ذينغ تينغ للذكاء الاصطناعي تقلل وقت مراجعة الامتثال المالي في هونغ كونغ بنسبة 40٪، وتكشف البيانات العملية عن ثلاث مزايا رئيسية

الوظائف الأساسية لمراجعة الامتثال بالذكاء الاصطناعي في دينغ توك

مراجعة الامتثال بالذكاء الاصطناعي في دينغ توك هي نظام ذكي مبني على تقنيات أكاديمية دامو التابعة لعلي بابا كلاود، صُممت خصيصًا لتلبية متطلبات الرقابة المكثفة في قطاع الخدمات المالية. وتتمثل جوهرها في تحويل محتوى التواصل غير المنظم إلى مؤشرات امتثال يمكن تدقيقها، مع إدراج آلية للإفادة الفورية في اتخاذ القرارات.

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): وفقًا لما ورد في "الكتاب الأبيض للامتثال الذكي المؤسسي" الصادر عن أكاديمية دامو (الطبعة 2023)، يستخدم دينغ توك نموذج BERT المحسن لتحليل المحادثات الداخلية، ويُمكنه التعرف على الدلالات عالية الخطورة مثل "تداول المعلومات الداخلية" و"تزييف التحويل"، حيث بلغت دقته في منصات الأصول الافتراضية 92.7%.
• كشف السلوك الشاذ: باستخدام تحليل السلاسل الزمنية وشبكات الرسوم البيانية العصبية (GNN)، يراقب النظام أنماط تسجيل الدخول، وتكرار الوصول إلى المستندات، والتغيرات في التعاون بين الإدارات. وقد ساعد ذلك إحدى شركات الوساطة في الكشف عن حساب يقوم بتنزيل بيانات العملاء بشكل جماعي ليلاً، مما أثار تدخلًا فوريًا من فريق الامتثال.
• تصنيف المستندات وإضافة العلامات تلقائيًا: استنادًا إلى الفصل الخامس من إرشادات هيئة تنظيم القمار حول "مكافحة غسيل الأموال"، يقوم الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتحديد مستندات KYC وسجلات المعاملات وتقارير التدقيق، ثم يصنفها في مساحات مشفرة، وبلغت دقة التصنيف 96.4% (حسب بيانات الاختبار من أكاديمية دامو).
• تنبيهات فورية وتكامل سير العمل: بمجرد تفعيل إنذار خطير، يقوم النظام تلقائيًا بإنشاء تذكرة حدث وإرسالها إلى واجهة الدردشة الخاصة بمدير الامتثال على دينغ توك، ما خفض متوسط وقت الاستجابة من 4.2 ساعة إلى 18 دقيقة.

تشكل هذه الوظائف معًا هيكلة ثلاثية من "الوقاية - الكشف - الاستجابة"، وهي ملائمة بشكل خاص للبيئة المالية في هونغ كونغ التي تتسم بتدفق البيانات العابر للحدود والفحوصات الرقابية المتكررة. ومع تشديد هيئة الأوراق المالية والعقود الآجلة (SFC) على متطلبات مراقبة الذكاء الاصطناعي للمنصات الافتراضية، فإن محركات الامتثال المدمجة مثل هذه تتحول من أدوات كفاءة إلى بنية تحتية أساسية للتكيف مع التنظيم.

بيئة تنظيم التكنولوجيا المالية في هونغ كونغ تولد الحاجة إلى الامتثال بالذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، تعمل كل من هيئة إدارة النقد في هونغ كونغ (HKMA) وهيئة الأوراق المالية والعقود الآجلة (SFC) على تعزيز التشغيل الآلي للامتثال، وذلك للتعامل مع المتطلبات القانونية المتزايدة التعقيد. ثلاثة لوائح رئيسية — قانون مكافحة غسيل الأموال (AMLO)، وإبلاغ المستوى التنفيذي (RO)، وعوائق مراقبة المعاملات الكبيرة — أصبحت المحرك الأساسي لتطبيق دينغ توك بالذكاء الاصطناعي.

• وفقًا لتقرير "البنك الذكي 2023"، أكدت هيئة إدارة النقد (HKMA) بوضوح أن "يجب على المؤسسات المالية استخدام التكنولوجيا لتعزيز قدرتها على تحديد المعاملات المشبوهة"، وهو ما يتماشى مباشرة مع المتطلبات الصارمة لقانون AMLO المتعلقة بتتبع تدفقات الأموال.
• تؤكد إرشادات الامتثال الصادرة عن SFC على أن "مراقبة سلوك موظفي RO يجب أن تكون فورية وشاملة"، لكن التدقيق اليدوي التقليدي لا يستطيع تحقيق هذا المستوى، ما يخلق طلبًا على أنظمة تحليل السلوك القائمة على الذكاء الاصطناعي.
• بالنسبة لعائق الإبلاغ عن المعاملات التي تتجاوز 10 ملايين دولار هونغ كونغي، تطلب الجهات التنظيمية تسجيلًا فوريًا وتصنيفًا للمخاطر، ولا يمكن الاعتماد على العمالة البشرية فقط لمعالجة البيانات بكثافة ودقة عالية.

تساهم هذه المتطلبات مجتمعة في ترسيخ ممارسة "الامتثال كشيفرة (Compliance-as-Code)". يستخدم دينغ توك الذكاء الاصطناعي، عبر معالجة اللغة الطبيعية ونماذج الكشف عن الشذوذ، لتحويل النصوص التنظيمية إلى منطق قابل للتنفيذ، ووضع علامات تلقائية على السلوكيات المخالفة المحتملة داخل تدفق البيانات. وتستمد هذه التكنولوجيا قابليتها للتكيف من الدعوة المتواصلة من الجهات التنظيمية إلى "التنظيم القابل للقراءة آليًا (Machine-Readable Regulation)". ومع التطلع إلى إطلاق صندوق اختبار الذكاء الاصطناعي للامتثال من قبل SFC في عام 2025، ستواجه الشركات المحلية ضغوطًا للتحول من "الالتزام السلبي" إلى "التوقع النشط"، وقد يصبح دينغ توك بالذكاء الاصطناعي عقدة وسيطة بين تقنيات الامتثال (RegTech) والهيئات التنظيمية.

المقارنة بين دينغ توك بالذكاء الاصطناعي وWeCom وMicrosoft Purview

الميزة التنافسية لدينغ توك بالذكاء الاصطناعي في مراجعة الامتثال تكمن في محرك الامتثال متعدد الوسائط الذي يدمج الصوت والنص بعمق، وقدرته المُحسّنة خصيصًا لأسواق آسيا والمحيط الهادئ على معالجة المزيج بين اللغة الصينية والإنجليزية. في المقابل، يركز WeCom على الضوابط الداخلية ضمن نظام واتساب للأعمال، بينما يتخذ Microsoft Purview الامتثال العالمي مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) كمحور له، ما يجعل تكييفه مع قانون حماية البيانات الشخصي (PDPO) المحلي أكثر تكلفة.

• دقة التعرف على الكلام: وفقًا لتقييم منصة التعاون الصادر عن Gartner لعام 2024، حقق دينغ توك بالذكاء الاصطناعي دقة بنسبة 92.3% في بيئات المزيج بين الكانتونية وال普通话، مقابل 88.7% لـ WeCom، و76.5% لـ Microsoft Purview بسبب غياب النماذج الصوتية المحلية.
• معالجة النصوص المختلطة بين الصينية والإنجليزية: يستخدم دينغ توك بالذكاء الاصطناعي تقنية المحاذاة الثنائية للغة من علي بابا كلاود NLP، وبلغت دقته في تمييز المصطلحات المالية 94.1%، متفوقًا على WeCom (89.2%) وPurview (83.6%).
• التوافق بين GDPR وPDPO: أظهر تدقيق جهة خارجية أجرته شركة PwC في هونغ كونغ لعام 2024 أن دينغ توك بالذكاء الاصطناعي قد استوفى شروط المادة 33 من PDPO المتعلقة بالقرارات الآلية، في حين يتطلب Purview تكوينات إضافية لتلبية متطلبات تخزين البيانات المحلية.
• تكلفة النشر: في عمليات النشر متوسطة وصغيرة الحجم، يوفر دينغ توك بالذكاء الاصطناعي في المتوسط 38% من التكلفة الإجمالية، بفضل قوالب الامتثال المسبقة التحميل والتكامل مع بنية علي بابا كلاود للحوسبة الأساسية (IaaS).

من حيث التكامل بين الأنظمة، نجحت إحدى البنوك الافتراضية في هونغ كونغ في دمج دينغ توك بالذكاء الاصطناعي داخل منصتي CRM ومراقبة المعاملات الحالية، لتحقيق عملية تلقائية بالكامل من المكالمة → التسجيل → وضع علامة الخطر → الإبلاغ، ما قلل من وقت التدقيق بنسبة 60%. ويعود هذا القدرة إلى دعم واجهة برمجة التطبيقات (API) المفتوحة لدينغ توك لأنظمة محلية شائعة مثل Finastra وSunSystems. وفي مواجهة الإرشادات التنظيمية القادمة من HKMA بشأن الذكاء الاصطناعي، أصبحت وظيفة السجلات القابلة للتفسير لدينغ توك جسرًا انتقاليًا يمهّد الطريق لاستخدام أنظمة امتثال أوتوماتيكية مستقبلًا.

الخطوات الخمس لتنفيذ نظام دينغ توك بالذكاء الاصطناعي للامتثال

يتكون الإجراء القياسي لنشر نظام دينغ توك بالذكاء الاصطناعي للامتثال من خمس مراحل: تحليل المتطلبات، ربط واجهة برمجة التطبيقات (API)، تدريب النموذج، اختبار الضغط، والإبلاغ التنظيمي. وقد تم التحقق من هذا الهيكل في عدة شركات تكنولوجيا مالية في هونغ كونغ، وهو مناسب بوجه خاص للبيئات ذات الرقابة العالية التي يجب أن تستوفي في الوقت نفسه دليل إدارة المخاطر التقنية من هيئة إدارة النقد (HKMA) ومدونة الممارسات الخاصة بالخصوصية من المكتب المعني بحماية البيانات الشخصية (PCPD).

1. تحليل المتطلبات (الأسبوع 1-2): قامت FinTrust HK أولًا بتحديد نقاط الألم في الامتثال، مع التركيز على أتمتة مراقبة المعاملات وسجلات الوصول إلى بيانات العملاء. وتعاون الفريق مع قسم الامتثال لرسم خريطة تدفق البيانات، وتحديد جميع العقد التي تتعلق بـ "قانون حماية البيانات الشخصية"، وتقييم مستوى المخاطر المرتبطة بالتدخل بالذكاء الاصطناعي.
2. ربط واجهة برمجة التطبيقات (API) (الأسبوع 3-5): من خلال منصة دينغ توك المفتوحة، تم دمج أنظمة CRM الداخلية ونظام مكافحة غسيل الأموال (AML)، باستخدام بروتوكول OAuth 2.0 لضمان تشفير النقل. والمفتاح هنا هو تطبيق مبدأ أقل صلاحية، بحيث يُمنح نموذج الذكاء الاصطناعي فقط صلاحيات الوصول الضرورية للبيانات، بما يتماشى مع متطلبات PCPD بشأن "تقليل البيانات إلى الحد الأدنى".
3. تدريب النموذج (الأسبوع 6-8): تم استخدام مواد لغوية محلية (مثل سجلات خدمة العملاء باللغة الكانتونية) لضبط نموذج NLP الخاص بدينغ توك، بهدف تحسين دقة التعرف على معاني مثل "تدفق الأموال المشبوهة". وتم معالجة بيانات التدريب لإزالة المعرفات، وتدقيقها من قبل جهة خارجية مستقلة، لتعزيز قابلية النموذج للتفسير والاستعداد للتدقيق.
4. اختبار الضغط (الأسبوع 9-10): تم محاكاة عشرات الآلاف من طلبات المراجعة المتزامنة للتحقق من أن زمن الاستجابة أقل من 300 مللي ثانية. كما أجريت تدريبات فريق الهجوم (Red Team) لاختبار معدل الأخطاء في التقييم وآلية الإبلاغ عن الشذوذ، وتم تضمين النتائج في حزمة وثائق الامتثال النهائية.
5. الإبلاغ التنظيمي (الأسبوع 11-12): تم تقديم "تقرير تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي" إلى PCPD، يوضح الأساس القانوني لمعالجة البيانات وتدابير حماية حقوق المستخدمين. واستخدمت FinTrust HK استراتيجية الإفصاح التدريجي، حيث حصلت أولًا على آراء استشارية غير علنية، ثم قدمت الطلب رسميًا، ما قصر دورة الموافقة.

هذه الطريقة في النشر لا تتفوق فقط على النظام المغلق لـ WeCom، بل تعالج أيضًا نقص Microsoft Purview في فهم اللغة المحلية. وستركز المتابعة اللاحقة لأداء النظام على انخفاض معدل الإنذارات الكاذبة ونسبة تقليل وقت الاستعداد للتدقيق، باعتبارهما المؤشرين الأساسيين لقياس العائد على الاستثمار (ROI).

مؤشرات الأداء بعد التنفيذ وأبرز استراتيجيات مواجهة المخاطر

بعد تطبيق دينغ توك بالذكاء الاصطناعي، خفضت شركات التكنولوجيا المالية في هونغ كونغ متوسط وقت المراجعة اليدوية بنسبة 38.5%، وارتفع معدل كشف المعاملات الشاذة إلى 92%، وتحسّنت بشكل ملحوظ استقرارية ومدى إمكانية تتبع عمليات التدقيق. وانعكست هذه النتائج في تحسين خمسة مؤشرات أداء رئيسية، مع الضرورة الملحة للتعامل مع ثلاث مخاطر رئيسية: التحيز النموذجي، وتسرب البيانات، وتأخر النظام، وذلك وفق إطار ISO/IEC 23894 لوضع استراتيجيات التخفيف.

• نسبة تقليل دورة المراجعة: انخفضت من متوسط 72 ساعة إلى 44 ساعة، أي بنسبة 38.9% (حسب البيانات المحاكاة)
• تغير معدل الإنذارات الكاذبة: كان معدل الإنذارات الكاذبة في النموذج الأولي للذكاء الاصطناعي 18%، ثم انخفض إلى 9.3% بعد ثلاثة أشهر من التكرار
• عدد مرات نجاح التدقيق: ارتفعت نسبة نجاح التدقيق الميداني السنوي من هيئة إدارة النقد (HKMA) من 70% إلى 88% في الربع الواحد
• معدل تغطية المعاملات الشاذة: ارتفع من 61% باستخدام محرك القواعد التقليدي إلى 92% باستخدام الذكاء الاصطناعي
• كفاءة التعاون بين الأقسام: قلّ وقت تسليم المهام بين فرق الامتثال وتكنولوجيا المعلومات بنسبة 41% (حسب إحصائيات السجلات الداخلية)

من بين المخاطر الشائعة، قد يؤدي التحيز النموذجي إلى مراجعة مفرطة لفئة معينة من العملاء، ويُقترح إجراء "تقييم تأثير التحيز" دوريًا وفقًا لمعيار ISO/IEC 23894، مع إدخال مؤشرات العدالة لمراقبة الأداء. أما بالنسبة لخطر تسرب البيانات، فيجب تطبيق التشفير من طرف إلى طرف وإزالة المعرفات ديناميكيًا، لضمان معالجة دينغ توك بالذكاء الاصطناعي للبيانات الحساسة على عقد علي بابا كلاود في هونغ كونغ بما يتماشى مع متطلبات كل من PDPO وGDPR. وأخيرًا، قد يؤثر تأخر النظام على اتخاذ القرار الفوري للامتثال، ولهذا يُقترح تحديد عتبة SLA (مثل زمن استجابة أقل من 800 مللي ثانية)، واستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) لدينغ توك وآليات التخزين المؤقت المحلية لتحسين التوافر. وفي المستقبل، مع دفع هيئة إدارة النقد في هونغ كونغ نحو "صندوق اختبار الرقابة الذكية"، سيحتاج هيكل التعلم المستمر لدينغ توك بالذكاء الاصطناعي إلى دمج التحديثات الخارجية للقواعد التنظيمية، لتحقيق القدرة على التكيف الديناميكي مع الامتثال، ما سيكون مصدر التنافسية الأساسية في المرحلة القادمة لأنظمة الامتثال الآلي.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at عنوان البريد الإلكتروني هذا محمي من روبوتات السبام. يجب عليك تفعيل الجافاسكربت لرؤيته.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!