يبدو أن رهان الحكومة الفيدرالية على استخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية يؤتي ثماره.
ساعد الذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي وزارة الخزانة الأمريكية على التدقيق في كميات هائلة من البيانات واسترداد ما قيمته مليار دولار من الشيكات الاحتيالية في السنة المالية 2024 وحدها، وفقًا لتقديرات جديدة تمت مشاركتها أولاً مع CNN. وهذا ما يقرب من ثلاثة أضعاف ما استعادته وزارة الخزانة في السنة المالية السابقة.
وقالت ريناتا ميسكل، المسؤولة الكبيرة في وزارة الخزانة، لشبكة CNN في مقابلة عبر الهاتف: “لقد كان الأمر تحويلياً حقاً”.
قال ميسكل: “لقد أدت الاستفادة من البيانات إلى تحسين لعبتنا في اكتشاف الاحتيال ومنعه”.
ونسبت وزارة الخزانة الفضل إلى الذكاء الاصطناعي في مساعدة المسؤولين على منع واسترداد عمليات احتيال بقيمة تزيد عن 4 مليارات دولار بشكل عام في السنة المالية 2024، وهو ارتفاع ستة أضعاف عن العام السابق.
بدأ المسؤولون الأمريكيون بهدوء استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الجرائم المالية في أواخر عام 2022، مستعينين بما تفعله العديد من البنوك وشركات بطاقات الائتمان بالفعل لإيقاف الأشرار.
الهدف هو حماية أموال دافعي الضرائب من الاحتيال، الذي ارتفع خلال جائحة كوفيد-19 حيث سارعت الحكومة الفيدرالية لصرف مساعدات الطوارئ للمستهلكين والشركات.
من المؤكد أن وزارة الخزانة لا تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، ذلك النوع الذي استحوذ على اهتمام مستخدمي ChatGPT التابع لشركة OpenAI وGemini التابع لشركة Google من خلال توليد الصور وصياغة كلمات الأغاني والإجابة على الأسئلة المعقدة (رغم أنها لا تزال تواجه صعوبات في بعض الأحيان في الإجابة على استفسارات بسيطة).
وبدلاً من ذلك، تعتمد جهود الكشف عن الاحتيال على التعلم الآلي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتفوق في تحليل كميات هائلة من البيانات، واتخاذ القرارات والتنبؤات بناءً على ما تعلمته.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا جدًا في مكافحة الجرائم المالية من خلال تمشيط تدفقات لا نهاية لها تقريبًا من البيانات واكتشاف الأنماط الدقيقة – كل ذلك في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه الإنسان للقيام بذلك. ويقول الخبراء إنه بمجرد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، يمكنها اكتشاف المعاملات المشبوهة في أجزاء من الثانية فقط.
“المحتالون جيدون حقًا في الاختباء. وقال ميسكل: “إنهم يحاولون التلاعب بالنظام سراً”. “يساعدنا الذكاء الاصطناعي والاستفادة من البيانات في العثور على تلك الأنماط والحالات الشاذة المخفية والعمل على منعها.”
وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص بالنسبة لوزارة الخزانة، التي تعد من بين أكبر الدافعين على هذا الكوكب – إن لم تكن الأكبر.
وفي كل عام، تقدم الخزانة حوالي 1.4 مليار دفعة تبلغ قيمتها حوالي 7 تريليون دولار إلى 100 مليون شخص. إنها مسؤولة عن إرسال كل شيء بدءًا من مدفوعات الضمان الاجتماعي والمساعدات الطبية إلى شيكات رواتب الموظفين الفيدراليين واسترداد الضرائب وشيكات التحفيز.
وهذا الدور الحاسم يجعل وزارة الخزانة هدفا رئيسيا للمحتالين الذين يسعون لسرقة أموال دافعي الضرائب.
في العام الماضي، أعلنت دائرة الإيرادات الداخلية أنها نشرت الذكاء الاصطناعي للكشف عن الغش الضريبي من خلال فحص العوائد الكبيرة والمعقدة من صناديق التحوط، وشركات المحاماة وغيرها.
من المتوقع أن يتجاوز الاحتيال في الدفع عبر الإنترنت 362 مليار دولار بحلول عام 2028، وفقًا لتقديرات شركة Juniper Research.
وبعض هذا الاحتيال يتم شحنه بواسطة الذكاء الاصطناعي نفسه.
في إحدى القضايا الشائنة التي وقعت في وقت سابق من هذا العام، قالت شرطة هونج كونج إن أحد العاملين الماليين تعرض للخداع من خلال مقطع فيديو مزيف ودفع 25 مليون دولار للمحتالين.
أعرب المسؤولون الأمريكيون عن قلقهم من أن الذكاء الاصطناعي يُدخل مخاطر جديدة على النظام المالي. وفي يونيو/حزيران، حذرت وزيرة الخزانة جانيت يلين المصرفيين من أن الذكاء الاصطناعي في التمويل يشكل “مخاطر كبيرة”.
وصنف كبار المنظمين، بقيادة يلين، الذكاء الاصطناعي في أواخر العام الماضي على أنه “نقطة ضعف ناشئة” في النظام المالي.
وشدد ميسكل على أنه في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستشير إلى المعاملات المشبوهة، فإن “الإنسان دائمًا ما يكون على اطلاع” وتتخذ الوكالات الفيدرالية القرار النهائي بشأن ما إذا كان هناك شيء ما يشكل احتيالًا.
لقد بدأ للتو استخدام وزارة الخزانة للذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية.
وأشار ميسكل إلى أن وزارة الخزانة تستكشف كيفية اعتماد أساليب الكشف عن الاحتيال التي تنشرها البنوك الرائدة وشركات بطاقات الائتمان، ورفض الخوض في التفاصيل لتجنب “إبلاغ الجهات الفاعلة السيئة”.
وقال متحدث باسم وزارة الخزانة لشبكة CNN إن الوزارة تعمل على تسريع عملها لتعزيز أدوات كشف الاحتيال المتاحة للبرامج التي تديرها الحكومة الفيدرالية وبرامج الولاية. ويختبر المسؤولون مصادر بيانات جديدة لاكتشاف الاحتيال والمدفوعات المشبوهة بشكل أفضل، ويتعاونون مع وكالات الدولة لمكافحة الاحتيال في التأمين ضد البطالة.
