الذكاء الاصطناعي (AI) هو علم استخدام الآلة لأتمتة المهام التي يقوم بها الإنسان عادةً. تستخدم آلات الذكاء الاصطناعي الخوارزميات للقيام بعمليات حل المشكلات، وغالبًا ما تقوم بمعالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الحقيقي.
يمكن للذكاء الاصطناعي الحصول على رؤى من أنواع مختلفة ومصادر وجودة متنوعة (منظمة وغير منظمة) من البيانات لاستخلاص المعلومات اللازمة لحل المشكلات وتنفيذ المهام بمستويات مختلفة من الاستقلالية. بالنسبة لمجموعة محددة من الأهداف، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تنبؤات أو توصيات أو قرارات تؤثر على البيئات الحقيقية أو الافتراضية.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
ماذا يعني مصطلح الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي، الذي يُشار إليه اختصارًا بـ AI، هو مصطلح غالبًا ما يُستخدم بالتبادل مع “الذكاء الاصطناعي”. وهو يشير إلى قدرة الآلات على محاكاة الذكاء البشري وأداء المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا.
متى تم اختراع الذكاء الاصطناعي؟
قد يبدو الذكاء الاصطناعي مفهومًا جديدًا، لكنه مصطلح تم صياغته لأول مرة في عام 1956. منذ ذلك الحين، حدثت تطورات كبيرة في خوارزميات البحث والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي، وكلها كانت جزءًا أساسيًا من التكامل الدقيق للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. على سبيل المثال، في المنطقة العربية، نرى تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الترجمة الآلية والتعرف على الصوت في تطبيقات مثل “سيري” و”جوجل أسيستنت”.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو مصطلح يُستخدم غالبًا بجانب أو حتى بالتبادل مع الذكاء الاصطناعي. وفقًا للجمعية الملكية، التعلم الآلي هو تطبيق للذكاء الاصطناعي “يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم مباشرةً من الأمثلة والخبرة في شكل بيانات”. بدلاً من اتباع قواعد محددة مسبقًا، تصل البرامج الحاسوبية إلى البيانات وتستخدمها للتعلم بنفسها. هذه الوظيفة أساسية لأداء العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ماذا يقول المنظمون عن الذكاء الاصطناعي لمكافحة غسل الأموال؟
يوصي فريق العمل المالي الدولي (FATF)، وهو جهة رقابية عالمية على غسل الأموال وتمويل الإرهاب، بأن استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة غسل الأموال يمكن أن يكون مفيدًا. يحدد FATF المعايير الدولية لتنظيم مكافحة غسل الأموال، ويعزز التنفيذ الفعال للتدابير القانونية والتنظيمية والعملية.
في تقريرهم الصادر في يوليو 2021، “فرص وتحديات التقنيات الجديدة لمكافحة غسل الأموال وتمويل الإرهاب”، ذكر FATF:
“قد يسمح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مراقبة المعاملات للجهات الخاضعة للتنظيم بتنفيذ الوظائف التقليدية بسرعة ودقة وكفاءة أكبر (بشرط أن يتم تدريب الآلة بشكل كافٍ ودقيق). هذه النماذج مفيدة لتصفية الحالات التي تتطلب تحقيقًا إضافيًا.”
في حين أن البيئة التنظيمية للذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها الأولى، أعربت الحكومات في العديد من الاقتصادات الكبرى عن مستويات متفاوتة من الاهتمام في تقديم أنظمة أكثر قوة لتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي، ومن المرجح أن يزداد هذا الزخم بعد إصدار تقرير FATF.
التنظيم حول الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير:
أصبح الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير متطلبًا تنظيميًا مهمًا بشكل خاص. تؤكد الجهات التنظيمية حول العالم، مثل مفوض المعلومات في المملكة المتحدة (ICO) وهيئة البنوك الأوروبية (EBA) وسلطة النقد في سنغافورة (MAS)، على أهمية قدرة المستخدمين على فهم سبب الوصول إلى قرار معين بواسطة الخوارزمية.
نشرت المفوضية الأوروبية مؤخرًا المسودة الأولى من “تنظيم الذكاء الاصطناعي” الذي يحدد المتطلبات حول الذكاء الاصطناعي وقابليته للتفسير.
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟
هناك نوعان رئيسيان من الذكاء الاصطناعي بناءً على قدراته ووظائفه.
تصنيف الذكاء الاصطناعي وفقًا لقدراته:
- الذكاء الاصطناعي الضعيف (المعروف أيضًا بالذكاء الاصطناعي الضيق): الذكاء الاصطناعي الضعيف هو الشكل الأكثر أساسية والأكثر توفرًا من الذكاء الاصطناعي. يمكنه أداء مهمة محددة بذكاء تم تدريبه عليها. معظم الناس مألوفون بالفعل مع الذكاء الاصطناعي الضعيف، حيث تشمل تطبيقاته التعرف على الصوت والصور واقتراحات الشراء بناءً على التاريخ المعاملاتي. في المنطقة العربية، نرى هذا في تطبيقات التسوق الإلكتروني التي تقترح منتجات بناءً على سلوك الشراء السابق.
- الذكاء الاصطناعي العام: يمكن للذكاء الاصطناعي العام القيام بأي مهمة فكرية بصفات تشبه البشر. على الرغم من أنه لا يزال في طور التطوير، إلا أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يُستخدم على نطاق واسع وبنجاح في العديد من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والمصرفية.
- الذكاء الاصطناعي الفائق: يظل الذكاء الاصطناعي الفائق مفهومًا افتراضيًا، لكنه يركز على تطوير أنظمة يمكن أن تتجاوز الذكاء البشري.
تصنيف الذكاء الاصطناعي وفقًا لوظائفه:
وظائف الذكاء الاصطناعي هي قدرة النظام أو الآلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على التفكير والتصرف مثل الإنسان.
- الآلات التفاعلية: هذا هو النوع الأكثر أساسية من الذكاء الاصطناعي. ليس لديه ذاكرة وقادر فقط على التفاعل مع السيناريوهات الحالية.
- ذاكرة محدودة: هنا، يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تخزين البيانات أو التجارب لفترة محدودة ويمكنه التعلم منها.
- نظرية العقل: يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم العواطف والسلوكيات البشرية والتفاعل اجتماعيًا مع البشر.
- الوعي الذاتي: هي آلات المستقبل التي ستكون أذكى من البشر.
ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي لمكافحة غسل الأموال في المؤسسات المالية:
يزداد استخدام الذكاء الاصطناعي في كل جانب من جوانب الحياة الحديثة، حيث يستخدم 37% من المؤسسات الذكاء الاصطناعي بشكل ما. التوقعات لعام 2025 هي أن 95% من تفاعلات العملاء ستُدعم بطريقة ما بواسطة الذكاء الاصطناعي، وأن السوق العالمي لبرامج الذكاء الاصطناعي من المتوقع أن يصل إلى قيمة 16.3 مليار جنيه إسترليني (22.2 مليار دولار).
تم تطبيق الذكاء الاصطناعي بالفعل بطرق متنوعة عبر العديد من الصناعات، بما في ذلك:
- التسويق
- المصارف
- التمويل
- الزراعة
- الرعاية الصحية
- استكشاف الفضاء
- المركبات الذاتية القيادة
- الإبداع الاصطناعي
في الثقافة العربية، نجد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل تحليل البيانات في المؤسسات المالية لتحسين خدمات العملاء والكشف عن الاحتيال.
لدى الذكاء الاصطناعي أربع تطبيقات رئيسية في مكافحة غسل الأموال والجريمة المالية:
- اكتشاف سلوكيات العملاء والمعاملات الشاذة: تأتي قوى الذكاء الاصطناعي من قدرته على تحليل ومعالجة وتحديد الأنماط في مجموعات بيانات ضخمة من مجموعة من المصادر في الوقت الحقيقي، وهو ما يتجاوز قدرة البشر أو التكنولوجيا القديمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم رؤى عميقة وتقديم توصيات بناءً على نتائجه، مما يزيد من كفاءة وفعالية اتخاذ القرارات.يعد تحديد الأنماط ضروريًا لاكتشاف السلوك الشاذ. بهذه الطريقة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحمل عبء الفرز في مكافحة غسل الأموال، مما يساعد المحللين البشريين المكلفين بمراقبة السلوكيات على تركيز انتباههم على التحقيق في الأنشطة المشبوهة.
- اكتشاف المجهولات المجهولة: يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحسين مراقبة المعاملات عن طريق تحليل البيانات التاريخية لتحديد الأنماط للتنبؤ أو اكتشاف المخاطر التي قد تتجاوز ما يمكن تحديده بنظام قائم على القواعد.بينما سيضع النظام القائم على القواعد عتبة – عادةً باستخدام نظام تسجيل لتحديد التنبيهات – يضيف الذكاء الاصطناعي طبقة إضافية من التحليل لإنتاج درجة تحدٍ. سيبلغ الذكاء الاصطناعي عن احتمال أن تكون مجموعة من المعاملات غير متسقة مع أنماط النشاط السابق، مما يساعد على اكتشاف المجهولات المجهولة.
- اكتشاف الأنماط من مجموعات البيانات الكبيرة: يُطلب من البنوك مراجعة سلوك العملاء بشكل مستمر لضمان أن ما يقوله العميل أنه يفعله يتوافق مع سلوكه الملاحظ. ينطبق هذا على جميع المعاملات والأنشطة والأحداث طوال دورة حياة العميل.التحدي الذي يواجهه المحللون هو أن كميات كبيرة من بيانات معرفة العميل (KYC) والمعاملات مطلوبة لإجراء مراجعات مستمرة؛ وهي بيانات غالبًا ما تكون معزولة عبر أنظمة وإدارات مختلفة.
يمكن لمحركات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة جدًا من أنشطة العملاء المعاملاتية بشكل أكثر كفاءة وفعالية من الإنسان، باستخدام التعلم الآلي لتحديد الأنماط التي تمثل النشاط النموذجي للعميل للتعرف على ما يبدو عليه السلوك العادي والمشبوه، بناءً على أي شذوذ في البيانات.
- دعم اتخاذ القرار: يمكن أن يساعد تنفيذ الذكاء الاصطناعي في مكافحة الجريمة المالية وفحص العقوبات في معالجة نتائج الفحص بشكل أسرع مع تقليل عبء الإيجابيات الكاذبة على المؤسسة.بمجرد تدريب التكنولوجيا على التعرف على ما يبدو عليه التطابق الجيد لأي شهية مخاطرة معينة، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحديد ما إذا كانت التنبيهات المستقبلية تتطلب مزيدًا من المراجعة. هذا بدوره يمكن أن يزيد من كفاءة وفعالية المحللين بالتركيز على ما يوصي به محرك الذكاء الاصطناعي بأنه يستحق التحقيق من قبل محلل بشري.
في تقريرها عن التقنيات الجديدة، يشرح FATF كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة بعض جوانب التحليل، مما يمكن أن يقلل من ساعات العمل البشرية التي تُنفق على المهام الأكثر دقة ويوفر رؤى تتجاوز ما هو قادر عليه البشر.
الذكاء الاصطناعي هو آلة بقدرات شبيهة بالبشر:
الذكاء الاصطناعي هو آلة تقدم بالفعل وتحتوي على إمكانات أكبر عبر العديد من القطاعات، وليس أقلها في مكافحة الجريمة المالية.
في المستقبل، لن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي عامل تمييز للمؤسسات، بل سيكون القاعدة. ما سيميّز المؤسسات عن – ويضعها في مقدمة – الحشد هو كيفية استخدامهم للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي جزء لا يتجزأ من منصة الامتثال الذكي لشركة “نابير” وجميع الحلول التي تشكل جزءًا منها.
تُكمل الرؤى المعززة بالذكاء الاصطناعي من “نابير” العمليات القائمة على القواعد الحالية لتمكين المحللين من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر معنى بمساعدة التعلم الآلي.
تُعد التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي في مكافحة غسل الأموال هائلة، ولكن من الضروري الحصول على الأساسيات بشكل صحيح قبل التنفيذ.
