نقش هوش مصنوعی در پولشویی و جرایم مالی

هوش مصنوعی  نقش مهم و دوگانه‌ای در حوزه پولشویی و جرایم مالی ایفا می‌کند. از یک سو، این فناوری می‌تواند به شناسایی و جلوگیری از جرایم مالی کمک کند؛ از سوی دیگر، خود هوش مصنوعی توسط مجرمان برای پیچیده‌تر کردن پولشویی و سایر جرایم مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مقاله به بررسی نحوه استفاده از هوش مصنوعی در پولشویی، چالش‌ها و تهدیدهای آن و راهکارهای مقابله می‌پردازیم.

۱. پولشویی و پیچیدگی‌های آن

پولشویی فرآیندی است که طی آن پول‌های حاصل از فعالیت‌های غیرقانونی (مانند قاچاق مواد مخدر، کلاه‌برداری و فساد) از طریق مسیرهای قانونی به سیستم‌های مالی وارد می‌شود و به طوری که منشأ غیرقانونی آن پنهان بماند. مجرمان مالی از روش‌های متنوعی برای پنهان کردن منبع درآمد غیرقانونی استفاده می‌کنند که با استفاده از هوش مصنوعی پیچیده‌تر و پنهان‌تر شده است.

۲. استفاده از هوش مصنوعی در پولشویی

مجرمان سایبری با بهره‌گیری از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای پولشویی را به شکل مؤثرتری انجام دهند. برخی از روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در پولشویی عبارتند از:

. تشخیص معاملات: هوش مصنوعی قادر است الگوهای معمول و غیرمعمول معاملات مالی را شناسایی کند. مجرمان با استفاده از این توانایی، معاملات غیرقانونی را به گونه‌ای انجام می‌دهند که شبیه به معاملات قانونی به نظر برسد.

. ایجاد هویت‌های جعلی و پیچیده هوش مصنوعی:  می‌تواند برای ایجاد هویت‌های مجازی و حساب‌های بانکی جعلی به کار گرفته شود که در فرآیند پولشویی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این هویت‌ها به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که ردگیری آن‌ها دشوار و شناسایی منبع اصلی پول تقریباً غیرممکن باشد.

. خودکارسازی پولشویی: هوش مصنوعی امکان خودکارسازی فرآیندهای مختلف پولشویی را فراهم می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مجرمان می‌توانند به‌طور خودکار شبکه‌های پیچیده‌ای را ایجاد کنند تا منابع غیرقانونی را به سیستم مالی تزریق کنند.

۳. استفاده از هوش مصنوعی برای تقلب در معاملات مالی

یکی از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در جرایم مالی، کمک به تقلب در معاملات مالی است. این موارد شامل موارد زیر است:

. تحلیل معاملات زنجیره‌ای: مجرمان با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند معاملات مالی را به طور زنجیره‌ای از چندین حساب بانکی، کارت‌های اعتباری یا ارزهای دیجیتال انتقال دهند و مسیر این معاملات را مخفی نگه دارند.

. تطبیق با سیستم‌های نظارتی: هوش مصنوعی به مجرمان امکان می‌دهد تا از الگوهای معاملاتِ که توسط سیستم‌های نظارتی شناسایی نشده‌اند، تقلید کنند و خود را با این سیستم‌ها تطبیق دهند.

۴. تهدیدهای هوش مصنوعی برای سیستم‌های نظارتی و بانکی

سیستم‌های بانکی و نظارتی معمولاً از ابزارهای مانیتورینگ و ردیابی برای شناسایی معاملات مشکوک استفاده می‌کنند. اما هوش مصنوعی با ایجاد معاملات پیچیده و تغییر الگوهای معمول، این سیستم‌ها را با چالش‌های جدیدی مواجه می‌کند:

. پنهان‌کاری در حجم‌های دیتا:هوش مصنوعی می‌تواند به تجزیه و تحلیل حجم‌های عظیمی از دیتاهای مالی  بپردازد و از آن‌ها برای پنهان کردن فعالیت‌های غیرقانونی استفاده کند. این معلومات می‌توانند در شبکه‌های پیچیده‌ای از حساب‌ها و معاملات خرد و کلان مخفی شوند.

. مبارزه با سیستم‌های هوش مصنوعی مقابله‌ای: همان‌طور که مجرمان از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، سیستم‌های بانکی و نظارتی نیز از هوش مصنوعی  برای شناسایی جرایم استفاده می‌کنند. این یک نبرد بی‌پایان بین مهاجمان و مدافعان ایجاد کرده است، جایی که هر دو طرف از هوش مصنوعی برای افزایش توانایی‌های خود استفاده می‌کنند.

۵. مقابله با پولشویی با استفاده از هوش مصنوعی

در حالی که هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای پولشویی مورد استفاده قرار می‌گیرد، می‌تواند به طور همزمان به شناسایی و جلوگیری از این جرایم نیز کمک کند. سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین و تحلیل دیتاهای بزرگ برای مبارزه با پولشویی به کار گرفته می‌شوند:

. تشخیص الگوهای غیرعادی: سیستم‌های مبتنی بر  هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای غیرعادی معاملات مالی را که ممکن است نشان‌دهنده پولشویی باشند، شناسایی کنند. برای مثال، تغییرات ناگهانی در حجم معاملات یا انتقال‌های غیرمعمول بین حساب‌ها می‌تواند به سرعت مورد بررسی قرار گیرد.

. پیش‌بینی رفتار مشکوک: با استفاده از تحلیل پیش‌بینی، هوش مصنوعی می‌تواند رفتارهای مشکوکی که ممکن است به پولشویی منجر شود را پیش‌بینی کرده و هشدارهایی به مقامات نظارتی ارائه دهد.

. مبارزه با هویت‌های جعل: هوش مصنوعی قادر است با تحلیل الگوهای رفتاری و اطلاعات شخصی، هویت‌های جعلی یا مشکوک را شناسایی کند و از ورود آن‌ها به سیستم‌های مالی جلوگیری کند.

۶. چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در مبارزه با پولشویی

با وجود اینکه هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی در شناسایی پولشویی است، همچنان با چالش‌های مختلفی روبروست:

.دیتاهای ناکافی یا نادرست: مدل‌های هوش مصنوعی برای عملکرد صحیح نیاز به دیتاهای گسترده و دقیق دارند. اگردیتاهای آموزشی ناقص یا نادرست باشند، سیستم‌های  هوش مصنوعی ممکن است معاملات قانونی را به عنوان مشکوک شناسایی کنند و یا معاملات غیرقانونی را نادیده بگیرند.

.پیشرفت مداوم تکنیک‌های پولشویی: همانطور که سیستم‌های نظارتی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، مجرمان نیز تکنیک‌های پولشویی خود را به‌روزرسانی می‌کنند و از ابزارهای جدید هوش مصنوعی برای پنهان‌سازی بهتر استفاده می‌کنند.

۷. آینده هوش مصنوعی در جرایم مالی

پیشرفت هوش مصنوعی به‌طور مداوم فرصت‌ها و تهدیدهای جدیدی را در حوزه پولشویی و جرایم مالی ایجاد می‌کند. در آینده، انتظار می‌رود هوش مصنوعی بیشتر در فرآیندهای پولشویی به کار گرفته شود و در مقابل، سیستم‌های نظارتی نیز از تکنیک‌های پیچیده‌تری برای مقابله استفاده خواهند کرد.

.استفاده گسترده‌تر از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده: سیستم‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی  قادر به پیش‌بینی دقیق‌تر رفتارهای مجرمانه خواهند بود و به کاهش وقوع جرایم مالی کمک می‌کنند.

. افزایش همکاری بین‌المللی: برای مقابله با پولشویی مبتنی بر هوش مصنوعی، همکاری بین‌المللی میان کشورها و نهادهای مالی ضروری است.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار دو لبه در حوزه پولشویی و جرایم مالی عمل می‌کند. از یک سو، مجرمان از آن برای پنهان کردن فعالیت‌های غیرقانونی استفاده می‌کنند و از سوی دیگر، سیستم‌های بانکی و نظارتی از هوش مصنوعی برای شناسایی و مقابله با این جرایم بهره می‌برند. بهبود فناوری‌های هوش مصنوعی و همکاری بین‌المللی می‌تواند به کاهش استفاده از این فناوری در جرایم مالی کمک کند و محیطی امن‌تر برای سیستم‌های مالی فراهم کند.