ایران و فرصت رگ‌تک

رگ‌تک هوشمند؛ از نظارت پسینی تا پیش‌بینی ریسک در لحظه

عصر تراکنش ۹۹؛ محمدمهدی متولی، مدیرعامل امیدپی / تحول دیجیتال در صنعت مالی، تنها به توسعه‌ی ابزارهای پرداخت یا گسترش خدمات آنلاین محدود نمی‌شود. در سال‌های اخیر، یکی از عمیق‌ترین تغییرات، در پشت صحنه‌ی این صنعت و در قلب نظام نظارتی رخ داده است؛ جایی که فناوری‌های نوین در حال بازتعریف رابطه‌ی میان «نوآوری» و «انضباط مالی» هستند. نتیجه‌ی این هم‌نشینی، پدیده‌ای است به نام رگ‌تک هوشمند (Smart RegTech)؛ نسلی تازه از سامانه‌های نظارتی که نه‌تنها خطا را تشخیص می‌دهند، بلکه قادر به پیش‌بینی آن نیز هستند.


از نظارت پسینی تا درک بلادرنگ رفتار


تا همین چند سال پیش، نظام‌های نظارتی در صنعت پرداخت، ذاتاً پسینی بودند؛ یعنی تخلف، کلاهبرداری یا اشتباه باید ابتدا اتفاق می‌افتاد تا بتوان به آن واکنش نشان داد. این مدل در زمان خود کارآمد بود، اما با رشد سرسام‌آور تراکنش‌های دیجیتال، تنوع ابزارها و پیچیدگی تعاملات مالی، دیگر پاسخگو نیست.

امروز ما در جهانی فعالیت می‌کنیم که هر تراکنش، هزار داده‌ی جانبی تولید می‌کند؛ از موقعیت جغرافیایی و نوع دستگاه گرفته تا الگوهای رفتاری کاربران. این داده‌ها، اگر با فناوری‌های تحلیلی و هوش مصنوعی ترکیب شوند، می‌توانند رفتار غیرعادی را پیش از وقوع تخلف شناسایی کنند. به بیان ساده، رگ‌تک هوشمند به‌جای آن‌که «چشم ناظر» باشد، به «ذهن تحلیلگر» صنعت مالی تبدیل شده است.


هوش مصنوعی؛ شریک جدید رگولاتور


هوش مصنوعی در رگ‌تک دیگر یک ابزار کمکی نیست، بلکه به شریک اصلی نهادهای نظارتی بدل شده است. در مدل‌های سنتی، مجموعه‌ای از قوانین ازپیش‌تعریف‌شده مشخص می‌کردند که چه رفتاری مجاز است و چه رفتاری نه. اما واقعیت این است که تخلف، از قانون جلوتر حرکت می‌کند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق اکنون قادرند الگوهای پنهان در رفتار مالی را شناسایی کنند، بدون آنکه نیاز به تعریف قانون مشخصی وجود داشته باشد. به این ترتیب، سیستم از حالت «قانون‌محور (Rule-Based)» به «الگو‌محور (Pattern-Based)» تغییر ماهیت داده است، تغییری که باعث شده نظارت مالی از یک فرایند واکنشی به سامانه‌ای پیش‌دستانه تبدیل شود.

این دگرگونی به معنای پایان نقش انسان نیست، بلکه نقطه‌ی آغاز همکاری تازه‌ای است: انسانِ ناظر در کنار الگوریتمِ تحلیلگر. انسان هنوز تصمیم نهایی را می‌گیرد، اما بر پایه‌ی بینشی بسیار عمیق‌تر و داده‌محورتر از گذشته.


معماری اعتماد در عصر هوش مصنوعی


در هر نظام مالی، «اعتماد» مهم‌ترین دارایی است. وقتی تصمیم‌ها توسط ماشین‌ها گرفته می‌شوند، پرسش مهمی مطرح می‌شود: چگونه می‌توان مطمئن بود که الگوریتم‌ها عادلانه و قابل اعتماد عمل می‌کنند؟

پاسخ در مفهوم توضیح‌پذیری (Explainability) نهفته است. سامانه‌های رگ‌تک نسل جدید باید قادر باشند دلایل هر تصمیم را شفاف و قابل‌پیگیری ارائه دهند. وقتی مدل‌ها توضیح‌پذیر باشند، اعتماد میان تمام بازیگران، از نهاد ناظر گرفته تا ارائه‌دهندگان خدمات پرداخت و حتی کاربر نهایی، تقویت می‌شود. به همین دلیل، «هوش مصنوعی مسئولانه» (Responsible AI) دیگر یک شعار نیست، بلکه پیش‌شرط اعتماد در رگ‌تک هوشمند است.


از داده تا تصمیم؛ چابکی به‌جای تأخیر


تحولات پرداخت دیجیتال، سرعت تصمیم‌گیری را به اولویت اصلی تبدیل کرده است. رگ‌تک هوشمند در این میان، توانسته فاصله‌ی میان داده و تصمیم را تقریباً به صفر برساند. امروز سامانه‌های نظارتی می‌توانند در لحظه‌ی انجام تراکنش، ریسک را بسنجند، هشدار دهند یا حتی فرایند را اصلاح کنند؛ بدون آنکه به تجربه‌ی کاربر آسیبی وارد شود.

در چنین مدلی، نظارت دیگر مانع نوآوری نیست، بلکه بخشی از اکوسیستم نوآوری محسوب می‌شود. نظارتِ سریع و دقیق، به شرکت‌های پرداخت اجازه می‌دهد با اطمینان بیشتری محصولات جدید عرضه کنند، چراکه مطمئن‌اند خط قرمزها در لحظه رصد می‌شود.


چالش‌های اخلاقی و مقرراتی


با وجود تمام مزایا، مسیر حرکت به‌سوی رگ‌تک هوشمند با چالش‌هایی همراه است. نخست، مسئله‌ی حریم خصوصی داده‌هاست؛ تحلیل رفتاری و یادگیری ماشینی مستلزم دسترسی گسترده به داده‌های کاربران است. طراحی چهارچوب‌های اخلاقی و حقوقی برای استفاده‌ی منصفانه از این داده‌ها، ضرورتی اجتناب‌ناپذیر است.

چالش دوم، پاسخگویی در تصمیمات الگوریتمی است. اگر هوش مصنوعی اشتباه کند، مسئولیت با چه نهادی است؟ پاسخ به این سؤال، نیازمند تحول در ساختار رگولاتوری است. نهاد ناظر آینده باید نه‌تنها ناظر فناوری باشد، بلکه یادگیرنده‌ی فناوری نیز باشد؛ رگولاتوری‌ای که در کنار صنعت رشد می‌کند، نه در برابر آن.


فرصت ویژه‌ی صنعت پرداخت ایران


ایران از معدود کشورهایی است که با در اختیار داشتن شبکه‌ی یکپارچه‌ای چون شاپرک و شتاب، امکان شکل‌گیری زیرساخت ملی رگ‌تک را دارد. حجم و تنوع داده‌های تراکنشی در کشور، ظرفیت بی‌نظیری برای توسعه‌ی مدل‌های پیش‌بینی ریسک و کشف تقلب به‌صورت بومی فراهم کرده است.

اگر این داده‌ها در قالب چهارچوب‌های مشخص، استاندارد و اخلاق‌مدار به‌کار گرفته شوند، ایران می‌تواند یکی از پیشگامان منطقه در توسعه‌ی RegTech-as-a-Service باشد؛ مدلی که علاوه بر کاهش ریسک‌های سیستمی، به خلق ارزش اقتصادی جدید نیز می‌انجامد.


جمع‌بندی؛ از نظارت تا پیش‌بینی


صنعت پرداخت در حال عبور از مرحله‌ی کنترل به مرحله‌ی پیش‌بینی است. در آینده‌ای نه‌چندان دور، رگ‌تک هوشمند به بخش جدایی‌ناپذیر از هر سامانه‌ی پرداخت تبدیل خواهد شد؛ سیستمی که می‌فهمد، یاد می‌گیرد و قبل از وقوع خطا، هشدار می‌دهد.

جهان مالی آینده متعلق به نهادهایی است که بتوانند میان نوآوری و انضباط، تعادلی پایدار برقرار کنند. در این مسیر، رگ‌تک هوشمند نه‌فقط ابزار نظارت، بلکه ستون اعتماد و امنیت اقتصاد دیجیتال خواهد بود.

نمایش لینک کوتاه
کپی لینک کوتاه: https://asretarakonesh.ir/swcs کپی شد

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *