في الوقت الحاضر، ومع تزايد وتيرة الحياة في العالم الرقمي، لم يتضاءل دور الكشف الجيد عن الاحتيال. مع تزايد شعبية المعاملات عبر الإنترنت، تتعرض الشركات والأفراد لخطر التعرض للهجوم من خلال الأنشطة الاحتيالية. يمثل الانتقال من منهجيات الكشف عن الاحتيال الكلاسيكية إلى الحلول الحديثة القائمة على التحليلات تغييرًا جذريًا في كيفية إدارة الاحتيال من قبل الكيانات، مع التركيز على الإجراءات الاستباقية بدلاً من الإجراءات التفاعلية. يكشف هذا التطور عن التقدم التكنولوجي ويدل على تحول في التصور فيما يتعلق بالأمن وإدارة المخاطر، مما يؤكد أهمية إدارة الاحتيال بفعالية في المشهد الرقمي اليوم.
كشف الاحتيال التقليدي: الخطوات الأولى
كانت العملية القديمة للكشف عن الاحتيال يدوية بشكل عام وقائمة على القواعد. فالمؤسسات المالية، على سبيل المثال، ركزت على مجموعة من المعايير المحددة التي يمكن اكتشافها في النشاط المصرفي: المبلغ غير المعتاد أو، على سبيل المثال، وتيرة المعاملات. ومع ذلك، إلى حد ما، وجد أنها مقيدة بسبب صلابتها. وكان بعض هذه المنظمات بحاجة إلى أن تكون مجهزة تجهيزاً كاملاً للتعامل مع التقنيات المتقدمة التي يستخدمها المحتالون في عملياتهم، والتي تتغير باستمرار لتجنب تدابير المراقبة الحالية.
علاوة على ذلك، أنتجت الأساليب التقليدية في كثير من الأحيان أعدادًا كبيرة من الأصوات الكاذبة، مما كان مزعجًا للعملاء الحقيقيين وأدى إلى إهدار وإجهاد الموارد للمؤسسات التي تجري التحقيقات. نظرًا لأن معظم الأنظمة كانت تعتمد على أنظمة تفاعلية، فقد تم اكتشاف الاحتيال في الغالب بعد حدوث الاحتيال بالفعل، مما يجعل جهود الاسترداد كثيفة العمالة وعادةً ما تكون دون جدوى.
الانتقال إلى التحليل المتقدم
منذ الأيام الأولى لاكتشاف الاحتيال، استمرت التكنولوجيا في التقدم، وكذلك النهج المتبع في اكتشاف الاحتيال. أدى وصول البيانات الضخمة مع التعلم الآلي إلى نقل تحليلات البيانات إلى المستوى التالي. بالمقارنة مع الأساليب التقليدية، تظهر هذه التقنيات الجديدة القدرة على التعلم والقدرة على التكيف خارج حدود الزمن. من خلال تحليل عدد كبير من البيانات المتنوعة وإيجاد الأنماط المخفية، يمكن لنماذج التعلم الآلي إظهار مؤشرات الاحتيال التي لا يستطيع أي كمبيوتر عادي أو نظام قائم على القواعد القيام بها.
التعلم الآلي في العمل
تعمل نماذج التعلم الآلي في الكشف عن الاحتيال من خلال قدرتها على تحليل كميات كبيرة من البيانات، بما في ذلك المعاملات الاحتيالية والصادقة. يتم بعد ذلك تدريب هذه الأساليب على البيانات التاريخية ويمكنها اكتشاف الانحرافات على الفور، وبالتالي تقليص الفجوة بين وقت الاحتيال واكتشافه. علاوة على ذلك، تطبق هذه الأنظمة معرفتها بمرور الوقت، وتصبح مؤثرة بشكل متزايد من خلال تقليل الأسعار التفضيلية الكاذبة وتحسين تجربة العملاء.
وهذا التغيير من التحليلات التنبؤية سيعني أن اكتشاف الاحتيال سيكون خطوة إلى الأمام في هذا المجال. إن تحديد مخاطر الاحتيال المحتملة قبل البدء يمكّن الشركات من منع حالات الخسارة الفادحة وحماية العملاء من عواقب الأنشطة غير النزيهة. وتسمح مرونة هذه النماذج أيضًا بالاستجابة السريعة لأية أساليب احتيالية ناشئة حديثًا وتساعد على إنشاء درع فعال ضد التهديدات المتطورة بلا هوادة.
ما بعد التعلم الآلي: كشف الاحتيال 2030
سيتضمن اكتشاف الاحتيال المرتقب دمج التعلم الآلي مع تقنيات متقدمة أخرى مثل الذكاء الاصطناعي و blockchain و إنترنت الأشياء (تقنيات عمليات). لا يمكن للذكاء الاصطناعي توفير سياق البيانات فحسب، بل يمكنه أيضًا تحسين دقة النماذج. تسمح تقنية Blockchain للمحتالين بتسجيل جميع المعاملات بأمان وشفافية، وبالتالي فإن التلاعب بالبيانات سيكون مستحيلاً. يمكن لأجهزة إنترنت الأشياء توفير تدفقات البيانات الحالية التي يمكن استخدامها للكشف عن الحالات الشاذة وتحديد النشاط الاحتيالي في النهاية.
أصبحت هذه التقنيات المساعدة إلى جانب التعلم الآلي هي المحرك لأنظمة الكشف عن الاحتيال في العصر الحديث. على عكس الأنظمة اليدوية، تعد هذه الأنظمة أكثر دقة وأسرع، وبالتالي أكثر سهولة في الاستخدام، مما يضمن استخدامًا لا تشوبه شائبة للعملاء الشرعيين بالإضافة إلى رفض المحتالين.
المعركة المستمرة بين الاحتيال.
يمكن اعتبار التقدم في اكتشاف الاحتيال من التحليلات التقليدية إلى التحليلات المتقدمة دليلاً على ما يتمتع به محترفو أمن الكمبيوتر حقًا. مع استمرار نمو وتطور أساليب المحتالين، كذلك ستتطور أساليبنا في مكافحة الاحتيال من خلال الكشف عنه ومنعه. يوضح المسار من الأنظمة القائمة على القواعد إلى عملية التعلم الآلي والاستمرار بعد ذلك تحركًا رائعًا نحو طريقة أكثر أمانًا تعتمد على البيانات.
ومع ذلك، فإن مكافحة الجريمة لا تزال بعيدة عن النهاية. فهو ينطوي على الأمن المستمر والتقدم التكنولوجي والشراكات بين الشركات والهيئات التنظيمية والمستهلكين. من خلال تقدير تاريخ اكتشاف الاحتيال وتمكين أحدث الابتكارات، يمكننا جميعًا المساهمة في عالم أكثر أمانًا عبر الإنترنت. في هذا المشهد المتغير باستمرار، يظل هناك شيء واحد واضح: قوة الإبداع والمعركة اللامتناهية للفهم واستغلال أنظمة مكافحة الاحتيال.
