يتيح الذكاء الاصطناعي للبنوك والمؤسسات المالية الأخرى إمكانيات عديدة لتحسين الكفاءة التشغيلية، لكنه من جهة أخرى يمكن أن يشكل تهديدًا كبيرًا ويزيد الجرائم المالية.

إذ يستغل المجرمون الماليون هذه التقنية لإنشاء مقاطع فيديو وأصوات مزيفة ووثائق مزورة لإجراء عمليات احتيال احترافية لا يمكن كشفها بسهولة. ففي الولايات المتحدة وحدها، من المتوقع أن تساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في زيادة الخسائر الناتجة عن الاحتيال المالي بمعدل نمو سنوي قدره 32% لتصل إلى 40 مليار دولار بحلول عام 2027، وفقًا لتقرير حديث من شركة Deloitte.

ربما يكون الرد المناسب من البنوك حماية أنظمتها بمساعدة أدوات متطورة، والاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية. وبالفعل بدأت المؤسسات المالية باستخدام هذه التقنية لمكافحة الجرائم المالية عبر مراقبة العمليات المالية، وإعداد تقارير النشاط المشبوه، وأتمتة اكتشاف الاحتيال، وغير ذلك.

لكن البنوك والمؤسسات المالية الأخرى تواجه بعض التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية، وأبرزها:

الحاجة إلى نهج متوازن:

تواجه البنوك تحديات عند استخدام الذكاء الاصطناعي بنحو يُلغي الحاجة إلى التدخل البشري. فدون وجود العنصر البشري، قد تكون تقنيات الذكاء الاصطناعي عرضة للتحيز، وقد لا تتكيف مع التهديدات الجديدة؛ لأنها تعمل بنحو مختلف عن أنظمة مكافحة الجرائم المالية التقليدية.

إذ تعمل أنظمة مكافحة الجرائم المالية، وخاصة مكافحة غسيل الأموال (AML)، وفق قواعد ثابتة تضعها فرق متخصصة بناءً على قوانين الدولة. لكن الذكاء الاصطناعي يقدم طريقة جديدة لاكتشاف الجرائم المالية، إذ يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط المشبوهة بالاعتماد على مجموعات بيانات تتطور باستمرار......

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