مع ارتفاع عدد المعاملات عبر الإنترنت، فإن ضمان الأمان والنزاهة في هذه الأنشطة أمر بالغ الأهمية. نظرًا للزيادة في التهديدات السيبرانية والمعاملات الاحتيالية، أصبحت أنظمة مراقبة الاحتيال القوية ضرورة أساسية في ترسانة الأمان للشركات في جميع الصناعات.

ما هي عملية مراقبة الاحتيال؟

تعمل مراقبة الاحتيال كأداة رقابية شاملة تكتشف وتمنع وتخفف الأحداث الاحتيالية المرتبطة ببطاقات الائتمان وبطاقات الخصم والخدمات المصرفية عبر الإنترنت. تعمل عن طريق فحص وتحليل اتجاهات معاملات العملاء بشكل مستمر في الوقت الحقيقي، وترفع الإشارات الحمراء على الأنشطة الغريبة، وتُخطر السلطات المعنية أو العملاء بالمخاطر المحتملة.

تستخدم أنظمة ومنصات مراقبة الاحتيال خوارزميات معقدة ونماذج للمخاطر تتحقق من صحة كل معاملة مقابل مجموعة من الأنماط السلوكية المحددة مسبقاً وأنشطة المعاملات السابقة. فهي تراقب تردد المعاملات وحجمها وموقعها وسرعتها، بالإضافة إلى عناصر تحديد رئيسية أخرى.

آليات عمل مراقبة الاحتيال

هناك أنواع مختلفة من الاحتيال، مثل الاحتيال الودي، والاحتيال ببطاقات الائتمان، والاحتيال على الهوية، وغيرها الكثير. تدمج أنظمة مراقبة الاحتيال خوارزميات مبتكرة وتحليلات بيانات لإنشاء شبكة وقائية سلسة حول المعاملات. ومع ذلك، يبقى السؤال: ما هي آلية عمل مراقبة الاحتيال؟

المراقبة بناءً على القواعد

تقوم هذه الطريقة لمراقبة الاحتيال بإنشاء سلسلة من القواعد المحددة مسبقًا بناءً على عوامل مختلفة مثل عادات شراء العملاء النموذجية، ونوع العنصر المشترى، والموقع الجغرافي للشراء. أي تقلب أو انحراف قد يؤدي إلى تنبيه.

الشبكات العصبية

الشبكات العصبية هي أنظمة حوسبة تكتسب المعلومات تدريجياً، مما يزيد من دقتها مع مرور الوقت. هذه الخاصية تسمح لهذه الشبكات بتوقع أنماط الأنشطة الاحتيالية باستخدام البيانات السابقة.

نماذج التعلم الآلي

تتميز نماذج التعلم الآلي بقدرتها الفريدة على التكيف والتعلم مع الوقت، إذ تحسن خوارزمياتها تدريجياً للكشف عن الاحتيال من خلال اعتبار أساليب الاحتيال الجديدة.

الدور الأساسي لمراقبة الاحتيال في البنوك

تعتبر مراقبة الاحتيال في البنوك أداة حاسمة للتخفيف من المخاطر وحماية أصول العملاء. نظام مراقبة الاحتيال جيد التصميم والمتجاوب في البنوك يساعد في اكتشاف الأنشطة غير الاعتيادية والمشبوهة في الحسابات بسرعة. ويمكن أن تشمل هذه الأنشطة أنماط السحب غير العادية أو المعاملات من مواقع غير مألوفة. مما يمكن من اتخاذ إجراءات سريعة لحماية مصالح البنك ومصالح العملاء المالية.

تنظيمات إجراءات اعرف عميلك 

تتطلب تنظيمات اعرف عميلك (KYC) التعرف السهل والتحقق من أنشطة العملاء، والتي يمكن تحقيقها بسهولة من خلال مراقبة الاحتيال المستمرة.

الامتثال لقوانين وتشريعات مكافحة غسل الاموال

يتطلب الامتثال لقوانين وتشريعات مكافحة غسل الاموال (AML) من المؤسسات أن تكون لديها أنظمة كافية لمراقبة وكشف والإبلاغ عن الأنشطة التي تشير إلى غسيل الأموال.

أنواع أنظمة مراقبة الاحتيال

هناك عدة أنواع من أنظمة مراقبة الاحتيال التي تستخدم حالياً:

1. مراقبة الاحتيال عبر الإنترنت

وهي أنظمة مصممة لمواجهة الأنشطة الخبيثة في التجارة الإلكترونية والخدمات المصرفية عبر الإنترنت، حيث تقوم بفحص سلوكيات المستخدمين لاكتشاف أي تغيرات غير اعتيادية أو خارجة عن المألوف.

2. مراقبة معاملات الاحتيال

تركز مراقبة معاملات الاحتيال حصراً على عمليات المعاملات المالية، باستخدام أنظمة آلية لتنبيه المسؤولين عن النظام حول الأنشطة المشبوهة.

3. اختبار البطاقة للحصول على معلومات الاحتيال

وهو مصمم لمنع اختبار معلومات بطاقات الائتمان من خلال المعاملات الصغيرة عبر الإنترنت.

التعلم الآلي: مستقبل اكتشاف ومنع الاحتيال عبر الإنترنت

إن دور التعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال عبر الإنترنت يتزايد باستمرار، وذلك لدوره في التعلم من أنماط المعاملات التاريخية وسلوك المستخدم لتوقع الأنشطة الاحتيالية بدقة عالية. علاوة على ذلك، فإن هذه الأنظمة تتكيف باستمرار مع الأنواع الجديدة من عمليات الاحتيال وبالتالي يتزز فعالية مراقبة الاحتيال والكشف عنه.

من الجوانب الجوهرية والأكثر أهمية هي قدرة التعلم الآلي على معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة، دون تدخل بشري. لكن الأكثر إثارة هو قدرته على التكيف. تتعلم أنظمة التعلم الآلي من الأنماط مع مرور الوقت، مما يمكنها من اكتشاف التهديدات المتطورة والتكيف مع التغييرات في المشهد التهديدي بشكل فعال، في الوقت نفسه تقليل حدوث الإيجابيات الزائفة.

هناك عدة مكونات أساسية داخل إطار اكتشاف الاحتيال القائم على التعلم الآلي:

تحليل السلوك

يمكن للتعلم الآلي التعرف وتفسير الأنماط المرتبطة بالأفراد والتجار والأجهزة والحسابات. من خلال فهم سلوك المستخدمين النموذجي، يمكن لأنظمة التعلم الآلي التمييز بسرعة بين الأنشطة الاحتيالية والآمنة.

التعلم الآلي الخاضع للإشراف

يتدرب التعلم الآلي المراقب على حالات احتيال موجودة مسبقًا، مما يمكّنه من التعرف على الأنماط الاحتيالية المألوفة وتحديدها بسرعة. تلعب القدرة على فحص كميات هائلة من البيانات لاكتشاف الأنماط ذات الصلة دورًا حاسمًا في تسريع عملية كشف الاحتيال.

التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف

يبرز التعلم الآلي غير المراقب عند مواجهة أنماط غير مألوفة. يحدد الشذوذ عن السلوك الطبيعي للمستخدم، ويكتشف الأنشطة الاحتيالية المحتملة دون سابق إنذار.

التحليل التحليلي التكيفي

تسمح التحليلات التكيفية للنماذج التعليمية للتطور بشكل مستمر والبقاء محدثة، فهي تتكيف وفقًا لردود الفعل من تحليلات الاحتيال، مما يضمن أن النظام يواكب تطورات المشهد التهديدي بسرعة.

العلاقة بين تجربة العميل ومراقبة الاحتيال

تتجاوز القيمة الحقيقية لمراقبة الاحتيال الفعالة سلامة العمليات المالية، حيث تمنع بنشاط الخسائر المالية المحتملة نتيجة اختراق الحسابات. من خلال التعرف بسرعة على الأطراف المجرمة وإحباط محاولاتها، لا تقوم أدوات مراقبة الاحتيال فقط بحماية العملاء بل تعزز أيضًا الثقة والرضا. هذه الثقة ترفع ولاء العملاء وتزرع الثقة في التزام المؤسسة بحماية هويتها وأصولها، مما يجعل العملاء يشعرون بالاطمئنان والاستقرار ويعزز العلاقة بينهم وبين المؤسسة. ومن هنا نؤكد أن هناك علاقة مهمة بين تجربة العميل ومراقبة الاحتيال، حيث يمكن أن تتفاعل هذه العناصر معًا بطرق عدة:

1. الأمان والثقة: عندما يعلم العملاء أن الشركة تتخذ إجراءات لحمايتهم من الاحتيال، يزداد شعورهم بالأمان والثقة. هذا يؤدي إلى تعزيز تجربة العميل وزيادة ولائهم للشركة.
2. سلاسة العمليات: إذا تم تصميم أنظمة مراقبة الاحتيال بشكل صحيح، فإنها يمكن أن تعمل بشكل سلس خلف الكواليس دون التأثير على تجربة العملاء. هذا يضمن أن العمليات التي يقومون بها تبقى مريحة وموثوقة.
3. التحقق السلس: عندما تكون إجراءات التحقق من الهوية والمعاملات سهلة وسلسة، يمر العملاء بتجربة إيجابية. يمكن لأنظمة مراقبة الاحتيال تحقيق هذا الهدف من خلال تقديم إجراءات التحقق المناسبة وفقًا لمستوى المخاطر.
4. التفاعل الإيجابي: عندما يشعر العملاء بأن الشركة تهتم بأمانهم وتجربتهم، يمكن أن يكون لهذا تأثير إيجابي على تفاعلهم مع الشركة وعلى مستوى رضاهم.

منصة FOCAL ومراقبة الاحتيال

تعد منصة FOCAL منصة مراقبة احتيال فعّالة، حيث تمكن الشركات من اكتشاف ومنع ومعالجة الأنشطة الاحتيالية بكفاءة. كما أن المنصة تستخدم خوارزميات متقدمة ومراقبة مستمرة وتحليلات البيانات والتعلم الآلي وتحليل السلوك لتحديد التهديدات المحتملة. بطبيعتها الشاملة والمرنة، تمكن منصة FOCAL الشركات من حماية عملائها من الاحتيال.

وفي الختام، لا شك في أهمية نظام مراقبة شامل للاحتيال في المؤسسات المالية. فهذه الأنظمة تحمي العملاء وتضمن مستقبل معاملات أكثر أماناً، حيث تعتمد على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.