احتيال الذكاء الاصطناعي: دروس للبنوك والتقنية المالية بالبحرين

قبل أسابيع، صارت عبارة “تحقق أنك إنسان” تظهر أكثر مما ينبغي على مواقع الأخبار والمنصات الرقمية. قد تبدو مزعجة، لكنها تلخّص مشكلة أوسع: الذكاء الاصطناعي جعل تقليد الإنسان أسهل من أي وقت مضى—وفي المقابل رفع كلفة “إثبات” أنك لست محتالًا.

في الخليج، جاء تحذير مجلس الأمن السيبراني في دولة الإمارات من تصاعد الاحتيال المدفوع بالذكاء الاصطناعي كتذكير عملي بأن الابتكار لا يتحقق بالمنتجات فقط، بل بمنظومة ثقة كاملة. هذا يهم البحرين مباشرة، لأننا نتحدث عن مركز مالي إقليمي يتسارع فيه تبنّي الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية (FinTech)—من روبوتات المحادثة إلى قرارات الائتمان والمراقبة الذكية للمعاملات.

الرسالة التي أتبناها هنا واضحة: الذكاء الاصطناعي يرفع إنتاجية البنوك وشركات التقنية المالية في البحرين، لكنه في الوقت نفسه يرفع سقف المخاطر إن لم تُبنَ الحماية من البداية.

لماذا يتصاعد الاحتيال بالذكاء الاصطناعي في الخليج؟

السبب المباشر هو أن أدوات التزييف أصبحت متاحة ورخيصة وسريعة. ما كان يحتاج فريقًا محترفًا قبل سنوات يمكن اليوم تنفيذه بأداة توليد صوت أو صورة خلال دقائق. والنتيجة: احتيال أكثر إقناعًا، وأكثر تخصيصًا، وأقل قابلية للاكتشاف بالطرق التقليدية.

“التزييف العميق” لم يعد فيديو… صار مكالمة واقعية

أكثر ما يربك فرق الامتثال وخدمة العملاء ليس الفيديوهات المنتشرة على الشبكات، بل مكالمات صوتية تقلد نبرة المدير أو أحد أفراد العائلة، ورسائل صوتية قصيرة “تثبت” أن الطلب عاجل. في بيئة مالية، هذا يترجم إلى:

• طلب “تحويل سريع” إلى حساب جديد بحجة ظرف طارئ
• إعادة تعيين بيانات الدخول عبر مركز الاتصال باستخدام صوت مُقلَّد
• خداع موظف من خلال انتحال شخصية مسؤول تنفيذي (Executive Impersonation)

الاحتيال بالذكاء الاصطناعي يتغذّى على بياناتنا

الذكاء الاصطناعي لا يعمل في الفراغ. كلما زادت البيانات المتاحة عن الأفراد والشركات (LinkedIn، إنستغرام، مواقع الشركات، الأخبار)، زادت قدرة المحتال على إنتاج قصة تبدو منطقية. هذا النوع يسمى غالبًا هندسة اجتماعية مُعزَّزة بالذكاء الاصطناعي.

جملة قابلة للاقتباس: المشكلة ليست أن الذكاء الاصطناعي “يكذب”، بل أنه صار “يقنع”.

ما الذي يعنيه تحذير الإمارات للبنوك وشركات التقنية المالية في البحرين؟

الإشارة القادمة من الإمارات ليست خبرًا محليًا بقدر ما هي إنذار إقليمي. نفس سلوكيات المستهلكين، ونفس منصات التواصل، ونفس نماذج الأعمال الرقمية العابرة للحدود. لذلك، البحرين أمام خيارين: إما تبنّي الذكاء الاصطناعي بسرعة ثم “ترقيع” الأمن لاحقًا، أو بناء الابتكار على أساس صلب من الأمن السيبراني.

1) التحول الرقمي بدون أمن سيبراني = ديون ثقة

في الخدمات المالية، الثقة ليست شعارًا. هي أصل تجاري. حادثة احتيال واحدة قد لا توقف بنكًا، لكنها قد توقف نمو منتج رقمي جديد، أو تعطل شراكات، أو تزيد تكلفة الامتثال والتحقيقات.

2) الذكاء الاصطناعي يجعل المخاطر أسرع من دورات الحوكمة

دورات الموافقة على المنتجات والسياسات في المؤسسات المالية غالبًا أبطأ من وتيرة تهديدات الذكاء الاصطناعي. وهذا يتطلب نموذج تشغيل مختلف: حوكمة مرنة + مراقبة مستمرة + تحديثات متكررة لقواعد الكشف.

3) شركات التقنية المالية أكثر تعرضًا… لأنها أسرع

شركات الـFinTech تتفوق بالسرعة وتجربة المستخدم. لكن المهاجمين يحبونها لأنها قد:

• تعتمد على تكاملات API متعددة
• تستخدم مزودين سحابيّين وخدمات خارجية كثيرة
• تمتلك فرق أمن صغيرة مقارنة بالبنوك

أين يضرب الاحتيال المدفوع بالذكاء الاصطناعي داخل رحلة العميل؟

الإجابة المختصرة: في كل نقطة احتكاك رقمية. لكن هناك ثلاث محطات حساسة في البحرين تحديدًا لأن السوق نشِط في الخدمات الرقمية.

فتح الحساب/اعرف عميلك (eKYC)

المحتال يستخدم صورًا مُولّدة أو وثائق مزيفة عالية الجودة، وقد ينجح إذا كانت الضوابط تعتمد على مطابقة سطحية للصور أو فحص ثابت.

ما يعمل فعليًا هنا:

• تحقق حيوية (Liveness Detection) متعدد الخطوات وليس حركة واحدة سهلة التقليد
• ربط فحص الهوية بسياق الجهاز والسلوك (Device & Behavioral Signals)
• مطابقة بيانات الهوية مع مصادر موثوقة وفق الأطر التنظيمية المتاحة

مراكز الاتصال والدعم عبر الدردشة

روبوتات المحادثة (Chatbots) أصبحت واجهة شائعة في البنوك وشركات التقنية المالية في البحرين. المشكلة: المحتال لا يحتاج اختراق النظام؛ يكفيه خداع موظف أو روبوت دعم للحصول على:

• إعادة تعيين كلمة المرور
• تحديث رقم هاتف/بريد
• تعطيل أو تغيير إعدادات الأمان

حل عملي: رفع مستوى التحقق عند الطلبات الحساسة (Step-up Authentication) بدل الاعتماد على “أسئلة سرية” يمكن جمعها من الإنترنت.

التحويلات والمدفوعات

الذكاء الاصطناعي يساعد المحتال على كتابة رسائل “مقنعة” للمالية والحسابات (CEO Fraud) ويُحسن التوقيت والمصطلحات.

حل عملي: فصل الصلاحيات، وقواعد “تأكيد خارج القناة” (Out-of-band) للتحويلات الجديدة أو المستفيدين الجدد، وفرض فترات تبريد قصيرة على تغييرات الحسابات عالية الخطورة.

“أمن الذكاء الاصطناعي” في المالية: ما الذي يجب بناؤه الآن في البحرين؟

الإجابة المباشرة: لا يكفي شراء أدوات مكافحة احتيال. المطلوب هو برنامج متكامل لأمن الذكاء الاصطناعي يربط التقنية بالحوكمة وبسلوك الموظفين والعملاء.

1) نموذج دفاع متعدد الطبقات ضد الاحتيال

بدل الاعتماد على طبقة واحدة (OTP مثلًا)، اجمع بين:

• تحقق قوي من الهوية (MFA مرن + تحقق حيوية)
• تحليلات سلوكية (سرعة الكتابة، نمط التنقل، توقيت الدخول)
• سمعة الجهاز والشبكة (Device Fingerprinting)
• كشف الاحتيال بالزمن الحقيقي على المعاملات

قاعدة بسيطة: كل طبقة يجب أن تضيف إشارة مختلفة، لا أن تكرر نفس المنطق.

2) حوكمة استخدام الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة

إذا كانت المؤسسة تستخدم نماذج تعلم آلي في الائتمان أو خدمة العملاء، فحوكمتها يجب أن تشمل:

• سجل نماذج (Model Registry) ومعايير قبول واضحة
• اختبارات مقاومة للهجوم (Adversarial Testing)
• مراقبة انحراف النموذج (Model Drift) والانحراف السلوكي للبيانات
• سياسة بيانات تقلل التسرب: ما الذي يدخل للنموذج؟ ومن يراه؟ ولماذا؟

جملة قابلة للاقتباس: الذكاء الاصطناعي بدون حوكمة يشبه نظامًا ماليًا بلا تدقيق داخلي—يعمل… إلى أن لا يعمل.

3) تدريب الموظفين على “الاحتيال المقنع”

التدريب التقليدي على التصيد لم يعد كافيًا. المطلوب سيناريوهات تحاكي الواقع:

• مكالمة صوتية تقلد مديرًا
• رسالة “واتساب أعمال” بتفاصيل صحيحة لكنها بنهاية احتيالية
• طلب تغيير حساب مستفيد “مُوثق” عبر مستند مزيف

الهدف ليس تخويف الفريق، بل بناء رد فعل صحي: توقف، تحقق، ثم نفّذ.

4) الاستعداد للحوادث: الوقت هو الفاصل

عند الاشتباه باحتيال مدعوم بالذكاء الاصطناعي، أول ساعة مهمة. حضّر مسبقًا:

• إجراءات تجميد مؤقت للمعاملات عالية الخطورة
• مسار تصعيد واضح بين الأمن، الامتثال، وخدمة العملاء
• قوالب تواصل مع العميل بلغة بسيطة تقلل الذعر وتزيد التعاون

أسئلة شائعة يطرحها قادة التقنية المالية في البحرين (وإجابات مباشرة)

هل يمكن اكتشاف التزييف العميق بدقة 100%؟

لا. النهج الصحيح هو تقليل الاعتماد على “الصوت/الصورة كدليل وحيد”، واستبداله بمزيج من الإشارات: سلوك، جهاز، سياق، وتحقق متعدد الخطوات.

هل تشديد الأمان سيقتل تجربة المستخدم؟

إذا طُبق بشكل أعمى، نعم. لكن معظم المؤسسات التي تنجح تطبق الأمان بشكل متكيف: المستخدم منخفض المخاطر يمر بسهولة، والمستخدم عالي المخاطر يواجه تحققًا إضافيًا.

ما أول 3 خطوات عملية خلال 30 يومًا؟

1. مراجعة إجراءات إعادة تعيين الحساب وتغيير رقم الهاتف/البريد ورفع مستوى التحقق لها.
2. تطبيق قواعد المستفيد الجديد: تأكيد خارج القناة + فترة تبريد قصيرة.
3. تشغيل اختبارات تصيد ومكالمات وهمية داخلية تقيس الاستجابة، ثم تحسينها.

ماذا يعني ذلك لسلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الخدمات المالية والتكنولوجيا المالية في البحرين”؟

إذا كنا نتحدث في هذه السلسلة عن روبوتات محادثة أذكى، وقرارات ائتمان أسرع، وتجارب رقمية أجمل—فهذا المقال يضع القطعة التي يتجاهلها كثيرون: لا قيمة لتجربة رقمية ممتازة إذا كان الاحتيال يستطيع تقليد العميل أو الموظف بسهولة.

أرى أن البحرين تملك فرصة واضحة في 2026: أن تكون نموذجًا إقليميًا لـ تبنّي ذكاء اصطناعي آمن في البنوك وشركات التقنية المالية، بدل أن تلحق بالمخاطر بعد وقوعها. تحذيرات الإمارات ليست مصدر قلق فقط؛ هي خريطة طريق لمن يريد أن ينمو بثقة.

الخطوة التالية المنطقية: قيّم رحلة العميل لديك—أين يمكن لصوت مُقلَّد أو مستند مُولّد أن يمر؟ ثم أصلح تلك النقاط قبل أن تصبح “حادثة”.

هل تعرف داخل مؤسستك من يملك قرار “إيقاف” معاملة مشبوهة خلال 15 دقيقة—أم أن القرار يضيع بين الأقسام؟