يكشف الذكاء الاصطناعي عن 98% من محاولات الاحتيال المصرفي قبل إتمام العملية

كشفت دراسة شملت أكبر عشرة بنوك في العالم أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المُدمجة في منظومات المراقبة المالية باتت تُحدّد ما يزيد على 98% من محاولات الاحتيال وتحجبها قبل اكتمالها، في قفزة نوعية عن معدل 72% كان سائدًا قبل خمس سنوات.

وتعتمد هذه الأنظمة على نماذج معالجة في الوقت الفعلي تُحلّل مئات المتغيرات في أقل من ثانية، من بينها الموقع الجغرافي وتوقيت المعاملة وأنماط الإنفاق السابقة وعوامل بيومترية متعلقة بطريقة تعامل الحاسوب أو الهاتف، لاكتشاف الشذوذ فور حدوثه.

وأبرزت الدراسة التي نشرتها مؤسسة ماكنزي أن البنوك العشرة الكبرى وفّرت مجتمعةً ما يُقدّر بـ45 مليار دولار من الخسائر المحتملة خلال العام الماضي بفضل هذه الأنظمة، غير أن ذلك جاء مصحوبًا بارتفاع ملحوظ في إنذارات خاطئة تستلزم مراجعة بشرية.

ويُركّز المطوّرون جهودهم حاليًا على تقليص ما يُعرف بـالإيجابيات الكاذبة (False Positives)، أي التنبيهات الخاطئة التي تُوقف معاملات مشروعة وتُربك تجربة العملاء.

ماذا تعني هذه المصطلحات؟

كشف الاحتيال بالذكاء الاصطناعي: استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات المعاملات المالية في وقت فعلي وتحديد العمليات المشبوهة — مثلما يُلاحظ موظف ذكي كل تغيير مفاجئ في عادات صرف العميل.

الإيجابيات الكاذبة (False Positives): حالات يُصدر فيها نظام كشف الاحتيال تنبيهًا بصدد معاملة مشروعة ويُوقفها خطأً — مثل تجميد بطاقتك حين تسافر للخارج. كلما قلّت كانت تجربة العميل أفضل.

المعالجة في الوقت الفعلي (Real-time Processing): تحليل البيانات وإصدار قرار بشأنها في أجزاء من الثانية خلال اللحظة التي تجري فيها المعاملة — دون انتظار معالجة دفعية لاحقة.