تُحدث أنظمة الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في أساليب كشف الاحتيال وتعزيز الأمن في القطاع المصرفي، حيث توفر تحسينات كبيرة مقارنة بالطرق التقليدية. ومع ذلك، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي مبنية في الأساس على الخبرات والممارسات التي أرستها الأنظمة التقليدية، ولا تزال الأساليب التقليدية تحتفظ بأهميتها في بعض الحالات.

- مزايا الكشف التقليدي عن الاحتيال:

- سهولة التطبيق:

تعتمد تقنيات الكشف التقليدية على قواعد محددة مسبقاً (Rule-based) وهي منهجيات راسخة وبسيطة في التنفيذ. فعلى سبيل المثال، يمكن للنظام وضع علامة تحذير على أي معاملة جديدة تتجاوز متوسط نطاق الإنفاق المعتاد لحساب معين.

- الخبرة البشرية:

يتمتع محللو الاحتيال التقليديون بخبرة ميدانية وحدس ومعرفة تخصصية عميقة. وفي بعض الحالات، قد يكون العنصر البشري هو الوحيد القادر على التحقق من شرعية معاملة معينة أو اكتشاف محاولة احتيال معقدة.

- تحديات الكشف التقليدي عن الاحتيال:

- نطاق محدود:

تعتمد الأنظمة التقليدية على علاقات ثابتة (إذا حدث X فإن النتيجة Y)، مما يجعلها غير قادرة على استيعاب التفاعلات المعقدة والمتعددة بين كم هائل من البيانات.

- قابلية توسع ضعيفة:

مع تزايد أحجام المعاملات بشكل هائل، تجد الأنظمة التقليدية التي تعتمد على الموارد البشرية صعوبة في معالجة البيانات بالسرعة المطلوبة. كما أن زيادة عدد الموظفين تُعد مكلفة، وقد لا تكون كافية.

- ارتفاع نسبة الأخطاء:

تتميز الأنظمة القائمة على القواعد بالجمود الشديد، مما يؤدي إلى عدد كبير من الإنذارات الكاذبة (False Positives).

فمثلاً، إذا لم يسبق لحساب أن سحب أكثر من 100 دولار ثم حاول سحب 200 دولار، فقد يقوم النظام بحظر العملية، رغم أن هذا السلوك غير المعتاد لا يعني بالضرورة وجود احتيال.

هذه الإنذارات تؤدي إلى تحقيقات غير ضرورية وتأخير في الخدمة، مما ينعكس سلباً على رضا العملاء.

-.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الوطن البحرينية