الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي: خوارزميات التعلم الآلي لمكافحة غسيل الأموال

ارتفعت أعداد كشف التزييف العميق عالميًا عشر مرات خلال عامي 2022 و2023، مع اختلافات كبيرة بين المناطق المختلفة. سجلت منطقة أمريكا الشمالية زيادة بنسبة 1740٪، ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ (APAC) نموًا بنسبة 1530٪، وأوروبا (بما في ذلك المملكة المتحدة) زيادة بنسبة 780٪، ومنطقة الشرق الأوسط وأفريقيا (MEA) ارتفاعًا بنسبة 450٪، وأمريكا اللاتينية زيادة بنسبة 410٪. ويرجع هذا الارتفاع إلى وصول الجهات الضارة بشكل أكبر إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أيضًا الحل في الحالات التي يشكل فيها تهديدًا.

تستخدم الشركات التكنولوجيا الجديدة للكشف عن الاحتيال وغسيل الأموال مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. من بين هذه الأدوات خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

يعد التعلم الآلي ضرورة أساسية لحماية أنشطة اكتشاف ومنع غسيل الأموال. يبقى تتبع غسيل الأموال تحت السيطرة من خلال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بين المؤسسات المالية والهيئات الرقابية. يقدم مركز دبي الأول للتدريب دورة متقدمة بعنوان تقييم مخاطر AML واستراتيجيات الامتثال، مصممة لتزويد المهنيين بأحدث الأساليب لتحديد مخاطر الجرائم المالية وتنفيذ أطر امتثال قوية، مع التركيز على المعايير التنظيمية العالمية، وتحليل المخاطر المستند إلى التكنولوجيا، واستراتيجيات التخفيف الموجهة للقطاعات عالية المخاطر.

ما هي خوارزمية التعلم الآلي؟

تعتمد قدرات الحاسوب على التعلم والتنبؤ من البيانات على خوارزميات التعلم الآلي، وهي مجموعة ديناميكية من التعليمات لم تُصمم لمهام فردية محددة. تقوم الخوارزميات بإنشاء نماذج تعميمية من خلال تحليل أنماط البيانات بدلاً من اتباع قواعد محددة لمعالجة المعلومات الجديدة غير المتوقعة. مع تعلم الخوارزمية من بيانات إضافية، تتحسن دقتها وكفاءتها تدريجيًا. تُستخدم هذه الخوارزميات لحل مشاكل تمكن الحواسيب من التعرف على الصور والكشف عن الاحتيال ومنع الرسائل المزعجة عبر تطبيقات متعددة.

دور التعلم الآلي في مكافحة غسيل الأموال

إحدى القضايا الكبرى هي الحجم الهائل للأموال المغسولة عالميًا. تشير تقارير مكتب الأمم المتحدة المعني بالمخدرات والجريمة (UNODC) إلى أن أنشطة غسيل الأموال تمثل ما بين 800 مليار و2 تريليون دولار أمريكي، أي ما يعادل 2–5٪ من الناتج المحلي الإجمالي العالمي. تقلل تقنيات التعلم الآلي من وقت معالجة التنبيهات من خلال التخلص من المهام اليدوية المتكررة، مما يتيح للموظفين التركيز على المهام التحليلية المعقدة.

فوائد التعلم الآلي في AML

1. الكشف الدقيق عن الأنشطة المشبوهة: تحسين دقة الكشف وتقليل التنبيهات الكاذبة.

2. مراقبة المعاملات في الوقت الفعلي: تتيح سرعة اكتشاف النشاط المشبوه استجابة سريعة.

3. التكيف مع أساليب غسيل الأموال المتغيرة: معالجة البيانات الجديدة للحفاظ على فعالية أنظمة AML.

4. اكتشاف العلاقات الخفية: التعرف على المخططات المعقدة عبر حسابات متعددة.

5. تقليل عبء العمل وخفض التكاليف: أتمتة العمليات التقليدية مثل تحليل البيانات ومراقبة المعاملات وترتيب التنبيهات.

6. نهج استباقي لمكافحة الجرائم المالية: التنبؤ بالمخاطر المستقبلية باستخدام البيانات السابقة.

أنواع خوارزميات التعلم الآلي في AML

1. التعلم المراقب (Supervised Learning)
   تستخدم البيانات المعلّمة لتدريب الخوارزميات على فهم العلاقة بين المدخلات والمخرجات، ما يسمح بالتنبؤ بدقة بالبيانات الجديدة.

2. التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning)
   تحلل البيانات بدون تصنيفات مسبقة لاستخراج الأنماط المخفية أو التجمعات داخل البيانات.

3. التعلم شبه المراقب (Semi-Supervised Learning)
   يجمع بين البيانات المعلّمة وغير المعلّمة لتطوير نماذج أداء قوية في التصنيف والانحدار، مفيد عند صعوبة الحصول على بيانات موسومة.

4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
   تمكن الحواسيب من فهم اللغة البشرية المكتوبة والمنطوقة، وتحسين التفاعل بين الإنسان والآلة.

الخلاصة

تفوق خوارزميات التعلم الآلي على الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد في كشف الأنشطة المشبوهة، مما أحدث تحولًا كبيرًا في عمليات مكافحة غسيل الأموال (AML). تتيح هذه الخوارزميات الحديثة اكتشاف أنماط معقدة لم تُرصد بواسطة الأنظمة التقليدية من خلال تحليل سريع للبيانات الكبيرة في الوقت الفعلي. كما توفر فوائد التكيف المستمر من خلال التعلم المتواصل للبيانات الجديدة، مما يعزز قدرات كشف غسيل الأموال بشكل فعال.