الرصد والتكيف بشكل مستمر مع اللوائح المتطورة. ومن خلال التحليل الفوري للوثائق القانونية الواسعة والتحديثات، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة شركات التكنولوجيا المالية على الالتزام بالأطر القانونية المعقدة والمتغيرة دائمًا، وبالتالي تقليل احتمالية حدوث مشكلات قانونية والغرامات.

*       

### كشف الشذوذ: 

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

*       

### سيادة البيانات:

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الأخلاقية حماية بيانات العملاء باستخدام تقنيات تشفير متقدمة وأساليب 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: 

تم تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخلاقي لتكون شفافة وقابلة للتفسير. وهذا يعني أن القرارات التي يتوصل إليها نموذج الذكاء الاصطناعي يمكن تتبعها، مما يسمح للجهات التنظيمية والعملاء بفهم السبب المحدد وراء تلك الاستنتاجات. تُعد هذه الشفافية ضرورية للمساءلة القانونية وبناء الثقة مع العملاء.

*       

### أتمتة العقود الرقمية:

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

*       

### مكافحة غسل الأموال:

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد المعاملات المشبوهة، بما يضمن الامتثال لقوانين مكافحة غسل الأموال. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في التكنولوجيا المالية التعرف الدقيق على مخاطر غسل الأموال مع حماية خصوصية العملاء والالتزام بالإرشادات القانونية.

*       

### تمحور العميل حوله: 

يمكن للروبوتات الدردشة التي يقودها الذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين تقديم معلومات قانونية للعملاء. وبهذا، يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي أن تكون النصيحة المقدمة دقيقة وأن تتوافق مع اللوائح القانونية، مما يمنع انتشار المعلومات المضللة والمسؤوليات القانونية.

يؤدي تبنّي الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية إلى تعزيز الكفاءة وتجربة العملاء ليس فقط، بل ويعزز أيضًا بشكل كبير السياق القانوني من خلال دمج مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. وبذلك، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية اجتياز المشهد القانوني المعقد بثقة وبنزاهة.

البحث عبر نفس بحث الهوية القانونية

ممارسة تداول غير عادلة

يُعد التداول عملية تشغيلية أساسية للأسواق المالية. يمر ذلك عبر عدة عمليات تحقق وفحوص قبل التسوية. لتمكين سوء الممارسات في التداول، يتم إجراء عدة وسائل غير عادلة وتحريف الوثائق. يمكن للوثائق القانونية التي تم إعدادها بشكل غير عادل وبنود غامضة أن تؤدي 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 تقوم بدمج 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 تثير الأسئلة حول ممارسات التداول والنمو/التراجع غير الطبيعي في أسعار الأسهم. يتمثل دور الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في الصورة، والذي يمكن أن يساعد في كشف المشكلات المتمحورة حول الإنسان.

الكشف عبر كشوف حساب التداول الخاصة بالعميل

احتيال المعاملات

أي معاملة في الحساب لم تكن مصرحًا بها مباشرةً من حامل البطاقة/حامل الحساب تُعد معاملة احتيالية. لكن يمكن أيضًا اعتبار أنماط محتملة بأنها احتيالية مثل: أن حسابًا تجاريًا لم يكن لديه أي معاملات ائتمانية خلال آخر 15 أو 30 يومًا، أو حتى المدفوعات التي تكون بأرقام مستديرة بشكل غريب مثل مضاعفات 100. يمكن أن تشير المدفوعات إلى أطراف ثالثة/المدفوعات في تحويلات القروض عبر حسابات مشبوهة إلى معاملات احتيالية.

الكشف عن المعاملات الاحتيالية عبر المدفوعات

يرتبط الاحتيال بمشكلات سلوكية

يمكن لأي انحراف عن البرمجة المعتادة أن يثير إنذارًا سلوكيًا. إذا كان لدى مقترض محتمل قد قام بتثبيت/إلغاء تثبيت تطبيقات الإقراض خلال فترة مدتها مثلًا شهرين، أو كان قد أنفق أكثر مما يفعل عادةً، أو تلقى ودائع نقدية أكثر من الراتب المعتاد الذي يتم إيداعه في حسابه يمكن أن يثير إنذارات لدى نموذج تعلّم آلي مُدرّب بشكل جيد. عندها يعمل الاحتيال السلوكي كإنذار للنشاط الاحتيالي و/أو التأخر الوشيك في السداد.

الكشف عبر التنزيلات في خدمات Google play

يُعد الذكاء الاصطناعي الطريقة الوحيدة لكشف الاحتيالات واسعة النطاق، ويجب أن تكون المنصات المبنية على ذلك قادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات الماضية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي المُراقَب أن تنظر إلى بيانات المعاملات مثل – المناصب المشتركة في إدارة الشركات، والقضايا القانونية المعلقة، وطبيعة القضايا القانونية، وتشابه العنوان، والاتهامات المرفوعة، إلخ، لتقليل الإيجابيات الكاذبة وتقديم استجابات فائقة السرعة للاستفسارات. كذلك يمكن للتعلم الآلي غير المُراقَب أن يطلق أشكالًا جديدة وأكثر تطورًا من الاحتيال. ستساعد كل هذه الأمور في منع الشركات الاحتيالية التي تتلاعب بأموال المقرض، وسيكون بإمكان هيئات التحكيم/المحاكم اتخاذ قرارات مبررة.  يجب تزويد الذكاء الاصطناعي بالقدرة على حل المعاملات الاحتيالية الجسيمة.