5 خوارزميات جديدة للتعلم الآلي للكشف عن الاحتيال

مقدمة

في مشهد الأعمال سريع التطور اليوم، أصبح اكتشاف الاحتيال مصدر قلق بالغ للمؤسسات في مختلف الصناعات. مع تحول المعاملات المالية بشكل متزايد إلى المنصات الرقمية، تصاعدت مخاطر الأنشطة الاحتيالية. سواء كان الأمر يتعلق بالاحتيال على بطاقات الائتمان أو سرقة الهوية أو غسيل الأموال، فإن الشركات تواجه خسائر مالية كبيرة وأضرارًا بالسمعة إذا فشلت في اكتشاف السلوك الاحتيالي ومنعه.

أهمية اكتشاف الاحتيال

• الخسائر المالية: يمكن أن تؤدي الأنشطة الاحتيالية إلى خسائر مالية كبيرة للشركات. تؤثر الأموال المسروقة والمعاملات غير المصرح بها ومطالبات التأمين الكاذبة على النتيجة النهائية.
• ثقة العملاء: تؤدي حوادث الاحتيال إلى تآكل ثقة العملاء. عندما يتعرض العملاء للاحتيال، فقد يفقدون الثقة في قدرة المؤسسة على حماية معلوماتهم الحساسة.
• الامتثال القانوني والتنظيمي: يعد الامتثال للوائح مكافحة الاحتيال أمرًا ضروريًا. يمكن أن يؤدي الفشل في اكتشاف الاحتيال ومنعه إلى عقوبات قانونية وإلحاق الضرر بسمعة المؤسسة.
• الكفاءة التشغيلية: تعمل عمليات الكشف عن الاحتيال الفعالة على تقليل الجهود اليدوية وتبسيط العمليات، مما يسمح للشركات بالتركيز على الأنشطة الأساسية.

دور خوارزميات التعلم الآلي

يلعب التلاعب ببيانات التعلم الآلي دورًا رئيسيًا في فهم الأنماط المعقدة والارتباطات الخفية للأنشطة الاحتيالية. يساهم استخدام خوارزميات التعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال والوقاية منه في تقديم استنتاجات أكثر دقة حول التهديدات المحتملة. كما أنه يساعد الشركات على الاستجابة بشكل استباقي لهذه التهديدات من خلال التعلم من أنماط الاحتيال التاريخية.

خوارزميات الكشف عن الاحتيال التقليدية

قبل الخوض في خوارزميات التعلم الآلي الخمسة الجديدة، دعونا نلقي نظرة سريعة على الخوارزميات التقليدية التي تم استخدامها بشكل شائع: الانحدار اللوجستي وأشجار القرار والغابات العشوائية. كان لنماذج التعلم الآلي هذه تأثير كبير على عمليات اكتشاف الاحتيال، حيث زودت المؤسسات بقدرات تنبؤية عملية.

الانحدار اللوجستي، على سبيل المثال، هو نموذج إحصائي تم استخدامه على نطاق واسع لبساطته وكفاءته. من ناحية أخرى، تقوم طريقة أشجار القرار بعمل تنبؤات بناءً على مجموعة من قواعد القرار. وأخيرًا، تجمع خوارزمية الغابة العشوائية بين أشجار القرار المتعددة لتوليد نتيجة نهائية.

في حين أن هذه الخوارزميات التقليدية لها مزاياها، إلا أنها غالبًا ما تفشل عند التعامل مع سيناريوهات الاحتيال المعقدة. تتضمن أنماط الاحتيال المعقدة العلاقات غير الخطية والبيانات عالية الأبعاد والتكتيكات المتطورة. ونتيجة لذلك:

• تحديات هندسة الميزات: تعتمد الخوارزميات التقليدية بشكل كبير على الميزات المصنوعة يدويًا. قد يكون استخراج الميزات ذات الصلة من البيانات الأولية أمرًا صعبًا، خاصة عندما يقوم المحتالون باستمرار بتكييف أساليبهم.
• البيانات غير المتوازنة: عادة ما تكون المعاملات الاحتيالية نادرة مقارنة بالمعاملات الشرعية. يمكن أن تؤدي مجموعات البيانات غير المتوازنة إلى نماذج متحيزة تعطي الأولوية للدقة على فئة الأغلبية.
• سلوك الاحتيال الديناميكي: يقوم المحتالون باستمرار بتطوير تكتيكاتهم. تكافح الخوارزميات التقليدية لمواكبة الأنماط المتغيرة بسرعة.

‍

مناهج جديدة: خوارزميات التعلم الآلي

1. آلات تعزيز التدرج (GBM)

كيف يعمل GBM

آلات التعزيز المتدرج (GBM) هي تقنية تعلم جماعية تجمع بين العديد من المتعلمين الضعفاء (عادةً أشجار القرار) لإنشاء نموذج تنبؤي قوي. إليك كيفية عملها:

1. التهيئة: بعض النصوص
   • يبدأ GBM بالتنبؤ الأولي (عادة متوسط المتغير المستهدف).
   • يقوم بحساب المخلفات (الاختلافات بين القيم الفعلية والمتوقعة) لكل نقطة بيانات.
2. بناء الأشجار: بعض النصوص
   • تقوم GBM ببناء أشجار القرار بالتتابع، كل منها يهدف إلى تصحيح المخلفات من الشجرة السابقة.
   • تتم إضافة الأشجار واحدة تلو الأخرى، مع تركيز كل شجرة على الأخطاء المتبقية.
3. التجميع المرجح: بعض النصوص
   • تقوم GBM بتعيين أوزان لكل شجرة بناءً على أدائها في تقليل المخلفات.
   • التنبؤ النهائي هو المجموع المرجح للتنبؤات من جميع الأشجار.

الميزة الرئيسية لـ GBM على الطرق التقليدية هي قدرتها على تقليل الأخطاء في التكرارات المتسلسلة. وهذا يعني أن الخوارزمية تتعلم من أخطاء النماذج السابقة وتعمل على تحسينها، مما يعزز بشكل فعال دقة التنبؤات. تسمح هذه الميزة لـ GBM بالتعامل مع مجموعات بيانات متنوعة ومعقدة، مما يجعلها ذات صلة بشكل خاص بالطبيعة المعقدة لاكتشاف الاحتيال.

إحدى حالات الاستخدام البارزة لـ GBM هي استخدامها من قبل Capital One، وهي شركة قابضة مصرفية معروفة. استخدمت Capital One خوارزميات GBM لتعزيز قدرات اكتشاف الاحتيال. مع GBM، تمكنوا من تحديد المعاملات الاحتيالية المحتملة بنجاح ومنعها من التسلل عبر الشبكة. يعد هذا بمثابة شهادة على فائدة GBM وفعاليتها في اكتشاف الاحتيال، حيث يعمل كمنارة للشركات والمؤسسات الأخرى التي تتطلع إلى تعزيز استراتيجيات اكتشاف الاحتيال الخاصة بها.

2. الشبكات العصبية

تطبيق الشبكات العصبية (التعلم العميق) في اكتشاف الاحتيال

تعد الشبكات العصبية واحدة من أكثر الأدوات تقدمًا في ترسانة التعلم الآلي، وهي بنية حسابية على غرار الدماغ البشري. أدى تطبيقه العميق في مختلف الصناعات، بما في ذلك اكتشاف الاحتيال، إلى موجة جديدة من الحلول القادرة على التعامل مع أنماط البيانات المعقدة.

الشبكات العصبية، في جوهرها، هي أنظمة حوسبة تتكون من الخلايا العصبية الاصطناعية المترابطة، أو العقد. تحاكي هذه العقد الخلايا العصبية في الدماغ. تأخذ كل عقدة مجموعة من المدخلات وتعالجها وتمرر النتيجة. تسمح هذه الوظيفة للشبكات العصبية بالتعلم من البيانات الحسية وتفسيرها من خلال إدراك الآلة أو وضع العلامات أو تجميع المدخلات الأولية.

في مشهد اكتشاف الاحتيال، تتمتع الشبكات العصبية - وخاصة الشبكات العصبية للتعلم العميق - بإمكانيات كبيرة. إن قدرتها على التعلم والتعرف على الأنماط المعقدة ضمن مجموعات البيانات الكبيرة تميزها عن العديد من نماذج التعلم الآلي الأخرى. يمكن للشبكات العصبية أن تتعلم كيفية تحديد الأنماط المرتبطة بالمعاملات الاحتيالية مع الحد الأدنى من البرمجة الصريحة، مما يجعلها أداة ممتازة للكشف عن الاحتيال والوقاية منه.

حالات الاستخدام للشبكات العصبية في اكتشاف الاحتيال

تتفوق الشبكات العصبية في سيناريوهات مختلفة:

• تسلسلات المعاملات: يمكن للشبكات العصبية المتكررة (RNNs) تحليل تسلسل المعاملات بمرور الوقت، والتقاط التبعيات الزمنية.
• اكتشاف الاحتيال المستند إلى الصور: تقوم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) بمعالجة الصور (مثل الشيكات الممسوحة ضوئيًا وبطاقات الهوية) لاكتشاف الحالات الشاذة.
• مقاربات المجموعة: يمكن أن يؤدي تكديس الشبكات العصبية مع نماذج أخرى (مثل GBM) إلى تعزيز دقة الكشف عن الاحتيال بشكل عام.

3. XGBoost: تعزيز التدرج الشديد

فهم XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) هي خوارزمية متقدمة أخرى للتعلم الآلي تعمل على إنشاء تموجات في مجال اكتشاف الاحتيال. تتميز هذه الخوارزمية بمرونتها ودقتها العالية وفعاليتها في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.

تطبيقات XGBoost الناجحة

فيما يلي بعض الأمثلة البارزة لتطبيقات XGBoost الناجحة في اكتشاف الاحتيال:

1. كشف الاحتيال في الدفع عبر الهاتف المحمول:
   • اقترح الباحثون إطارًا يستند إلى XGBoost للكشف عن الاحتيال في الدفع عبر الهاتف المحمول.
   • من خلال دمج خوارزميات الكشف الخارجية غير الخاضعة للإشراف ومصنف XGBoost، حققوا نتائج ممتازة في مجموعة بيانات كبيرة تضم أكثر من 6 ملايين معاملة محمولة.
2. كشف الاحتيال في بطاقات الائتمان:
   • طبقت دراسة أخرى XGBoost على بيانات معاملات بطاقات الائتمان.
   • لقد استخدموا الكشف الخارجي بناءً على مجموع المسافة لتحديد المعاملات الاحتيالية بشكل فعال.
3. مجموعة بيانات شركة شبكة الدولة الصينية (SGCC):
   • استكشف الباحثون دمج الخوارزميات الجينية مع XGBoost للكشف عن الاحتيال في مجموعة بيانات SGCC.
   • أظهر هذا التكامل نتائج واعدة ويفتح سبلًا لمزيد من البحث.

باختصار، XGBoost هي أداة قيمة في مكافحة الاحتيال. إن قدرتها على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة، إلى جانب قدرتها الرائعة على التكيف والدقة، تجعلها خيارًا شائعًا للشركات التي تبحث عن حل قوي وفعال للكشف عن الاحتيال. إن نجاح الخوارزمية في العديد من المسابقات الصناعية والتطبيقات الواقعية يؤكد فقط قدرتها على إحداث ثورة في اكتشاف الاحتيال.

4. غابة العزل: إطلاق العنان لاكتشاف الحالات الشاذة

ما هي غابة العزلة؟

تعد Isolation Forest أو iForest خوارزمية فريدة ومقنعة للتعلم الآلي مصممة لاكتشاف الحالات الشاذة. وهو يستند إلى مبدأ أن الحالات الشاذة أو نقاط البيانات الخارجية «قليلة ومختلفة»، مما يجعل «عزلها» أسهل من الحالات العادية.

الفعالية في تحديد المعاملات الاحتيالية

تعتبر غابات العزل فعالة بشكل خاص للكشف عن المعاملات الاحتيالية. إليك السبب:

1. بيانات عالية الأبعاد:
   • غالبًا ما يتضمن اكتشاف الاحتيال بيانات عالية الأبعاد (مثل ميزات المعاملات وسلوك المستخدم).
   • تتعامل Isolation Forests مع هذه البيانات بكفاءة، مما يجعلها مناسبة لسيناريوهات العالم الحقيقي.
2. التشوهات المميزة:
   • تُظهر المعاملات الاحتيالية أنماطًا مميزة مقارنة بالمعاملات المشروعة.
   • تتفوق غابات العزلة في عزل هذه السلوكيات النادرة وغير العادية.
3. قابلية التوسع والسرعة:
   • إن تعقيد الوقت الخطي للخوارزمية وانخفاض استخدام الذاكرة يجعلها مناسبة تمامًا لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
   • في أنظمة الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي، تكون السرعة مهمة، وتقوم غابات العزل بالتوصيل.

تطبيقات العالم الحقيقي

يأتي المثال الملموس لفعاليتها من الصناعة المصرفية. قام بنك كبير بدمج خوارزمية Isolation Forest في نظام اكتشاف الاحتيال الخاص به. وكانت النتيجة نظامًا يمكنه تحديد المعاملات الاحتيالية المحتملة بسرعة، وبالتالي زيادة سرعة استجابتها وتقليل تعرضها للمخاطر المالية بشكل كبير.

باختصار، توفر خوارزمية Isolation Forest أداة قوية للكشف عن الحالات الشاذة، بما في ذلك الأنشطة الاحتيالية. إن قدرتها على عزل القيم المتطرفة المتميزة تجعلها أحد الأصول القيمة في الحماية من الخسائر المالية والحفاظ على سلامة البيانات.

5. التشفير التلقائي: إطلاق العنان للتمثيلات الكامنة

أجهزة التشفير التلقائي باختصار

أجهزة التشفير التلقائي هي في الأساس خوارزميات ضغط البيانات حيث تكون وظائف الضغط وإلغاء الضغط خاصة بالبيانات وضائعة ويتم تعلمها تلقائيًا من الأمثلة. إنها نوع من أنظمة التنظيم الذاتي التي يمكنها تعلم تمثيل (ترميز) بيانات الإدخال بطريقة تسلط الضوء على ميزاتها وأنماطها الرئيسية.

التقاط تمثيلات كامنة

في مجال اكتشاف الاحتيال، يمكن استخدام أجهزة التشفير التلقائي للكشف عن الحالات الشاذة حيث يكون الهدف الرئيسي هو تحديد نقاط بيانات غير عادية في مجموعة البيانات. إنها جيدة بشكل خاص في التعامل مع الأشياء الكبيرة مجموعات بيانات عالية الأبعاد، مما يجعلها مناسبة للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي في البيئات المعقدة.

تتكون الخوارزمية من جزأين رئيسيين: المشفر ووحدة فك الترميز. يقوم المشفر بمعالجة بيانات الإدخال وإنشاء تمثيل مخفض، يُطلق عليه غالبًا «الفضاء الكامن». هذا هو المكان الذي تتعرف فيه الشبكة على سمات البيانات. ثم تأخذ وحدة فك الترميز هذا التمثيل وتعيد بناء بيانات الإدخال بأفضل ما في وسعها. خلال هذه العملية، يتعلم برنامج التشفير التلقائي تسليط الضوء على الحالات الشاذة والمخالفات في البيانات، مما يجعله فعالاً للغاية في اكتشاف الأنشطة الاحتيالية.

حالات استخدام أجهزة التشفير التلقائي في اكتشاف الاحتيال

تتمثل إحدى الحالات الناجحة لأجهزة التشفير التلقائي في اكتشاف الاحتيال في تنفيذها في أنظمة معاملات بطاقات الائتمان. هنا، يتم استخدام أجهزة التشفير التلقائي لمعرفة الأنماط العادية لبيانات المعاملات. عندما تنحرف معاملة جديدة عن هذا النمط المكتسب (الشذوذ)، فمن المحتمل أن تكون عملية احتيال. تجعل هذه الميزة أجهزة التشفير التلقائي حلاً قويًا لاكتشاف الاحتيال ومنعه في الوقت المناسب.

في الختام، تمثل أجهزة التشفير التلقائي نهجًا مبتكرًا لاكتشاف الاحتيال. إن قدرتها على التعلم من البيانات والتقاط تمثيلاتها الكامنة، كل ذلك بطريقة غير خاضعة للإشراف، تجعلها أداة فعالة للشركات التي تتطلع إلى تعزيز قدراتها على اكتشاف الاحتيال. تؤكد تطبيقات التشفير التلقائي في صناعات مثل البنوك والتمويل على الإمكانات الكبيرة لخوارزمية التعلم الآلي هذه في معالجة الاحتيال.

قرارات الثقة إدارة الاحتيال في التعلم الآلي التكيفي

تتخذ إدارة الاحتيال في TrustDecision موقفًا فريدًا في الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي للتنقل والتحايل على متاهة عمليات الاحتيال المحتملة. تكمن رائحة الهواء النقي في محورها نحو نهج استباقي، وليس تفاعلي، لإدارة الاحتيال.

إن تثبيت السفينة هو اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي من TrustDecision، وهي ميزة مهمة في عالم الأعمال المتسارع رقميًا اليوم. تعمل التنبيهات السريعة ودعم القرار على تزويد الشركات بالقدرة على الاستجابة بسرعة وتخفيف التهديدات المحتملة وبالتالي تقليل الخسائر المالية والحفاظ على ثقة العملاء.

التحديات التي تمت معالجتها

يعالج حل TrustDecision العديد من تحديات إدارة الاحتيال الحرجة. يتعامل النظام بسهولة أحجام المعاملات الكبيرة، مما يقلل من مخاطر فقدان الأنشطة الاحتيالية. إنها تزدهر في السيناريوهات مع سرعة المعاملات السريعة، وتحديد المعاملات المشبوهة ومنعها بسرعة. في المعالجة تكتيكات الاحتيال المتطورة مثل الهندسة الاجتماعية وسرقة الهوية والهجمات الإلكترونية، تتكيف النماذج التنبؤية للمنصة وتتعلم من الحالات السابقة. علاوة على ذلك، قرار الثقة يقلل ايجابيات كاذبة بسبب القواعد التقليدية، مما يضمن عدم وضع علامة على المعاملات المشروعة بشكل غير صحيح. فهو يجعل النظام حساسًا لتجربة العملاء، مما يقلل من عمليات التحقق الأمني غير الضرورية وحالات رفض المعاملات.

الميزات الرئيسية

التعلم الآلي التكيفي الذكي: يتطور النظام باستمرار ويتكيف مع أساليب الاحتيال الجديدة ومخاطر مكافحة غسيل الأموال من خلال التعلم من شبكة عالمية من البيانات التاريخية داخل النظام البيئي. يعزز هذا التعلم المستمر فعالية النظام في منع الاحتيال.

المراقبة الذكية والأتمتة: تدمج منصة TrustDecision البيانات من مصادر مختلفة، وتجري تحليلًا متعمقًا لاكتشاف الأنماط غير العادية. وهي تدير المراقبة في الوقت الفعلي، مما يوفر النتائج في أقل من 400 ميلي ثانية - بسرعة كافية للقبض على المعاملات السريعة. يمكن أيضًا إعداد الأتمتة استنادًا إلى درجات المخاطر، مما يوفر رؤى متعمقة للمراجعات اليدوية عند الضرورة.

قواعد مرنة قابلة للتخصيص: تمنح TrustDecision الشركات المرونة لتخصيص قواعد المراقبة بناءً على متطلباتها المحددة وتحمل المخاطر. يقلل هذا الضبط الدقيق من الإيجابيات الكاذبة ويضمن المراقبة المركزة.

ضمان الامتثال: تلتزم TrustDecision بتوفير سياسات خصوصية شاملة ويمكن الوصول إليها تتعلق بممارسات البيانات والبقاء على اطلاع دائم بلوائح الخصوصية المتطورة، بما في ذلك GDPR و CCPA. هذا يضمن سلامة البيانات وسلامتها.

الإندماج: يمكن للشركات دمج مراقبة معاملات TrustDecision أو حلول eKYC في بنيتها التحتية الحالية من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو حزم SDK، مما يضمن الارتباط السلس بأدواتها الحالية.

باختصار، يوضح حل إدارة الاحتيال المستند إلى الذكاء الاصطناعي من TrustDecision فجرًا جديدًا في اكتشاف الاحتيال والوقاية منه. توفر نماذج التعلم الآلي المتقدمة وقدرات الوقت الفعلي والتحليل السلوكي والقواعد القابلة للتكيف للشركات أداة قوية لمكافحة الاحتيال بفعالية. من خلال تبني مثل هذه الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات البقاء في الطليعة في معركتها المستمرة ضد الاحتيال.

الخاتمة

في مشهد الأعمال والتمويل المتطور باستمرار، فإن البقاء في طليعة اكتشاف الاحتيال ليس مجرد ميزة تنافسية - إنها ضرورة. عندما يصبح المحتالون أكثر تعقيدًا، يجب على المؤسسات اعتماد خوارزميات وحلول متطورة لحماية أصولها وسمعتها وثقة العملاء.

قوة الخوارزميات المتقدمة

• الدقة: خوارزميات التعلم الآلي مثل إكس جي بوست، الشبكات العصبية، و أجهزة التشفير التلقائي تقدم دقة لا مثيل لها في تحديد الأنشطة الاحتيالية.
• القدرة على التكيف: تتكيف هذه الخوارزميات مع أنماط الاحتيال المتغيرة، مما يضمن الحماية المستمرة.

قرار الثقة: حليفك المدعوم بالذكاء الاصطناعي

• قرار الثقة يوفر نظام إدارة الاحتيال القائم على الذكاء الاصطناعي الذي يجمع بين التحليل السلوكي والنماذج التنبؤية والتنبيهات في الوقت الفعلي.
• من خلال تحليل سلوك المستخدم والتنبؤ بالاحتيال المحتمل وتقديم دعم القرار، تعمل TrustDecision على تمكين الشركات من اتخاذ خيارات مستنيرة.

احتضن المستقبل

أثناء التنقل بين تعقيدات منع الاحتيال، فكر في استكشاف الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل TrustDecision. من خلال تسخير قوة التكنولوجيا، يمكنك حماية مؤسستك بشكل استباقي من الخسائر المالية والحفاظ على الثقة مع أصحاب المصلحة.

‍