الامارات 7 - أعلنت مُزن، المنصة الرائدة في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، اليوم عن نقلة نوعية في حلها لإدارة الاحتيال المؤسسي "EFM"، مع إطلاق حل "AI Rule Builder"، الذي يمكّن فرق مكافحة الاحتيال من تحويل قرارات الضوابط إلى ضوابط قابلة للتنفيذ خلال دقائق، بدلًا من انتظار أيام بسبب دورات التطوير وضمان الجودة، ويُعد هذا الابتكار الأول من نوعه في المنطقة، حيث يقدّم حل "AI Rule Builder" إمكانية إنشاء الضوابط باستخدام اللغة الطبيعية ضمن بيئة موحّدة لإدارة الاحتيال، مما يتيح للمؤسسات تصميم الضوابط وتطبيقها وإدارتها بسرعة غير مسبوقة، بما يتماشى مع المتطلبات التنظيمية، مع الحفاظ على التوافق الكامل مع نماذج البيانات الحالية ومتطلبات المعالجة اللحظية.
في ظل تزايد تطوّر أساليب الاحتيال وأتمتتها، تواجه المؤسسات المالية ضغوطًا متنامية لتقليص الفجوة بين اكتشاف التهديدات الجديدة وتطبيق الضوابط اللازمة لإيقافها. وفي كثير من الحالات، حتى عندما تمتلك فرق مكافحة الاحتيال رؤية واضحة للسلوكيات التي يجب منعها أو التحقق منها، فإن تحويل هذه الرؤية إلى ضوابط تشغيلية محسّنة تشمل منطقًا دقيقًا، ومتغيرات محسوبة، واختبارات جاهزة للنشر، قد يستغرق أيامًا، مما يطيل زمن الاستجابة ويزيد من فترات التعرض للمخاطر.
يعالج حل "AI Rule Builder" هذا التحدي من خلال تمكين المستخدمين من وصف الضوابط المطلوبة بلغة طبيعية، ليقوم النظام تلقائيًا بإنشاء منطق الضوابط المناسب عبر مجموعة واسعة من السيناريوهات. من الضوابط البسيطة إلى الأنماط المتقدمة التي تعتمد على متغيرات السرعة والتجميعات الزمنية، صُمّمت هذه الميزة لتسريع طريقة بناء المؤسسات لضوابطها وتحديثها، بما يعزز فعالية أنظمة الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي.
ويمثّل حل "AI Rule Builder" امتدادًا لحل مُزن القائم على الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية، حيث يضيف طبقة ذكية لإنشاء الضوابط ضمن بنية متكاملة لاتخاذ قرارات الاحتيال. ومن خلال بيئة موحّدة تجمع بين مكافحة الاحتيال وغسل الأموال "FRAML"، يمكن للمؤسسات رصد الأنشطة المشبوهة لحظيًا، وتصميم الضوابط البسيطة والمعقدة وتطويرها بسرعة، إضافة إلى إدارة التحقيقات ضمن بنية موحّدة للبيانات وإدارة الحالات.
ويعتمد الحل على نماذج لغوية متقدمة قادرة على ترجمة الأوامر المكتوبة باللغة الطبيعية إلى منطق الضوابط يتماشى مع هيكل بيانات المؤسسة وتوفر الحقول ومتطلبات محركات المعالجة اللحظية. وتُعرض الضوابط الناتجة بصيغة واضحة وقابلة للفهم، تتيح للمستخدمين مراجعتها وتعديل شروطها وحدودها الزمنية ومستويات المخاطر قبل اعتمادها، مع ضمان التتبّع الكامل بما يدعم متطلبات الحوكمة وإدارة المخاطر.
وبهذا الصدد، أكّد مالك اليوسف، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشؤون المنتجات والتقنيات في مُزن أن مواجهة الاحتيال لم تعد تحتمل بطء آليات مكافحة الاحتيال التقليدية التي تتسم بالجمود ولا تقبل التحديث لمواكبة التهديدات الجديدة. وأشار إلى أن حل «AI Rule Builder» يُحدث تحولاً جذرياً في طريقة تصميم ضوابط رصد عمليات الاحتيال وتفعيلها، لما يتيحه لفرق مكافحة الاحتيال من سرعة كبيرة في التعامل مع الأنشطة المشبوهة ومتغيراتها، مع الحفاظ على مستويات الحوكمة والرقابة المطلوبة.
تركّز مُزن على تمكين المؤسسات من معالجة تحديات الجرائم المالية بشكل شامل ومتكامل. ومن خلال العمل عن قرب مع فرق متخصصة ميدانية، تجمع مُزن بين منصتها المتقدمة وخبراء يتحدثون العربية لدعم تطوير وتحديث الضوابط، وتبسيط التحقيقات، ومواءمة التغييرات مع المتطلبات التنظيمية. وبالاستناد إلى حلها الحائز على جوائز من جهات عالمية مثل "تشارتيس" و"فوريستر" و"IDC"، تضمن مُزن أن تتحول ابتكاراتها إلى حماية أقوى وشاملة للعملاء والمنظومة المالية.
في ظل تزايد تطوّر أساليب الاحتيال وأتمتتها، تواجه المؤسسات المالية ضغوطًا متنامية لتقليص الفجوة بين اكتشاف التهديدات الجديدة وتطبيق الضوابط اللازمة لإيقافها. وفي كثير من الحالات، حتى عندما تمتلك فرق مكافحة الاحتيال رؤية واضحة للسلوكيات التي يجب منعها أو التحقق منها، فإن تحويل هذه الرؤية إلى ضوابط تشغيلية محسّنة تشمل منطقًا دقيقًا، ومتغيرات محسوبة، واختبارات جاهزة للنشر، قد يستغرق أيامًا، مما يطيل زمن الاستجابة ويزيد من فترات التعرض للمخاطر.
يعالج حل "AI Rule Builder" هذا التحدي من خلال تمكين المستخدمين من وصف الضوابط المطلوبة بلغة طبيعية، ليقوم النظام تلقائيًا بإنشاء منطق الضوابط المناسب عبر مجموعة واسعة من السيناريوهات. من الضوابط البسيطة إلى الأنماط المتقدمة التي تعتمد على متغيرات السرعة والتجميعات الزمنية، صُمّمت هذه الميزة لتسريع طريقة بناء المؤسسات لضوابطها وتحديثها، بما يعزز فعالية أنظمة الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي.
ويمثّل حل "AI Rule Builder" امتدادًا لحل مُزن القائم على الذكاء الاصطناعي لمكافحة الجرائم المالية، حيث يضيف طبقة ذكية لإنشاء الضوابط ضمن بنية متكاملة لاتخاذ قرارات الاحتيال. ومن خلال بيئة موحّدة تجمع بين مكافحة الاحتيال وغسل الأموال "FRAML"، يمكن للمؤسسات رصد الأنشطة المشبوهة لحظيًا، وتصميم الضوابط البسيطة والمعقدة وتطويرها بسرعة، إضافة إلى إدارة التحقيقات ضمن بنية موحّدة للبيانات وإدارة الحالات.
ويعتمد الحل على نماذج لغوية متقدمة قادرة على ترجمة الأوامر المكتوبة باللغة الطبيعية إلى منطق الضوابط يتماشى مع هيكل بيانات المؤسسة وتوفر الحقول ومتطلبات محركات المعالجة اللحظية. وتُعرض الضوابط الناتجة بصيغة واضحة وقابلة للفهم، تتيح للمستخدمين مراجعتها وتعديل شروطها وحدودها الزمنية ومستويات المخاطر قبل اعتمادها، مع ضمان التتبّع الكامل بما يدعم متطلبات الحوكمة وإدارة المخاطر.
وبهذا الصدد، أكّد مالك اليوسف، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشؤون المنتجات والتقنيات في مُزن أن مواجهة الاحتيال لم تعد تحتمل بطء آليات مكافحة الاحتيال التقليدية التي تتسم بالجمود ولا تقبل التحديث لمواكبة التهديدات الجديدة. وأشار إلى أن حل «AI Rule Builder» يُحدث تحولاً جذرياً في طريقة تصميم ضوابط رصد عمليات الاحتيال وتفعيلها، لما يتيحه لفرق مكافحة الاحتيال من سرعة كبيرة في التعامل مع الأنشطة المشبوهة ومتغيراتها، مع الحفاظ على مستويات الحوكمة والرقابة المطلوبة.
تركّز مُزن على تمكين المؤسسات من معالجة تحديات الجرائم المالية بشكل شامل ومتكامل. ومن خلال العمل عن قرب مع فرق متخصصة ميدانية، تجمع مُزن بين منصتها المتقدمة وخبراء يتحدثون العربية لدعم تطوير وتحديث الضوابط، وتبسيط التحقيقات، ومواءمة التغييرات مع المتطلبات التنظيمية. وبالاستناد إلى حلها الحائز على جوائز من جهات عالمية مثل "تشارتيس" و"فوريستر" و"IDC"، تضمن مُزن أن تتحول ابتكاراتها إلى حماية أقوى وشاملة للعملاء والمنظومة المالية.
الرجاء الانتظار ...