قبل بضع سنوات، استخدم سائح في المكسيك بطاقته الائتمانية لسحب النقود من أجهزة الصراف الآلي. عندما عاد إلى المنزل ونظر في كشف حساب بطاقته، رأى أن البطاقة قد استخدمت أيضًا لشراء عدة قطع من المجوهرات. كان هذا غريبًا: لم يقتصر الأمر على أنه لم يشتري أي شيء بالبطاقة في إجازة، بل تمت المعاملة بعد خمس دقائق من سحب أجهزة الصراف الآلي - في متجر على الجانب الآخر من البلاد.

لحسن الحظ، بعد مراجعة قضيته، اتفق فريق في مصرفه على أنه - على الرغم من أن أدوات الكشف عن الاحتيال التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لم تضع علامة على عملية الشراء على أنها مشبوهة - إلا أنه من المستبعد جدًا أن يكون قد اشترى المجوهرات بنفسه، لذلك قاموا برد ثمن الشراء. ومع مواصلة البحث، قرر الفريق أن المحتالين ربما سرقوا معلومات بطاقته الائتمانية من قارئ مخفي في ماكينة الصراف الآلي وأرسلوها إلى شريك على الساحل المقابل.

أدت سهولة وسرعة وإخفاء هوية المدفوعات الحديثة إلى ظهور مخططات احتيال مثل هذه على نطاق يستحيل على البشر مواكبته. لحسن الحظ، لا يتعين عليهم ذلك، لأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تراقب الآن كل معاملة وتراقب شبكة البطاقات بأكملها بحثًا عن الهجمات. تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه من فرز البيانات بكفاءة أكبر من أي إنسان.

تعمل Mastercard على تسخير الذكاء الاصطناعي لسنوات للكشف عن الاحتيال وتستخدمه حاليًا لتأمين أكثر من 159 مليار معاملة سنويًا، مما يمنع مليارات الدولارات من خسائر الاحتيال. في العام الماضي، استحوذت ماستركارد على Recorded Future، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل ملايين نقاط البيانات يوميًا، وتحديد الأنماط والعيوب التي تشير إلى التهديدات المحتملة.

ولكن بقدر ما يحتاج البشر إلى الذكاء الاصطناعي، يحتاج الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى البشر. بينما تقوم الأدوات الآلية بالعمل الشاق، لكي تكون النتائج مفيدة، يجب على المطورين توفير سياق واقعي باستمرار - من خلال تحديد أنواع جديدة من الاحتيال، وتحديد كيفية منعه دون تعطيل الشبكة الأكبر وبرمجة القواعد الجديدة في الخوارزمية. هذه المدخلات البشرية هي التي تحول قوة الذكاء الاصطناعي الخام إلى ذكاء ملائم وعملي.

مع تزايد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، من المغري الاعتقاد بأن التكنولوجيا وحدها يمكن أن تتفوق على مجرمي الإنترنت اليوم، كما يقول يوهان جربر من ماستركارد، الرئيس العالمي لحلول الأمان. «ولكن وراء كل تنبيه أو حالة شاذة أو معاملة تم الإبلاغ عنها توجد طبقة تدريجية مهمة لا يمكن للخوارزميات تكرارها: الحكم البشري. عندما يتم الجمع بين الحكم البشري والذكاء الاصطناعي، فهذا ما يجعله فعالًا حقًا ويضمن بقاءه مسؤولاً».

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي مصمم لتمييز الأنماط الدقيقة في رزم البيانات، إلا أنه ليس مجهزًا دائمًا للتعامل مع القيم المتطرفة. وبدون إشراف بشري، يمكن أن تؤدي الأحداث غير المتوقعة إلى تهديدات ضائعة وإنذارات كاذبة وغيرها من التشوهات.

يقول فينس هولوت، مدير تسليم السوق في أعمال الاحتيال واتخاذ القرارات المتعلقة بالمخاطر في ماستركارد: «حتى مع هذه الأدوات القوية، لا تزال بحاجة إلى أشخاص». «عليك استخدام بعض التحفظ وأخذ السياق في الاعتبار للتأكد من أن استجابة الذكاء الاصطناعي فعالة.»

على سبيل المثال، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي تراقب استخدام بطاقة ائتمان المسافر خلال إجازته في المكسيك. لكن الذكاء الاصطناعي احتاج إلى إنسان ليخبره أن هناك شيئًا مضحكًا حول معاملتين متتاليتين بسرعة على جانبي البلاد، وأنه بحاجة إلى إنسان ليوضح له كيفية البحث عن حوادث مماثلة في المستقبل.

لمنع هذا الاحتيال الخاص من التأثير على العملاء الآخرين، أنشأ Haulotte، الذي كان آنذاك مبرمجًا يعمل على منصة Brighterion AI، قاعدة جديدة من شأنها تحديد المعاملات المستحيلة جغرافيًا. تراقب Brighterion معاملات بطاقات الائتمان في الوقت الفعلي، على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وتسجلها بناءً على مدى خطورتها؛ عندما يتم وضع علامة على معاملة على أنها تنطوي على احتيال محتمل، يقوم النظام على الفور بإخطار بنك مستخدم البطاقة. (يمكن لكل بنك تخصيص حد النتيجة لاتخاذ إجراء، مثل إرسال تنبيه أو حتى رفض المعاملة.) 

يستخدم Safety Net، وهو منتج آخر من Mastercard، الذكاء الاصطناعي لمراقبة شبكة البطاقات بأكملها بحثًا عن علامات الهجمات. على سبيل المثال، إذا كان موقع الويب مليئًا بآلاف الحسابات الجديدة في غضون فترة قصيرة، فقد يكون ذلك بسبب قيام المحتالين بإرسال رسائل غير مرغوب فيها إلى الموقع لتخمين أرقام بطاقات صالحة من خلال القوة الغاشمة.

بالطبع، نموذج الذكاء الاصطناعي لا يعرف ذلك؛ لا يمكنه بالضرورة فهم التفاصيل الدقيقة للسلوك البشري. ونتيجة لذلك، قد يؤدي ذلك أيضًا إلى رفع العلم الأحمر عندما يؤدي الترويج الناجح - أو، على سبيل المثال، Cyber Monday - إلى ارتفاع عدد زيارات الموقع. إن إدراك الفرق هو المكان الذي يأتي فيه البشر.

يقول بريت طومسون، مدير تطوير المنتجات في Safety Net: «مع زيادة المعاملات الحقيقية من هذا القبيل، سأشترك مع مدير حساب لفهم ما يجري ووضع الاحتياطات لمنع الإنذارات الكاذبة». «عليك إعطاء الذكاء الاصطناعي بعض التوجيه.»

نظرًا لأن الاستراتيجيات الإجرامية تتطور باستمرار، فإن الخبرة البشرية ضرورية أيضًا لتحديد التهديدات الجديدة وتحديد كيفية إيقافها. بمجرد أن يدرك المحتالون أن استراتيجياتهم لم تعد تعمل، فإنهم يبتكرون مخططات جديدة. ولكن نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي مدرب على البيانات السابقة، فإن أدوات المراقبة لا تكتشف دائمًا هذه الأنماط الجديدة على الفور. لذا فإن الأمر متروك للمطورين البشريين لتحديث الخوارزميات وتدريبها في لعبة القط والفأر المستمرة.

«بعد أن نضع إجراءات التخفيف، سيغيرون استراتيجيتهم. ثم سنلاحظ هذه الاستراتيجية ونضيف تخفيفًا جديدًا «، كما يقول طومسون. «إنه أمر مستمر ذهابًا وإيابًا، كل واحد منا يراقب كيف يتفاعل الآخر مع التطور التالي.»

تضمن هذه الديناميكية التي لا هوادة فيها أن تظل Thomson و Haulotte وزملاؤهم في جميع أنحاء الصناعة لاعبين رئيسيين في مكافحة الاحتيال.

تقول Haulotte: «أنا مندهش باستمرار من جرأة وخيال المحتالين». «هناك دائمًا اتجاهات احتيال جديدة، لذلك علينا الاستمرار في بناء حلول جديدة للبقاء في المقدمة. عملنا لا يتوقف أبدًا».