كيف تستخدم البنوك الرائدة في الهند الذكاء الاصطناعي لمكافحة الاحتيال في المدفوعات في الوقت الفعلي

مشهد الاحتيال (2025-2026)

• اتجاهات الاحتيال في UPI: تبديل بطاقة SIM، والتلاعب برمز QR، والهندسة الاجتماعية، والاستيلاء على الحساب
• لماذا يصل الكشف القائم على القواعد إلى الحد الأقصى لحجم المعاملات
• مشكلة زمن الوصول: اكتشاف الاحتيال في أقل من 100 مللي ثانية على نطاق واسع

نهج الذكاء الاصطناعي ناجح

• الكشف عن الشذوذ: المعايير السلوكية لكل مستخدم
• رسم بياني للشبكات العصبية: رسم خريطة لشبكات الاحتيال عبر الحسابات
• البرمجة اللغوية العصبية: تحليل البيانات الوصفية للمعاملات واتصالات العملاء
• نماذج المجموعة: تجمع بين إشارات متعددة للحصول على دقة أكبر

بنية نظام كشف الاحتيال في الوقت الحقيقي

استدلال النموذج (<50 مللي ثانية) → محرك القرار → تنبيه / حظر

• تدفق الأحداث (كافكا) → حساب الميزة (في الوقت الفعلي) →
• هندسة الميزات: التحكم في السرعة، تحديد الموقع الجغرافي، بصمات الجهاز
• إعادة تدريب النماذج: عدد المرات، وما الذي يثيرها، وكيفية تجنب الانحراف

النتائج الميدانية

• وقت الكشف: ساعات → دقائق → ميلي ثانية
• تقليل النتائج الإيجابية الكاذبة: تحسن بنسبة 60-75%
• الادخار السنوي: تجنب ملايين الخسائر

للبدء

إغلاق CTA:

→ رابط إلى: /solutions/artificial-intelligence/machine-learning/modeling-data-forecasts/

→ رابط إلى: /الصناعات/الخدمات المالية المصرفية/

• الحد الأدنى من الاحتيال القابل للتطبيق AI: ما تحتاجه قبل البناء
• متطلبات البيانات: سجلات المعاملات، وملفات تعريف المستخدمين، وحالات الاحتيال المصنفة
• قرار إنشاء أو شراكة لمسؤولي أمن المعلومات المصرفيين