البنوك تتجه إلى التكنولوجيا الفائقة: كشف عمليات الاحتيال باستخدام Machine Learning

في عصر تعتمد فيه التكنولوجيا بشكل كبير على التكنولوجيا، من المحتمل أن يكون هناك شخص ما قد حاول خداعك أو الاحتيال عليك لسلب أموالك التي كسبتها بشق الأنفس. ادخل إلى عالم التكنولوجيا الفائقة كشف الاحتيال في الخدمات المصرفية باستخدام التعلم الآلي. ثنائي ديناميكي، يسخّر قوة الذكاء الآلي لوقف مدّ المحتالين الماكرين ومجرمي الإنترنت الأذكياء. هل أنت مفتون؟ احصل على فنجان من القهوة بينما ننطلق في رحلة تنويرية في هذا النهج الرائد الذي يُحدث ثورة في الأمن المصرفي.

ما هو كشف الاحتيال؟

لكي نكون واضحين منذ البداية، يحدث الاحتيال عندما يقوم الأفراد غير الشرفاء بأعمال غير قانونية بقصد الحصول على مكافآت مالية غير مستحقة مع إلحاق الضرر بالآخرين. مع تطور أساليب الخداع بمرور الوقت، مما يؤدي إلى تعطيل حياة عدد لا يحصى من الأشخاص ودفاتر جيوبهم، فإن اكتشاف الأنشطة الاحتيالية - المعروفة باسم كشف الاحتيال-تصبح حاسمة. ولكن لا تقلق! فعالم البنوك لا يقف مكتوف الأيدي.

الكشف عن الاحتيال في العمل المصرفي بشكل أساسي تحديد السلوكيات المالية المشبوهة بسرعة ودقة - وهو خط يفصل بين الأفراد المجتهدين في العمل المصرفي والمحتالين المحتملين الذين يبحثون عن استغلال المال السهل.

كيف يحدث هذا بالضبط؟ إنه ينطوي على مجموعة واسعة من الأنظمة التي تتراوح بين الاكتشافات القائمة على القواعد - وهي طريقة تقليدية - إلى الذكاء الاصطناعي خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تعمل على تحليل جبال من البيانات والأنماط. من بين حلول الذكاء الاصطناعي تلك، يحمل إمكانات هائلة. لقد حزرتها بشكل صحيح؛ إنها "Machine Learning".

وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، حيث يقوم التعلم الآلي بتدريب أجهزة الكمبيوتر حتى تتمكن من فهم كميات هائلة من البيانات المعقدة مع تحسين تنبؤاتها بمرور الوقت - وهو ما يغير قواعد اللعبة الحقيقية لاكتشاف الأنشطة المشكوك فيها قبل أن تستنزف البنك الحسابات باردة!

مع هذه التطورات التي تبشر بأفق جديد في تعزيز الدفاعات ضد عمليات الخداع النقدي، دعنا نتعمق أكثر في كيفية تبني البنوك للتعلم الآلي لما له من فوائد لا مثيل لها - ولماذا يجب أن تشعر بمزيد من الأمان بشأن أموالك لأنها فعلت ذلك.

مزايا Machine Learning للكشف عن الاحتيال

برز التعلّم الآلي كأداة قوية في ترسانة البنوك والمؤسسات المالية التي تسعى جاهدة لمكافحة الاحتيال. تطبيق تقنيات التعلم الآلي لـ كشف الاحتيال قد أحدث تحولاً في هذا القطاع، مما عزز من الكفاءة والدقة. ولكن ما الذي يجعل من التعلم الآلي عنصرًا لا يمكن الاستغناء عنه في البنوك الحديثة كشف الاحتيال والاستراتيجيات؟

الكشف الآلي

إحدى الفوائد الأساسية هي الكشف الآلي. الطرق اليدوية التقليدية اكتشاف الاحتيال في بطاقات الائتمان تمثل تحديًا في إدارتها نظرًا للزيادة الهائلة في بيانات المعاملات وتم استبدالها إلى حد كبير. يكتشف التعلم الآلي الأنشطة الاحتيالية المحتملة بسرعة من خلال تحديد الأنماط التي قد يغفل عنها البشر.

دقة محسّنة

التعلم الآلي، عند استخدامه مع الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال يوفر مستويات لا مثيل لها من الدقة في الكشف عن المعاملات المشبوهة. إن الاستفادة من هذه التقنيات تتجاوز بكثير الأنظمة البدائية القائمة على القواعد، مما يمنح المؤسسات المالية قدرة أكبر على تحديد المخاطر المرتبطة بـ المعاملات الاحتيالية.

قابلية التوسع في ظل ارتفاع المعاملات

تعالج البنوك بانتظام ملايين المعاملات - وأحيانًا مليارات المعاملات كل يوم. مع خوارزميات التعلم الآلي القيام بالعمل، تصبح قابلية التوسع أقل صعوبة. وهذا يسهل استيعاب أحجام المعاملات الكبيرة دون المساس بالفعالية.

القدرة على التكيف مع التهديدات الناشئة

مع خاصية التعلّم الذاتي لنظام التعلّم الآلي، لا تتاح لأنواع جديدة من الاحتيال فرصة طويلة. يتكيف النظام استناداً إلى السلوكيات أو الإجراءات المرصودة من مجموعات البيانات السابقة - ويتحسن باستمرار مع مرور الوقت، وبالتالي تزداد كفاءته في إدارة التهديدات الناشئة.

إن أخذ هذه المزايا في الاعتبار يؤكد مجددًا سبب اعتماد البنوك بشكل كبير على النماذج الآلية القوية في عملياتها المتعلقة ببطاقات الائتمان كشف الاحتيالوالكشف عن المواقع الإلكترونية وعلى نطاق أوسع, كشف الاحتيال داخل البيئات المصرفية.

ومع ذلك، تذكر أنه على الرغم من التقدم الكبير الذي تم إحرازه باستخدام التعلم الآلي في ضمان المعاملات الآمنة وحماية معلومات المستخدم من سرقة الهوية الإلكترونية أو اختلاسها، إلا أنه لا يزال عنصرًا أساسيًا واحدًا فقط من الأمن السيبراني الأنظمة البيئية يجب أن تديرها البنوك بفعالية. تتطلب هذه الرحلة لصقل الخبرات التشغيلية الصبر - فالأمر يتعلق بإنشاء أطر دفاعية أقوى في الوقت الإضافي لدمج الحلول المتطورة حيثما كانت أكثر منطقية. في الوقت الحالي، من الواضح أن التعلم الآلي أثبت أنه لا يقدر بثمن في معركة القطاع المالي المستمرة ضد الاحتيال.

أنواع موديلات Machine Learning للكشف عن الاحتيال

بينما نتعمق أكثر في عالم كشف الاحتيال في مجال الخدمات المصرفية باستخدام التعلم الآلي، من الضروري إزالة الغموض عن عدة أنواع من هذه النماذج المبتكرة في العمل. دعونا نكشف عن القدرات الفريدة وحالات الاستخدام للتعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، و التعلُّم المعزز في مكافحة الأنشطة الاحتيالية.

التعلّم الخاضع للإشراف

في جوهره، يشبه التعلّم الخاضع للإشراف عرض دليل إرشادي للذكاء الاصطناعي - يعتمد هذا النظام بشكل كبير على البيانات التي تم تصنيفها بشكل صحيح سابقًا. هنا، نقوم هنا بتغذية البيانات المعروفة في خوارزمية حيث يتم تصنيف المقاطع الصوتية إما على أنها موسيقى أو كلام. إذا تم تصنيف موقع إلكتروني على أنه موقع احتيالي محتمل من قبل الأنظمة الآلية وأكد المدققون البشريون هذا الحكم - فإن التعلم الآلي يأخذ في الاعتبار الأنماط المتضمنة.

التعلم الآلي الخاضع للإشراف على كشف الاحتيال يسهل دقة ملحوظة بشكل ملحوظ لأنه يتدرب بكميات كبيرة، وأحيانًا تيرابايت من عينات البيانات المصححة قبل النشر. ومع ذلك، قد يتعثر أداؤها عند التعامل مع مخططات احتيال جديدة خارج نطاقها أثناء مرحلة التدريب.

التعلّم غير الخاضع للإشراف

بينما يعتمد التعلّم الخاضع للإشراف على مجموعات بيانات مصنفة مسبقًا ليعمل بفعالية، فإن التعلّم غير الخاضع للإشراف لا يعمل ضمن هذه الحدود. بدلاً من العمل مع علماء البيانات يقوم هذا النموذج، الذي تم تزويده باستجابات مسبقة، بتمييز الحالات الشاذة والأنماط الشاذة بشكل مستقل عن الحالات الجديدة من البيانات المدخلة.

يتفنن التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف في الكشف عن الحالات الشاذة غير المعروفة - فكلما كانت مؤامرة الاحتيال التي يحيكها المحتالون دون أن يكتشفها أحد من قبل؛ كلما كانت هذه الخوارزميات أكثر حدة في اكتشافها. وهي في جوهرها تستخدم سلاحاً قوياً ضد التهديدات المتطورة في الوقت الحقيقي في مجال الذكاء الاصطناعي و كشف الاحتيال المساحة.

التعلم شبه الخاضع للإشراف

يسير التعلم شبه الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف في منطقة وسطى مثيرة للاهتمام بين النهجين الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وهو احتمال مثير للاهتمام للكشف عن الاحتيال في التطبيقات المصرفية. يستفيد هذا النهج الهجين من كل من البيانات المصنفة وغير المصنفة خلال فترة التدريب لتحسين المتانة بمرور الوقت مع الحفاظ على مستويات عالية من الدقة شبيهة بالنماذج الخاضعة للإشراف.

يتألق التعلّم شبه الخاضع للإشراف ببراعة من خلال نهجه الفعال من حيث التكلفة، نظراً لأن تصنيف البيانات قد يكون في بعض الأحيان كثيف الموارد ويستغرق وقتاً طويلاً. من خلال دمج مزيج من كلا العالمين، فإن التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف يمزج بين خوارزمية الكشف عن الاحتيال بدقة وقدرة على التكيف مع سيناريوهات الاحتيال الديناميكية.

التعلُّم المعزز

بالخروج عن الفئات التقليدية، نصل إلى التعلم المعزز - نجم الاكتشاف الذاتي للذكاء الاصطناعي. فبدلاً من الاعتماد على الأمثلة المصنفة مسبقاً، يتعلم الذكاء الاصطناعي بالممارسة ويضبط نفسه من خلال التعزيز الإيجابي أو العقوبات السلبية.

يتميّز التعلّم الآلي المعزز بالديناميكية - فهو يحسّن نفسه بشكل متكرر نحو سياسة مثلى. وهو يزدهر في تلبية المتغيرات المتغيرة دون الحاجة إلى إعادة ضبط الأنظمة بأكملها - وهي قفزة كبيرة إلى الأمام في ممارسات الكشف عن الاحتيال في التعلم الآلي.

مع استمرار تكاثر حالات سوء السلوك المالي بشكل مقلق، دعونا نستفيد من هذه الحالات المتميزة والمتكاملة في نفس الوقت نماذج التعلم الآلي استراتيجيات الاستخدام. ومن خلال فهم طريقة عملها الأساسية ونقاط قوتها، يمكن للبنوك تسخيرها بشكل استراتيجي - أي تضييق الخناق بشدة على المحتالين مع تحصين آلياتها الدفاعية بقوة لتصبح حصنًا منيعًا ضد التهديدات المستمرة.

حالات استخدام Machine Learning للكشف عن الاحتيال

التعلم الآلي لـ كشف الاحتيال أصبحت أداة مهمة بشكل متزايد في مختلف القطاعات. دعونا نتعمق أكثر في بعض الحالات التي تلعب فيها هذه التكنولوجيا الديناميكية دورًا أساسيًا.

المتاجر الإلكترونية والاحتيال في المعاملات عبر الإنترنت

في عالم صاخب من التجارة الإلكترونية، لا يزال الاحتيال في المعاملات مشكلة أساسية يواجهها تجار التجزئة. يطور المحتالون باستمرار طرقًا جديدة لارتكاب عمليات الاحتيال، مثل إنشاء حسابات وهمية أو القيام المعاملات المشروعة باستخدام تفاصيل البطاقة الائتمانية المسروقة

هذا هو المكان الذي يصبح فيه التعلم الآلي مفيداً. فهو يساعد المتاجر عبر الإنترنت في تحديد الأنماط غير المعتادة أو الحالات الشاذة بسرعة من كميات هائلة من بيانات المعاملات. ومن خلال تطبيق تقنيات مثل التعلم تحت الإشراف، يمكن لهذه النماذج التعلم من حالات الاحتيال السابقة واكتشاف المخططات المماثلة بفعالية في الوقت الفعلي - مما يعزز الأمن بشكل بارز ويعزز ثقة العملاء.

المؤسسات المالية والامتثال

تواجه المؤسسات المالية تحدياً متزايداً باستمرار يتمثل في مكافحة أنشطة غسيل الأموال والامتثال للوائح المالية التي لا تعد ولا تحصى. ويثبت التعلم الآلي أنه لا يقدر بثمن في هذا السياق من خلال مساعدة هذه المؤسسات على استخدام نماذج "الكشف عن الاحتيال في الأعمال المصرفية" التي تمكنها من تتبع الأنشطة المشبوهة عبر ملايين المعاملات.

بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي و كشف الاحتيال يمكن للبنوك تتبع أي مخالفات على الفور، وبالتالي تقليل مخاطر المعاملات الاحتيالية الانزلاق عبر الشبكة مع ضمان الامتثال التنظيمي بسلاسة.

ألعاب iGaming وإساءة استخدام المكافآت أو المحاسبة المتعددة

تعد تعدد الحسابات أو إساءة استخدام المكافآت من المشكلات الشائعة التي تتحدى صناعة iGaming سريعة التوسع اليوم. يقوم اللاعبون المخادعون بإنشاء حسابات متعددة للاستفادة من مكافآت الاشتراك بشكل غير عادل؛ وهي مشكلة يصعب القضاء عليها يدويًا نظرًا لكثرة عدد الزيارات.

مرة أخرى، تلعب تقنيات مثل التعلم الآلي دورًا في اكتشاف سلوكيات اللاعبين غير الاعتيادية باستخدام خوارزميات مبنية من البيانات التاريخية مجموعات تتعلق بأنماط الرهان، وعناوين IP، ومعلومات الجهاز، وما إلى ذلك، مما يقلل إلى حد كبير من الممارسات الاحتيالية دون المساس بتجارب اللاعبين الحقيقية.

خدمات BNPL (اشتر الآن وادفع لاحقًا) وهجمات الاستيلاء على الحسابات (ATO)

توفر خدمات BNPL للمستهلكين خيارات دفع مرنة ولكنها في الوقت نفسه تعرضهم لهجمات قراصنة الإنترنت حيث يستولي القراصنة على حساب المستخدم.

تنفيذ التعلم الآلي كشف الاحتيال يساعد مزودي خدمة BNPL في كشف مثل هذه الاعتداءات على الفور. يحدد النموذج التغييرات المفاجئة في الشراء و أنماط سلوك المستخدمواكتشاف الحالات الشاذة المرتبطة بهجمات ATO المحتملة وتنبيه النظام لاتخاذ إجراءات تصحيحية فورية.

بوابات الدفع والاحتيال في رد المبالغ المدفوعة

ابتليت العديد من الشركات التي تقوم بمعالجة المدفوعات من خلال بوابات الإنترنت بالاحتيال في رد المبالغ المدفوعة. في عملية الاحتيال هذه، يدعي العملاء زوراً أنه تم تحصيل رسوم من بطاقاتهم الائتمانية دون موافقتهم.

دمج طرازات Machine Learning وسيلة فعالة للغاية لمكافحة هذه المشكلة. فهي تلتقط أنماط الشراء غير النمطية وتطلق تنبيهات عند ظهور أنشطة مشبوهة، مما يقلل من الخسائر المالية الناجمة عن عمليات رد المبالغ المدفوعة الاحتيالية. وبهذه الطريقة، يمكن للشركات الحفاظ على سمعتها مع ضمان رحلة عملاء سلسة.

أفضل الممارسات لمنع الاحتيال في Machine Learning Machine Learning

احتضان التعلم الآلي للاحتيال ينطوي الكشف في الأعمال المصرفية على اعتماد أفضل الممارسات. سيؤدي ذلك إلى تحصين دفاعات مصرفك ضد الأنشطة الاحتيالية. يمكن أن تحدث الترقية من خلال الاستراتيجيات التالية.

دمج البيانات مسبقاً

إحدى الخطوات المهمة التي يجب أن تأخذها بعين الاعتبار هي دمج البيانات. نظرًا للأهمية المعطاة ai و كشف الاحتيال عقد، يجب أن تجمع البنوك جميع بياناتها المالية وغير المالية في نظام موحد. وتساعد هذه الممارسة على تكوين رؤية أكثر شمولية لسلوك العملاء وأنماط المعاملات - مع التعلم الآلي، يمكنك بعد ذلك, كشف الاحتيال والحالات الشاذة بشكل أكثر دقة. يحدد تكامل البيانات المنظمة وغير المنظمة شبكة معقدة تساعد في الكشف عن الأنشطة الاحتيالية الخفية.

تحليل دورة الحياة من البداية إلى النهاية

ويشكل التحليل الشامل لدورة حياة المعاملة بأكملها ممارسة أساسية أخرى في هذا السياق. فالفحص الشامل يسمح للمؤسسات باكتشاف نقاط الضعف - الثغرات التي من المرجح أن تحدث فيها الاختراقات من قبل الجهات الخبيثة. وبالتالي تمكينها من معالجة المشكلات قبل أن تتحول إلى اختراقات أمنية ضخمة.

إنشاء ملف تعريف مخاطر الاحتيال

هناك إجراء قياسي آخر يتضمن إنشاء ملفات تعريف شاملة لمخاطر الاحتيال لعملائك باستخدام نماذج التعلم الآلي للكشف عن مواقع الاحتيال المحتملة، وعادةً ما تتضمن العوامل التي يتم أخذها في الاعتبار عادات الإنفاق، والمواقع التي يتم زيارتها بشكل متكرر، من بين أمور أخرى، ويتيح استخدام هذه النماذج للقطاعات المالية تحديد السلوكيات التي تمثل كل عميل، وبالتالي، يمكن بسهولة اختيار الاختلافات المفاجئة كعلامات محتملة على وجود نشاط غير مشروع.

تثقيف المستخدمين

على الرغم من أنها قد تبدو تقليدية على النقيض من الحلول عالية التقنية مثل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في منع الاحتيال، إلا أن تثقيف المستخدم يظل أمراً بالغ الأهمية. يجب على البنوك تقديم الإرشادات اللازمة فيما يتعلق بكيفية حماية العملاء لأنفسهم من عمليات الاحتيال الشائعة أو محاولات التصيد الاحتيالي، وتخصيص بعض الوقت لشرح العوامل التي قد تجعلهم أهدافاً لها، فمع التعليم المناسب، يصبح العملاء أنفسهم طبقة دفاعية أخرى ضد المحتالين.

تنفيذ التدقيق والتحديثات المستمرة

ولعل إحدى الممارسات الأساسية هي تنفيذ التدقيق المستمر إلى جانب التحديث المنتظم للأنظمة المعنية بالكشف عن الاحتيال بالتعلم الآلي، فلا ينبغي أن تظل النماذج ثابتة، فالتقييم المستمر لأداء النظام أمر حتمي إذا كنت ترغب في النظر في المدفوعات الناشئة كشف الاحتيال إن البقاء على اطلاع دائم على آخر المستجدات لا يحمي مؤسستك المالية من المخططات الاحتيالية المتطورة باستمرار، بل يعزز أيضًا الثقة التي يضعها عملاؤك.

من خلال دمج هذه الممارسات، يمكن للبنوك نشر خوارزميات التعلم الآلي بشكل أكثر فعالية في الكشف عن الاحتيال - تعظيم إمكاناتها مع تقليل المخاطر الكامنة. بنوك النظام المحسّن الناتج عن ذلك كشف الاحتيال مع حماية عملياتها بشكل مناسب - مما يقلل بشكل كبير من التعرض للهجمات الاحتيالية.

الاستعانة بمصادر خارجية مقابل الكشف عن الاحتيال Machine Learning في الموقع

أحد القرارات الحاسمة التي يتعين على البنك اتخاذها فيما يتعلق بـ كشف الاحتيال في الأعمال المصرفية باستخدام التعلم الآلي هو ما إذا كان تطوير في المنزل (في الموقع) أو الاستعانة بمصادر خارجية. يأتي كلا الخيارين مع مجموعة من المزايا والعقبات المحتملة.

الكشف عن الاحتيال Machine Learning في الموقع

قد يُشعرك تطبيق الحلول في الموقع بأنك تتحكم بشكل كامل في الأمر، ولكنه يتطلب استثماراً ليس فقط من الناحية النقدية. فالخبرة في مجالات البيانات الضخمة والعلوم والذكاء الاصطناعي ضرورية بنفس القدر لتشغيل النظام بفعالية.

التحكم في البيانات: تضمن لك استضافة نموذج التعلُّم الآلي الخاص بك في الموقع تمتعك بالسلطة الكاملة على بياناتك دون إشراك مزودي خدمات من جهات خارجية.

التخصيص: توفر الحلول الداخلية إمكانيات تخصيص أعلى تتيح مرونة في تشكيل النموذج حسب الاحتياجات المتطورة.

أمن البيانات: من خلال التنفيذ في الموقع، يمكن للمؤسسات المالية تعزيز آليات أمن البيانات الخاصة بها لحماية المعلومات الحساسة، مما يقلل من الاعتماد على الكيانات الخارجية.

ومع ذلك، فإن بناء نظام داخلي للكشف عن الاحتيال الفريق يتطلب موارد كبيرة - قوة عاملة ماهرة على دراية بالذكاء الاصطناعي والكشف عن الاحتيال إلى جانب بنية تحتية قوية.

الاستعانة بمصادر خارجية Machine Learning للكشف عن الاحتيال

بالنسبة للبنوك الأقل ميلاً نحو تطوير القدرات الداخلية, outsourcing كشف الاحتيال يوفر استخدام التعلم الآلي إمكانية الوصول الفوري إلى الخبرة بتكاليف أقل:

التنفيذ السريع: تزيل الاستعانة بمصادر خارجية متاعب البدء من الصفر ووقت التكثيف مما يسمح للبنوك بتنفيذ النماذج المتطورة بسرعة.

دعم الخبراء: يوفر الشركاء الاستراتيجيون بشكل عام دعم الخبراء على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع لضمان سلاسة العمل مع معالجة المشكلات على الفور.

تغطية التحديثات والصيانة: يمكن إدارة التغييرات الناتجة عن متطلبات الامتثال أو التطورات التكنولوجية بكفاءة من قبل البائعين الذين يقومون بتحديث أنظمتهم بشكل متكرر.

ومع ذلك، فإن هذا النهج لا يخلو من التحديات أيضًا؛ حيث تتزايد المخاوف بشأن خصوصية بيانات العملاء عندما تنتقل مثل هذه المعلومات الحساسة إلى أيدي أطراف ثالثة.

ويعتمد الاختيار بين الاستعانة بمصادر خارجية أو التنفيذ في الموقع على عوامل مختلفة: مخصصات الميزانية، والجداول الزمنية المقصودة للتطبيق، والقدرات التقنية ضمن الموظفين المتاحين، ومستوى المخاطر المقبولة. إن السعي لمكافحة مشكلة الاحتيال الشاملة باستخدام التعلم الآلي هو رحلة استراتيجية تتناسب مع الاحتياجات الخاصة بكل مؤسسة مالية.

التحديات التي تواجه Machine Learning في الكشف عن الاحتيال

على الرغم من أن التعلم الآلي قد أحدث ثورة في كشف الاحتيال في بطاقات الائتمان، فإن تنفيذه لا يخلو من بعض التحديات.

بيانات غير كافية وغير متوازنة

يزدهر التعلّم الآلي بالاعتماد على بيانات دقيقة وضخمة وعالية الجودة من أجل التدريب المناسب. لسوء الحظ، معظم سيناريوهات العالم الحقيقي تقدم مجموعات بيانات غير كافية وغير متوازنة. أقول غير متوازنة لأن الأفعال الاحتيالية نادرة نسبياً مقارنةً بالأفعال الحميدة. وهذا يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي و أنظمة الكشف عن الاحتيال أن يتم تدريبها بشكل فعال.

مرحلة التدريب المستهلكة للوقت

يتمثل التحدي الثاني في طبيعة مرحلة التدريب التي تستغرق وقتاً طويلاً في عمليات الكشف عن الاحتيال بالتعلم الآلي. وللحصول على نتائج فعالة، تحتاج هذه النماذج إلى وقت طويل لتفسير أنماط البيانات والتعلم منها - وهو عنصر قد لا تستطيع معظم الصناعات سريعة الوتيرة تحمله بسهولة.

الإيجابيات الكاذبة

توجد أيضًا مشكلة الإيجابيات الكاذبة المزيد من البيانات، في مجال خوارزميات التعلم الآلي المستخدمة في كشف الاحتيال في القطاع المصرفي والقطاعات الأخرى. هذه الأنشطة غير الاحتيالية التي يتم تحديدها بشكل غير صحيح على أنها مشبوهة أو احتيالية بواسطة خوارزميات الكشف - مما يؤدي إلى إنذارات غير مبررة واحتمال عدم رضا العملاء.

تقنيات الاحتيال المتطورة

أخيرًا وليس آخرًا، تبرز الطبيعة الديناميكية لتقنيات الاحتيال بشكل بارز من بين القيود التي تواجه استخدام هذا الحل المتطور للكشف عن المواقع الإلكترونية الاحتيالية. ببساطة، يصبح المجرمون أكثر ذكاءً يوماً بعد يوم مع ابتكار العديد من الأساليب بانتظام للتغلب على آليات الأمان الحالية؛ مما يجعل أجهزة النظام تلعب دور الملاحق باستمرار.

وعلى الرغم من أن هذه التحديات قد تبدو شاقة الآن، إلا أن التقدم في التكنولوجيا يسعى باستمرار إلى إيجاد أفضل السبل لحلها - مما يجعل التحسينات مع مرور الوقت أمراً حتمياً.

الخاتمة

من هذا الاستكشاف الشامل لمجال الكشف عن الاحتيال في الخدمات المصرفية باستخدام التعلّم الآلي، اكتشفنا تحولاً مذهلاً. إن القطاع المصرفي الاحتيال في الدفع، تطورت من التقنيات اليدوية التقليدية إلى الأنظمة المتقدمة التي تعتمد على التكنولوجيا. في الأساس، أحدث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في كيفية تعامل المؤسسات مع الاختراقات الأمنية.

التنفيذ التعلم الآلي للاحتيال يجلب الكشف العديد من المزايا إلى الطاولة. فهو يقدم حلولاً قوية تقلل بشكل كبير من تواتر وتأثير الأنشطة الاحتيالية. هناك اتجاه لا يمكن إنكاره نحو خوارزميات قادرة على التعلم من البيانات التاريخيةوالتكيف والتنبؤ بالحالات الشاذة المستقبلية بدقة مذهلة.

لقد بحثنا في أنواع مختلفة من نماذج التعلُّم الآلي: التعلُّم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، وشبه الخاضع للإشراف، والتعلُّم المعزز. يقدم كل منها قدرات وفوائد فريدة من نوعها عند تسخيرها بفعالية. من فرض العقوبات على امتثال البنوك إلى التخفيف من الآثار السلبية لإساءة استخدام المكافآت في ألعاب iGaming - أثبتت تقنيات التعلم العميق هذه بالفعل أنها تُحدث تحولاً كبيراً.

ومع ذلك، حتى في نجاحها النسبي، يجب أن تتبنى المؤسسات أفضل الممارسات المحددة لتحقيق أفضل النتائج. يجب أن يكون التوحيد والتحليل الشامل للبيانات أساساً لجميع عمليات اتخاذ القرار قبل التنفيذ. كما أن الحفاظ على أنظمة التدقيق المستمر أمر بالغ الأهمية في تعزيز أداء الخوارزمية بمرور الوقت؛ ففي نهاية المطاف، تتغير أنماط الاحتيال بسرعة، لذا يجب أن تتغير دفاعاتنا أيضاً!

ويثير الاختيار بين outsourcing أو تطوير حل في الموقع اعتبارات حاسمة بدءًا من الاستدامة المالية إلى اكتساب المواهب والمواءمة الاستراتيجية مع أهداف العمل. يمكن لكل مؤسسة تأمين ركنها ضمن هذه الخيارات بناءً على ظروفها الفريدة.

كما هو متوقع في أي رحلة ابتكارية - تكثر التحديات؛ حيث تشكل الميزات المعقدة المتفاعلة مشاكل متأصلة على طول الطريق، ولكن بمجرد اجتيازها بنجاح تؤدي إلى نماذج ثرية تستحق العناء الأولي.

في الختام، لا شك أن تبني الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في كشف الاحتيال لا يؤدي فقط إلى انخفاض كبير في حوادث الاحتيال ولكن من المحتمل أن يحسّن العمليات في مجالات أخرى أيضًا، مما يدفع الشركات إلى آفاق ابتكارية جديدة! ولكن تذكر أن الأمر لا يتعلق فقط بتبني تقنية التعلم الآلي - بل فهم طريقة عملها المعقدة ثم تصميمها خصيصًا لتناسب احتياجات مؤسستك. بهذه الطريقة، لا يمكن للبنوك فقط تحليل البيانات التنبؤية للكشف عن الاحتيال ولكن من المحتمل أن تغير المشهد الكامل لعملياتها بالكامل!

علاوة على ذلك، من خلال التركيز على المعاملات الاحتيالية، باستخدام تقنيات التعلم الآليوالتكيف مع الاحتياجات المحددة لـ القطاع المصرفي، تنفيذ قوي أنظمة الكشف عن الاحتيالالبحث عن الابتكار حلول الكشف عن الاحتيالتطبيق التعلُّم العميق المنهجيات، والتقييم المستمر أداء النموذجوتطوير خوارزميات ل اكتشاف الأنماط، يمكن للبنوك أن تعزز بشكل كبير قدرتها على استباق ومنع الاحتيال قبل حدوثه.

الأسئلة الشائعة

في محاولة للإجابة على بعض الاستفسارات الأكثر شيوعًا حول اكتشاف الاحتيال في الخدمات المصرفية باستخدام التعلم الآلي، قمتُ بتجميع قائمة بالأسئلة المتداولة مع إجاباتها الشاملة والموجزة في نفس الوقت.

هل يستطيع Machine Learning حقًا منع الاحتيال المصرفي؟

بالفعل. لقد تطورت تطبيقات الذكاء الاصطناعي والكشف عن الاحتيال بشكل كبير خلال السنوات الأخيرة، مما جعل من الممكن خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والحالات الشاذة التي تشير إلى وجود نشاط احتيالي بسرعة وفعالية. إلى جانب ذلك، فإن التعلم المستمر من البيانات الجديدة يحول هذه الأنظمة إلى دروع ممتازة بشكل متزايد ضد الجرائم المالية.

ما الفرق بين النماذج الخاضعة للإشراف والنماذج غير الخاضعة للإشراف؟

كلاهما نوعان مهمان من التعلم الآلي المستخدم في الكشف عن الاحتيال. ومع ذلك، فهما يختلفان في المقام الأول في جوانبهما الوظيفية. يتضمن التعلّم الخاضع للإشراف تعليم النظام باستخدام مجموعات بيانات مصنفة حيث يتم توفير بيانات المدخلات والمخرجات المتوقعة. وعلى النقيض من ذلك، تعمل النماذج غير الخاضعة للإشراف على مجموعات بيانات غير موسومة بيانات التدريبواكتشاف أوجه التشابه والشذوذ من خلال التعلم الذاتي.

كيف يساعد التدقيق المستمر في الكشف عن الاحتيال في Machine Learning؟

يلعب التدقيق المستمر دورًا حيويًا في ضمان مواكبة الآليات التي تعتمد على التعلم الآلي للممارسات الاحتيالية المتطورة. فهو يسهل إجراء تحليل دورة حياة شاملة لعمل النظام مما يؤدي إلى إجراء تعديلات منتظمة تتماشى مع الاتجاهات الناشئة.

هل الحلول في الموقع أم الحلول الخارجية أفضل لتنفيذ Machine Learning للكشف عن الاحتيال؟

يكمن الاختيار بين الاستعانة بمصادر خارجية مقابل الكشف عن الاحتيال Machine Learning في الموقع بشكل أساسي في الاحتياجات المحددة لمؤسستك. إذا كنت تمتلك موارد قادرة على التعامل مع علم البيانات مهام مثل بناء نماذج تعلّم الآلات، فإن العمل في الموقع يمكن أن يكون مجزياً. قد يكون فريق الاستعانة بمصادر خارجية هو أفضل رهان لك عندما يكون هناك نقص في هذه البراعة داخلياً.

هل يساعد تثقيف المستخدمين في الحد من الاحتيال؟

بالتأكيد! يشكل تثقيف المستخدم جزءاً لا يُقدَّر بثمن من أي استراتيجية حماية قوية ضد عمليات الاحتيال المالي التي تنطوي على الذكاء الاصطناعي ومنصات الكشف عن الاحتيال. إن رفع مستوى وعي المستخدم بشأن السلوكيات الرقمية الآمنة يقطع شوطاً طويلاً نحو تعزيز سلامة الحساب بشكل عام.

إن Machine Learning يخلق بالفعل موجات كحل رائد لمواجهة الاحتيال المالي. دعونا نستمر في ركوب هذه الموجة لخلق مساحة مالية أكثر أمانًا للجميع.