أكد صندوق النقد العربي أن خوارزميات تعلّم الآلة تسهم في تعزيز كشف الاحتيال على البطاقات الإئتمانية بقدرة تنبؤية فاقت 94 %. 

جاء ذلك في دراسة جديدة أصدرها الصندوق بعنوان "دور الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في تعزيز اكتشاف الاحتيال على البطاقات الإئتمانية".

وأفاد الصندوق بأن خوارزمية التحليل التمييزي الخطي كانت أفضل أداءً من بقية الخوارزميات المستخدمة، وفق الدراسة، مما يدعم التوجّه نحو استخدام تقنيات تعلّم الآلة الحديثة، وفرص الاستفادة من مختلف الخوارزميات

وشدد الصندوق على أهمية اكتشاف الاحتيال على البطاقات الإئتمانية في ظل النمو الكبير لعمليات الاحتيال على البطاقات الإئتمانية، وما نجم عنها من تكاليف وخسائر للمؤسسات المالية وللأفراد التي بلغت ما قيمته 32.34 مليار دولار في عام 2021 على مستوى العالم، بزيادة بنسبة 13.8 % عن عام 2020. ودفعت هذه التحديّات المؤسسات المالية وصانعي القرار إلى البحث عن طرق مبتكرة باستخدام التقنيات الحديثة، كالذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة وتطبيقاتها على البيانات الضخمة لاكتشاف وتحليل عمليات الاحتيال. 

وأوصت الدراسة بضرورة استخدام الذكاء الإصطناعي بصفة عامة، وتعلّم الآلة بصفة خاصة في تحليل عمليات الاحتيال على البطاقات الإئتمانية في الدول العربية، مما يساعد المؤسسات المالية والهيئات الإشرافية والرقابية على إدارة المخاطر وتقليل التكاليف الناجمة عن هذه العمليات، خاصّة مع توجّه العديد من المحتالين إلى استخدام التقنيات الحديثة، مما يستدعي مواكبة التطورات العالمية الراهنة في هذا المجال، حيث تعتبر نتائج هذه الدراسة مهمة للمؤسسات المالية وواضعي السياسات في هذا المجال.