في عصر يسوده ازدهار المدفوعات الرقمية، أصبحت هذه المنصات جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية، حيث توفر سهولة الوصول والراحة دون سابق. ومع ذلك، فقد جذبت هذه البيئة الجديدة أيضاً عناصر ضارة تستغلها لتحقيق مكاسب غير مشروعة، مما أدى لزيادة في عمليات الاحتيال المتطورة التي تستند إلى الهندسة الاجتماعية.

عادة ما يتم التخطيط لمثل هذه الاحتيالات وإجراؤها بشكل خفي على منصات مختلفة خارج نطاق المدفوعات. وتتطلب مواجهة هذا التحدي فهماً أعمق لكيفية وقوع الاحتيالات، إلا أن الاعتماد فقط على إشارات المستخدم والمعاملات قد لا يكفي لتسليط الضوء على أنماط السلوك المعقدة.

تمثل دراسة جديدة منشورة إطار العمل CASE (وكيل محادثة لتوضيح الاحتيال)، وهو نظام مبتكر يهدف إلى تحسين فهم عمليات الاحتيال من خلال جمع وإدارة تغذية راجعة من المستخدمين بطريقة آمنة وقابلة للتوسع. صُمم هذا الوكيل بشكل فريد لإجراء مقابلات استباقية مع ضحايا محتملين لجمع معلومات دقيقة حول تجاربهم عبر حوار مفصل.

تقوم المحادثات المسجلة بإمداد نظام ذكاء اصطناعي آخر بمعلومات يتم تحليلها وتحويلها إلى بيانات هيكلية، مما يتيح استخدامها في آليات تنفيذ أوتوماتيكية ويدوية. باستخدام مجموعة نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) من Google Gemini، تم تطبيق هذا الإطار على Google Pay (GPay) في الهند.

على ضوء هذه الابتكارات، لوحظ زيادة بنسبة 21% في حجم تنفيذات الاحتيال. وتظهر النتائج أن هذه البنية التحتية وإطار التقييم المعتمد موثوق به ويمكن تعميمه، مما يقدم نموذجاً واضحاً لبناء أنظمة مماثلة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لجمع وإدارة معلومات الاحتيال في مجالات حساسة أخرى.