🏆 Big News! Mozn honored with Frost & Sullivan’s 2025 Customer Value Leadership Award
Read More.svg)
يُعدّ الذكاء الاصطناعي واحدًا من أبرز الأدوات لمكافحة الاحتيال، إذ يقدّم آليات فعّالة لحماية المؤسسات وعملائها من أشكال الاحتيال المتنوّعة حيث تتعزّز الدقة مع تراكم البيانات المستجدة.
يرصد الذكاء الاصطناعي أنماط التعامل ضمن المعاملات المالية بشكل مستمر، إذ يتكيّف تلقائيًا مع كل بيانات جديدة، كما يتجاوز حدود القواعد الثابتة ليتحوّل إلى نظام ديناميكي يكتشف أي سلوك غير اعتيادي. ويستخدم أدوات مثل التعلّم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتتبع المعاملات بدقّة، بحيث يلتقط أي نمط إنفاق غريب أو تسجيل دخول غير متوقع، وبالتالي يكتشف حِيَل المحتالين المتجددة.
يبدأ النظام بجمع كميات ضخمة من البيانات، مثل سلوك المستخدم، وبيانات الأجهزة، والمواقع الجغرافية، وسجل المعاملات، حتى يفهم طبيعة السلوك المعتاد. ثم يبدأ بكشف الشذوذ عبر مقارنة النشاطات الحالية بالسلوك الطبيعي لكل مستخدم، فإذا كانت هناك معاملة غير معتادة—كشراء محلي صغير يتبعه تحويل دولي كبير—فإن النظام يرفع إنذارًا. كما يحلل توقيت تسجيل الدخول وكمية الإنفاق ونمط الشراء، فإذا لاحظ تسجيل دخول من توقيت أو مكان غير مألوف، يستشعر الخطر. ويمنح كل معاملة "درجة مخاطرة" تستند إلى تاريخ المستخدم وسرعة المعاملة وموقعها، لذا إذا تجاوزت هذه الدرجة الحد المسموح، تُحظر المعاملة أو تُحال للمراجعة.
يواصل النظام تعلّمه المستمر مع كل دفعة بيانات جديدة، إذ يصقل قدرته على اكتشاف الاحتيال ويطوّر نحو التكيّف المستمر. وفي حال اكتشف نشاطًا مريبًا، يُصدر إنذارًا للمراجعة أو يمنع المعاملة فورًا، لهذا يُعدّ الكشف الفوري من السمات البارزة لهذا النظام، إذ يمنع الخسائر قبل وقوعها. كما يقلل الذكاء الاصطناعي مع الوقت عدد الإنذارات الكاذبة، لأنّه يركّز على التمييز الدقيق بين العمليات الحقيقية وتلك الاحتيالية.
تتجلى أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في كشف ومنع الاحتيال من خلال تعزيز قدرات المؤسسات على رصد الأنشطة المشبوهة بدقة وسرعة، مما يسهم في حماية الموارد وتقوية ثقة العملاء.
لا يعد الذكاء الاصطناعي مجرد مصطلح رائج، بل يمثل أداة يقظة ومتطورة للكشف عن الاحتيال في المجال المالي، حيث سرعان ما أصبح حليفًا قويًا في مواجهة الاحتيال، بفضل قدرته على كشف الأنشطة المشبوهة ضمن نطاق واسع من السيناريوهات المالية.
يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات المعاملات بدقة متناهية، حيث يراقب أنماط الإنفاق غير الاعتيادية، مثل التسوق المفاجئ أو المعاملات التي تتم في أماكن غير مألوفة، فيرصد تلك الإشارات الحمراء، مما يؤدي إلى إيقاف المعاملات الاحتيالية قبل تنفيذها.
يراقب الذكاء الاصطناعي هنا السلوك، لا يقتصر على تتبع الأرقام فقط، إذ يتابع أنماط الدخول إلى الحساب، ويكتشف على الفور أي تناقض، كحالة تسجيل الدخول من موقع غير مألوف أو عبر جهاز جديد يحاول اقتحام الحساب، فيطلق بذلك الإنذار المناسب.
يعتمد المحتالون على تغييرات في أنماط الاستخدام المعتادة لاختراق الحسابات، فيراقب الذكاء الاصطناعي تسجيلات الدخول من أجهزة جديدة أو التغيرات المفاجئة في عادات المعاملات، ليتمكن من اكتشاف أي شذوذ وإيقاف المحتالين قبل وقوع الأضرار.
يرصد الذكاء الاصطناعي التدفقات المالية ويكشف عمليات غسيل الأموال التي تتم عبر تحويلات كبيرة أو معقدة تعبر الحدود، حيث يتتبع الأنشطة غير الاعتيادية ويضمن عدم مرور الأموال دون رصد أو كشف.
تجمع الهويات الاصطناعية بين تفاصيل حقيقية ومزيفة، مما يصعّب كشفها، لكن الذكاء الاصطناعي لا يكتفي بالنظر إلى البيانات السطحية، بل يغوص في أعماقها ليكتشف التناقضات والأنماط الغريبة في السلوك، وبذلك يتمكن بدقة من تحديد هذه الهويات الاحتيالية.
عندما تعتمد المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال، تبدو الفكرة واعدة، لكن عليها تجاوز تحديات عدة.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات، التي غالبًا ما تحتوي على معلومات مالية وشخصية حساسة، لذا يتعين على المؤسسات تطبيق إجراءات صارمة لحماية هذه البيانات وتأمينها، لتفادي الاختراقات أو التسريبات.
إذا تعلم الذكاء الاصطناعي من بيانات متحيزة أو غير متوازنة، فقد يظهر انحياز غير مقصود، مما يؤدي إلى رفع إنذارات غير عادلة تجاه فئات معينة، بسبب تحيزات موجودة في البيانات الأساسية.
يتطور الاحتيال بوتيرة مستمرة، كما تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، غير أن المحتالين يستعينون بأساليب متقدمة مشابهة لتجاوز أنظمة الكشف، مما يفرض سباقًا دائمًا بين الآليات الأمنية والجهات المخالفة، يستدعي تحديثًا مستمرًا وفعالًا للتدابير الوقائية.
تتميز بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي، خاصة تلك المعتمدة على التعلم العميق، بالغموض، إذ يصعب تفسير أسباب اتخاذ قرارات معينة، مما يعيق توضيح أسباب رفع الإنذارات أو حظر المعاملات، وهو ما يمثل تحديًا في التعامل مع الجهات التنظيمية أو طلبات العملاء لتوضيح أسباب الحظر.
يجمع دمج الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل حل الوقاية من الاحتيال في منصة فوكال، بين منهجية متعددة الطبقات توظف نماذج متقدمة للتعلم الآلي، وتحلل البيانات في الوقت الفعلي، وتعتمد استراتيجية كشف احتيال مرنة وقابلة للتخصيص بما يتوافق مع متطلبات كل جهة.
تعتمد منصة فوكال على تقنيات متطورة كالتعرف على بصمة الأجهزة والتحليل السلوكي، حيث تكشف الاحتيال غير المتعلق بالمعاملات من خلال مراقبة السلوكيات الشاذة للمستخدمين، وتمنع الاتصالات عالية المخاطر مثل الشبكات الخاصة الافتراضية وخدمات الاستضافة، مما يسهم بشكل فاعل في تقليل المخاطر والتهديدات الأمنية.
تمثل هجمات استيلاء الحسابات (ATO) تهديدًا كبيرًا، وغالبًا ما تؤدي إلى عواقب مالية وسمعية بالغة الخطورة لكل من الأفراد والمؤسسات. في هجوم استيلاء الحساب، يتمكن أفراد غير مصرح لهم من السيطرة على حسابات المستخدمين، ما يؤدي إلى سرقة معلومات حساسة، وإجراء معاملات مالية غير مصرح بها، واستغلال الهويات المخترقة بشكل أوسع. لقد مكّنت منصة فوكال منصة تكنولوجيا مالية من تقليل احتيال استيلاء الحسابات بنسبة 90%!
قد يظهر تعلم الآلة وكشف الاحتيال مكلفين في البداية، إلا أنهما يوفران التكاليف على المدى البعيد، حيث يمنع الذكاء الاصطناعي الاحتيال، ويقلل من الجهد اليدوي، كما يزداد كفاءة مع مرور الوقت، مما يجعله استثمارًا حكيمًا وذكيًا.
نعم، يعمل الذكاء الاصطناعي على فحص المعاملات خلال أجزاء من الثانية، ليكتشف أي نشاط مشبوه ويوقفه قبل أن يتسبب في ضرر.
يمكن للذكاء الاصطناعي الكشف عن احتيال بطاقات الائتمان، وسرقة الهوية، والاستيلاء على الحسابات، ومحاولات الدخول المشبوهة، وغيرها من الأنواع.
بالتأكيد، على عكس أنظمة الاحتيال التقليدية التي ترفع العديد من التنبيهات الخاطئة للمعاملات الحقيقية، يتعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات ويُطوّر نفسه، ليُميز بين العميل الحقيقي والتهديد الفعلي.
يراقب الذكاء الاصطناعي عادات الإنفاق، والموقع الجغرافي، وبيانات الجهاز، وسرعة الكتابة، فإذا لاحظ تغيرًا مفاجئًا في السلوك، يتدخل لإحباط محاولات الاحتيال.
.png)
.svg)
_FastestImplementation_Small-Business_GoLiveTime.png)
_HighPerformer_Small-Business_HighPerformer.png)
_Leader_Leader.png)
%20(1).webp)
.svg)
