10 أسئلة يجب طرحها قبل اعتماد الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال في مكافحة غسيل الأموال
جدول المحتويات
تسارع استخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال في السنوات القليلة الماضية نظرًا لقدرته على اكتشاف الأنماط في البيانات التي تتجاوز القدرة البشرية. ومع ظهور حلول التعلم الآلي والتعلم العميق، أصبحت هذه الخوارزميات أكثر تقدمًا في المستقبل.
في تقريرهم حول تحديات وفرص التقنيات الجديدة لمكافحة غسل الأموال (AML) ومكافحة تمويل الإرهاب (CFT)، مجموعة العمل المالي (FATF) اعترف بالعديد من فوائد هذه التقنيات الجديدة، بما في ذلك:
- تمكين جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها بشكل أسرع وأكثر دقة لمساعدة المشرفين على تحديد وتقييم ومراقبة وإبلاغ المعاملات المشبوهة بشكل أكثر فعالية وفي الوقت الفعلي تقريبًا.
- تسهيل التواصل بين مختلف الجهات الفاعلة في النظام البيئي المالي
- تحسين تحديد وفهم وإدارة مخاطر غسل الأموال وتمويل الإرهاب (ML/TF)
لكنهم أثاروا أيضًا بعض المخاوف المتعلقة بالقيود التشغيلية والتنظيمية والتعقيدات المرتبطة بتحديث الأنظمة القديمة والقابلية للتفسير والتفسير.
وفقًا لـ FTAF، غالبًا ما تفتقر المؤسسات المالية الصغيرة، على وجه الخصوص، إلى القدرة الداخلية أو الثقة لتقييم فعالية حل مبتكر معين بين مجموعة كبيرة ومتنامية من البائعين والمنتجات المنافسة. من الصعب تحديد ما إذا كانت الحلول مناسبة لملف تعريف مخاطر المؤسسة وقاعدة العملاء وأنشطة الأعمال وكيفية تنفيذ نماذج التعلم الآلي وإدارة المخاطر المرتبطة بها.
إذن ما هي الخطوة الأولى؟
إجراء تحليل التكلفة والفائدة
قبل البدء في أي مشروع لاعتماد تقنيات جديدة للكشف عن الاحتيال في مكافحة غسل الأموال، ننصح المؤسسات المالية بإجراء تحليل للتكاليف والفوائد يغطي خمسة مستويات:
- افهم نموذج الأعمال الفريد للشركة والمخاطر المرتبطة به: نقاط الضعف المحددة بناءً على العمليات والمنتجات والخدمات الحالية وما إلى ذلك.
- تقييم عمليات الامتثال وهياكل الحوكمة الحالية: سياسات مكافحة غسل الأموال والإجراءات وآليات الرقابة.
- تدقيق البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات والإعداد التكنولوجي
- تقييم جاهزية البيانات: الجودة والكمية وإمكانية الوصول وهيكل البيانات وتدابير حماية البيانات
- ضع في اعتبارك جانب الموارد البشرية: مجموعة المهارات الحالية للفريق، واحتياجات التدريب، ومقاومة التغيير
ابدأ بطرح هذه الأسئلة العشرة الرئيسية
استنادًا إلى خبرتنا في تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمكافحة غسيل الأموال واكتشاف الاحتيال، إليك عشرة أسئلة لمساعدتك في بدء تحليل التكلفة والفائدة هذا:
- ما هي نقاط القوة والضعف في عملية الامتثال الحالية للجنة الاتصالات الفيدرالية؟
- هل زادت مناطق الخطر المحددة في الشهرين أو العامين الماضيين؟
- ما هي نسبة الإيجابيات الكاذبة؟
- كم من الوقت يقضيه فريق التحقيق في تقييم الإيجابيات الكاذبة مقارنة بالمعاملات عالية المخاطر؟
- هل يفصل النهج القائم على المخاطر جهود التحقيق عن التصنيفات المحتملة؟ وهل يمكنك تنفيذ النهج القائم على المخاطر بشكل متجانس في الشركة؟
- هل محرك القواعد الخاص بك مرن بما يكفي لتغطية أحدث اللوائح؟ ماذا عن تتبع التغييرات الجديدة في سلوك العملاء؟
- هل تقوم بتقييم جودة البيانات وتوافرها؟ ما الجهد المطلوب لجمع وتنظيف المعاملات وبيانات العملاء المحتملين؟
- ما هي نسبة عمليات التحقق اليدوي من البيانات مقابل الفحوصات الآلية؟
- ما مدى استعداد الفريق لاعتماد تقنيات جديدة؟
- كيف تنوي إدخال تقنيات جديدة؟ عن طريق إضافة مكونات جديدة تدريجيًا؟ أم أنك تفكر في استبدال أجزاء من أنظمتك القديمة؟
سيؤدي تحديد نقاط الضعف والقوة في هذه المستويات الخمسة إلى قائمة بالمتطلبات لتصميم حل فعال. يمكن أن يشمل تحسين البيانات أو ممارسة إعادة التصميم أو ترقية أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية بأحدث التقنيات.
المخاوف المتعلقة بتكلفة التقنيات الجديدة، والقدرة على زيادة الموارد لتنفيذ هذه التقنيات الجديدة، فضلاً عن التحول الثقافي هي أيضًا جوانب يجب أخذها في الاعتبار أثناء تقييم جدوى الحل الجديد.
نحو الامتثال المعزز
مثل جميع التقنيات الناشئة، من الضروري الموازنة بين تكاليف وفوائد الذكاء الاصطناعي قبل دمجه في عمليات الامتثال لدينا. تذكر أن الذكاء الاصطناعي ليس تقنية معزولة؛ تكمن قيمته الحقيقية في تعزيز الكفاءة وتسريع العمليات وخفض التكاليف وتحرير الموارد. إذا لم يساهم ذلك في إطار امتثال أكثر قوة، فإننا نفتقد إمكاناته الحقيقية.
%20(1).png)
