الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي في القطاع المصرفي باستخدام تحليلات البيانات

لقد كان الاحتيال المصرفي موجودًا منذ قرون، لكنه وصل إلى مستوى جديد تمامًا من التطور في العصر الرقمي. وفقًا للجنة التجارة الفيدرالية (FTC)، تجاوزت خسائر الاحتيال مبلغًا مذهلاً قدره 10 مليارات دولار في عام 2023 وحده.

يستخدم المحتالون الآن أساليب أكثر تقدمًا ، مثل سرقة الهوية، والتصيد الاحتيالي، والاستيلاء على الحسابات، والاحتيال في الشيكات، لاستغلال نقاط الضعف السيبرانية للمؤسسات المالية.

لكن لا تقلق، هناك جانب مضيء لهذه السحابة المظلمة. وبفضل تقنيات الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي، أصبحت البنوك الآن مجهزة بشكل أفضل من أي وقت مضى لمحاربة هؤلاء المحتالين.

واحدة من أهم الأدوات في ترسانتها هي تحليلات البيانات، والتي تمكن البنوك من تتبع سلوك العملاء، ومنع الاحتيال، وتقليل تأثيره. لذا، على الرغم من أنه قد لا يتم القضاء على الاحتيال بشكل كامل أبدًا، إلا أنه يمكننا أن نشعر بالارتياح عندما نعرف أن الحلول المحدثة موجودة للمساعدة.

تطور كشف الاحتيال في البنوك

تاريخياً، اعتمدت البنوك على الأنظمة القائمة على القواعد والتقييمات اليدوية للأنشطة لاكتشاف المعاملات المشبوهة. وقد وفر هذا الأمان للبنوك وعملائها في عصر ما قبل الرقم الرقمي.

ومع ذلك، فإن سرعة وحجم وتعقيد مجال الخدمات المصرفية الرقمية اليوم تؤكد على العيوب الموجودة في أساليب الكشف عن الاحتيال المصرفي التقليدية. أي أنهم:

• تفاعلية وليست استباقية، حيث يتم تقييم المعاملات بعد اجتيازها
• عرضة للخطأ البشري
• عرضة للإيجابيات الكاذبة (أو عدم القدرة على فك الفرق بين المعاملات المشروعة والاحتيالية)

وبمرور الوقت، تم استخدام الخوارزميات الآلية للتعرف على الإنفاق غير العادي وإطلاق التنبيهات – ولكن هذه العملية يمكن أن تشير عن غير قصد إلى المعاملات المشروعة وقد تؤدي إلى خسارة الإيرادات واستياء العملاء. علاوة على ذلك، تفشل الأساليب التقليدية لمكافحة الاحتيال في توقع اتجاهات الاحتيال المالي المتطورة باستمرار، وهو أمر أساسي للبقاء في صدارة المهاجمين بخطوة.

لقد أدى الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن المصرفي إلى تغيير جذري في النهج السائد لمكافحة الاحتيال المصرفي الرقمي من خلال جمع البيانات الجديدة بشكل دائم ومطابقتها مع السلوكيات المحددة مسبقًا. ومن خلال الاستفادة من قوة التحليلات في الوقت الحقيقي، فإن الصناعة المصرفية لديها الفرصة لاكتشاف الاحتيال قبل حدوثه وأثناء حدوثه.

تحليلات البيانات في الكشف عن الاحتيال

تتضمن تحليلات البيانات في تقنيات كشف الاحتيال جمع البيانات والتحقيق فيها للقبض على السلوك الاحتيالي وعرقلته. وبدلاً من التعمق في المعاملات التي حدثت بعد وقوعها، فإن تحليل البيانات المالية في الوقت الفعلي يعمل في الوقت الحالي، تماماً كما تحدث المعاملات المالية – وفي بعض الأحيان، قبل ذلك.

يلعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي) دورًا حيويًا في هذا: من خلال التعلم من البيانات المقدمة لهم – التاريخية والجديدة على حد سواء – يمكنهم تحديد العيوب التي قد تشير إلى الاحتيال المصرفي الرقمي، مثل:

• المعاملات الكبيرة
• المعاملات خارج الموقع (المواقع) الجغرافية القياسية للعميل
• فترات زمنية غير عادية بين المعاملات

المكونات الرئيسية لأنظمة كشف الاحتيال في الوقت الحقيقي

كشف الاحتيال في الوقت الحقيقي في تحليلات بيانات القطاع المصرفي أساسي في:

• التعرف على الأنماط، والذي يتعرف على السلوكيات القياسية
• الكشف عن الحالات الشاذة، والذي يحدد الإجراءات التي تقع خارج هذا النمط
• التحليلات التنبؤية في مجال منع الاحتيال، والتي تحدد الاتجاهات وتحدد احتمالية السلوك الاحتيالي

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن فعالية الأمن السيبراني المتقدم في تقنيات التمويل مثل هذه تعتمد على أهمية وجودة البيانات المقدمة لمنصات الكشف عن الاحتيال بالتعلم الآلي. ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي يُعطى البيانات دون المساس بخصوصية المستهلك ولوائح الامتثال.

وهذا يستدعي اتباع نهج شامل وقوي ومحدث باستمرار ليعكس مشهد الاحتيال (والصيرفة الرقمية) المتغير باستمرار.

التقنيات والخوارزميات المستخدمة في الكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي

تخلق التدابير الأمنية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي هذه القوة من خلال الأنواع الأساسية الثلاثة لنماذج التعلم الآلي: الخاضعة للإشراف، وغير الخاضعة للإشراف، والمعززة. تعمل البيانات التي يتم جمعها وتكييفها بواسطة نماذج الكشف عن الاحتيال بالتعلم الآلي على تشكيل الخوارزميات التي تقوم بما يلي:

• تسجيل المخاطر: يتم تسجيل المعاملات “الدرجات” للمخاطر على مستوى التهديد الخاص بها وفقًا للموقع والمبلغ والتكرار والأنماط المحددة ويسمح للبنوك باتخاذ الإجراءات اللازمة.
• التحقق من الهوية: تؤكد الأهمية المتزايدة للتحقق من العصر الرقمي وإثبات الهوية على الحاجة الماسة لضمان أن العملاء هم من يدعون أنهم.
• تحليلات الشبكة: تكشف تحليلات الشبكة عن التعاون بين المحتالين من خلال تقييم العلاقة بين الكيانات – مثل المستخدمين والأجهزة – والعلاقات المثيرة للقلق.

يتم إجراء تحليلات بيانات الكشف عن الاحتيال في أجزاء من الثانية فقط، مما يسمح للبنوك بالتحرك بسرعة وبشكل مناسب عند اكتشاف أي نشاط مشبوه.

تأثير الكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي

لقد تحولت تحليلات الاحتيال من خيار ذكي إلى ضرورة عمل: تشير تقديرات استطلاع حديث إلى أن أكثر من عميل واحد من بين كل 10 عملاء في البنك سوف يلغي حساباتهم إذا كانوا يعتقدون أن الاحتيال لم يتم التعامل معه بشكل صحيح.

نظرًا لأن تحليلات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لا تعمل في الوقت الفعلي فحسب، بل يمكنها أيضًا تمييز التعقيدات الدقيقة التي قد تكون غير مرئية للعين البشرية، فهي طريقة فائقة للغاية للكشف عن الاحتيال والتي قد تؤدي إلى:

• تعزيز الأمن
• تقليل الخسائر المحتملة
• تحسين ثقة العملاء ورضاهم
• زيادة الاحتفاظ بالعملاء
• سمعة غنية

تؤكد البيانات ذلك: وفقًا لجمعية فاحصي الاحتيال المعتمدين، فقد خفضت المؤسسات التي تستخدم التتبع الاستباقي للبيانات خسائر الاحتيال بنسبة 54% .

مستقبل كشف الاحتيال

Fraud is expected to become increasingly cunning as innovations in technology are made. However, the same could be said about real-time fraud detection in banking sector solutions. Generative AI will continue to shape how fraud is fought—and Microblink is at the helm of it. 

بفضل الحلول المصرفية في الوقت الفعلي التي تتراوح من اكتشاف التلاعب في صور الوجه إلى مصادقة الرمز الشريطي، تتكامل Microblink بسلاسة مع سير العمل الحالي لتعزيز اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي

جرب العرض التوضيحي الخاص بنا اليوم لمعرفة المزيد.