كيف يساعد التعلم الآلي في الكشف عن الاحتيال المالي في صناعة التكنولوجيا المالية

يشهد قطاع الخدمات المالية تحولًا رقميًا ، والقوة الدافعة وراءه هي التعلم الآلي (ML). يوفر ML للأنظمة القدرة على التعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

نظرًا لأن القطاع المالي يعمل على أطنان من البيانات الشخصية ومليارات المعاملات الهامة كل ثانية ، فإنه يصبح عرضة بشكل خاص للأنشطة الاحتيالية. يسعى المحتالون دائمًا إلى اختراق الخوادم للحصول على بيانات قيمة للابتزاز.

وفقًا لمسح الجريمة والاحتيال الاقتصادي العالمي لعام 2020 الذي أجرته شركة برايس ووترهاوس كوبرز ، أفاد المستجيبون بخسائر هائلة بلغت 42 مليار دولار على مدار الـ 24 شهرًا الماضية بسبب الأنشطة الاحتيالية. لا خيار أمام البنوك والمؤسسات المالية سوى تشديد دفاعاتها من خلال اعتماد تقنيات مبتكرة مثل التعلم الآلي .

يزود التعلم الآلي قطاع الخدمات المالية بوسائل حماية أعماله وهزيمة مجرمي الإنترنت. وفقًا لتقرير صادر عن Markets and Markets ، من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للكشف عن الاحتيال والوقاية منه (FDP) إلى 38.2 مليار دولار أمريكي من 20.9 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 12.8٪.

تشمل مجالات الكشف عن الاحتيال والوقاية منه غسيل الأموال ومطالبات التأمين والمدفوعات الإلكترونية والمعاملات المصرفية.

في هذه المقالة ، سوف نكتشف الطرق الرئيسية التي يمكن من خلالها استخدام التعلم الآلي في مجال التمويل للكشف عن الاحتيال. واصل القراءة!

المجالات الرئيسية للاحتيال المالي في قطاع المالية

قبل أن نتعمق في تفاصيل التعلم الآلي في الصناعة المالية ، دعنا نصل إلى المجالات المختلفة حيث يمكن لبرامج الكشف عن الاحتيال المالي أن تساعد المؤسسات.

1. التصيد الاحتيالي عبر البريد الإلكتروني: هذا نوع من الجرائم الإلكترونية حيث يرسل المهاجمون رسائل وهمية وروابط مواقع ويب للمستخدمين عبر البريد الإلكتروني. تبدو رسائل البريد الإلكتروني هذه شرعية وحقيقية بحيث يمكن لأي شخص أن يسيء الحكم عليها وإدخال البيانات الضعيفة التي تعرضها للخطر.

لتجنب مثل هذه المواقف ، يمكنك استخدام الأساليب الآلية لاكتشاف التصيد الاحتيالي باستخدام التعلم الآلي. تعتمد هذه الأساليب على خوارزميات تعلم الآلة الكلاسيكية للتصنيف والانحدار.

2. تزوير بطاقات الائتمان: في عالم رقمي متزايد ، أصبح تزوير بطاقات الائتمان شائعًا جدًا. يتضمن هذا النوع من الاحتيال المالي سرقة بطاقات الخصم أو أرقام بطاقات الائتمان من خلال اتصالات الإنترنت غير الآمنة.

تساعد خوارزميات التعلم الآلي في تحديد الإجراءات الصحيحة وأيها غير قانونية. إذا حاول شخص ما خداع النظام ، فيمكن لنموذج ML تنبيه البنك واتخاذ إجراءات لإلغاء النشاط.

3. الاحتيال عبر الأجهزة المحمولة: يعد تكامل التعلم الآلي في أنظمة مكافحة الاحتيال أمرًا بالغ الأهمية بشكل خاص عندما تمتد طرق الدفع إلى ما هو أبعد من البطاقات المادية إلى عالم الهواتف المحمولة.

تتميز الهواتف الذكية الآن بشرائح NFC ، مما يتيح للمستخدمين الدفع مقابل المنتجات فقط باستخدام هواتفهم. هذا يعني أن هاتفك الذكي عرضة للقرصنة والتهديدات الإلكترونية. يعد التعلم الآلي في العلوم المالية أداة فعالة لاكتشاف الأنشطة غير الطبيعية لكل مستخدم ، وبالتالي تقليل مخاطر الاحتيال عبر الأجهزة المحمولة.

4. سرقة الهوية: معلومات مثل اسم المستخدم ، والتفاصيل المصرفية ، وكلمات المرور ، وبيانات اعتماد تسجيل الدخول ، وغيرها من المعلومات الحساسة للغاية ، تتعرض لخطر كبير في حالة دخول أحد المجرمين الإلكترونيين. تعرض سرقة الهوية الأفراد والمؤسسات للخطر.

يساعد التعلم الآلي في الشؤون المالية على فحص مستندات الهوية والتحقق منها مثل جوازات السفر أو تراخيص القيادة مقابل قواعد البيانات الآمنة في الوقت الفعلي لضمان الكشف عن جميع حالات الاحتيال. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أيضًا استخدام ML لمحاربة المعرفات المزيفة من خلال تمكين المسح البيومتري والتعرف على الوجوه.

5. مطالبات التأمين: يشمل الاحتيال في التأمين عادةً مطالبات مزيفة عن تلف السيارة والممتلكات وحتى البطالة. لتقليل عمليات الاحتيال هذه ، تنفق شركات التأمين قدرًا كبيرًا من الوقت والموارد للتحقق من صحة كل مطالبة. ومع ذلك ، فإن هذه العملية مكلفة وكذلك عرضة للقرصنة .

يساعد التعلم الآلي نظرًا لقدراته الفائقة على التعرف على الأنماط في حل مطالبات التأمين بأقصى درجات الدقة والعثور على المطالبات المزيفة.

[اقرأ أيضًا: 5 طرق تستخدم فيها صناعة التكنولوجيا المالية الذكاء الاصطناعي لجذب جيل الألفية ]

لماذا يجب عليك استخدام التعلم الآلي لمنع الاحتيال ؟

كما يتضح من استخدامات ML في مختلف مجالات الاحتيال المالي المذكورة أعلاه ، تعتبر الصناعة المالية والمصرفية أن التعلم الآلي مفيد للغاية في اكتشاف الاحتيال المالي. إن الحجم الكبير لبيانات المعاملات وبيانات المستهلك يجعلها مثالية لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي المعقدة. يساعد ML البنوك والمؤسسات المالية على تحديد النشاط الاحتيالي والإبلاغ عنه في الوقت الفعلي.

توفر الدقة المتزايدة لخوارزميات التعلم الآلي للشركات المالية انخفاضًا كبيرًا في عدد الإيجابيات الخاطئة (حيث يتم تمييز المعاملات بشكل غير صحيح على أنها مرفوضة واحتيالية) والسلبيات الكاذبة (حيث يتم إغفال حالات حقيقية للاحتيال). هذا هو السبب وراء احتلال ML مكانة بارزة في قطاع التمويل.

إذا كنت لا تزال في شك حول كيف يمكن أن يساعد التعلم الآلي في اكتشاف عمليات الاحتيال لأعمال الخدمات المالية الخاصة بك ، فانتقل إلى مجموعة الفوائد المذكورة أدناه.

1. جمع البيانات بشكل أسرع: مع زيادة سرعة التجارة ، من المهم أن يكون لديك حلول أسرع مثل التعلم الآلي لاكتشاف الاحتيال. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تقييم كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا. لديهم القدرة على جمع البيانات وتحليلها بشكل مستمر في الوقت الحقيقي واكتشاف عمليات الاحتيال في أي وقت من الأوقات.

2. التحجيم السهل: تصبح نماذج وخوارزميات التعلم الآلي أكثر فاعلية مع زيادة مجموعات البيانات. يتحسن تعلم الآلة مع المزيد من البيانات لأن نموذج ML يمكنه تحديد أوجه التشابه والاختلاف بين السلوكيات المتعددة.

بمجرد العثور على المعاملات الحقيقية والاحتيالية ، يمكن للنظام العمل من خلالها والبدء في اختيار المعاملات التي تناسب المجموعة.

3. زيادة الكفاءة: على عكس البشر ، يمكن للآلات أداء مهام متكررة واكتشاف التغييرات عبر أحجام كبيرة من البيانات. هذا أمر بالغ الأهمية للكشف عن الاحتيال في فترة زمنية أقصر بكثير.

يمكن للخوارزميات تحليل مئات الآلاف من المدفوعات في الثانية بدقة. هذا يقلل من التكاليف وكذلك الوقت المستغرق لتحليل المعاملات ، مما يجعل العملية أكثر كفاءة.

4. الحد من حالات الخرق الأمني: من خلال تنفيذ أنظمة التعلم الآلي ، يمكن للمؤسسات المالية مكافحة عمليات الاحتيال وتوفير أعلى مستوى من الأمان لعملائها. يعمل من خلال مقارنة كل معاملة جديدة مع السابقة (المعلومات الشخصية ، البيانات ، عنوان IP ، الموقع ، إلخ) واكتشاف الحالات المشبوهة. نتيجة لذلك ، يمكن للوحدات المالية منع الاحتيال المتعلق بالدفع أو بطاقات الائتمان.

الآن بعد أن رأينا فوائد استخدام التعلم الآلي ، دعنا نتعمق في نماذج التعلم الآلي المستخدمة لاكتشاف الاحتيال.

نماذج التعلم الآلي والخوارزميات لاكتشاف الاحتيال

فيما يلي أنواع نماذج التعلم الآلي والخوارزميات المستخدمة لاكتشاف الاحتيال المالي في صناعة التمويل. لذا ، دعونا نفهمها واحدة تلو الأخرى.

1. التعلم الخاضع للإشراف: التعلم الخاضع للإشراف يعمل في حالات مثل اكتشاف الاحتيال في بيئات التعلم العميقة في FinTech . في هذا النموذج ، يجب تصنيف جميع المعلومات على أنها جيدة أو سيئة. وهو يقوم على تحليل البيانات التنبؤية .

2. التعلم غير الخاضع للإشراف: يكتشف نموذج التعلم غير الخاضع للإشراف السلوك الشاذ في الحالات التي لا تتوفر فيها مثل هذه البيانات أو بيانات المعاملات القليلة المتاحة. يقوم باستمرار بتحليل ومعالجة البيانات الجديدة وتحديث نماذجها بناءً على النتائج. يتعرف على الأنماط بمرور الوقت ويقرر ما إذا كانت عمليات مشروعة أو احتيالية.

3. التعلم شبه الخاضع للإشراف: وهو يعمل في الحالات التي يكون فيها وضع العلامات على المعلومات إما مستحيلًا أو مكلفًا للغاية ويتطلب تدخلاً بشريًا.

4. التعلم المعزز: يسمح هذا النموذج للآلات باكتشاف السلوك المثالي تلقائيًا في سياق محدد. يساعد الآلات على التعلم من البيئة وإيجاد الإجراءات التي تقلل المخاطر.

كيف يعمل نظام ML للكشف عن الاحتيال؟

تبدأ عملية الكشف عن الاحتيال بجمع البيانات وتقسيمها باستخدام أنظمة التعلم الآلي. ثم يتم تغذية نموذج التعلم الآلي بخوارزميات التدريب للتنبؤ باحتمالية الاحتيال.

فيما يلي الخطوات التي توضح كيفية عمل نظام ML لاكتشاف الاحتيال:

1. بيانات الإدخال: لاكتشاف الاحتيال ، يحتاج نظام التعلم الآلي أولاً إلى جمع البيانات. كلما زادت البيانات التي يحصل عليها نموذج ML ، كان بإمكانه تعلم وصقل مهارات الكشف عن الاحتيال بشكل أفضل.

2. استخراج الميزات: الخطوة التالية هي استخراج الميزات. في هذه المرحلة ، تتم إضافة ميزات تصف السلوكيات الجيدة والاحتيالية للعملاء. تشمل هذه الميزات عادةً ما يلي:

• الهوية: وهي تشمل معدل الاحتيال لعناوين IP للعملاء ، وعمر حساباتهم ، وعدد الأجهزة التي شوهدوا عليها ، وما إلى ذلك.
• الطلب: تُظهر هذه الميزة عدد الطلبات التي قام بها العملاء ومتوسط ​​قيمة الأمر وعدد المعاملات الفاشلة والمزيد.
• الموقع: تساعد هذه الميزة في معرفة ما إذا كان عنوان الشحن يطابق عنوان إرسال الفواتير ، وبلد الشحن يطابق بلد عنوان IP الخاص بالعميل ، ومعدل الاحتيال في موقع العميل.
• طرق الدفع: تساعد في تحديد معدلات الاحتيال في البنوك التي تصدر بطاقات الائتمان / الخصم ، والتشابه بين اسم العميل واسم الفاتورة ، وما إلى ذلك.
• الشبكة: تشمل عدد رسائل البريد الإلكتروني أو أرقام الهواتف أو طرق الدفع المشتركة داخل الشبكة.

3. خوارزمية التدريب: الخوارزمية هي مجموعة من القواعد التي يجب أن يتبعها نموذج ML لتحديد ما إذا كانت العملية احتيالية أو مشروعة. كلما زادت البيانات التي يمكن أن يوفرها عملك لمجموعة تدريب ، كان نموذج ML أفضل.

4. إنشاء نموذج: عند انتهاء التدريب ، ستتلقى شركتك نموذجًا للتعلم الآلي للكشف عن الاحتيال. يمكن لهذا النموذج اكتشاف الاحتيال في أي وقت وبدقة عالية. ولكن لكي تكون فعالة في اكتشاف الاحتيال ، يجب تحسين وتحديث نموذج التعلم الآلي باستمرار.

كشف الاحتيال المالي باستخدام التعلم الآلي - حالات الاستخدام

باستخدام أنظمة الحماية من الاحتيال الحديثة التي تعمل بنظام ML ، تقلل المؤسسات المالية بشكل كبير من مخاطر فقدان المعاملات المشبوهة والأخطاء البشرية وحالات الانتهاكات الأمنية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي معالجة كميات ضخمة من البيانات وحمايتها من الاحتيال.

Compliance.ai هي شركة ناشئة تستخدم نماذج التعلم الآلي التكيفية في FinTech لأتمتة البحث وتتبع المحتوى التنظيمي المالي والتحديثات التنظيمية في منصة واحدة.

تستخدم شركات مثل PayPal أيضًا التعلم الآلي لتعزيز قدراتها في الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر. من خلال مزيج من الشبكات الخطية والعصبية وتقنيات التعلم العميق ، يمكن لمحركات إدارة المخاطر في PayPal تحديد مستويات المخاطر المرتبطة بالعميل في غضون أجزاء من الثانية.

ساعد التعلم الآلي هذه الشركات الكبيرة على منع حدوث مشكلات مثل الحسابات المزيفة وعمليات الاحتيال في الدفع والمعاملات المشبوهة. يعتني ML بجميع الأعمال القذرة للتحليلات التنبؤية وتحليل البيانات ويسمح للشركات بالنمو في مأمن من الاحتيال.

افكار اخيرة

بدأت الشركات في جميع أنحاء العالم في استخدام التعلم الآلي لمنع الاحتيال المالي. إنها الأداة الأكثر ابتكارًا التي يمكن أن تساعد في منع العمليات الاحتيالية التي تؤدي إلى خسائر أكبر كل عام.

يتيح التعلم الآلي إنشاء خوارزميات أكثر تعقيدًا لتحليل المعاملات المختلفة والسلوك المالي المشبوه ، وبالتالي تقليل مخاطر الخسارة المالية.

لهذا السبب أصبح الاستعانة بخدمات تطوير التعلم الآلي على رأس أولويات صناعة الخدمات المالية. في Appinventiv ، يقوم خبراؤنا بتمكين الشركات المختلفة من خلال العديد من الحلول والأساليب المبتكرة لتحسين إنتاجيتها وتقليل المخاطر المالية.

إذا كنت ترغب في تطبيق أنظمة ML أو برامج الكشف عن الاحتيال المالي في عملك ، فلا تتردد في الاتصال بنا . سنساعدك على فهم الفوائد الهائلة لهذه التكنولوجيا المبتكرة ونساعدك على توسيع نطاق عملك مع تقليل التكاليف الإجمالية.