التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم المالية - جورنالك للتكنولوجيا

0 تعليق ارسل طباعة

نقدم لكم زوارنا الكرام أهم وآخر المستجدات كما وردت في المقال التالي: التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجرائم المالية اليوم السبت 21 ديسمبر 2024 04:20 مساءً

يتيح الذكاء الاصطناعي للبنوك والمؤسسات المالية الأخرى إمكانيات عديدة لتحسين الكفاءة التشغيلية، لكنه من جهة أخرى يمكن أن يشكل تهديدًا كبيرًا ويزيد الجرائم المالية.

إذ يستغل المجرمون الماليون هذه التقنية لإنشاء مقاطع فيديو وأصوات مزيفة ووثائق مزورة لإجراء عمليات احتيال احترافية لا يمكن كشفها بسهولة. ففي الولايات المتحدة وحدها، من المتوقع أن تساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في زيادة الخسائر الناتجة عن الاحتيال المالي بمعدل نمو سنوي قدره 32% لتصل إلى 40 مليار دولار بحلول عام 2027، وفقًا لتقرير حديث من شركة Deloitte.

ربما يكون الرد المناسب من البنوك حماية أنظمتها بمساعدة أدوات متطورة، والاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية. وبالفعل بدأت المؤسسات المالية باستخدام هذه التقنية لمكافحة الجرائم المالية عبر مراقبة العمليات المالية، وإعداد تقارير النشاط المشبوه، وأتمتة اكتشاف الاحتيال، وغير ذلك. 

لكن البنوك والمؤسسات المالية الأخرى تواجه بعض التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية، وأبرزها:

الحاجة إلى نهج متوازن:

تواجه البنوك تحديات عند استخدام الذكاء الاصطناعي بنحو يُلغي الحاجة إلى التدخل البشري. فدون وجود العنصر البشري، قد تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي عرضة للتحيز، وقد لا تتكيف مع التهديدات الجديدة؛ لأنها تعمل بنحو مختلف عن أنظمة مكافحة الجرائم المالية التقليدية.

إذ تعمل أنظمة مكافحة الجرائم المالية، وخاصة مكافحة غسيل الأموال (AML)، وفق قواعد ثابتة تضعها فرق متخصصة بناءً على قوانين الدولة. لكن الذكاء الاصطناعي يقدم طريقة جديدة لاكتشاف الجرائم المالية، إذ يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط المشبوهة بالاعتماد على مجموعات بيانات تتطور باستمرار. ويحلل العمليات المالية والبيانات التاريخية وسلوك العملاء والسياقات المختلفة لاكتشاف الأنشطة المشبوهة ويتعلم بمرور الوقت، مما يوفر مراقبة أكثر تكيفًا وفعالية.

تحديات الامتثال للمتطلبات التنظيمية:

تواجه المؤسسات المالية متطلبات تنظيمية صارمة، مثل: قوانين مكافحة غسل الأموال في الاتحاد الأوروبي (AMLD) وقانون السرية المصرفية في الولايات المتحدة، وتتطلب هذه القوانين الوضوح والشفافية في تفسير القرارات التي تتخذها البنوك، وتُعد أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة تلك التي تعتمد على التعلم العميق، صعبة التفسير.

لذلك عند تبني الذكاء الاصطناعي، تحتاج البنوك إلى تخطيط دقيق واختبارات شاملة وإشراف بشري؛ إذ يمكن للبشر التحقق من القرارات الآلية وتفسيرها، مما يجعلها مفهومة وقابلة للتفسير أمام الجهات التنظيمية.

الحاجة إلى الحكم البشري لرؤية شاملة:

لا يمكن أن يؤدي تبني الذكاء الاصطناعي إلى التخلي عن أنظمة المراقبة البشرية، لأن البشر يمكنهم اتخاذ قرارات دقيقة في الحالات المعقدة أو الغامضة، وهو أمر أساسي في تحقيقات الجرائم المالية.

كما يمكن للمحليين البشريين اكتشاف الإنذارات الكاذبة التي قد يقدمها نظام الذكاء الاصطناعي، ويمنع التحيز الذي قد يظهر عندما يكون النظام غير مدرب جيدًا أو اعتمد على بيانات تدريب متحيزة.

النهج الهجين.. الجمع بين الحكم البشري والذكاء الاصطناعي

يمكن للمؤسسات المالية الجمع بين نهج يعتمد على القواعد التي يضعها المتخصصون وأدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء نظام متكامل يستفيد من نقاط القوة في كلا النهجين. 

يساعد هذا النظام الهجين في جعل تطبيق الذكاء الاصطناعي أكثر دقة ومرونة في مواجهة تهديدات الجرائم المالية الناشئة. ولتحقيق ذلك، يمكن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع المراقبة البشرية المستمرة. 

نشكركم على القراءة، ونتطلع لمشاركتكم في مقالاتنا القادمة للحصول على أحدث الأخبار والمستجدات.

إخترنا لك

أخبار ذات صلة

0 تعليق