مدفوعات جاهزة للذكاء الاصطناعي: لماذا لا يمكن للهياكل القديمة للمدفوعات دعم الأمان، والشرح، والوقت الحقيقي

إطار للشفافية والمرونة وتحديث المدفوعات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

مشكلة الشفافية في الوقت الحقيقي في المدفوعات

تعمل المدفوعات بسرعة وملف مخاطر مختلفين جوهريًا عن وظائف البنوك الأخرى. بينما تم تصميم معظم أنظمة النواة القديمة لمعالجة الدُفعات، تتطلب المدفوعات اتخاذ قرارات في غضون ميلي ثانية، والكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي، ومعالجة الاستثناءات على الفور.

يعد الذكاء الاصطناعي بتحسين التوجيه، وتقليل الاحتيال، وتحسين المعالجة المباشرة (STP)، لكنه لا يمكن أن يعمل بأمان عندما يكون الهيكل الأساسي للمدفوعات غامضًا. أنظمة المدفوعات القديمة—المبنية على روتينات COBOL، والقواعد المشفرة، والتصحيحات غير الموثقة—لا يمكنها توفير الشفافية التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي لتبرير أو شرح القرارات.

وهذا يخلق عدم تطابق هيكلي: الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي؛ والمدفوعات القديمة ليست كذلك. النتيجة هي فجوة في الشفافية تعرض البنوك للمخاطر التشغيلية والمالية والتنظيمية.

الاعتمادات المخفية داخل تدفقات المدفوعات القديمة

تتراكم تعقيدات أنظمة المدفوعات على مدى عقود. وتحت سطح كل معاملة ACH، أو تحويل، أو SWIFT، أو RTP، توجد شبكة من الاعتمادات المخفية:

• منطق التوجيه المدمج في وحدات COBOL الأحادية

• قواعد التعامل مع الاستثناءات التي تطورت من خلال تصحيحات طارئة

• تقييم الاحتيال المعتمد على مسارات البيانات القديمة

• الأنظمة التابعة المتأثرة بواجهات غير موثقة

• تحولات ISO 20022 المطبقة فوق تنسيقات الرسائل الأقدم

تخلق هذه الاعتمادات بنية مدفوعات صندوق أسود حيث لا يمكن للبشر أو الآلات تتبع كيفية تكوين القرار.

تُورث نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مثل هذه البيئات هذه النقاط العمياء. حتى لو كانت النموذج قابلة للتفسير، فإن النظام الذي يتفاعل معه غير ذلك—مما يجعل سلسلة قرارات الدفع بأكملها غامضة.

لماذا يفشل الذكاء الاصطناعي في أنظمة المدفوعات القديمة

يتطلب الذكاء الاصطناعي في المدفوعات:

• بيانات نظيفة وفي الوقت الحقيقي

• منطق توجيه حتمي

• مسارات قرار قابلة للتتبع

• نسب متسقة

• مراقبة عالية الدقة

لا توفر أنظمة المدفوعات القديمة أي من هذه. بدلاً من ذلك، تقدم:

• تأخير بسبب النوى المعتمدة على الدُفعات

• نسب بيانات غير متسقة

• قواعد مشفرة تتجاوز قرارات الذكاء الاصطناعي

• تدفقات استثنائية غامضة

• محدودية التدقيق

يؤدي ذلك إلى نتائج غير متوقعة، وفشل في المعالجة المباشرة، وتعرض تنظيمي.

المشكلة ليست في نموذج الذكاء الاصطناعي—بل في الهيكلية الأساسية تحته.

نموذج نضج شفافية المدفوعات (PTMM)

لمواجهة هذه التحديات، يتطلب تحديث المدفوعات نهجًا منظمًا. يوفر نموذج نضج شفافية المدفوعات (PTMM) إطارًا من خمس مستويات لتقييم وتحسين جاهزية هيكل المدفوعات للذكاء الاصطناعي.

المستوى 1 — منطق المدفوعات غير الشفاف

التوجيه، قواعد الاحتيال، ومعالجة الاستثناءات مدمجة في الكود القديم بدون توثيق أو تتبع.

المستوى 2 — رؤية جزئية لنسب البيانات

يتم رسم بعض تدفقات البيانات، لكن الاعتمادات تظل مخفية عبر القنوات والأنظمة.

المستوى 3 — شفافية على مستوى المكونات

يتم فصل المنطق التجاري إلى مكونات نمطية مع مسارات قرار قابلة للتتبع.

المستوى 4 — المراقبة في الوقت الحقيقي

تدفقات المدفوعات، قرارات التوجيه، ومحفزات الاحتيال يمكن مراقبتها في الوقت الحقيقي.

المستوى 5 — بنية جاهزة للذكاء الاصطناعي، وجاهزة للرقابة

كل مسار قرار شفاف، يمكن تدقيقه، ومرن، ومتوافق مع توقعات الجهات الرقابية.

يوفر PTMM للبنوك وسيلة قابلة للقياس لتقييم تقدم التحديث وتحديد الثغرات الهيكلية التي يجب معالجتها قبل نشر الذكاء الاصطناعي في تدفقات المدفوعات.

الضغط التنظيمي على شفافية المدفوعات

يُعامل أنظمة المدفوعات بشكل متزايد على أنها بنية تحتية وطنية، وتتجه الجهات التنظيمية نحو توقعات على مستوى الهيكلية. تؤكد الهيئات الرقابية الآن على:

• قابلية شرح الاحتيال في الوقت الحقيقي

• تتبع قرارات توجيه المدفوعات

• تدقيق النتائج الآلية

• التوافق الدلالي مع ISO 20022

• المرونة التشغيلية في مسارات الدفع في الوقت الحقيقي

• حوكمة قرارات الدفع المدعومة بالذكاء الاصطناعي

مع توسع أنظمة الدفع في الوقت الحقيقي (FedNow، RTP، UPI، SEPA Instant)، ستطلب الجهات التنظيمية من البنوك إثبات ليس فقط كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا كيف يدعم هيكل المدفوعات القرارات الشفافة والآمنة والمفسرة.

لا يمكن للأنظمة القديمة تلبية هذه التوقعات بدون تحديث.

مخطط لتحديث المدفوعات جاهز للذكاء الاصطناعي

يجب على البنوك التي تستعد لعمليات مدفوعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي اعتماد مخطط منظم:

• إنشاء نسب بيانات في الوقت الحقيقي عبر جميع مسارات المدفوعات

• فصل التوجيه وقواعد الاستثناء عن النوى الأحادية

• إدخال مراقبة هيكلية للكشف عن الاحتيال، والمعالجة المباشرة، وتدفقات الاستثناء

• تنفيذ طبقات حوكمة تتبع مدخلات النموذج، مخرجاته، والتجاوزات

• بناء خرائط طريق للتحديث تركز على الشفافية، وليس السرعة

• مواءمة تحديث المدفوعات مع التوقعات التنظيمية للشرح والتفسير

يضمن هذا المخطط أن يُنشر الذكاء الاصطناعي في بيئات المدفوعات حيث تكون القرارات قابلة للتفسير، والمخاطر قابلة للإدارة، والعمليات مرنة.

لماذا يهم هذا لمستقبل المدفوعات

المدفوعات هي نبض النظام المالي. مع اعتماد البنوك على الذكاء الاصطناعي لتحسين الكشف عن الاحتيال، والتوجيه، والمعالجة المباشرة، يجب أن يتطور الهيكل الأساسي لدعم الشفافية والشرح.

المؤسسات التي تتبنى تحديث المدفوعات الذي يركز على الشفافية ستكون قادرة على:

• تلبية التوقعات التنظيمية الناشئة

• نشر الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومسؤول

• تقليل الاحتيال والمخاطر التشغيلية

• دعم أنظمة الدفع في الوقت الحقيقي

• تحديث الأنظمة دون زعزعة النوى القديمة

الشفافية الهيكلية لم تعد خيارًا، بل هي أساس المدفوعات الجاهزة للذكاء الاصطناعي.

عن الكاتب

نيراج أغاروال هو قائد في تحديث المدفوعات وتحولها، يمتلك خبرة عميقة في البنوك المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحديث النواة، وهياكل المدفوعات في الوقت الحقيقي. ينصح المؤسسات المالية ببناء أنظمة مدفوعات مرنة، وشفافة، وجاهزة للرقابة، ويساهم في قيادة الفكر عبر المنتديات الصناعية العالمية.