دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز التقييم الائتماني واكتشاف الاحتيال في القطاع البنكي الأوروبي

Abstract

تهدف هذه الدراسة الى ابراز الدور الحيوي للذكاء الاصطناعي في تطوير أنظمة التقييم الائتماني وكشف الاحتيال بالقطاع البنكي الأوروبي، استجابة للتحولات الرقمية المتسارعة في المعاملات البنكية. توصلت الدراسة الى ان استخدام البنوك الأوروبية للذكاء الاصطناعي زاد بشكل ملحوظ بمعدل نمو بلغ 50% بين سنتي 2020 و2025. وقد ساهم بذلك بشكل أساسي في تعزيز دقة وسرعة القرارات الائتمانية بمعدل 114.3%، وتحقيق فعالية أكبر في رصد العمليات الاحتيالية بمعدل 72%. كما كشفت الدراسة عن هيمنة نماذج أشجار القرار والانحدار اللوجيستي التي وصلت نسبة استخدامها الى83.3% في البنوك الاوروبية، مع تفضيلها للنماذج المطورة داخليا لضمان السيطرة الكاملة على قواعد بياناتها وأنظمتها الأساسية. واظهرت الدراسة تباينا في مستويات قابلية تفسير النماذج بين التقييم الائتماني الذي يخضع لاعتبارات الرقابة والامتثال، وكشف الاحتيال الذي يعطي الأولوية للدقة والسرعة. This study aims to highlight the vital role of artificial intelligence in developing credit scoring and fraud detection systems in European banking sector, in response to the rapid digital transformations in banking transactions. The findings indicate that the adoption of artificial intelligence in European banks increased significantly, with a growth rate of 50% between 2020 and 2025. this adoption has primarily contributed to enhancing the accuracy and speed of credit decision by 114.3%, and achieving greater effectiveness in monitoring fraudulent activities bay 72%. Furthermore, the study revealed the dominance of decision tress and logistic regression models, which reached a usage rate of 83.3% in European banks, with a clear preference of in house developed models to ensure full control over databases and core systems. The study also identified a disparity in model explainability credit scoring, which is subject to regulatory and compliance consideration, and fraud detection, which prioritizes accuracy and speed.