UAB Magazine Issue 542 Jan 2026

24 موضوع الغلاف ) 2026 إتحاد المصارف العربية (كانون الثاني/يناير U NION O F A RAB B ANKS (January 2026) ف على الإحتيال، ما يعكس فجوة جوهرية بين الوعي ُّ على التعر والقدرة الفعلية على الوقاية بإستخدام الأدوات التقليدية. ل المتزايد نحو النماذج الذكية، ُّ في المقابل، تدعم البيانات التحو 90 صة في الجرائم المالية إلى أن نحو ّ حيث تشير تقارير متخص % من المؤسسات المالية باتت تعتمد تقنيات الذكاء الإصطناعي ل في خفض ُّ في أنظمة مكافحة الإحتيال. وقد أسهم هذا التحو 60 % و 40 الخسائر الناتجة عن الإحتيال بنسبة تراوحت ما بين % لدى عدد كبير من المؤسسات، إضافة إلى تحسين الكفاءة من خلال تقليل الإنذارات الخاطئة ً التشغيلية بالوتيرة نفسها تقريبا وتسريع عملية إتخاذ القرار. الية أنظمة مكافحة الإحتيال المالي ّ عليه، لم يعد تعزيز فع ً وبناء عبر تطوير القواعد الرقابية التقليدية فحسب، بل بات ً ممكنا ي نماذج ذكية قائمة على ّ بقدرة المؤسسات المالية على تبن ً مرتبطا ة ّ الذكاء الإصطناعي، وقادرة على تحليل السلوك المالي وفهم ني المعاملات، والعمل في الزمن الحقيقي، بما يتيح الإنتقال من الرقابة التفاعلية إلى المقاربة الإستباقية القائمة على المخاطر. الية أنظمة ّ في تعزيز فع ً تطبيقات الذكاء الإصطناعي عمليا مكافحة الإحتيال المالي أتاح توظيف الذكاء الإصطناعي في المؤسسات المالية نقلة عملية في آليات مكافحة الإحتيال المالي، من خلال الإنتقال صة تعمل في ّ من نماذج رقابية عامة إلى تطبيقات ذكية متخص ل أبرز هذه التطبيقات في ّ ). وتتمث Real time( الزمن الحقيقي ستخدم خوارزميات ُ التحليل السلوكي للمعاملات المالية، حيث ت مكن من ُ م الآلي لبناء ملفات سلوكية ديناميكية للعملاء، ت ُّ التعل رصد الانحرافات غير الاعتيادية عن أنماط الاستخدام الطبيعية، سهم ُ حتى وإن بدت المعاملة صحيحة من الناحية الشكلية. وي هذا النهج في تحسين القدرة على التمييز بين السلوك المشروع والسلوك الإحتيالي بدقة أعلى من النماذج التقليدية. ستخدم تقنيات الذكاء الإصطناعي على نطاق واسع في ُ كما ت مراقبة المعاملات والكشف الفوري عن الإحتيال، عبر تحليل كميات ضخمة من البيانات المالية وغير المالية في الزمن ية يصعب على الأنظمة ّ الحقيقي، وربطها بعلاقات غير خط صة إلى أن ّ القائمة على القواعد اكتشافها. وتشير تقارير متخص لات إكتشاف الإحتيال ّ ى إلى تحسين معد ّ إعتماد هذه التطبيقات أد % لدى عدد من المؤسسات المالية 20 % و 6 راوح بين ُ بنسب ت عن تقليص زمن الإستجابة وإتخاذ القرار. ً العالمية، فضلا لات الإنذارات ّ تقليل معد ً ومن التطبيقات العملية المهمة أيضا ل أحد أبرز التحديات التشغيلية في أنظمة ّ الخاطئة، التي تشك مكافحة الإحتيال. فقد أسهمت النماذج الذكية في خفض ً نا ّ الإنذارات غير الضرورية بشكل ملموس، مما إنعكس تحس % لدى 60 % و 40 في الكفاءة التشغيلية بنسبة تراوحت بين المؤسسات التي إعتمدت الذكاء الإصطناعي، من خلال توجيه من المعالجة ً موارد الإمتثال نحو الحالات الأعلى خطورة بدلا فة. ّ اليدوية المكث ستخدم الذكاء الإصطناعي في التنبؤ بالمخاطر ُ إلى جانب ذلك، ي م ّ الإحتيالية ودعم قرارات الإمتثال، عبر نماذج قادرة على التعل مع ً المستمر من الحالات السابقة وتكييف معايير التقييم تلقائيا ز هذا الإستخدام الإنتقال من ّ عز ُ تطور الأساليب الإحتيالية. وي ز على منع ّ رك ُ منطق المكافحة اللاحقة إلى نهج وقائي إستباقي، ي ّ قه، بما يدعم متانة الأنظمة الرقابية ويحد ّ وقوع الإحتيال قبل تحق