تقنيات متقدمة للكشف عن الاحتيال والوقاية منه
ارتفعت حالات الاحتيال عبر الإنترنت بشكل حاد خلال الجائحة. وفي الواقع، أفادت لجنة التجارة الفيدرالية (FTC) بزيادة مذهلة بلغت 2,920% في حالات سرقة الهوية — وكان ذلك مجرد جزء واحد من مشهد الاحتيال.
قد تكون حالات الاحتيال قد تراجعت منذ بلوغها ذروتها، لكن أهمية تقنيات الكشف عن الاحتيال والوقاية منه لم تتضاءل. ومع التقدم الذي تشهده التكنولوجيا الاستهلاكية والاعتماد المتزايد على إجراء المعاملات التجارية بالكامل عبر الفضاء الرقمي، لا يزال من الضروري التصدي لنقاط الضعف التي تم استغلالها خلال الجائحة.
إن اعتماد أحدث وأكثر تدابير منع الاحتيال واستراتيجيات إدارة المخاطر فعاليةً يمكن أن يحمي المؤسسات من الخسائر المالية والمشاكل القانونية والضرر الذي يلحق بسمعتها.
التقنيات الرئيسية للكشف عن الاحتيال
يتم الاستفادة بشكل متزايد من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) وغيرها من التطورات التكنولوجية لارتكاب جرائم إلكترونية أكثر خفاءً ودمارًا. لكنها تُستخدم أيضًا بشكل متزايد لمنع الجرائم المالية ومكافحة الأنشطة الإجرامية الأخرى.
بفضل النماذج المتطورة والتقنيات المتطورة، أصبحت المؤسسات أكثر استعدادًا من أي وقت مضى للكشف عن أي عمليات احتيال قد تؤثر عليها أو على عملائها، ووقفها، والتصدي لها.
ومع ذلك، فإن الأمر لا يقتصر على الاستفادة من التكنولوجيا لبناء نظام دفاعي قوي وكشف حالات الاحتيال؛ بل يجب على الشركات أن تجمع بين هذا الجهد وبين ما يلي:
- تدريب الموظفين والتعاون
- الضوابط الداخلية
- أنظمة المراقبة الآلية
من خلال وضع آلية حماية شاملة، يمكن للشركات الحفاظ على مصداقيتها وثقة عملائها وحماية أصولها.
وحتى الآن، تشمل أدوات ووظائف الوقاية من الاحتيال الأكثر فعالية والتي تستحق الدراسة ما يلي.
تحليل البيانات وكشف الحالات الشاذة
تتيح تحليلات البيانات للمؤسسات المالية والكيانات الأخرى جمع كميات هائلة من البيانات وتقييمها، وكشف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى معاملات احتيالية محتملة، سواء كانت سرقة هوية أو هجومًا للاستيلاء على الحساب.
هذا أمر لا غنى عنه للشركات: تبيّن الأبحاث أن المؤسسات التي تستخدم تحليلات البيانات تسجل معدل احتيال أقل بنسبة 47% مقارنة بتلك التي لا تستخدمها.
إن سرعة خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي — بالإضافة إلى الكم الهائل من البيانات التي يمكن لهذه الأنظمة تحليلها — تتجاوز قدرات الإنسان. ومع ذلك، فإن تحليل البيانات عرضة لأخطاء قد تنشأ عن بيانات غير ذات صلة أو متحيزة. وهذا يؤكد الحاجة إلى الجمع بين الذكاء الاصطناعي في مجال منع الاحتيال والذكاء البشري لتقييم الحالات الشاذة والمخاطر المرتبطة بها، وتحديد ما إذا كان ينبغي اتخاذ إجراء ما.
التعرف على الأنماط وتحليل السلوك
يشير مصطلحا «التعرف على الأنماط» و«تحليل السلوك» إلى علم تحليل البيانات — مثل سجل المشتريات وعادات التصفح — في الوقت الفعلي، بهدف تحديد الأنماط في سلوك المستخدم واستخدام الحساب. ويتيح ذلك للشركات والمؤسسات المالية اتخاذ الإجراءات اللازمة عندما تخرج الأنشطة عن المعتاد، مثل إيداع أموال من مصادر متنوعة في حساب خامل أو حدوث موجة من عمليات الشراء الكبيرة.
ورغم أن التعرف على الأنماط يمكن أن يوقف الاحتيال — أو يمنعه من الاستمرار — إلا أنه ليس خالياً من العيوب. ومن أبرز عيوبه اثنان هما:
- النتائج الإيجابية الخاطئة: يشير مصطلح «النتائج الإيجابية الخاطئة» إلى الأنشطة التي تم تصنيفها خطأً على أنها مشبوهة. وقد يؤدي ذلك إلى تراجع ثقة المستهلكين، كما قد يتسبب في خسائر في المعاملات المالية نتيجة تعطيل مسار الشراء لدى المستهلكين.
- جودة البيانات: تعتمد فعالية التعرف على الأنماط على جودة البيانات التي يتم تحليلها. فإذا كانت البيانات قديمة أو حديثة جدًّا بحيث لا تكشف عن السياق التاريخي للمستخدم، فقد تتجاهل أنشطة احتيالية أو تؤدي إلى نتيجة إيجابية خاطئة أخرى.
المراقبة والتنبيهات في الوقت الفعلي
تعمل المراقبة والتنبيهات في الوقت الفعلي جنبًا إلى جنب مع تحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، وتحليل السلوك، من أجل اكتشاف الأنشطة الاحتيالية ووقفها في غضون ثوانٍ.
فإذا تلقى المستهلك، على سبيل المثال، تنبيهًا يؤكد إجراء تحويل مالي لم يقم به، فيمكنه إبلاغ مؤسسته المالية على الفور — والعكس صحيح. وهذا يضمن إجراء المعاملات الإلكترونية الآمنة فقط.
التحقق البيومتري
يُعتبر التحقق البيومتري، وهو إحدى ميزات أنظمة الكشف عن الاحتيال في الهوية وبرامج الوقاية منه، أحد أكثر العوائق صعوبة التي يواجهها المحتالون في التغلب عليها — وأحد أكثر تدابير الوقاية من الاحتيال فعاليةً المتاحة.
تعتمد هذه العملية على سمات بيولوجية مميزة يكاد يكون من المستحيل تقليدها للتأكد من هوية الشخص، مثل:
- بصمات الأصابع
- مسح شبكية العين
- التعرف على الوجه
ما هو العيب الرئيسي لهذه التقنية الخاصة بالتحقق من الهوية؟ احتمال حدوث خرق للبيانات: على عكس كلمة المرور أو الرقم السري، لا يمكن تغيير الخصائص البيولوجية الفريدة. ولذلك، يجب أن يقترن هذا الحل بتدابير أخرى شاملة للأمن السيبراني.
دور التكنولوجيا في تعزيز الكشف عن حالات الاحتيال
لقد ولت الأيام التي كانت فيها تقنيات الكشف عن الاحتيال والوقاية منه تتم من خلال عمليات المراجعة والتقييم اليدوية. فقد أحدثت الأساليب الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في مجال مكافحة الاحتيال، مما ساعد المؤسسات المالية والشركات على مواكبة الأنشطة المشبوهة والحد من مخاطر الاحتيال قبل وقوعها.
تقف شركة «مايكروبلينك» في طليعة هذا المجال. وباعتبارها واحدة من الشركات الرائدة في توفير برمجيات التحقق من هوية العملاء، تستفيد «مايكروبلينك» من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتأكد من أن الأشخاص هم بالفعل من يدّعون أنهم هم، وذلك من خلال ميزاتنا المتطورة في مجالات «التقاط الصور» و«استخراج البيانات» و«التحقق».
ومن هناك، تعمل وظائف إضافية — بما في ذلك منطق التحقق المدمج والتصنيف التلقائي — على تبسيط عملية تحديد الهوية بأمان ودقة.
تطبيق حلول Microblink لتعزيز مستوى الأمان
من الاحتيال على بطاقات الائتمان إلى سرقة الهوية الرقمية، لا يزال الاحتيال يُلحق أضرارًا بالمؤسسات المالية والشركات والمستهلكين، وتتجاوز هذه الأضرار بكثير الخسائر الاقتصادية. وقد جعل هذا الحاجة إلى تعزيز الأمن أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى.
صُممت منتجات Microblink الخاصة بالتحقق من وثائق الهوية لتكون جزءًا أساسيًا من هذا الحل. وتساعد منصة BlinkID Verify المؤسسات على الحد من حالات الاحتيال بنسبة تصل إلى 50% بمفردها. جرب العرض التوضيحي الخاص بنا لتفهم بشكل أفضل مدى عزمنا على التفوق على المحتالين — ومساعدة المستهلكين والمؤسسات على الخروج فائزين.
