الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال: ما يمكن توقعه في عام 2024

الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال واسع من علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء أنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. تتضمن هذه المهام التفكير والتعلم وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة. يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من الحقول الفرعية، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات.

التعلم الآلي (ML)، من ناحية أخرى، هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتعامل بشكل خاص مع تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم وإجراء التنبؤات أو القرارات بناءً على البيانات. على عكس البرمجة التقليدية، حيث يتم توفير تعليمات صريحة، تعمل خوارزميات ML على تحسين أدائها لأنها تتعرض لمزيد من البيانات بمرور الوقت.

في الأساس، في حين أن كل التعلم الآلي هو الذكاء الاصطناعي، فليس كل الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الشامل، والتعلم الآلي هو أحد الطرق التي يمكن من خلالها تحقيق الذكاء الاصطناعي.

أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال

أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أدوات لا غنى عنها في مكافحة الاحتيال. فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقاتها في اكتشاف الاحتيال:

اكتشاف الحالات الشاذة: يمكن لخوارزميات ML تحليل بيانات المعاملات لتحديد الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى نشاط احتيالي. هذا مفيد بشكل خاص في المؤسسات المالية حيث تحدث كميات كبيرة من المعاملات يوميًا.

تحليلات تنبؤية: من خلال الاستفادة من البيانات التاريخية، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بالأنشطة الاحتيالية المحتملة قبل حدوثها. يساعد هذا النهج الاستباقي في منع الاحتيال بدلاً من مجرد الرد عليه.

التحليل السلوكي: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة سلوك المستخدم في الوقت الفعلي، وتحديد الانحرافات عن الأنماط العادية التي يمكن أن تشير إلى الاحتيال. هذا مهم بشكل خاص لشركات iGaming وخدمات BNPL حيث يمكن أن يختلف سلوك المستخدم على نطاق واسع.

صنع القرار الآلي: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية صنع القرار للموافقة على المعاملات أو رفضها بناءً على درجات المخاطر الناتجة عن نماذج التعلم الآلي. هذا يقلل من الحاجة إلى التدخل اليدوي ويسرع العملية، وهو أمر بالغ الأهمية لمتاجر البيع بالتجزئة التي تتعامل مع العديد من المعاملات.

من خلال دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في استراتيجيات الكشف عن الاحتيال، يمكن للمؤسسات تعزيز قدرتها بشكل كبير على اكتشاف الأنشطة الاحتيالية ومنعها، مما يضمن بيئة أكثر أمانًا لعملائها وعملياتها.

التعلم الآلي من Blackbox وWhitebox

نماذج التعلم الآلي من Blackbox

نماذج Blackbox للتعلم الآلي عبارة عن خوارزميات معقدة لا يمكن تفسير أعمالها الداخلية بسهولة من قبل البشر. تتخذ هذه النماذج، مثل الشبكات العصبية العميقة، قرارات بناءً على أنماط معقدة في البيانات لا يمكن فهمها بسهولة. يشير مصطلح «الصندوق الأسود» إلى الطبيعة غير الشفافة لهذه النماذج، حيث تكون المدخلات والمخرجات مرئية، ولكن العملية بينهما تظل مخفية.

نماذج التعلم الآلي في Whitebox

تم تصميم نماذج Whitebox للتعلم الآلي، والمعروفة أيضًا بالنماذج القابلة للتفسير أو الشفافة، بحيث يسهل فهمها من قبل البشر. تشمل الأمثلة أشجار القرار والانحدار الخطي والأنظمة القائمة على القواعد. توفر هذه النماذج رؤى واضحة حول كيفية اتخاذ القرارات، مما يسمح للمستخدمين بتتبع الأسباب الكامنة وراء كل تنبؤ أو تصنيف.

إيجابيات وسلبيات كل نهج في اكتشاف الاحتيال

تقدم نماذج التعلم الآلي من Blackbox دقة عالية وقابلية للتطوير، مما يجعلها مناسبة لأنظمة الكشف عن الاحتيال واسعة النطاق التي تحتاج إلى التعامل مع كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك، فإن نقص الشفافية يمكن أن يكون عيبًا كبيرًا، خاصة في البيئات التنظيمية التي تتطلب قابلية التفسير. قد يتردد المستخدمون أيضًا في الثقة في القرارات التي يتخذها نظام غير شفاف، مما قد يعيق التبني. من ناحية أخرى، توفر نماذج التعلم الآلي في الصندوق الأبيض تفسيرات واضحة لقراراتهم، مما يسهل الثقة بها والتحقق منها. هذه الشفافية ذات قيمة خاصة للامتثال التنظيمي في صناعات مثل المؤسسات المالية. ومع ذلك، قد لا تلتقط نماذج الصندوق الأبيض الأنماط المعقدة بفعالية مثل نماذج الصندوق الأسود، مما قد يؤدي إلى انخفاض الدقة في اكتشاف الاحتيال. قد يفعلون ذلك أيضًا النضال مع قابلية التوسع والحد فعاليتها في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وسيناريوهات الاحتيال المعقدة.

في اكتشاف الاحتيال، يعتمد الاختيار بين نماذج التعلم الآلي في الصندوق الأسود والصندوق الأبيض على الاحتياجات والقيود المحددة للمؤسسة. بينما توفر نماذج الصندوق الأسود دقة فائقة وقابلية للتطوير، توفر نماذج الصندوق الأبيض الشفافية والثقة اللازمتين للامتثال التنظيمي وقبول المستخدم. إن موازنة هذه العوامل أمر بالغ الأهمية لتطوير استراتيجية فعالة للكشف عن الاحتيال.

الاستعانة بمصادر خارجية مقابل اكتشاف الاحتيال في التعلم الآلي في الموقع

الاستعانة بمصادر خارجية لاكتشاف الاحتيال في التعلم الآلي

يوفر اكتشاف الاحتيال في التعلم الآلي بالاستعانة بمصادر خارجية العديد من الفوائد الجذابة، لا سيما من حيث الكفاءة من حيث التكلفة والخبرة. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية، يمكن للمؤسسات تجنب الاستثمارات الأولية الكبيرة في البنية التحتية والموظفين المتخصصين، مما يجعلها حلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة. غالبًا ما يمتلك مزودو الطرف الثالث معرفة وخبرة متخصصة في اكتشاف الاحتيال، ويقدمون حلولًا متقدمة قد لا يكون من الممكن تطويرها داخليًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن حلول الاستعانة بمصادر خارجية قابلة للتطوير بدرجة كبيرة، وتستوعب بسهولة أحجام البيانات المتزايدة وأنماط الاحتيال المتطورة دون الحاجة إلى موارد إضافية من العميل.

ومع ذلك، فإن الاستعانة بمصادر خارجية تمثل أيضًا تحديات تتعلق في المقام الأول بـ أمان البيانات والتحكم. يمكن أن تشكل مشاركة البيانات الحساسة مع مقدمي الخدمات الخارجيين مخاطر أمنية وتثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والامتثال. قد تجد المؤسسات نفسها أيضًا ذات سيطرة محدودة على حل الاستعانة بمصادر خارجية، والذي يمكن أن يكون أقل تخصيصًا لاحتياجاتها الخاصة مقارنة بالأنظمة الداخلية. علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي الاعتماد على مقدمي الخدمات الخارجيين إلى التبعية، مما يجعل من الصعب تبديل مقدمي الخدمة أو تقديم الحل داخليًا لاحقًا.

اكتشاف الاحتيال في التعلم الآلي في الموقع

يتيح اكتشاف الاحتيال في التعلم الآلي في الموقع للمؤسسات الحفاظ على تحكم كامل في بياناتهم، وتعزيز الأمن والامتثال للمتطلبات التنظيمية. يعد هذا التحكم مهمًا بشكل خاص للصناعات التي تتعامل مع المعلومات الحساسة ويجب أن تلتزم بلوائح خصوصية البيانات الصارمة. يمكن تصميم الأنظمة الداخلية لتلبية احتياجات وتفضيلات محددة للمنظمة، مما يوفر المزيد من المرونة والقدرة على التكيف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمج الحلول في الموقع بسلاسة أكبر مع الأنظمة والعمليات الحالية، مما يضمن اتباع نهج متماسك للكشف عن الاحتيال.

على الرغم من هذه المزايا، تأتي الحلول في الموقع مع مجموعة التحديات الخاصة بها. قد يكون تنفيذ الحل في الموقع وصيانته مكلفًا ويتطلب استثمارات كبيرة في الأجهزة والبرامج والموظفين المهرة. يتطلب تطوير وإدارة نظام داخلي الكثير من الوقت والموارد، الأمر الذي قد يمثل تحديًا للمنظمات ذات القدرات المحدودة. علاوة على ذلك، يمكن أن يكون توسيع نطاق الحل في الموقع للتعامل مع أحجام البيانات المتزايدة وأساليب الاحتيال المتطورة أكثر تعقيدًا واستهلاكًا للموارد مقارنة بخيارات الاستعانة بمصادر خارجية.

باختصار، يعتمد الاختيار بين الاستعانة بمصادر خارجية واكتشاف الاحتيال في التعلم الآلي في الموقع على عوامل مختلفة، بما في ذلك التكلفة والتحكم والتخصيص وقابلية التوسع. يجب على المنظمات أن تزن فوائد وتحديات كل نهج لتحديد الأنسب لاحتياجاتها وظروفها الخاصة.

تطبيقات خاصة بالصناعة

المؤسسات المالية

تعد المؤسسات المالية في طليعة تبني التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال، حيث تستفيد من قدراتها لتحليل كميات هائلة من بيانات المعاملات وتحديد الأنشطة المشبوهة في الوقت الفعلي. يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف أنماط الإنفاق غير العادية أو التغييرات المفاجئة في سلوك المعاملات، والتي قد تشير إلى نشاط احتيالي. إحدى الفوائد الأساسية لاستخدام التعلم الآلي في هذا السياق هي دقة محسنة. يمكن لهذه النماذج أن تقلل بشكل كبير من الإيجابيات الكاذبة، مما يضمن عدم وضع علامة على المعاملات المشروعة دون داع، مما يحسن تجربة العملاء والكفاءة التشغيلية.

ميزة مهمة أخرى هي الكشف في الوقت الحقيقي. يمكن للمؤسسات المالية الاستجابة للاحتيال المحتمل على الفور، وتقليل الخسائر وحماية حسابات العملاء. هذه القدرة مهمة بشكل خاص في صناعة يمكن أن تحدث فيها سرعة الاستجابة فرقًا كبيرًا في التخفيف من الاحتيال. بالإضافة إلى ذلك، تقدم نماذج التعلم الآلي القابلية للتطوير، مما يجعلها مناسبة للبنوك والخدمات المالية ذات قواعد العملاء الواسعة. يمكن لهذه النماذج التعامل مع كميات كبيرة من المعاملات، مما يضمن بقاء أنظمة الكشف عن الاحتيال فعالة حتى مع نمو عدد المعاملات.

شركات iGaming

تواجه صناعة iGaming تحديات فريدة في اكتشاف الاحتيال بسبب الحجم الكبير للمعاملات والمجموعة المتنوعة من طرق الدفع المستخدمة. غالبًا ما يستغل المحتالون هذه التعقيدات لارتكاب الاحتيال. يقدم التعلم الآلي حلولاً من خلال:

التحليل السلوكي هو تطبيق رئيسي للتعلم الآلي في قطاع iGaming. من خلال مراقبة سلوك اللاعب، يمكن لنماذج التعلم الآلي اكتشاف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية. على سبيل المثال، يمكن وضع علامة على التغييرات المفاجئة في أنماط الألعاب أو مواقع تسجيل الدخول غير العادية أو التراكم السريع للمكافآت لمزيد من التحقيق. يساعد هذا النهج الاستباقي في تحديد الاحتيال المحتمل قبل تصعيده، وبالتالي حماية كل من منصة الألعاب ومستخدميها.

كشف الاحتيال في الدفع هو مجال مهم آخر حيث يثبت التعلم الآلي أنه لا يقدر بثمن. من خلال تحليل أنماط الدفع، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد المعاملات الاحتيالية ومنعها. يمكن لهذه النماذج الإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة مثل المعاملات المتعددة من نفس عنوان IP أو أنماط الإنفاق غير العادية أو استخدام بيانات اعتماد الدفع المسروقة. هذا لا يساعد فقط في تقليل الخسائر المالية ولكن أيضًا يعزز الأمان العام للمنصة.

الامتثال التنظيمي يمثل مصدر قلق كبير لشركات iGaming، نظرًا للوائح الصارمة التي تحكم الصناعة. يمكن أن تساعد نماذج التعلم الآلي في ضمان الامتثال من خلال توفير آليات شفافة وقابلة للتفسير للكشف عن الاحتيال. تقدم نماذج Whitebox، على وجه الخصوص، رؤى واضحة حول كيفية اتخاذ القرارات، مما يسهل على الشركات تلبية المتطلبات التنظيمية. هذه الشفافية ضرورية للحفاظ على الثقة مع المنظمين والعملاء على حد سواء.

باختصار، يقدم التعلم الآلي حلولًا شاملة لتحديات اكتشاف الاحتيال الفريدة التي تواجهها صناعة iGaming. من خلال التحليل السلوكي واكتشاف الاحتيال في الدفع والامتثال التنظيمي، تعمل نماذج التعلم الآلي على تعزيز أمان وسلامة منصات الألعاب، مما يضمن بيئة أكثر أمانًا وجدارة بالثقة للاعبين.

BNPL (اشتر الآن وادفع لاحقًا)

زادت شعبية خدمات BNPL، ولكنها توفر أيضًا فرصًا جديدة للاحتيال. يساعد التعلم الآلي مزودي BNPL على معالجة الاحتيال من خلال:

كشف الهوية الاصطناعية: تحديد ومنع استخدام الهويات الاصطناعية لإنشاء حسابات احتيالية وطلب القروض.

تقييم المخاطر في الوقت الحقيقي: تقييم مخاطر كل معاملة في الوقت الفعلي لمنع الأنشطة الاحتيالية قبل حدوثها.

تجربة العملاء: تحقيق التوازن بين منع الاحتيال وتجربة العملاء السلسة من خلال الحد من الإيجابيات الكاذبة وضمان معالجة المعاملات المشروعة بسلاسة.

متاجر البيع بالتجزئة

تستخدم متاجر البيع بالتجزئة، سواء عبر الإنترنت أو خارجها، التعلم الآلي بشكل متزايد لمكافحة الاحتيال. تشمل التطبيقات:

اكتشاف الحالات الشاذة:: تحديد أنماط الشراء غير العادية التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية، مثل شراء كميات كبيرة من السلع عالية القيمة في فترة قصيرة.

منع الاحتيال في عمليات الإرجاع: اكتشاف ومنع عمليات الإرجاع الاحتيالية من خلال تحليل أنماط الإرجاع وسلوك العملاء.

الأمان المحسّن: استخدام التعلم الآلي لمراقبة الإجراءات الأمنية وتحسينها باستمرار، وحماية كل من بائع التجزئة والعميل من الاحتيال.

من خلال الاستفادة من التعلم الآلي، يمكن لهذه الصناعات تعزيز قدرات اكتشاف الاحتيال وحماية أصولها وتوفير تجربة أكثر أمانًا لعملائها.

قرارات الثقة استراتيجية إدارة الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي

تستخدم TrustDecision تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتعزيز إدارة الاحتيال عبر مختلف الصناعات. تركز استراتيجيتهم على الموافقة على الطلبات الحقيقية، ومنع الأنشطة الاحتيالية، وتقليل حالات الرفض الكاذب، وتجنب عمليات رد المبالغ المدفوعة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، تضمن TrustDecision أن الشركات يمكن أن تعمل بسلاسة مع تقليل مخاطر الاحتيال.

التعلم الآلي التكيفي الذكي

تتطور نماذج التعلم الآلي الخاصة بـ TrustDecision باستمرار من خلال التعلم من البيانات التاريخية. يسمح هذا النهج التكيفي للنظام بالتعرف على أساليب الاحتيال الجديدة ومخاطر مكافحة غسيل الأموال (AML)، مما يضمن بقاء آليات اكتشاف الاحتيال فعالة ضد التهديدات الناشئة.

تحليل البيانات في الوقت الفعلي

تدمج المنصة البيانات من مصادر متعددة لإجراء تحليل في الوقت الفعلي. تتيح هذه الإمكانية الاكتشاف السريع للأنماط والسلوكيات غير العادية، مما يسمح باتخاذ إجراءات فورية لمنع الاحتيال المحتمل.

حلول مرنة ومخصصة

تقدم TrustDecision حلولًا مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات المحددة للصناعات المختلفة. من خلال التركيز على التحديات والمتطلبات الفريدة لكل قطاع، تقلل المنصة من الإيجابيات الكاذبة وتركز على التهديدات الخطيرة، مما يوفر نظامًا أكثر دقة وكفاءة للكشف عن الاحتيال.

يساعد نهج TrustDecision الشامل لإدارة الاحتيال، المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، الشركات على البقاء في صدارة المحتالين مع الحفاظ على تجربة عملاء سلسة.

الخاتمة

في عام 2024، يعد الكشف القوي عن الاحتيال أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات المالية وشركات iGaming وخدمات BNPL ومتاجر البيع بالتجزئة. يقود الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هذا الجهد، حيث يقدمان إمكانات متقدمة في الوقت الفعلي. ناقشنا الفروق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ونماذج الصندوق الأسود مقابل الصندوق الأبيض، وإيجابيات وسلبيات الاستعانة بمصادر خارجية مقابل اكتشاف الاحتيال في الموقع. استراتيجية إدارة الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي لشركة TrustDecision أبرز الميزات المبتكرة مثل التعلم الآلي التكيفي الذكي وتحليل البيانات في الوقت الفعلي.

سيشهد مستقبل اكتشاف الاحتيال تحليلات تنبؤية تتيح الإجراءات الوقائية والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير الذي يعزز الشفافية. سيؤدي التكامل مع تقنيات مثل blockchain إلى تعزيز الأمان. ستكون الشركات التي تتبنى هذه الابتكارات مجهزة بشكل أفضل لمكافحة الاحتيال المعقد.

باختصار، يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضروريين للكشف الفعال عن الاحتيال. إن البقاء على اطلاع دائم باتجاهات الصناعة والتقدم التكنولوجي سيساعد الشركات على حماية نفسها وعملائها من الاحتيال.