التحقق من الهوية ليس هو المنتج. بل التكنولوجيا هي المنتج.

إذا كنت قد قمت من قبل بتقييم مزودي خدمات التحقق من الهوية، فمن المحتمل أنك سمعت نفس الادعاءات مرارًا وتكرارًا: دقة عالية، وأوقات استجابة سريعة، وتغطية عالمية. وفي مرحلة ما، يبدأ كل شيء يبدو متشابهاً.

وذلك لأن عملية التحقق من الهوية أصبحت، من نواحٍ عديدة، خدمة متاحة للجميع. فاليوم، أصبح من الممكن إنشاء مسار تحقق أساسي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات السحابية، أو الأدوات الجاهزة، أو حتى نماذج اللغة الكبيرة. ومن الناحية الخارجية، تبدو العديد من الحلول متشابهة جدًّا.

لكن في الواقع، هناك اختلافات جوهرية.

السؤال الذي يطرحه كل مشترٍ في نهاية المطاف

على مدى عدة سنوات، عملتُ بشكل مباشر مع العملاء في تقييم عدد من مزودي خدمات التحقق من الهوية في الوقت نفسه. وكان من الشائع أن تتشاور المؤسسات مع ثلاثة أو أربعة أو حتى خمسة مزودين قبل اتخاذ القرار.

وفي النهاية، كان السؤال نفسه يطرح نفسه دائمًا: «لماذا يجب أن نختاركم؟»

إنه سؤال وجيه، لا سيما في سوق يزخر بالموردين الكبار ومزودي المنصات والشركات التي تعمل على دمج تقنيات متعددة من جهات خارجية في عرض واحد.

في «مايكروبلينك»، كان الجواب دائمًا واضحًا ومباشرًا: لأن التكنولوجيا الأساسية لها أهميتها.

لماذا تُعد ملكية التكنولوجيا أمرًا مهمًا

في Microblink، نقوم بتطوير وصيانة تقنيتنا الأساسية لالتقاط المستندات واستخراج البيانات منها والتحقق منها داخليًّا. وتقوم فرقنا بتطوير الخوارزميات وإدارة نماذج التعلم الآلي، كما تعمل باستمرار على تحسين الأداء عبر الأجهزة والبيئات وظروف الاستخدام الفعلية.

قد يبدو هذا تمييزًا تقنيًّا، لكنه يُحدث فرقًا كبيرًا من الناحية التشغيلية.

عندما تعتمد الشركات بشكل كبير على نماذج التجميع أو إعادة البيع، غالبًا ما يتطلب حل المشكلات التنسيق بين عدة موردين. فقد يتعين على مشكلة استثنائية تتعلق بالمستندات، أو مشكلة خاصة بجهاز معين، أو تباين إقليمي أن تمر عبر عدة مستويات قبل أن يتسنى إجراء أي تحسينات. وهذا بطبيعة الحال يبطئ عملية التكرار ويحد من المرونة.

إن امتلاك مجموعة التقنيات الأساسية يوفر سيطرة أكبر بكثير على كيفية تطور الأنظمة واستجابتها لظروف العالم الواقعي. كما يتيح ذلك للفرق الاستجابة بسرعة أكبر لأنماط الاحتيال الناشئة، والتكيف مع بيئات النشر المتغيرة، وإعطاء الأولوية لملاحظات العملاء مباشرةً ضمن خطة تطوير المنتج.

وفيما يتعلق بالتحقق من الهوية، فإن الحالات الحدية ليست استثناءات نادرة، بل هي واقع بيئات الإنتاج.

التحقق من السلع مقابل التمايز الحقيقي

هناك رأي يكتسب زخماً مفاده أن عملية التحقق من الهوية نفسها قد أصبحت سلعة. وأنا أتفق مع هذا الرأي إلى حد ما.

أصبحت عمليات سير العمل الأساسية المتعلقة بالتحقق — مثل التقاط المستندات، واستخراج النصوص، وإجراء عمليات التحقق القياسية — متاحة بشكل متزايد. لكن التكنولوجيا الأساسية التي تدعم عمليات سير العمل هذه ليست سلعة متوفرة للجميع.

وهذا هو المجال الذي لا يزال فيه التمييز الحقيقي قائمًا.

على سبيل المثال، ندعم في Microblink نماذج النشر على الجهاز، ونماذج النشر من جانب الخادم، ونماذج النشر المختلطة، وفقًا لمتطلبات العملاء. وتكتسب هذه المرونة أهمية بالغة في عمليات النشر في العالم الواقعي، حيث تتباين بشكل كبير مستويات الاتصال وجودة الأجهزة ومتطلبات الخصوصية والبيئات التنظيمية.

غالبًا ما تكون تلك الخيارات المعمارية غير مرئية أثناء عرض المنتج، لكنها تصبح حاسمة عند التوسع.

لقد تطورت جرائم الاحتيال بوتيرة أسرع من تطور معظم الأنظمة

ومن المجالات الأخرى التي تكتسب فيها ملكية التكنولوجيا أهمية بالغة مجال منع الاحتيال.

لقد تغير مشهد الاحتيال بشكل جذري خلال السنوات القليلة الماضية. لم يعد المهاجمون يعتمدون بشكل أساسي على هجمات التمثيل البسيطة مثل الصور المطبوعة أو الأقنعة الثابتة. واليوم، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء هويات مزيفة، ووثائق مزورة، وتدفقات صور سيلفي مزورة، ومقاطع فيديو مزيفة (ديب فايك) مقنعة للغاية في غضون ثوانٍ.

وهذا يطرح تحديًا تقنيًّا مختلفًا جذريًّا.

ولمواكبة هذا الوضع، يلزم وجود أنظمة قادرة على التطور المستمر مواكبةً لأساليب الهجوم. كما يتطلب الأمر القدرة على اختبار سيناريوهات الاحتيال الجديدة داخليًّا، وإعادة تدريب النماذج بسرعة، وتقييم الحالات الاستثنائية، ودمج المعلومات الاستخباراتية المتعلقة بالاحتيال مباشرةً في سير عمل تطوير المنتجات.

عندما تعتمد المؤسسات بشكل كامل على الأدوات الخارجية، فإن قدرتها على التكيف تصبح مقيدة بخطة العمل وأولويات جهة أخرى. أما عندما يتم تطوير التكنولوجيا الأساسية داخليًّا، فإن دورات التطوير تصبح أسرع بكثير.

حدود النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في التحقق من الهوية

كما أن هناك نقاشًا متزايدًا حول ما إذا كان بإمكان نماذج اللغة الضخمة أن تحل محل أنظمة التحقق من الهوية التقليدية تمامًا.

في السيناريوهات الخاضعة للرقابة، يمكن أن تحقق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أداءً جيدًا بشكل مدهش. لكن بيئات التحقق من الهوية في العالم الواقعي تكشف عن أوجه القصور هذه بسرعة كبيرة.

في الاختبارات التي أجريتها بنفسي، لاحظت تباينًا في أوقات الاستجابة، ونتائج خيالية حيث يُنتج النموذج معلومات غير موجودة، وصعوبة في التعامل مع الحالات الاستثنائية أو المدخلات ذات الجودة المنخفضة بشكل متسق.

والأهم من ذلك، يصعب تفعيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بطرق تلبي متطلبات التحقق من الهوية في العالم الواقعي. فهي تتطلب موارد حاسوبية كبيرة، ولا يمكن نشرها بسهولة على الأجهزة، كما أن مخرجاتها ليست دائمًا حتمية أو قابلة للتدقيق.

في عملية التحقق من الهوية، يكتسب الاتساق أهمية بالغة. فإذا تمت معالجة الوثيقة نفسها عدة مرات، فإن المؤسسات تحتاج إلى الحصول على النتيجة نفسها في كل مرة. ولا يزال من الصعب على الأنظمة التوليدية الكبيرة ضمان هذا المستوى من التكرار بشكل موثوق.

المكانة التي تحتلها «مايكروبلينك» اليوم

ولهذا السبب أعتقد أن ملكية التكنولوجيا الأساسية ستظل عاملاً مهمًا، حتى مع تزايد انتشار إجراءات التحقق من الهوية.

في «مايكروبلينك»، يظل تركيزنا منصباً على التطوير المستمر لتقنيتنا الأساسية الخاصة بالوثائق، ودعم المرونة في النشر الفعلي عبر الأجهزة والبيئات المختلفة، والتكيف السريع مع أساليب الاحتيال الناشئة، لا سيما تلك التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي.

نحن لا نحاول الإيحاء بأن أي نظام هو نظام مثالي. فكل تقنية من تقنيات تحديد الهوية لها حدودها. لكن فهم تلك الحدود، وإجراء الاختبارات المستمرة في ظل ظروف واقعية، وبناء أنظمة مصممة للتطور بمرور الوقت، هو في نهاية المطاف ما يولد الثقة.