دراسة جديدة تُظهر أن الذكاء الاصطناعي يُعتبر أداة فعالة في مكافحة غسل الأموال

الذكاء الاصطناعي يُثبت فاعليته كأداة ثورية في مكافحة غسل الأموال: دراسة جديدة تُحفّز القطاعات المالية على التبنّي  

في ظلّ التطوّر التكنولوجي المتسارع، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) حليفاً أساسياً في معركة المؤسسات المالية ضدّ جرائم غسل الأموال. كشفت دراسة حديثة نُشرت في مجلة التمويل الرقمي والأمن السيبراني أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تُقلّل معدّلات الغشّ المالي بنسبة تصل إلى 85% مقارنة بالطرق التقليدية، ما يُعيد تعريف معايير الكفاءة في الرقابة المالية.  

الدراسة: تحليل بيانات 5 ملايين معاملة مالية
أجرى باحثون من جامعة "إم آي تي (MIT) بالتعاون مع مجموعة من البنوك الدولية تحليلاً شاملاً لـ 5 ملايين معاملة مالية عبر 20 دولة، باستخدام خوارزميات ذكاء اصطناعي متطوّرة. أظهرت النتائج أن:  

- الذكاء الاصطناعي اكتشف42% من العمليات المشپوهة التي فشلت الأنظمة التقليدية في رصدها. 
- الوقت المستغرق للتحقيق انخفض من 30 يوماً إلى 48 ساعة فقط.  
- التكلفة التشغيلية للامتثال المالي انخفضت بنسبة 60%.  

وعلّق د. أحمد المرزوقي، الخبير في الأمن المالي والمشارك في الدراسة:  
الذكاء الاصطناعي لا يعمل فقط على تحسين الدقة، بل يُحوّل كامل نموذج مكافحة غسل الأموال من ردّ الفعل إلى الوقاية الاستباقية."  

كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي الفرق؟  
1. تحليل الأنماط السلوكية
  تُدرب أنظمة الذكاء الاصطناعي على رصد تحرّكات غير طبيعية، مثل:  
  - تحويلات مالية كبيرة من حسابات ذات نشاط ضئيل.  
  - عمليات متكرّرة تحت عتبات الإبلاغ الإلزامي (مثل تقسيم مبالغ كبيرة إلى حوالات صغيرة).  
  - ارتباطات مشپوهة بين حسابات مختلفة عبر شبكات عقدية (Network Analysis).  

2. التعلّم العميق (Deep Learning)  
  تستطيع الخوارزميات تحسين أدائها ذاتياً عبر التعرّف على أساليب جديدة لغسل الأموال، مثل استخدام العملات المشفّرة أو حسابات القش.  

3. دمج مصادر بيانات غير تقليدية  
  يُربط الذكاء الاصطناعي بين السجلات المالية وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي أو السجلّات العقارية، لاكتشاف التناقضات (مثل إعلان شخص عن ثروة مفاجئة دون مصادر دخل واضحة).  

تحدّيات تواجه التطبيق الواسع  
رغم الإيجابيات، تُحذّر الدراسة من:  

- التحيّز الخوارزمي: قد تُهمل بعض الأنظمة نشاطات مشپوهة في مناطق محدّدة بسبب نقص البيانات التاريخية.  
- التهديدات السيبرانية: اختراق أنظمة الذكاء الاصطناعي قد يُعرّض البيانات الحسّاسة للخطړ.  
- التكلفة الأولية: تحتاج البنوك الصغيرة إلى استثمارات كبيرة لتبنّي هذه التقنيات.  

ردود الفعل من القطاع المالي 
أعلنت 3 بنوك كبرى في الإمارات والسعودية عن تعميم استخدام الذكاء الاصطناعي في عملياتها خلال 2024، بينما شدّد صندوق النقد الدوليفي تقرير حديث على ضرورة وضع أطر تنظيمية دولية لضمان شفافية هذه التقنيات.  

مستقبل مكافحة غسل الأموال: هل نحن أمام نهاية عصر الأساليب التقليدية؟  
يتوقّع الخبراء أن يصبح الذكاء الاصطناعي معياراً إلزامياً في 2027، خاصة مع تطوّر تقنيات مثل:  
- البلوك تشين لتعقّب السلسلة المالية.  
- الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل ChatGPT) لتحليل الوثائق المالية غير المنظّمة.  

معضلة أخلاقية أم قفزة حضارية؟
بينما يُعتبر الذكاء الاصطناعي سلاحاً غير مسبوق ضدّ الچريمة المالية، تبرز تساؤلات حول مدى الاعتماد على الآلة في قرارات قد تُدمّر سماء الأفراد أو الشركات. هنا، تُجيب الدراسة بأن الدور البشري يبقى محورياً في المراجعة النهائية، مؤكّدة أن التكامل بين الذكاء البشري والاصطناعي هو طريق المستقبل.  

كلمة أخيرة: مع توقّع وصول سوق تقنيات مكافحة غسل الأموال بالذكاء الاصطناعي إلى 10 مليارات دولار بحلول 2026، يُجمع الخبراء على أن المعركة الحقيقية ليست ضدّ التكنولوجيا، بل في كيفية توظيفها بذكاء.