الكاتب هو الرئيس والمدير التنفيذي لناسداك
يُنظر إلى الاختراقات الحديثة في الذكاء الاصطناعي على أنها خطوة تغيير في اقتصادنا التكنولوجي. بالنسبة لعالم المال ، تركز الكثير من ردود الفعل على مخاطر هذا التحول السريع.
لقد أثيرت مخاوف بحق بشأن قدرة المنظمين على الإشراف على عمليات الذكاء الاصطناعي ، ومخاطر تركز السوق من العدد الصغير لمقدمي الخدمات ، والرعي الرقمي حيث تعمل أجهزة الكمبيوتر كلها على حد سواء ، مما يعزز تقلبات السوق.
في حين أن الدعوات إلى الحذر والتنظيم الاستباقي مناسبة ، فإن الدعوات إلى الاستعجال والتفاؤل أيضًا بينما نمكّن الصناعات من البدء في تسخير إمكانات تقدم الذكاء الاصطناعي.
يبدأ هذا بإدراك أن كل الذكاء الاصطناعي لا يتم إنشاؤه على قدم المساواة. نعم ، لقد استحوذت قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي ، التي تسمح بإنشاء الصور والنصوص من المطالبات ، على خيال العالم. لكن تم نشر الذكاء الاصطناعي في أسواقنا لسنوات عديدة.
تستخدم ناسداك الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية للسوق – لمنع الاضطرابات قبل حدوثها – ونقوم بتضمين الذكاء الاصطناعي في مراحل مختلفة عبر عملياتنا. إنه مهم بشكل خاص لقسم برامج مكافحة الجرائم المالية لدينا. في عالم المال ، ربما تكون قدرة الذكاء الاصطناعي على المساعدة في الكشف عن الجرائم المالية وردعها ووقفها هي حالة الاستخدام الأكثر إلحاحًا للتكنولوجيا.
تعد الجريمة المالية صناعة عالمية كبرى ومزدهرة. تشير تقديرات LexisNexis إلى أن البنوك تنفق ما يقرب من 275 مليار دولار على معالجة الجرائم المالية سنويًا. ومع ذلك ، تشير دراسات الأمم المتحدة إلى أن أقل من 1 في المائة من حوالي 4 تريليونات دولار من الأموال غير المشروعة المتداولة عبر النظام المالي يتم اعتراضها حاليًا من قبل سلطات إنفاذ القانون.
أحد العوامل المساهمة في هذا الانفصال هو التأثير التقييدي للأنظمة التي تحد من استخدام البنوك للبيانات والتكنولوجيا المتقدمة.
وببساطة ، فإن الجريمة المالية هي مشكلة بيانات. لا يتعامل المجرمون مع بنك واحد فقط. إنهم يستغلون النظام البيئي المالي بأكمله لتجنب الكشف. يساعد الترابط المتزايد للنظام المالي وظهور أنظمة مدفوعات جديدة المجرمين على أن يصبحوا أكثر فعالية.
لذلك ، في جانب مكافحة الجريمة ، تعد جودة مجموعات البيانات لدينا وعمقها ، جنبًا إلى جنب مع استخدام أحدث تقنيات التحليلات ، من أهم العوامل المحددة للنجاح في وقف الجريمة.
في قسم مكافحة الجرائم المالية في ناسداك ، قمنا ببناء بحيرات بيانات تجمع بين بيانات المعاملات العادية والمجهولة المصدر من أكثر من 2400 بنك. عزز نهج بيانات الاتحاد هذا ، جنبًا إلى جنب مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، قدرتنا على اكتشاف أنماط المعاملات المشبوهة.
ومع ذلك ، من المتوقع أن توفر البنوك شرحًا شاملاً لأي نموذج تستخدمه ، بما في ذلك لمكافحة الجريمة ، مما يحد بشكل كبير من التأثير.
بعد سنوات من محاربة التلاعب بالسوق والجرائم المالية ، برزت حقيقتان: المجرمون لا يتبعون القوانين أو اللوائح ويستفيدون من الابتكار التكنولوجي على نطاق واسع وسرعة للبقاء عدة خطوات قبل اكتشافهم. لذلك ، من الأهمية بمكان أن نجد أرضية مشتركة مع المنظمين حول حلول لمعالجة هذه المشكلة الخبيثة.
يبدأ ذلك بمشاركة البيانات المسؤولة. في الولايات المتحدة ، يُسمح للبنوك بمشاركة المعلومات بغرض مكافحة الجريمة. إن تمكين المؤسسات المالية في أوروبا وكندا ومناطق أخرى من مشاركة البيانات من داخل وخارج شبكاتها الخاصة سيعزز بشكل كبير قدرتنا على تحديد النشاط الإجرامي. هناك نماذج مثبتة تمكن من مشاركة البيانات مع حماية حقوق الأفراد في الخصوصية. يمكن – ويجب – تكرارها على نطاق واسع.
الضرورة الثانية هي أن يسمح المنظمون للصناعة بالاستفادة من أحدث القدرات في السحابة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي حتى نتمكن من الاستجابة بشكل أفضل للتهديدات الجديدة وزيادة الفعالية وتحسين الكفاءة.
وأخيرًا ، هناك فرصة لزيادة التعاون. ترتبط المؤسسات الإجرامية ارتباطًا وثيقًا ويحتاج النظام المالي إلى عكس ذلك من خلال تعزيز التعاون بين القطاع الخاص والحكومة وإنفاذ القانون. قد يكون أحد التغييرات الحاسمة هو نشر “حلقات التغذية الراجعة”: الاتصال من جهات إنفاذ القانون إلى البنوك لتأكيد ما إذا كان النشاط المبلغ عنه قد تبين أنه إجرامي أم لا. يتطلب هذا القليل من الاستثمار ولكنه يسمح للبنوك بتحسين خوارزمياتها بناءً على نتائج العالم الحقيقي.
إن مكافحة الجرائم المالية معقدة بقدر ما هي. إنني أحث المنظمين بشدة على تقليل التعقيد وليس الإضافة إليه. دعنا نستفيد من الموجة التالية من الابتكار لتعزيز نزاهة النظام المالي ، مع وجود التكنولوجيا في جانبنا.
