البحث عن حقوق الإنسان والاحتياط من قبل الناس في مصر اليوم

يمكن للبنوك منع الاحتيال بشكل فعال من خلال الاستفادة من حلول الأمن المصرفي المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تقدم رؤى في الوقت الفعلي لأنماط المعاملات وسلوك المستخدم والتهديدات الخارجية. يستخدم نظام TrustDecision المتقدم التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة والإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة والتكيف ديناميكيًا مع أساليب الاحتيال المتطورة. وهذا يضمن الاستجابات السريعة ويخفف المخاطر ويبني الثقة والمرونة في العمليات المصرفية.

يتم تحقيق ذلك من خلال معالجة كميات هائلة من البيانات على الفور، والاستفادة من الخوارزميات المتقدمة والأتمتة:

• معالجة البيانات عالية السرعة: يقوم محرك القرار لدينا بتحليل بيانات المعاملات وسلوك المستخدم والإشارات البيئية بالمللي ثانية لتمكين منع الاحتيال في الوقت الفعلي.
  ‍
  
• اكتشاف الأخطاء باستخدام نماذج التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف للإبلاغ عن الانحرافات عن السلوك الطبيعي.
  ‍
  
• تسجيل المخاطر الديناميكي: يقوم بحساب درجات المخاطر من خلال دمج تدفقات بيانات متعددة مثل معلومات الجهاز وسياق المعاملة وتحديد الموقع الجغرافي والمزيد.
  ‍
  
• تحديث النموذج المستمر: يتكيف النظام مع أساليب الاحتيال الجديدة من خلال التعلم المستمر والقائمة السوداء التاريخية السابقة عبر شبكتنا. يعمل التحديث المستمر لقواعد اكتشاف الاحتيال على تعزيز الدقة وتقليل الإيجابيات الكاذبة وتأمين حساب/معاملة العملاء بدقة.

• تقييم المخاطر متعدد الطبقات. معالجة وتقييم كمية هائلة من البيانات من مختلف الجوانب عبر جميع القنوات. على سبيل المثال، تتبع جميع أنواع المعاملات وتحديد الموقع الجغرافي وتفاصيل الجهاز والأنماط السلوكية عبر الخدمات المصرفية عبر الإنترنت وأجهزة الصراف الآلي وعدادات الفروع.
  ‍
  
• يتم إجراء تحليلات المخاطر بفهم سياقي. على سبيل المثال، يعرف النظام أن سلوك الشراء خلال موسم العطلات سيكون مختلفًا عن المعتاد ويجب أن يكون قادرًا على تمييز المعاملات المشروعة عن الاحتيال الفعلي.
  ‍
  
• التعلم التكيفي مع نماذج التعلم الآلي. تتطور أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال التعلم من النتائج السابقة، وتحسين قدرتها على التمييز بين النشاط الحقيقي والاحتيال. إنه يتكيف مع أساليب الاحتيال الجديدة للكشف الفعال دون معاقبة المستخدمين الشرعيين عن طريق الخطأ.
  ‍

مع وضع كل ما سبق استراتيجيًا لزيادة الدقة وتقليل الإيجابيات الكاذبة، يمكن للبنوك أن تسمح بثقة للعملاء الحقيقيين بالتعامل بسلاسة دون احتكاك. قم بتشغيل المستخدمين ذوي المخاطر المتوسطة باستخدام المصادقة متعددة العوامل (MFA) أو غيرها من عمليات التحقق الإضافية من خلال اتصال واضح.

يستخدم نهجًا متعدد الطبقات من خلال الجمع بين التقنيات والقواعد المختلفة وفقًا لكل مرحلة من مراحل رحلة المستخدم. تشمل الأساليب الأساسية ما يلي:

• نموذج الإنسان والآلة لاكتشاف النشاط الشبيه بالبوت
  ‍
• نموذج كشف الاحتيال السلوكي لتقييم الأنماط في سلوك المستخدم
  ‍
• نموذج أشجار القرار المعززة للتدرج (GBDT) للتصنيف والانحدار
  ‍
• نموذج تعدين العينة السوداء يبحث عن نقاط البيانات التي تنحرف عن الأغلبية
  ‍
• الرسم البياني المعرفي نموذج للعثور على روابط بين كل عنصر رقمي وتحديد نقابة الاحتيال.

• تكامل البيانات والصوامع: تعمل العديد من البنوك عبر أنظمة مجزأة، حيث يتم تخزين البيانات في صوامع. يمكن أن يكون دمج هذه البيانات ودمجها لبناء نماذج فعالة للذكاء الاصطناعي أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً، مما يعيق دقة اكتشاف الاحتيال.
  ‍
  
• التوافق مع النظام القديم: غالبًا ما تكافح حلول الذكاء الاصطناعي للتكامل مع البنية التحتية المصرفية القديمة. تتطلب ترقية هذه الأنظمة أو سدها جهدًا كبيرًا لضمان التوافق السلس.
  ‍
  
• قابلية التوسع للتقنيات الجديدة: يعد تنفيذ إطار معياري وقابل للتطوير أمرًا ضروريًا لاستيعاب التطورات في تقنيات الذكاء الاصطناعي واكتشاف الاحتيال. يجب على البنوك اعتماد حلول تسمح بإدخال أدوات جديدة بسهولة دون تعطيل العمليات الحالية.
  ‍
  
• اعتماد السحابة: إن الانتقال إلى المنصات القائمة على السحابة يعزز المرونة وقابلية التوسع، مما يمكّن البنوك من الاستفادة من معالجة البيانات في الوقت الفعلي والتكيف بسرعة مع أساليب الاحتيال المتطورة. تدعم السحابة أيضًا النشر السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي وتضمن التحديثات المستمرة لمواجهة التهديدات المعقدة.
  ‍

تعالج منصة TrustDecision هذه التحديات من خلال تركيز البيانات من خلال استخراج المعلومات وتحويلها ودمجها من أنظمة متباينة في إطار موحد.

علاوة على ذلك، تم تصميم بنية المنصة لتمكين دمج نماذج التعلم الآلي مع إمكانات المعالجة في الوقت الفعلي، مما يضمن قدرة البنوك على الاستفادة من التحليلات المتقدمة للكشف الفوري عن الاحتيال والوقاية منه.

• تخصيص السياسة والتكامل: يمكّن برنامجنا البنوك من استيراد وإنفاذ سياساتها الداخلية الفريدة والمتطلبات التنظيمية المحلية. وهذا يضمن تخصيص أطر الامتثال لتلبية المعايير العالمية والخاصة بالولاية القضائية.
  ‍
  
• نظام إدارة الحالات المتقدم: يدعم المراجعات اليدوية للحالات ذات درجة المخاطر المتوسطة (يمكن تخصيص الحد الأدنى). فهو يوفر رؤى أعمق لكل مستخدم وجهاز ومعاملة، مما يسمح للبنوك بالتحقيق في المشكلات وحلها.
  ‍
  
• التنفيذ القائم على الخبراء: يتألف فريق الحلول والعمليات لدينا من خبراء المجال المخضرمين الذين يتعاونون بشكل وثيق مع البنوك لصياغة استراتيجيات مخاطر الاحتيال/الائتمان المصممة خصيصًا لاحتياجاتهم الفردية. وهذا يضمن التوافق الأمثل مع الأهداف التشغيلية والتفويضات التنظيمية.
  ‍
  
• الخبرة المحلية: من خلال الفرق المحلية المتخصصة في المناطق الرئيسية، نحافظ على علاقات وثيقة مع البنوك المركزية والهيئات التنظيمية. وهذا يتيح لنا البقاء على اطلاع دائم باللوائح المتطورة وتوجيه عملائنا بشكل استباقي لمواجهة هذه التغييرات.