دور الذكاء الاصطناعي في مكافحة غسيل الأموال
The Role of Artificial Intelligence in Anti-Money Laundering
الباحث أمجاد صالح الغشمري تحت اشراف د. أمل خضرجي ((كلية الحقوق، جامعة الملك عبد العزيز السعودية)
Amjad Saleh Alqurashy under the supervision of Dr. Amal Kadragey (Faculty of Law, King Abdulaziz University, Saudi Arabia)
مقال منشور في مجلة جيل الأبحاث القانونية المعمقة العدد 70 الصفحة 27.
مستخلص:تهدف هذه الدراسة إلى ابراز الدور الذي يمكن إن يلعبه الذكاء الاصطناعي في إجراءات التدابير الوقائية لمكافحة غسيل الأموال، خاصةً أن جرائم غسل الأموال أصبحت تعتمد على تقنيات متطورة، مما أوجب ضرورة تطور الأدوات والوسائل الرقابية لمكافحة غسل الأموال، وكيف ساعد الذكاء الاصطناعي على كشف العمليات المشبوهة وقدم حلول مبتكرة تزيد من الكفاءة والدقة.
بدأت الدراسة بتوضيح عملية غسل الأموال المتسلسلة من مرحلة الإيداع لتخلص من الأموال المشبوهة، ثم تليها مرحلة التمويه المعقد لإدخال المال المغسول إلى الحسابات البنكية، وتختم العملية بإضافة طابع شرعي في مرحلة الاندماج. قد تمتاز جرائم غسل الأموال بطابع عالمي يتعدى حدود الدولة الواحدة، بتخطيط مسبق من عدة اشخاص لارتكابها وارتكاب جرائم أخرى لتنفيذها، فتأثر على الاقتصاد والامن الوطني.
مع تقدم التكنلوجيا ظهرت طرق جديدة لتخزين البيانات المالية كتخزين المركزي واللامركزي، فسهلت عملية إيداع المال الشرعي غير الشرعي، ولمراقبة الحسابات البنكية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد هوية المال المودع. وأكدت النتائج أن استخدام هذه التقنيات يعزز الشفافية، ويقلل من أخطار التلاعب بالبيانات، ويوفر أداة استباقية للحد من الجرائم المالية. كما توصي الدراسة بضرورة تبني المؤسسات المصرفية لتقنية سلسلة الكتل لحماية بيانات العملاء من الاختراق والتلاعب، والاستثمار في تقنيات التنقيب والشبكات العصبية لتعزيز قدرتها على رصد الأنشطة غير المشروعة. توصي بتشديد العقوبات على من يستغل الذكاء الاصطناعي للتحايل على الأنظمة المالية، وتطوير التشريعات بما يتناسب مع التغيرات التقنية.
الكلمات المفتاحية: غسل الأموال، الذكاء الاصطناعي، سلسلة الكتل، تنقيب البيانات، الشبكات العصبية الاصطناعية.Abstract:
This study aims to highlight the role that artificial intelligence (AI) can play in preventive measures against money laundering. Money laundering crimes increasingly rely on advanced technologies, which necessitates the development of modern monitoring and regulatory tools. AI contributes significantly to detecting suspicious transactions and provides innovative solutions that enhance efficiency and accuracy.
The study begins by explaining the sequential process of money laundering, starting with the placement stage to dispose of illicit funds, followed by the complex layering stage to conceal their origins, and concluding with the integration stage, where illicit funds are reintroduced into the financial system with a legitimate appearance. Money laundering crimes are often transnational in nature, carefully planned by multiple actors, and frequently associated with other criminal activities, thereby threatening both economic stability and national security.
With technological advancements, new methods of financial data storage—such as centralized and decentralized systems—have emerged, facilitating both legal and illegal fund placements. AI technologies are increasingly used to monitor bank accounts and verify the legitimacy of deposited funds.
The findings confirm that the application of AI enhances transparency, reduces the risk of data manipulation, and provides proactive tools to prevent financial crimes. The study recommends that financial institutions adopt Blockchain technology to protect customer data from tampering, invest in Data Mining and Neural Networks to improve detection of illicit activities, and that stricter penalties be imposed on those exploiting AI to circumvent financial systems. It also calls for continuous updates in legislation to keep pace with technological developments.
Keywords: Money Laundering, Artificial Intelligence, Blockchain, Data Mining, Artificial Neural Networks.
