كيف تقوم AI والتعلم الآلي بتشكيل مراقبة المعاملات

ملخص قصير: استكشف كيف يعزز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مراقبة المعاملات مع الكشف في الوقت الفعلي ، وأقل من الإيجابيات الخاطئة ، والامتثال الأذكى AML.

لم تعد مراقبة المعاملات تمرينًا لقطع الأشجار السلبي في العالم المالي الحالي الرقمي ؛ إنها الآن حماية ديناميكية في الوقت الفعلي ضد الاحتيال وغسل الأموال وعدم الامتثال التنظيمي. مع زيادة حجم وسرعة المعاملات ، فإن الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد لا تتعامل بشكل جيد. هذا هو المكان الذي لا يأتي فيه الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) بمثابة ترقيات ، ولكن كقوى تحول كيفية تحديد الشركات النشاط المشتبه فيه وأمن بيانات العميل والثقة.

ستناقش هذه المقالة الطرق التي تقوم بها الذكاء الاصطناعي و ML في تحويل عملية مراقبة المعاملات ، ومزاياه الرئيسية ، وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي ، وكذلك كيف ستكون الشركات التي تتبنى هذه التكنولوجيا في المستقبل.

تطور مراقبة المعاملة

في الماضي ، تم إجراء مراقبة المعاملات باستخدام الأنظمة القائمة على القواعد التي تبلغ عن السلوك المحدد مسبقًا ، مثل الودائع النقدية الكبيرة أو المعاملات التي تنشأ في البلدان ذات المخاطر العالية. على الرغم من أن النهج كان مفيدًا بطريقة ما ، إلا أنه ينطوي أيضًا على قيود مهمة ، وهما الإيجابيات الخاطئة وعدم المرونة. مع تطور المجرمين ، كانت الأنظمة بطيئة للغاية في التغيير ، وقد خلق ذلك ثغرات في اكتشاف عمليات الاحتيال.

يتم التعامل مع هذه المشكلات من خلال إدخال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الذي يقدم الذكاء والأتمتة والشعور بالسياق لهذه العملية.

ما تقدمه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يوصف الذكاء الاصطناعى بأنه تقليد الذكاء البشري في الآلات ، في حين أن التعلم الآلي ، وهو فرع من الذكاء الاصطناعى ، يتم تعريفه على أنه بيانات تعلم الأنظمة من أجل تقديم تنبؤات أفضل في المستقبل. يوفر تطبيق التقنيات على مراقبة المعاملات قدرات لا يمكن تحقيقها باستخدام أنظمة يدوية أو قواعد وحدها.

تتمتع نماذج التعلم الآلي بالقدرة على مراجعة البيانات التاريخية حول المعاملات وإيجاد أنماط معقدة والتكيف مع السلوكيات المتغيرة بدلاً من استخدام القواعد المحددة وحدها. يمكّن هذا النظام من تحديد الحالات الشاذة التي لن تكون مرئية للأنظمة الثابتة.

على سبيل المثال ، عندما يقوم العميل بإجراء عمليات شراء صغيرة على أساس يومي ويبدأ فجأة في عملية نقل سلبية عبر الحدود عالية القيمة ، يمكن للنظام المستند إلى ML تحليله في الوقت الفعلي في وضع فقط للسلوك الماضي والطبقة الطبقية المخاطرة للعميل. لا يستفسر عما إذا كانت هذه صفقة كبيرة. إنه يطرح سؤالاً ، هل هو معاملة كبيرة لهذا المستخدم؟

الفوائد الرئيسية لمراقبة المعاملات القائمة على الذكاء الاصطناعي

1. الكشف في الوقت الحقيقي والاستجابة

تميل الأنظمة التقليدية إلى العمل في التأخير ، وإبلاغ السلطات بالنشاط المشبوه عندما حدث ذلك بالفعل. ستسمح عملية المراقبة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بالاستجابة للمعاملات في الوقت الفعلي وتوفر تنبيهات في الوقت الفعلي. هذا يحد من فقدان المال ويقصر وقت الاستجابة في حالة الاحتيال.

2. التقليل من الإيجابيات الخاطئة

يعد الحجم الكبير للإيجابيات الخاطئة (أو التنبيهات الخاطئة حول المعاملات المشبوهة) أحد أعظم نقاط الألم في مراقبة المعاملات. يمكن أن تصبح خوارزميات التعلم الآلي أفضل مع مرور الوقت ، وتعلم نتائج التحقيق ، وتقلل بشكل كبير من عدد التنبيهات الخاطئة ، وترك فرق الامتثال تركز على التهديدات الحقيقية.

3. التعلم التكيفي

نماذج الذكاء الاصطناعي تتبنى تهديدات جديدة. يقوم المجرمون أيضًا بتغيير استراتيجياتهم ، مما يعني أن أنظمة الذكاء الاصطناعى تتغير أيضًا. تضمن عملية التعلم المستمر أن تظل أساليب الكشف موضعيًا وفعالًا ، مقارنةً بتلك التي تعتمد على القواعد الثابتة وتحتاج إلى تحديث يدويًا.

4. الفهم السياقي

أنظمة الذكاء الاصطناعى قادرة على تقييم ليس فقط المعاملة نفسها ، ولكن جميع الظروف التي تحدث بموجبها تتم سلوك المستخدم ، والموجود الجغرافي ، ونوع الجهاز وحتى وقت المعاملة. يؤدي التحليل متعدد الأبعاد إلى اتخاذ قرارات أكثر وضوحًا.

5. قابلية التوسع والكفاءة

يمكن معالجة الآلاف من المعاملات بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الثانية دون أي انخفاض في أدائها. هذا يؤهلهم ليتم تطبيقهم في الشركات المعاصرة وخاصة في أنظمة Fintech و Neobanks و Megabanks التي تتعامل مع بيانات هائلة.

تطبيق الذكاء الاصطناعى في العالم الحقيقي في مراقبة المعاملات

يلاحظ القطاع المالي بالفعل مكاسب حقيقية لأنظمة المراقبة التي يدفعها الذكاء الاصطناعي.

في القطاع المصرفي ، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعى في تحديد عمليات استحواذ الحساب من خلال فحص أي أنماط ومعاملات تسجيل الدخول في نفس الوقت. على سبيل المثال ، عندما يقوم المستخدم بتسجيل الدخول إلى جهاز غريب على منطقة أجنبية ويحاول إجراء عملية نقل كبيرة ، سيقوم النظام تلقائيًا بتجميد المعاملة ، في انتظار التحقق الإضافي.

تستخدم تبادل العملة المشفرة الذكاء الاصطناعي لفحص تقنية blockchain عند حدوثها وتحديد الاتجاهات التي تشير إلى غسلها أو الطبقات.

تستخدم المتاجر عبر الإنترنت منظمة العفو الدولية للكشف عن عمليات الشراء الاحتيالية وإساءة استخدام الحساب ، وكذلك الهوية الاصطناعية. تتمتع هذه المنصات بميزة النموذج السلوكي الذي يراقب كيف يستجيب الشخص عادةً مع الموقع السابق وبعد إجراء المعاملات.

حتى الشركات الصغيرة ، بمساعدة المنصات المستندة إلى SaaS ، تحصل على الوصول إلى الأدوات التي تعمل بالنيابة التي يمكنها تمكينها من تحقيق معايير غسل الأموال ، دون الحاجة إلى توظيف أقسام الامتثال الكبيرة.

القضايا والمخاوف الأخلاقية

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي سيحسن المراقبة ، إلا أنه يقدم أيضًا مجموعة جديدة من المشكلات.

الأولوية على جودة جودة البيانات - نماذج تعلم الآلة جيدة فقط مثل البيانات التي يتم تدريبها. قد تؤدي البيانات السيئة أو المتحيزة إلى إنذارات خاطئة أو حتى آثار تمييزية.

تهديد آخر هو الاعتماد المفرط على الأتمتة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يساعد فرق الامتثال ، إلا أنه يجب عدم استخدامه للقضاء على سيطرة الإنسان تمامًا. النموذج الأكثر فعالية هو عادةً نظامًا مختلطًا ، والذي يتضمن دقة الماكينة والحكم البشري.

قضية أخرى هي الشفافية. ترتبط مشكلة الصندوق الأسود المزعوم بأنظمة الذكاء الاصطناعي ، وخاصة تلك التي تأسست على التعلم العميق. أصبح المنظمون أكثر تطلبًا من حيث التوضيح ، أي التفكير الواضح حول سبب وضع علامة على المعاملة. هذا يقود استخدام ما يسمى نماذج منظمة العفو الدولية (XAI) التي قد تكون قادرة على إعطاء نتائج قابلة للتفسير للمراجعين والمنظمين.

أخيرًا ، تحتاج الشركات إلى التأكد من أن أنظمة AI الخاصة بها تتماشى مع قوانين الخصوصية ، وخاصة في الحالات التي يتعامل فيها نظام الذكاء الاصطناعي مع المعلومات المالية للعملاء.

ما هو مستقبل مراقبة المعاملات؟

مع زيادة مقدار الرقمنة واللامركزية للمجال المالي ، فإن دور الذكاء الاصطناعي في مراقبة المعاملات سيزداد فقط.

التحليلات التنبؤية موجودة بالفعل هنا ، وهذه أنظمة لا تستجيب للاحتيال فحسب ، بل هي أيضًا استباقية في محاولة منعه قبل حدوثها. سيتم أيضًا دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات أخرى مثل blockchain ، والتحليلات السلوكية لإعطاء المزيد من البصيرة.

الاتجاه الثاني الناشئ هو منظمة العفو الدولية التعاونية ، أي أن المؤسسات تشترك في ذكاء التهديد المجهول مع بعضها البعض بطريقة آمنة. هذا سيجعل نهج النظام الإيكولوجي يوفر التعلم المشترك ، واكتشاف أنماط جديدة من الاحتيال في حدوثها بوتيرة أسرع ، والدفاع العام.

خاتمة

لا AI ، ولا التعلم الآلي مجرد كلمات طنانة ، بل تغيير طريقة مراقبة المعاملات تمامًا. تساعد هذه التقنيات ، بما في ذلك التحليل في الوقت الفعلي والذكاء السياقي ، والتعلم التكيفي ، وقابلية التوسع ، الشركات على الانتقال مع مرور الوقت إلى نهج استباقي لإدارة المخاطر بدلاً من الالتزام بتفاعل واحد من الامتثال.