حصري: "توازن الذكاء الاصطناعي" - جويل وينتريج، أنطوان كويبرز وألكسندر جيدو، فينترا في 'مجلة فينتك'

شفافية البيانات وأمن المعاملات هما وجهان لعملة واحدة. من خلال جمع المتخصصين في كل منهما والاستفادة من الذكاء الاصطناعي عبر منصة واحدة، عززت Vyntra قدراتهما

في عصر تتحرك فيه المدفوعات بسرعة الضوء والمحتالون ليسوا بعيدين أبدًا، تواجه البنوك تحديًا محددًا: كيفية الحفاظ على المعاملات سريعة وسلسة... وآمنة.

هذا التوازن الدقيق بين الكفاءة والأمن هو بالضبط حيث تهدف Vyntra، وهي شركة تقنية مالية جديدة ولدت من اندماج شركة Intix البلجيكية وشركة NetGuardians السويسرية، إلى إثبات وجودها. تأسست في يونيو 2025 وبدعم من Summa Equity، توحد Vyntra شركتين متخصصتين كانتا تسعيان بالفعل لتحقيق نفس الرؤية من وجهات نظر مختلفة - Intix، التي توفر رؤية عميقة لتدفقات الدفع، و NetGuardians، التي تنشر الذكاء الاصطناعي المتقدم للكشف عن الاحتيال ومنعه.

معًا، يعدون بتزويد البنوك بمنصة ذكية واحدة يمكنها مراقبة وتحليل وحماية كل معاملة في الوقت الفعلي - دون إبطائها.

"نحن نشكل Vyntra لحل مشكلة فريدة جدًا للبنوك،" كما يقول الرئيس التنفيذي جويل وينتريج. "يحتاجون إلى إيجاد التوازن الصحيح بين مخاطر الدفع وأمن الدفع. مهمتنا هي توفير أدوات تمكن من مراقبة سرعة المدفوعات - ما نسميه مراقبة المعاملات - وتقليل المخاطر من خلال منع الاحتيال القائم على الذكاء الاصطناعي."

"لقد جمعنا بين هذين الحلين معًا لتقديم متجر شامل حقيقي للبنوك."

كانت كلتا الشركتين (ولا تزالان في شكلهما الجديد) جزءًا من محفظة Summa Equity - Intix منذ عام 2022، و NetGuardians منذ عام 2024 - وكانت أوجه التآزر بينهما واضحة. بنت Intix سمعتها في مساعدة المؤسسات المالية على اكتساب رؤية في الوقت الفعلي لبيانات المعاملات، مما يمكن فرق الامتثال والمتخصصين في العمليات من تتبع المدفوعات على الفور وتحديد الشذوذ.

في الوقت نفسه، ركزت NetGuardians على كشف الاحتيال القائم على الذكاء الاصطناعي. طبقت تقنيتها تحليلات السلوك والتعلم الآلي للتمييز بين المعاملات المشروعة والمشبوهة، مما يقلل من النتائج الإيجابية الخاطئة ويوفر للبنوك الوقت والمال. من خلال الجمع بين هذه القدرات تحت سقف واحد، تصبح Vyntra منصة ذكاء للمعاملات "توحد مراقبة البيانات مع التحليلات التنبؤية"، مما يمزج بشكل فعال بين عوالم الامتثال والمرونة التشغيلية ومنع الاحتيال.

"العملاء اليوم مستعدون للتضحية بقليل من السرعة في مدفوعاتهم لضمان وجود مخاطر أقل،" يقول وينتريج، مشيرًا إلى "التوتر الخفي في كل دفعة"، وهي دراسة حديثة أجرتها Vyntra على 1000 عميل مصرفي حول العالم "هذا يخبرنا أننا نتحرك في الاتجاه الصحيح - تحتاج البنوك إلى تقديم السرعة والأمان معًا."

في قلب عرض Vyntra تكمن فكرة أن الثقة تأتي من الشفافية. إذا تمكنت البنوك من مراقبة كل خطوة من دورة حياة المعاملة، ليس فقط من الناحية التقنية، ولكن من منظور الأعمال، يمكنها اكتشاف المشكلات مبكرًا، والتواصل بشكل أفضل مع العملاء، ومنع المشكلات قبل أن تتصاعد.

"الأمر كله يتعلق بتجربة العميل،" يقول أنطوان كويبرز، مدير التحالفات الاستراتيجية والحسابات الرئيسية في Vyntra. "أصبحت السرعة سلعة. إذا تمت معالجة المعاملة في الوقت المحدد، فلن يلاحظ أحد ذلك. ولكن إذا حدث خطأ ما، فسيخبرك العملاء بالتأكيد.

"هنا تحدث الرؤية فرقًا حقيقيًا، مما يضمن بقاء المعاملات سلسة طوال دورة حياتها. تمنح مراقبة المعاملات المؤسسات المالية نسخة واحدة من الحقيقة عبر الإدارات. أنت قادر على مراقبة صحة تدفقاتك في الوقت الفعلي من منظور الأعمال، وليس مجرد منظور تقني."

بالنسبة للبنوك، لا تتعلق المراقبة في الوقت الفعلي برضا العملاء فحسب، بل تتعلق أيضًا بالمرونة. يمكن أن تتسبب انقطاعات الدفع أو حوادث الاحتيال في إلحاق الضرر بالسمعة وصداع تنظيمي، ناهيك عن خسارة الإيرادات. يقول وينتريج إن برنامج Vyntra يساعد البنوك على مراقبة مرونة المدفوعات لتجنب الانقطاعات أو الانقطاعات التامة، مع حماية المعاملات أيضًا من الاحتيال ومخططات غسيل الأموال.

"نريد مساعدة البنوك على أن تكون استباقية،" كما يوضح. "نقدم لهم مجموعات البرامج - منع الاحتيال بالذكاء الاصطناعي، واكتشاف غسيل الأموال، ومراقبة المعاملات - التي تحل أكبر مشكلتين لرئيس المدفوعات: ضمان تدفق المدفوعات بسلاسة وأمان."

انفجرت هجمات الهندسة الاجتماعية في السنوات الأخيرة، حيث يستغل المجرمون الثقة البشرية وكذلك نقاط الضعف التقنية. تتواجد Vyntra في تلك الجبهة، وتقدم أدوات محددة للكشف عن أنواع مختلفة من الاحتيال ومنعها، بما في ذلك عمليات الاحتيال في الدفع المصرح به (APP) والاحتيال الإلكتروني.

"عمليات الاحتيال هي مرض عالمي،" يقول وينتريج. "لقد تلقينا جميعًا تلك الرسائل التي تدعي أنها من البنك الذي نتعامل معه، وتحثنا على التصرف بسرعة. يعتقد العملاء أنهم يرسلون الأموال إلى مصدر موثوق - أحيانًا حتى إلى شخص مشهور. يحدث هذا في كل مكان.

"اكتشاف مثل هذه الاحتيالات أمر صعب لأنه، من الناحية الفنية، العميل هو من يبدأ الدفع. التحدي هو امتلاك أدوات قوية بما يكفي، مثل أدواتنا، لاكتشاف ذلك وإقناع العميل بأنه يفعل شيئًا غريبًا."

يعتقد أن تثقيف العملاء هو جزء أساسي من القصة، وكذلك التعاون.

"لن يحل أي بنك بمفرده هذه المشكلة. من خلال مشاركة البيانات حول الأنشطة الاحتيالية من خلال تسجيل المجتمع، يمكن للبنوك أن تصبح أكثر قوة معًا. هكذا نمنع الاحتيال على نطاق عالمي،" كما يقول.

داخل Vyntra، الذكاء الاصطناعي هو المحرك؛ الذكاء الذي يتعلم من مليارات المعاملات ويتكيف باستمرار مع التهديدات الجديدة. يقول ألكسندر جيدو، المدير المشارك في Vyntra، إن الشركة تركز على أكثر أنواع الجرائم المالية إلحاحًا: عمليات الاحتيال، والاستيلاء على الحسابات، وتقنيات غسيل الأموال مثل "التسميرف"، حيث يقسم المجرمون المبالغ الكبيرة إلى ودائع أصغر لتجنب الكشف.

"بالنسبة لهذه السيناريوهات، نتخذ نهجًا استباقيًا،" يوضح جيدو. "نتعلم العادات المعتادة للعملاء ونكتشف السلوك المشبوه في الوقت الفعلي. يسمح لنا الذكاء الاصطناعي بإنشاء طبقات جديدة من العناية الواجبة على مستوى العميل، بشكل ديناميكي ومستمر.

"ومع تطور المحتالين بسرعة، نستخدم نهجين للبقاء في المقدمة. أولاً، نستفيد مما تعرفه البنوك بشكل أفضل - عملائها. نتعلم من سلوكهم ونقارنهم بأقرانهم لتقييم المخاطر.

"ثانيًا، نستوعب بيانات الطرف الثالث من السوق، مثل المستفيدين المشبوهين الذين أبلغت عنهم مؤسسات أخرى، وننظم تلك المعلومات لتعزيز أداء كشف الاحتيال لدينا. يتعلق الأمر بالجمع بين الرؤى الداخلية والذكاء الخارجي."

يجادل كويبرز بأن مشاركة البيانات الآمنة بين الشركاء ستصبح حجر الزاوية في مرونة الدفع الحديثة. "في مجالات مثل المدفوعات عبر الحدود أو التحويلات المالية، يقوم كل مشارك بإجراء فحوصات امتثال مماثلة،" كما يلاحظ. "إذا تمكنا من إعادة استخدام ثراء معايير ISO 20022 وتمرير البيانات المصادق عليها بشكل آمن على طول السلسلة، فسنوفر على الجميع الكثير من المتاعب والتكاليف. سيكون التعاون ضروريًا."

تتماشى هذه الرؤية مع اتجاه الصناعة الأوسع المعروف باسم FRAML - تقارب أنظمة الاحتيال ومكافحة غسيل الأموال في إطار عمل متماسك واحد. من خلال الجمع بين قدرات الكشف ومشاركة البيانات عبر الوظائف، يمكن