الاحتيال والوقاية منه باستخدام الذكاء الاصطناعي: ترجمة عبده حقي

لقد أدى ارتفاع المعاملات عبر الإنترنت إلى زيادة وتيرة وتعقيد الأنشطة الاحتيالية. يتم اختبار تدابير الأمن السيبراني باستمرار من خلال مخططات متطورة تهدف إلى تجاوز أساليب الكشف التقليدية. إن الإشراف البشري، على الرغم من ضرورته، لم يعد كافياً لمواجهة الحجم الهائل من هذه الخروقات الأمنية؛ فمن الصعب مواكبة وتيرة ودهاء التهديدات السيبرانية الحديثة.

يكشف تقرير 2023 Currents الصادر عن DigitalOcean أن 37% من المشاركين زادوا إنفاقهم على الأمن السيبراني للحصول على برامج أمان أكثر تقدمًا. يبرز اكتشاف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي كتطور رئيسي في مكافحة الاحتيال الرقمي. باستخدام الخوارزميات المتقدمة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي غربلة مجموعات البيانات الضخمة بسرعة لتحديد الأنماط غير المنتظمة والشذوذ التي قد تشير إلى سلوك احتيالي. تعمل هذه التقنية على تحسين عملية الكشف ولكنها تتعلم أيضًا من كل تفاعل، مما يحسن قدراتها التنبؤية بمرور الوقت.

تعمل هذه التقنية على تعزيز تدابير الأمن مع الحد من الخسائر المالية وحماية ثقة العملاء والحفاظ على سلامة العمليات التجارية. تستكشف هذه المقالة آليات اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي، وفوائد وتحديات استخدامه، وأفضل الممارسات لبناء استراتيجية تستفيد من هذه التقنية.

ما هو كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي؟

إن اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي هو نهج قائم على التكنولوجيا يستخدم التعلم الآلي لتحديد الأنشطة الاحتيالية داخل مجموعات البيانات الكبيرة. ويتضمن ذلك تدريب الخوارزميات للتعرف على الأنماط والشذوذ التي تشير إلى الاحتيال المحتمل. ومن خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة، تصبح نماذج التعلم الآلي هذه أكثر براعة بمرور الوقت، مما يحسن دقتها التنبؤية ويمكّنها من التكيف مع التكتيكات الاحتيالية المتطورة. تزود آلية الدفاع الاستباقية هذه الشركات بأداة قوية للحفاظ على سلامة المعاملات وأمنها.

كيف يعمل اكتشاف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي؟

تعمل أنظمة كشف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي المصممة لتحليل السلوكيات واكتشاف الشذوذ الذي يشير إلى الاحتيال. وتبدأ هذه الأنظمة بتحديد خط الأساس لأنماط المعاملات الطبيعية وسلوكيات المستخدم. ثم يراقب النظام البيانات باستمرار، بحثًا عن أي انحرافات عن هذه القاعدة. ومع مواجهته لبيانات جديدة ومتنوعة، يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على ضبط معاييره، والتمييز بين الأنشطة المشروعة والمشبوهة بشكل أكثر فعالية.

تتضمن الآليات وراء اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي ما يلي:

جمع البيانات . تجميع كميات هائلة من البيانات المعاملاتية والسلوكية من مصادر مختلفة.

هندسة الميزات . تحديد واختيار السمات أو الميزات ذات الصلة بالبيانات التي قد تشير إلى سلوك احتيالي.

تدريب النموذج . استخدام البيانات التاريخية لتدريب نماذج التعلم الآلي للتعرف على أنماط الاحتيال.

اكتشاف الشذوذ . تطبيق التقنيات الإحصائية لتحديد القيم المتطرفة التي تبتعد عن الأنماط القياسية.

التعلم المستمر . تحديث النموذج ببيانات جديدة، وضمان تطور النظام مع تغيير تكتيكات الاحتيال.

التنبيه والإبلاغ . تحديد الأنشطة المشبوهة وتقديم تقارير مفصلة لمزيد من التحقيق.

حالات استخدام كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي

يشير تقرير صدر عام 2022 إلى أن المنظمة تخسر في المتوسط ​​5% من إيراداتها السنوية بسبب الأنشطة الاحتيالية سنويًا، مع تأثير مالي متوسط ​​قدره 117000 دولار يحدث قبل تحديد الاحتيال. يعمل اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي على تحويل الطريقة التي تكافح بها الصناعات الاحتيال، باستخدام الخوارزميات لاكتشاف المخالفات ومنع الخسائر المالية. فيما يلي بعض الأمثلة على حالات الاستخدام عبر الصناعات:

الخدمات المصرفية والمالية

في مجال الخدمات المصرفية، تُكلَّف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمراقبة الحسابات بشكل مستمر، حيث تحلل أنماط المعاملات للكشف عن علامات الاحتيال، مثل عمليات السحب الكبيرة غير المعتادة أو المعاملات الخارجية غير المتوقعة. وتتعمق نماذج التعلم الآلي المتقدمة في طلبات الائتمان والقروض لاستئصال الاحتيال بالهوية الاصطناعية من خلال الكشف عن الشذوذ الذي قد يشير إلى هويات ملفقة، ومنع الخسارة المالية قبل حدوثها. وتتعزز الكفاءة التشغيلية للبنوك مع تولي الذكاء الاصطناعي عبء العمل الأولي للكشف، مما يسمح للمحققين من البشر بالتركيز على التحليل المتعمق لأكثر التنبيهات خطورة.

التجارة الإلكترونية

بالنسبة لمنصات التجارة الإلكترونية، يقوم نظام اكتشاف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي بتقييم المخاطر من خلال النظر في عوامل مثل حجم المعاملات وتكرارها وتاريخ شراء العميل. كما يخفف من خطر الاحتيال من خلال عدم وجود بطاقة من خلال الرجوع إلى معلومات الشحن والفواتير، وتحديد التناقضات التي قد تشير إلى سرقة الهوية. كما تبحث أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها عن أنماط الاحتيال في الإرجاع واسترداد الأموال، وهي قضايا مكلفة بالنسبة لتجار التجزئة. تضمن هذه الأنظمة تجربة تسوق آمنة، وهي ضرورية للاحتفاظ بالعملاء، مع حماية صافي أرباح الشركة.

الألعاب الإلكترونية والاقتصادات الافتراضية

تستخدم منصات الألعاب عبر الإنترنت والاقتصادات الافتراضية بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي لمراقبة المعاملات الاحتيالية، مثل استخدام بطاقات الائتمان المسروقة لشراء عملة داخل اللعبة أو التلاعب بأصول اللعبة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تتبع سرعة المعاملات والأصل الجغرافي للمعاملات ونقل الأصول داخل اللعبة لتحديد الأنماط التي تنحرف عن القاعدة، والتي قد تشير إلى غسيل الأموال أو الاستيلاء على الحسابات. هذا لا يحمي إيرادات اللعبة فحسب، بل يعزز أيضًا ثقة اللاعبين، لأنه يضمن تكافؤ الفرص والاستخدام المشروع للاقتصادات داخل اللعبة.

فوائد اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي

توفر أنظمة كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي مجموعة من المزايا للشركات التي تسعى إلى حماية عملياتها من التهديدات المتطورة باستمرار. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحسين الأمن والكفاءة وخدمة العملاء. فيما يلي بعض المزايا:

الكشف والوقاية في الوقت الحقيقي

تضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على مراقبة المعاملات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع اكتشاف أي نشاط مشبوه فور حدوثه، مما يسمح باتخاذ إجراءات فورية. يعد الاكتشاف السريع أمرًا بالغ الأهمية في إيقاف المحتالين وتقليل الخسائر المحتملة. توفر الاستجابة الفورية للذكاء الاصطناعي للشركات أداة قوية للدفاع ضد الاحتيال قبل أن يؤثر على مواردها المالية.

قابلية التوسع

مع نمو أحجام المعاملات، يمكن لأنظمة كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي توسيع قدراتها على المراقبة دون الحاجة إلى زيادات متناسبة في عدد الموظفين. تعد هذه القدرة على التوسع ضرورية للشركات التي تشهد نموًا، حيث تسمح لها بالحفاظ على مستويات عالية من اكتشاف الاحتيال والوقاية منه دون تكاليف إضافية كبيرة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا التعامل مع التعقيد المتزايد الذي يأتي مع مجموعات البيانات الأكبر، مما يضمن حماية الشركات أثناء تطورها.

تقليل التكاليف

إن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال يوفر المال من خلال منع الخسائر الناجمة عن الاحتيال. كما يقلل العبء المالي على الشركات من خلال الحد من الحاجة إلى فرق مراجعة يدوية مكثفة. يؤدي أتمتة مهام الكشف عن الاحتيال إلى عملية أكثر كفاءة في استخدام الموارد، مما يحرر فريقك للتركيز على المهام الاستراتيجية التي تتطلب خبرة بشرية. بمرور الوقت، يمكن إعادة استثمار وفورات التكلفة المحققة من استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى من العمل - من بناء خريطة طريق المنتج الخاص بك إلى الاستثمار في أفكار التسويق .

زيادة الدقة

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات بدقة تفوق القدرات البشرية، مما يؤدي إلى تحديد المعاملات الاحتيالية بدقة أكبر. كما أن هذه الأنظمة أقل عرضة للأخطاء التي يمكن أن تحدث مع المراجعات اليدوية. كما تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستمرار وتتحسن من البيانات الجديدة، مما يعني أن النظام يصبح أكثر كفاءة في اكتشاف الاحتيال بمرور الوقت.

ثقة العملاء ورضاهم

عندما يشعر العملاء بالأمان في معاملاتهم، فمن المرجح أن يظلوا مخلصين للشركة. يساعد اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على بيئة آمنة للعملاء، مما يزيد من ثقتهم ورضاهم عن خدمات الشركة. يمكن أن تصبح سمعة الأمان ميزة تنافسية كبيرة، مما يجذب عملاء جدد يعطون الأولوية لسلامة معلوماتهم الشخصية والمالية.

تحديات كشف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي

في حين توفر أنظمة كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة، إلا أنها تأتي أيضًا مع مجموعة من التحديات التي يتعين على الشركات التغلب عليها. يمكن أن تتراوح هذه العقبات من القيود الفنية إلى قضايا الامتثال التنظيمي. فيما يلي التحديات التي يجب مراعاتها:

جودة البيانات وتوافرها

ولكي تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من الكشف عن الاحتيال بفعالية، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة وذات صلة أمر ضروري. ومع ذلك، قد تكون البيانات في بعض الأحيان غير كاملة أو قديمة أو غير دقيقة، مما قد يعيق أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، قد تحد مخاوف الخصوصية واللوائح من توفر البيانات، مما يجعل من الصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم من مجموعة بيانات شاملة. إن ضمان سلامة البيانات وتأمين الوصول إلى البيانات الضرورية مع احترام قوانين الخصوصية يشكل توازنًا دقيقًا يجب الحفاظ عليه.

التكامل مع الأنظمة الحالية

إن دمج اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية الحالية للشركة قد يكون مهمة معقدة. فقد لا تكون الأنظمة القديمة متوافقة مع أحدث أدوات الأعمال التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي، مما يتطلب ترقيات كبيرة أو حتى إصلاحات كاملة. وقد تكون عملية التكامل هذه كثيفة الموارد ومزعجة، مما قد يؤدي إلى توقف العمل أو تقليل الوظائف أثناء فترة الانتقال. تحتاج الشركات إلى التخطيط وتنفيذ تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي بعناية لتقليل هذه التأثيرات.

الإيجابيات الكاذبة والاحتكاك مع العملاء

لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على توليد نتائج إيجابية كاذبة، حيث يتم تصنيف المعاملات المشروعة على أنها احتيالية. وقد يؤدي هذا إلى خلق احتكاك بين العملاء، مما يؤدي إلى الإحباط وربما الإضرار بالعلاقة بين العميل والشركة. إن تحقيق التوازن بين الحساسية للاحتيال والحاجة إلى توفير تجربة سلسة للعملاء يمثل تحديًا مستمرًا. ومن الضروري تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر للحد من حدوث النتائج الإيجابية الكاذبة والحفاظ على رضا العملاء.

مواكبة التهديدات المتطورة

يطور المحتالون باستمرار تكتيكات جديدة للالتفاف على أنظمة الكشف. وتحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مدى تقدمها، إلى تحديثات منتظمة لمواكبة هذه التهديدات المتطورة. ويتطلب هذا الالتزام بالتدريب المستمر لنظام الذكاء الاصطناعي بأحدث البيانات حول الأنشطة الاحتيالية؛ ولا يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي ثابتة ويجب أن تكون جزءًا من استراتيجية وقائية استباقية للتكيف مع الاحتيال.

الامتثال التنظيمي والاعتبارات الأخلاقية

تحتاج الشركات إلى التأكد من أن أنظمة الكشف عن الاحتيال بالذكاء الاصطناعي الخاصة بها تتوافق مع جميع اللوائح ذات الصلة، بما في ذلك قوانين حماية البيانات والخصوصية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) . كما يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار اعتبارات أخلاقية، مثل احتمال التحيز في الخوارزميات، مما قد يؤدي إلى معاملة غير عادلة لشرائح معينة من العملاء. يجب على الشركات التنقل بين هذه المناظر التنظيمية والأخلاقية بعناية للحفاظ على الامتثال والتمسك بالمعايير الأخلاقية.

بناء استراتيجية الكشف عن الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي

عند طرح استراتيجية الكشف عن الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي، من المهم اتباع نهج منهجي يعمل على تعظيم فعالية النظام وكفاءته. وهذا يعني التعامل مع التحديات مثل جودة البيانات والتكامل والامتثال التنظيمي، مع إنشاء إطار عمل تشغيلي قوي لنظام الذكاء الاصطناعي. ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

1. إنشاء فريق متعدد الوظائف لإدارة الاحتيال

إن إنشاء فريق متخصص يضم أعضاء من أقسام مختلفة مثل تكنولوجيا المعلومات وعلوم البيانات والامتثال والقانون والعمليات يمكن أن يكون أمرًا بالغ الأهمية. يجب أن يشرف هذا الفريق على تنفيذ وصيانة نظام الكشف عن الاحتيال بالذكاء الاصطناعي، والتأكد من مراعاة مجموعة واسعة من وجهات النظر وأن النظام يتماشى مع أهداف ونتائج الأعمال الأوسع نطاقًا .

2. مراقبة وتحديث مستمر

يجب مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر للتأكد من أدائها كما هو متوقع. تعد التحديثات المنتظمة وإعادة التدريب باستخدام بيانات جديدة أمرًا ضروريًا للحفاظ على فعاليتها ضد أنماط الاحتيال المتطورة. يجب أن تكون هذه العملية جزءًا من روتين الصيانة المنظم للحفاظ على نماذج الذكاء الاصطناعي ذات صلة ودقة.

3. تطوير استراتيجية شاملة للكشف عن الاحتيال

يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي أحد مكونات استراتيجية الكشف عن الاحتيال متعددة الطبقات. يجب دمجه مع تدابير منع الاحتيال الأخرى مثل المصادقة متعددة العوامل والتشفير وأنظمة الكشف عن الشذوذ لإنشاء دفاع شامل ضد الأنشطة الاحتيالية. يضمن هذا النهج الشامل أنه حتى في حالة اختراق طبقة واحدة، فإن تدابير الأمان الإضافية توفر نسخة احتياطية للحماية من الاحتيال.

4. استثمر في الأدوات المناسبة

استثمر في الأدوات والمنصات المناسبة التي يمكنها دعم احتياجاتك في مجال اكتشاف الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي. ويتضمن ذلك اختيار أطر وبرامج الذكاء الاصطناعي المدعومة جيدًا والقابلة للتطوير والمتوافقة مع أنظمتك الحالية.

فيما يلي قائمة بالأدوات التي ينبغي أخذها في الاعتبار:

تقدم Kount . حلاً للحماية من الاحتيال يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويقوم بفحص المعاملات للتخفيف من عمليات الاحتيال في الدفع الرقمي.

Featurespace .  تقدم تحليلات سلوكية متكيفة من خلال منصة ARIC الخاصة بها لتحديد الشذوذ في مجال الاحتيال وإدارة المخاطر.

Darktrace .  يوفر اكتشاف التهديدات السيبرانية والاستجابة لها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي عبر بيئات رقمية مختلفة.

SAS Fraud Management .  يستخدم تحليلات متقدمة لتحديد الاحتيال وإحباطه في الوقت الفعلي، وهو مناسب لقطاعات متعددة.

Feedzai . يقوم بتحليل البيانات الضخمة باستخدام التعلم الآلي لمنع النشاط الاحتيالي في المعاملات التجارية والمصرفية.

DataVisor . يستخدم التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف للكشف عن الاحتيال والجرائم المالية من خلال تحليل الأنماط والارتباط عبر الحسابات.

5. ممارسة الاستخدام الأخلاقي للبيانات

التأكد من أن استخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال يتوافق مع المعايير الأخلاقية ويحمي خصوصية العملاء بشكل صارم، ليس فقط من خلال تنفيذ ممارسات جمع البيانات الشفافة والحفاظ على التخزين الآمن والتعامل مع المعلومات الحساسة ولكن أيضًا من خلال الامتثال لقوانين وأنظمة حماية البيانات الصارمة.

في الولايات المتحدة، يشمل هذا الالتزام بقانون جرام-ليتش-بليلي (GLBA) فيما يتعلق بالمعلومات المالية، وقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) فيما يتعلق بالبيانات الصحية، واللوائح على مستوى الولاية مثل قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) فيما يتعلق بحقوق بيانات المستهلك. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي يعالج البيانات المتعلقة بالأفراد في الاتحاد الأوروبي، فيجب أن يتوافق أيضًا مع اللائحة العامة لحماية البيانات، التي تفرض قواعد صارمة على موافقة البيانات والحقوق والأمان.

6. محاكاة الهجمات لاختبار المتانة

إن محاكاة الهجمات الاحتيالية بشكل منتظم، مثل من خلال اختبارات الاختراق أو تمارين الفريق الأحمر، أمر بالغ الأهمية لتقييم مرونة أنظمة الكشف عن الاحتيال بالذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه السيناريوهات الهجومية الخاضعة للرقابة ولكن الواقعية أن تكشف عن نقاط ضعف في دفاعات النظام وتولد ردود فعل قابلة للتنفيذ لتعزيز النظام ضد محاولات الاحتيال الحقيقية. من خلال محاكاة التهديدات المستمرة المتقدمة وتكتيكات الاحتيال المعقدة، يمكن للمؤسسات أن تظل متقدمة بخطوة واحدة.

7. تعزيز ثقافة الأمن

عزز ثقافة الوعي الأمني ​​داخل مؤسستك من خلال توفير تدريب محدد يزود الموظفين بالقدرة على تحديد العلامات المبكرة للأنشطة الاحتيالية، مثل محاولات التصيد الاحتيالي أو الطلبات المالية غير العادية. قم بتمكين كل عضو في الفريق من معرفة دوره في السياق الأوسع لإطار عمل مكافحة الاحتيال في الشركة، مع تسليط الضوء على أهمية التزامهم ببروتوكولات الأمان. يعمل هذا الموقف الاستباقي بشأن الأمان كجدار حماية بشري يكمل ويعزز الضمانات الفنية التي توفرها أنظمة الكشف بالذكاء الاصطناعي.

قم ببناء شركتك مع DigitalOcean

للحصول على فهم متعمق للتطورات في مجال الذكاء. الاصطناعي وتطبيقاته العملية، توجه إلى مدونة Paperspace وانغمس في ثروة من المعرفة المصممة خصيصًا للمبتدئين والخبراء.

في DigitalOcean، نتفهم الاحتياجات والتحديات الفريدة التي تواجه الشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم. جرّب أسعارنا البسيطة والمتوقعة وأدوات الحوسبة السحابية الملائمة للمطورين مثل Droplets وKubernetes وApp Platform

Posted in: ذكاء إصطناعي