كيف تعزز البنوك استراتيجيات مكافحة غسل الأموال باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

ملخص سريع

• يتيح تعلم الآلة الموحد (FML) للبنوك العالمية تعزيز استراتيجيات مكافحة غسل الأموال (AML) مع الحفاظ على خصوصية البيانات.
• تسهل منهجيات FML، مثل التعلم الموحد الأفقي والتعلم الموحد العمودي، التعاون ونقل المعرفة دون كشف بيانات العملاء الحساسة.
• من خلال الاستفادة من FML، يمكن للبنوك تعزيز قدرتها على اكتشاف ومنع تحويل الأموال، مما يساهم في نظام مالي عالمي أكثر أماناً.

استجابةً لقانون مكافحة غسل الأموال (AML) لعام 2020، تتبنى الصناعة المالية الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لتعزيز استراتيجيات مكافحة غسل الأموال الخاصة بها. ومع ذلك، واجه اعتماد هذه التقنيات تحديات بسبب الطبيعة كثيفة البيانات للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة والحاجة إلى الامتثال لقوانين خصوصية البيانات. بينما سهلت العصر الرقمي المعاملات السلسة، فقد وفر أيضاً فرصاً للأنشطة غير المشروعة مثل غسل الأموال. 

غالباً ما يستخدم مغسلو الأموال تكتيك تحويل الأموال، حيث ينقلون الأموال بسرعة عبر الحسابات بمبالغ صغيرة لتجنب الاكتشاف. يعد اكتشاف ومنع مثل هذه التكتيكات المعقدة تحدياً كبيراً للمؤسسات المصرفية العالمية، لا سيما في ضوء قوانين خصوصية البيانات الصارمة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). هنا يمكن أن يلعب تعلم الآلة الموحد (FML) دوراً حيوياً في تعزيز استراتيجيات مكافحة غسل الأموال.

نظرة عامة على تعلم الآلة الموحد

تعلم الآلة الموحد (FML) هو مسار لامركزي لتعلم الآلة يعطي الأولوية لخصوصية البيانات من خلال الحفاظ على المعلومات الحساسة على الخوادم المحلية مع السماح بالرؤى العالمية. ويشمل ثلاث منهجيات أساسية: التعلم الموحد الأفقي (HFL)، والتعلم الموحد العمودي (VFL)، والتعلم الموحد للنقل (FTL). يتيح HFL للبنوك ذات الهياكل البيانات المتشابهة ولكن مالكي البيانات المختلفين تدريب نماذج تعلم الآلة المحلية ومشاركة معاملات النموذج فقط دون كشف البيانات الحساسة نفسها. 

يسهل VFL التعاون بين الإدارات المختلفة داخل البنك التي تمتلك أنواعاً مختلفة من البيانات حول مجموعة نفسها من العملاء. يتضمن FTL الاستفادة من نموذج تم تدريبه مسبقاً على مجموعة بيانات واحدة وضبطه بدقة على مجموعة أخرى، مما يتيح نقل الرؤى من منطقة إلى أخرى. توفر منهجيات FML هذه تقنيات قوية للحفاظ على خصوصية البيانات مع الاستفادة من فوائد تعلم الآلة على النطاق العالمي.

عملية FML: نهج خطوة بخطوة

إليك outline لعملية FML:

1. التهيئة: يقوم الخادم بتهيئة نموذج عالمي بأوزان عشوائية ويوزع هذا النموذج على العملاء المشاركين.

2. التدريب المحلي: يقوم كل عميل بتحديثات النموذج المحلية بناءً على بياناته الخاصة، باستخدام تقنيات مثل الانحدار العشوائي التدريجي (SGD) أو خوارزميات التحسين الأخرى.

3. تحديث النموذج: يرسل كل عميل تحديثات النموذج المحلية الخاصة به مرة أخرى إلى الخادم، والذي يتضمن فقط معاملات النموذج ويستبعد البيانات الخام، مما يحمي خصوصية العميل.

4. التجميع العالمي: يقوم الخادم بتجميع تحديثات النموذج المحلية، عادةً عن طريق حساب متوسط مرجح، لإنشاء نموذج عالمي محدث.

5. التكرار: يرسل الخادم النموذج العالمي المحدث مرة أخرى إلى العملاء، وتتكرر العملية لعدة جولات حتى يلبي النموذج العالمي معايير الأداء المطلوبة.

6. التقييم: بمجرد الانتهاء من النموذج العالمي، يمكن تقييم أدائه على مجموعة بيانات تحقق منفصلة أو باستخدام مقاييس إضافية حسب الحاجة.

مكافحة غسل الأموال وFML: نهج تآزري

يتمتع FML بإمكانيات هائلة في تعزيز استراتيجيات مكافحة غسل الأموال، لا سيما في اكتشاف تحويل الأموال. دعونا نستكشف حالة استخدام لكل منهجية FML:

التعلم الموحد الأفقي (HFL) ومكافحة غسل الأموال

لنفترض أن وحدتين تجاريتين إقليميتين لبنك عالمي، تعملان داخل الاتحاد الأوروبي وتخضعان لأنظمة GDPR، تهدفان إلى تحسين قدرات اكتشاف تحويل الأموال مع الامتثال لقوانين الخصوصية. مع HFL، يمكن لكل وحدة تدريب نموذج ML محلي لتحديد الأنماط المشبوهة المرتبطة بتحويل الأموال. يمكنهما بعد ذلك مشاركة معاملات النموذج، بدلاً من بيانات العملاء نفسها، مع خادم مركزي. يقوم الخادم بتجميع هذه المعاملات لإنشاء نموذج عالمي محسن، يتم مشاركته لاحقاً مرة أخرى مع كل وحدة إقليمية. يضمن هذا النهج بقاء بيانات العملاء داخل البنك المحلي، مما يعالج بفعالية مخاوف الخصوصية بموجب GDPR.

التعلم الموحد العمودي (VFL) ومكافحة غسل الأموال

فكر في وحدة إقليمية واحدة داخل الاتحاد الأوروبي تتكون من قسمين: قسم الخدمات المصرفية مع بيانات المعاملات المصرفية للعملاء وقسم تحويل الأموال السلكية مع بيانات حول التحويلات الدولية التي أجراها نفس العملاء. تسعى كلا القسمين إلى التعاون لتحسين اكتشاف تحويل الأموال مع الحفاظ على خصوصية البيانات. يتيح VFL لهذين القسمين تدريب نموذج مشترك باستخدام ميزاتهما المدمجة، دون مشاركة بيانات العملاء الحساسة. من خلال القيام بذلك، يمكن تحديد الأنماط التي تشير إلى تحويل الأموال، مثل الإيداعات الكبيرة تليها تحويلات دولية سريعة. والأهم من ذلك، لا يلزم تجميع بيانات العملاء في قاعدة بيانات واحدة، مما يضمن الامتثال لمتطلبات GDPR.

التعلم الموحد للنقل (FTL) ومكافحة غسل الأموال

تخيل بنكاً عالمياً له عمليات في المنطقة أ (داخل الاتحاد الأوروبي، تخضع لـ GDPR) والمنطقة ب (خارج الاتحاد الأوروبي مع لوائح خصوصية مختلفة). يمتلك البنك نموذج AML يعمل بشكل جيد تم تدريبه على بيانات المنطقة أ، لكنه يجد أن هذا النموذج يعمل بشكل سيء في المنطقة ب بسبب الظروف الاقتصادية وأنماط المعاملات المميزة. مع FTL، يمكن للبنك أخذ النموذج المدرب على بيانات المنطقة أ وضبطه بدقة باستخدام بيانات المنطقة ب. 

يتيح هذا النهج للبنك الاستفادة من رؤى المنطقة أ مع التكيف مع الظروف المحددة للمنطقة ب. تتلقى المنطقة ب فقط معاملات النموذج وليس بيانات العملاء المحددة من المنطقة أ، مما يضمن الامتثال لـ GDPR مع الاستفادة من نقل المعرفة. ونتيجة لذلك، تتحسن قدرة البنك بشكل كبير على اكتشاف تحويل الأموال المحتمل عبر كلتا المنطقتين.

يعيد FML تعريف جهود مكافحة غسل الأموال من خلال توفير أداة قوية لمكافحة غسل الأموال مع الحفاظ على مخاوف الخصوصية التي تعالجها GDPR. بينما نتنقل في مستقبل رقمي متزايد، يمكن أن يكون دمج التقنيات المتطورة مثل FML تأثيراً كبيراً على ضمان أمن أنظمةنا المالية. من خلال دمج FML في استراتيجيات مكافحة غسل الأموال الخاصة بهم، يمكن للبنوك تعزيز قدرتها على اكتشاف ومنع الأنشطة غير المشروعة مثل تحويل الأموال. وهذا بدوره يخلق بيئات مالية أكثر أماناً للعملاء ويساهم في نظام مالي عالمي أكثر أماناً.