الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي: كيفية القيادة دون المساس بالامتثال

لم يعد الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية اختياريًا، ولكنه سلاح ذو حدين. أدت المطالب التنظيمية، خاصة في الأسواق الصارمة مثل سويسرا، إلى إبقاء العديد من القادة مترددين. استخدم الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة وستخاطر بعدم الامتثال. تحرك ببطء شديد وسيتقدم جميع منافسيك.

ولكن ماذا لو لم يكن عليك الاختيار بين الابتكار والتنظيم؟

في دراسة الحالة هذه، سوف نوضح كيف قام أحد البنوك الرائدة في سويسرا بتحويل عملياته باستخدام الذكاء الاصطناعي. بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تمكنوا من تحقيق انخفاض بنسبة 95٪ في المراجعات اليدوية والامتثال في الوقت الفعلي على نطاق واسع وعدم حدوث أي اضطرابات لعملائهم. بدأ كل شيء بتحديد حالات الاستخدام الصحيحة واختيار شريك الذكاء الاصطناعي المناسب.

كان تحدي القيادة هو الامتثال على نطاق واسع

كان عميلنا، وهو بنك سويسري رائد، مصممًا على قيادة الصناعة في تطبيق الذكاء الاصطناعي. لكن القيادة جاءت مع التعقيد. شكلت اللوائح السويسرية الصارمة وعمليات التدقيق الخارجية المتكررة وبيئات المعاملات ذات الحجم الكبير تحديات كبيرة. كان الامتثال، التحدي الأكبر، مجرد نقطة الدخول. لقيادة الطريق، احتاج عميلنا إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه العمل في الوقت الفعلي، والتكيف مع التهديدات المتطورة، والاندماج بسلاسة في عمليات سير العمل الهامة.

لقد ساعدناهم في تحديد أولويات حالات الاستخدام الأكثر تأثيرًا: اكتشاف المعاملات الاحتيالية على نطاق واسع، والكشف عن أنماط غسيل الأموال المعقدة، وفحص العملاء الجدد من خلال عمليات سير عمل KYC القوية، واكتساب رؤية للسلوكيات الشاذة وعلاقات الشبكة. لقد قمنا معًا ببناء مجموعة من حلول الذكاء الاصطناعي التي تلبي جميع التوقعات التنظيمية ورفعت العمليات الداخلية إلى مستوى جديد.

كيف ساعدنا: ركائز الامتثال القائم على الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية

لتحويل هذه الأولويات إلى نتائج قابلة للقياس، قمنا ببناء سلسلة من حلول الامتثال القائمة على الذكاء الاصطناعي، كل منها يعالج تحديًا كبيرًا مع تلبية اللوائح المصرفية السويسرية الأكثر صرامة.

تسجيل المخاطر في الوقت الحقيقي ومراقبة المعاملات

كان تقييم المعاملات في الوقت الفعلي، مع الالتزام باللوائح السويسرية الصارمة، تحديًا كبيرًا لعملائنا. نظرًا للحجم الكبير للمعاملات اليومية، كان التحقق اليدوي أمرًا مربكًا، مما أدى إلى استنزاف الفريق والحد من قابلية التوسع.

قمنا ببناء محرك قائم على القواعد في الوقت الفعلي. قامت بتقييم معايير متعددة مثل مبلغ المعاملة ووجهة المعاملة والعديد من البيانات السياقية الأخرى مقابل قواعد الامتثال المحددة مسبقًا.

بناءً على التقييم، تم تعيين درجة خطورة لكل معاملة. حددت النتيجة مستوى التحقق اليدوي المطلوب. كان النظام يقوم تلقائيًا بالإبلاغ عن النشاط المشبوه وإشراك المراجعين البشريين حسب الحاجة.

ونتيجة لذلك، انخفض حجم مراجعات المعاملات اليدوية بشكل كبير (حتى 95٪). سمح ذلك لفرق الامتثال بالتركيز على الحالات عالية التأثير دون إبطاء سرعة المعالجة.

الجيل التالي من KYC مع ملخص المخاطر الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM

ومع نمو قاعدة العملاء، أصبح الموظفون غارقين في تقييم المخاطر المرتبطة بالعملاء الجدد، سواء الأفراد أو الكيانات التجارية. استغرق الأمر ساعات من العمل لفحص جميع قواعد البيانات المتاحة يدويًا. أراد عميلنا حلاً قابلاً للتطوير من شأنه تقليل العمل اليدوي.

قمنا بتطوير حل فحص KYC الذي يسحب البيانات من مصادر متعددة منظمة وغير منظمة، بما في ذلك Google و Yandex و WorldCheck و Dow Jones وقوائم العقوبات المختلفة. تتم معالجة هذه البيانات وتلخيصها باستخدام نموذج اللغة الكبير (LLM)، والذي ينتج ملخصًا يمكن قراءته بواسطة الإنسان ودرجة مخاطر محسوبة لكل عميل محتمل. وضع الحل علامة على جميع العملاء ذوي المخاطر العالية لإجراء مراجعات إضافية.

كانت النتيجة تحويلية. قام عميلنا بتقليل أوقات الإعداد وتحسين اتساق القرار. أدى ذلك إلى اكتساب العملاء بشكل أسرع وأكثر أمانًا.

الكشف المتقدم عن أنماط مكافحة غسيل الأموال

أصبحت مخططات غسيل الأموال أكثر تعقيدًا وأنت تقرأ هذه السطور. مع التطور المتزايد، أصبح من الصعب بشكل متزايد اكتشاف مخططات غسيل الأموال، خاصة من خلال تحليل المعاملات الفردية. تتضمن المخططات الآن معاملات وكيانات متعددة (وهذا يشمل الأفراد والشركات). إن المضي قدمًا في النشاط الاحتيالي الجديد هو سباق مع الزمن. نحتاج دائمًا إلى أن نكون متقدمين وأن نتصور وننشئ وننشر الأدوات التي ستكون قادرة على اكتشاف ليس فقط مخططات الاحتيال الحالية ولكن أيضًا المخططات المستقبلية.

قمنا بتطبيق نظام تحليل قائم على الرسم البياني يقوم بنمذجة العلاقات بين العملاء والمعاملات. يحدد هذا النظام سلاسل المعاملات المشبوهة وسلوكيات الشبكة، مثل التدفقات الدائرية للأموال أو الوسطاء الشاذين. يستخدم النظام كلاً من أنماط الغسيل المحددة مسبقًا والكشف المتقدم عن الأخطاء الإحصائية. يتيح هذا النهج المزدوج اكتشاف التهديدات التي لا تتطابق مع الأنماط المعروفة، مما يعزز بشكل كبير قدرة البنك على الكشف عن الجرائم المالية الناشئة والمتطورة.

مكّن الحل القائم عميلنا من اكتشاف الجرائم المالية المعقدة التي لم تفوتها الأنظمة التقليدية. وقد عزز ذلك قدرة البنك على البقاء في طليعة التهديدات المتطورة.

التنميط السلوكي

أدت المراجعات اليدوية إلى عدم القدرة على التمييز بين سلوك العميل النموذجي وغير النمطي في الوقت الفعلي. أدى ذلك إلى نتائج إيجابية كاذبة في اكتشاف الاحتيال، ودعونا نواجه الأمر، لا يريد أي عميل مصرفي رفض عملية شراء عبر الإنترنت بسبب وجود خطأ في النظام. في هذا اليوم وهذا العصر، توقعات العملاء فيما يتعلق بالسلامة عالية وهي محقة في ذلك. 


قمنا ببناء نموذج سلوك على مستوى المعاملة يقوم بتقييم ما إذا كانت المعاملة تتناسب مع أنماط السلوك التاريخية للعميل. وشمل ذلك فئات الإنفاق النموذجية والمواقع الجغرافية ونطاقات المبالغ. تم وضع علامة على الانحرافات الكبيرة عن عادات الإنفاق القياسية على الفور لإجراء مراجعة بشرية إضافية.

قلل النظام الإيجابيات الكاذبة وزاد من دقة اكتشاف الاحتيال مع الحفاظ على قدرات المعالجة في الوقت الفعلي.

التشغيل الآلي لسجل العميل ومزامنة CRM

دقة البيانات هي العمود الفقري لعمليات البنك. كان على عميلنا إيجاد طريقة للحفاظ على بيانات العميل محدثة. كانت المشكلة المتكررة هي أن العديد من الكيانات فشلت في الإبلاغ عن التغييرات، مثل تحديثات أعضاء مجلس الإدارة أو التغييرات في الكيانات القانونية؛ حتى أدنى تغيير كتغيير العنوان، يمكن أن يسبب مشاكل خطيرة. لم تعد الفحوصات اليدوية خيارًا.

لقد طورنا نظام مراقبة مؤتمت يقوم باستمرار بالاستعلام عن السجلات التجارية الرسمية في جميع الولايات القضائية العاملة، ويقارن السجلات مع بيانات العميل الحالية، ويضع علامات على التناقضات في الوقت الفعلي. تعمل المنصة على تسريع الاكتشاف وإعداد التقارير مع الحفاظ على نموذج «الإنسان في الحلقة» لكل من المراجعات والتحديثات، وهي حماية مقصودة لضمان الامتثال التنظيمي وجودة القرار. وبمرور الوقت، تضع هذه المؤسسة البنك في وضع يسمح له بأتمتة التحديثات بشكل انتقائي بمجرد استيفاء حدود الحوكمة وضوابط المخاطر تمامًا.

العمل الذي استغرق أسابيع يستغرق الآن دقائق؛ يتم الاحتفاظ بالتحقق اليدوي فقط لبيانات التشغيل الهامة. وقد أدى ذلك إلى تحسين دقة البيانات وضمان الامتثال للالتزامات التنظيمية بشأن سلامة البيانات.

التأثير: الدقة والأداء والامتثال

من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات المخاطر، قلل البنك عبء العمل اليدوي، وكشف التهديدات المعقدة بشكل أسرع، وتأكد من أن أنظمة الامتثال يمكن أن تتطور مع التنظيم، وليس التخلف عن الركب.

عالج كل حل تم تطويره ونشره عقبة رئيسية:

• انتقل تسجيل المخاطر من رد الفعل إلى الوقت الفعلي.
• أصبح فحص العميل أسرع وأكثر اتساقًا.
• توسع اكتشاف AML إلى ما وراء المعاملات الفردية إلى شبكات سلوكية كاملة.
• لم تعد دقة البيانات تعتمد على الصيانة البشرية.

النتائج تتحدث عن نفسها:

• انخفاض بنسبة 95% أو أكثر في مراجعات المعاملات اليدوية
• تم تحليل أكثر من مليون معاملة في الوقت الفعلي
• عدم حدوث أي اضطراب في تجربة العملاء

تُظهر دراسة الحالة هذه أن التغيير في الذكاء الاصطناعي تجاوز المقاييس؛ لقد كان تحولًا تنظيميًا. أصبح الامتثال عامل تمكين وليس مانعًا. أصبحت فرق المخاطر استباقية وليست تفاعلية. نجح عميلنا في وضع نفسه ليس فقط كمتابع للتنظيم، ولكن كشركة رائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وفعالية في الصناعة المصرفية.