كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال

جمع البيانات: جمع كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة مثل المعاملات وسلوك المستخدم وحالات الاحتيال التاريخية.

المعالجة المسبقة للبيانات: تنظيف البيانات وتنظيمها للتأكد من أنها مناسبة للتحليل. يتضمن ذلك معالجة القيم المفقودة وتطبيع البيانات وتحويل تنسيقات البيانات.

هندسة الميزات: استخراج الميزات ذات الصلة من البيانات التي يمكن أن تساعد في التمييز بين الأنشطة الاحتيالية والمشروعة. قد تتضمن الميزات مبالغ المعاملات وتكرار المعاملات وموقع المستخدم ومعلومات الجهاز.

تدريب النماذج: استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتدريب النماذج على مجموعات البيانات المصنفة، حيث يتم تحديد حالات الاحتيال وعدم الاحتيال بشكل واضح. تتضمن الخوارزميات الشائعة أشجار القرار والشبكات العصبية وأجهزة ناقل الدعم وطرق التجميع مثل الغابات العشوائية وتعزيز التدرج.

كشف الشذوذ: تحديد القيم المتطرفة أو الانحرافات عن أنماط السلوك العادية. يمكن استخدام تقنيات مثل التجميع، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA)، وأجهزة التشفير التلقائي لهذا الغرض.

المراقبة في الوقت الحقيقي: تنفيذ النماذج المدربة لمراقبة المعاملات والأنشطة في الوقت الحقيقي، مما يسمح بالكشف الفوري والاستجابة للسلوك المشبوه.

التعلم المستمر: تحديث النماذج ببيانات وملاحظات جديدة لتحسين دقتها والتكيف مع أساليب الاحتيال المتطورة.

المكونات الرئيسية

الخوارزميات والنماذج: يتم استخدام خوارزميات مختلفة مثل التعلم الخاضع للإشراف (مثل الانحدار اللوجستي وأشجار القرار) والتعلم غير الخاضع للرقابة (مثل التجميع) ونماذج التعلم العميق (مثل الشبكات العصبية) للكشف عن الأنماط التي تشير إلى الاحتيال.

التحليل السلوكي: مراقبة وتحليل سلوك المستخدم للكشف عن الحالات الشاذة. يمكن أن يشمل ذلك أنماط تسجيل دخول غير عادية، أو تغييرات سريعة في سلوك المعاملات، أو الوصول إلى حسابات من مواقع جغرافية مختلفة.

تقييم المخاطر: تحديد درجة المخاطر للمعاملات أو الأنشطة بناءً على احتمالية كونها احتيالية. تشير درجات المخاطر الأعلى إلى احتمال أكبر للاحتيال.

الأنظمة القائمة على القواعد: الجمع بين التعلم الآلي والأساليب القائمة على القواعد حيث يتم استخدام قواعد محددة (على سبيل المثال، المعاملات التي تزيد عن مبلغ معين من جهاز جديد) للإبلاغ عن الاحتيال المحتمل.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP): استخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لتحليل البيانات النصية مثل رسائل البريد الإلكتروني للعملاء أو تفاعلات الدردشة أو أوصاف المعاملات بحثًا عن علامات الاحتيال.

تحليل الرسم البياني: فحص العلاقات بين الكيانات (مثل الحسابات والأجهزة وعناوين IP) للكشف عن حلقات الاحتيال أو الأنشطة الاحتيالية المرتبطة.

التطبيقات

الخدمات المصرفية والمالية: الكشف عن المعاملات الاحتيالية والاحتيال على بطاقات الائتمان وأنشطة غسيل الأموال.

التأمين: تحديد المطالبات الاحتيالية وتقييم شرعية تطبيقات السياسة.

التجارة الإلكترونية: منع عمليات الشراء الاحتيالية والاستيلاء على الحسابات والمراجعات المزيفة.

الاتصالات: الكشف عن الاحتيال في الاشتراكات، والاحتيال في الخدمات ذات الأسعار المميزة، وأنماط المكالمات الاحتيالية.

تتطور أنظمة الكشف عن الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر، وتستفيد من التقدم في التعلم الآلي والبيانات الضخمة والقوة الحسابية للبقاء في صدارة أساليب الاحتيال المتطورة بشكل متزايد.

Posted in: ذكاء إصطناعي