استخدام الذكاء الاصطناعي في البنوك والأوراق المالية عام 2022

في السنوات الستين الماضية ، شهد قطاع الخدمات المالية تغيرات كبيرة. منذ ظهور أجهزة الصراف الآلي إلى قبول الخدمات المصرفية عبر الإنترنت والهاتف المحمول ، تغيرت جميع المؤسسات الورقية التقليدية التي تتطلب معاملات شخصية.

تواجه البنوك والمؤسسات المالية الأخرى الآن مشاكل جديدة في توفير خدمات آمنة ومأمونة لعملائها بسبب التحول عبر الإنترنت في الصناعة.

تعد الخدمات المصرفية من أكثر المجالات جاذبية للمحتالين ، حيث تكون المعاملات المالية في أقصى مستوى لها ، وتعتمد جميع العمليات والعمليات عمليًا على المال. يؤكد هذا الموقف على ضرورة اكتشاف الاحتيال للبنوك مقارنة بالصناعات الأخرى والحساسية التي يجب أن تظهرها في أنظمة التشغيل.

وفقًا لتحليل TransUnion ، زادت مستويات محاولات الاحتيال العالمية عبر الإنترنت للخدمات المالية بنسبة 149 بالمائة من عام 2020 إلى عام 2021.

ما هو اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي وكيف يتم تحسينه باستخدام الذكاء الاصطناعي

بفضل الإنجازات الملحوظة السريعة والواقعية في كل قطاع أعمال يتجاوز حدود البشر ، أصبح الذكاء الاصطناعي متعاونًا تجاريًا حيويًا للكيانات التي تتعامل مع البيانات الضخمة ، مثل البنوك.

بينما تكتسب الصورة الافتراضية للنقود زخمًا في العالم المادي ، تطورت أنواع المعاملات الاحتيالية بشكل كبير. لا تملك البنوك حاليًا أي وسيلة للتحكم في معاملات ملايين الحسابات الخاصة والمؤسسية.

أصبح الإشراف على الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي ضروريًا للكشف عن الاحتيال في الخدمات المصرفية بسبب السرعة المتزايدة التي أدخلتها التكنولوجيا في حياتنا ، وأصبح الذكاء الاصطناعي الجزء الأكثر موثوقية وقوة في الخدمات المصرفية.

أصبح من الممكن الآن حماية البنك وعملائه من خلال إنشاء توقعات سريعة تعتمد على البيانات ، من خلال خوارزميات الكشف عن الاحتيال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تسمح للمسؤولين بملاحظة وتنظيم الحركات المشبوهة على الفور من خلال تصفية العديد من المعاملات.

يمكن فحص تاريخ العملاء والأنشطة الحالية بشكل متزامن باستخدام تقنيات الكشف عن الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى تقييمات أكثر صحة. مقارنة بالتقييم اليدوي ، يمكنك إجراء تصنيف المستهلكين بشكل كامل ودقيق من خلال التفكير في مجموعة متنوعة من المعلمات.

ثم يتم رسم البيانات بيانيًا لتسهيل رؤية المعاملات والتفاعلات الشخصية. يمكنك معرفة المزيد حول هذه الممارسات والتقنيات من خلال الاشتراك في دورة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في Great Learning.

ميزة أخرى لبرمجيات الكشف عن الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي هي أنه يسمح للمستخدمين بالدفاع عن أنفسهم من خلال تتبع مخططات الاحتيال المتغيرة باستمرار. يمكن للذكاء الاصطناعي التمييز بين السلوك الطبيعي والشاذ أثناء كل معاملة ، مما يمنحك المعرفة لحماية شركتك من الاحتيال بأسرع طريقة ممكنة وأكثرها دقة.

استراتيجيات للكشف عن الاحتيال والوقاية منه باستخدام الذكاء الاصطناعي

1. استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف معًا

ستفشل الدفاعات التي تستند إلى أسلوب تحليلي معين يناسب الجميع لأن أساليب الجريمة المنظمة تتسم بالذكاء والمرونة. يجب أن يكون كل سيناريو استخدام مدعومًا بخوارزميات اكتشاف الشذوذ المصممة بخبرة والمثلى للظروف.

نتيجة لذلك ، تعد كل من النماذج غير الخاضعة للإشراف والخاضعة للإشراف ضرورية في اكتشاف الاحتيال.

النموذج الخاضع للإشراف ، وهو النوع الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي في جميع المجالات ، هو النموذج الذي يتم تدريبه على حجم كبير من المعاملات “المصنفة” بدقة. يتم تصنيف كل معاملة على أنها حقيقية أو احتيالية. تسترشد النماذج بكميات كبيرة من بيانات المعاملات المصنفة للكشف عن الأنماط التي تُظهر النشاط القانوني.

ترتبط دقة النموذج ارتباطًا وثيقًا بكمية بيانات التدريب النظيفة والمناسبة المستخدمة في بناء نموذج خاضع للإشراف.

عندما تكون بيانات المعاملات المصنفة قليلة أو غير موجودة ، يتم استخدام النماذج غير الخاضعة للإشراف لاكتشاف السلوك غير المتوقع. في هذه الحالات ، يجب عليك الانخراط في التعلم الذاتي لتحديد الأنماط في البيانات التي فاتتها التحليلات القياسية.

2. التحليلات السلوكية في العمل

في التحليلات السلوكية ، يتم استخدام التعلم الآلي لتقييم السلوك والتنبؤ به عبر جميع أجزاء المعاملة على المستوى الجزئي. يتم حفظ البيانات في ملفات تعريف تحدد سلوكيات كل مستخدم ومتداول وحساب وجهاز.

مع كل معاملة ، يتم تعديل هذه الملفات الشخصية في الوقت الفعلي ، مما يتيح للميزات التحليلية إنشاء توقعات دقيقة للسلوك المستقبلي.

تغطي الملفات الشخصية المعاملات المالية وغير المالية. تشمل المعاملات غير النقدية تغييرات العنوان وطلبات البطاقات المكررة وأحدث عمليات إعادة تعيين كلمة المرور.

سيتضمن حل جيد للاحتيال المؤسسي العديد من النماذج التحليلية والملفات الشخصية التي ستوفر البيانات اللازمة لتقييم اتجاهات المعاملات في الوقت الفعلي.

3. تطوير نماذج بمجموعات بيانات كبيرة

وفقًا لدراسات مختلفة ، فإن حجم البيانات وعمقها لهما تأثير أكبر على فعالية نماذج التعلم الآلي من تأثير ذكاء الخوارزمية. في أجهزة الكمبيوتر ، هو أقرب تقريب للتجربة البشرية.

نتيجة لذلك ، قد يؤدي توسيع مجموعة البيانات المستخدمة لبناء الخصائص التنبؤية المستخدمة في نموذج التعلم الآلي إلى تحسين دقة التنبؤ. ضع في اعتبارك: يضطر الأطباء لزيارة مئات المرضى في جميع أنحاء مدرستهم لسبب ما. هذا القدر من الفهم أو التعلم يسمح لهم بالتشخيص في مجال اختصاصهم بشكل صحيح.

تعد الخبرة المكتسبة من خلال استيعاب ملايين أو بلايين الحوادث بواسطة نموذج مفيدة في كل من المعاملات الحقيقية والاحتيالية عندما يتعلق الأمر باكتشاف الاحتيال.

يتم تحقيق اكتشاف محسن للاحتيال من خلال تحليل كمية كبيرة من بيانات المعاملات لفهم وتوقع المخاطر لكل شخص. ونتيجة لذلك ، يتم استخدام مجموعات البيانات الموسعة لبناء الخصائص التنبؤية المستخدمة في برنامج الذكاء الاصطناعي الذي قد يحسن دقة التنبؤ.

4. الذكاء الاصطناعي والتعلم الذاتي والتحليلات التكيفية

يجعل المحتالون تأمين حسابات العملاء أمرًا صعبًا وديناميكيًا للغاية ، وهذا هو المكان الذي يزدهر فيه التعلم الآلي. يجب على المتخصصين في كشف الاحتيال التحقيق في الأنظمة التكيفية التي تزيد من حدة الاستجابات ، لا سيما فيما يتعلق بالأحكام الهامشية ، من أجل التحسين المستمر في الأداء.

تقع هذه المعاملات على حافة معلمات التحقيق ، إما بشكل هامشي أعلى أو أقل من الحد الأدنى.

عندما تكون الدقة أكثر أهمية ، تكون على الخط الرفيع بين حدث إيجابي خاطئ – معاملة قانونية مرتبة في مرتبة عالية جدًا – وحدث سلبي كاذب – عملية احتيالية مرتبة منخفضة جدًا.

تبرز التحليلات التكيفية هذا التمييز من خلال تقديم الوعي الحالي بعوامل الخطر للشركة.

تعمل حلول التحليلات التكيفية على تعزيز الحساسية لأنماط الاحتيال الناشئة من خلال الاستجابة التلقائية للتصرف في القضية حديثًا ، مما يؤدي إلى تمييز أكثر دقة بين عمليات الاحتيال وعدم الاحتيال.

الخط السفلي

يتم استخدام التعلم الآلي في مختلف قطاعات النظام البيئي المالي ، بما في ذلك إدارة الأصول وتقييم المخاطر وتقديم المشورة بشأن الاستثمار والكشف عن الاحتيال المالي ومصادقة المستندات وغير ذلك الكثير.

تقدم العديد من المعاهد في الهند دورات ممتازة في التعلم الآلي.

نقترح عليك تعلم أفضل دورة للتعلم الآلي تقدمها أفضل الجامعات في الهند لاستكشاف اهتماماتك وفهم كيفية عملها وتطبيقها لحل مشكلات الوقت الفعلي.

إذا كنت مهتمًا بالحصول على درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي أو ترغب في توسيع آفاقك ، فراجع دورات التعلم الآلي من Great Learning. وإذا كنت مهتمًا بتعلم الذكاء الاصطناعي من نقطة الصفر ، فعليك تناول ملف مقدمة لدورة الذكاء الاصطناعي مجاناً. الآن هو الوقت المثالي لتأسيس حياتك المهنية في هذا المجال.