ما المقصود بمراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال (AML)؟

يجب إجراء مزيد من التحقيقات حول المعاملات المشبوهة التي تم تحديدها من خلال نظام مراقبة معاملات (TMS) مكافحة غسل الأموال. يساعد هذا التحقيق على التمييز بين الأنشطة غير القانونية التي تحتاج إلى رفعها إلى مستوى إنفاذ القانون في تقارير الأنشطة المشبوهة (SARs) والإيجابيات الزائفة المحتملة التي تبدو وكأنها أنشطة غير مشروعة، ولكنها ليست كذلك. 

على المستوى العام، تساعد مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال (AML) على ما يلي:

• توفير مراقبة متطورة في الوقت الفعلي لبيانات معاملات العملاء، ومسح وتحديد أي أنماط قد تتوافق مع أنماط غسل الأموال المعروفة.

• تحديد الإشارات التحذيرية، مثل حجم المعاملات غير المعتاد وسرعتها، والنشاطات المرتبطة بالدول عالية المخاطر. وأيضًا تحديد الجهات التي قد تظهر في قوائم المراقبة أو قوائم العقوبات، والنشاطات التي لا تتوافق مع ملف المخاطر المعتاد للعميل، وغير ذلك. 

• دمج مجموعة من حلول أتمتة التكنولوجيا المالية (fintech) المتطورة وأفضل ممارسات الامتثال للبيانات، مثل أنظمة معالجة المعاملات (TPS) وأدوات الكشف عن الغش وتقييم المخاطر وتسجيلها، أو التكامل معها. والتكامل أيضًا مع منهجيات إدارة القضايا وإدارة المعاملات لمساعدة فرق الامتثال على تحسين سير العمل، وتلبية الطلب المتزايد من العملاء على خدمات مالية آمنة، والامتثال للمتطلبات التنظيمية الصارمة. 

معظم المؤسسات المالية (على سبيل المثال، البنوك، واتحادات الائتمان، وبورصات العملات المشفرة وغيرها من المؤسسات التي تقدِّم الخدمات المالية)، إن لم يكن كلها، ملزمة قانونًا بإجراء درجة معينة من مراقبة المعاملات. وهذا الإجراء هو جزء من الاستراتيجية الأوسع نطاقًا للحفاظ على الامتثال التنظيمي.

مع تزايد نطاق الجرائم المالية وشدتها، يواصِل مقدِّمو الخدمات الذين يقدِّمون حلولًا للامتثال لمكافحة غسل الأموال زيادة عروضهم لتلبية الطلبات المتزايدة. وفقًا لتقرير حديث من MarketsandMarkets، من المتوقع أن يصل حجم سوق مراقبة المعاملات إلى 6.8 مليارات دولار أمريكي بحلول عام 2028. 

يشير غسل الأموال إلى عدة أساليب غير قانونية لإخفاء الأرباح المستمدة من الأنشطة غير القانونية على أنها أموال مشروعة تم الحصول عليها من خلال وسائل قانونية.

باختصار، يتم "غسل" الأموال القذرة، أي الأموال المكتسبة من نشاطات إجرامية، عبر وسيط. يمكن بعد ذلك استخدام الأموال المغسولة في عمليات شراء قانونية أو استثمارات أو معاملات مالية مشروعة.

يُعَد غسل الأموال ممارسة شائعة بين المجرمين والمؤسسات الإجرامية أو المدرجة على قوائم العقوبات، الذين يسعون إلى تجنُّب الملاحقة القانونية والضرائب، كما يسهِّل ذلك عليهم القيام بأنشطة إجرامية أخرى مثل التهريب أو تمويل الإرهاب.

وفقًا لمكتب الأمم المتحدة المعنيّ بالمخدرات والجريمة، يُقدَّر أن غسل الأموال يمثِّل ما بين 2 إلى 5% من الناتج المحلي الإجمالي العالمي، أي نحو 800 مليار إلى 2 تريليون دولار أمريكي سنويًا. 

يتضمن غسل الأموال عادةً ثلاث خطوات: 

1. الإيداع (Placement): يتم إدخال الأموال "القذرة"، المكتسبة بطرق غير قانونية أو مشبوهة، إلى النظام المالي المشروع، مثل الإيداع النقدي الكبير في البنك.
2. التفريق (Layering): لإخفاء مصدر الأموال غير المشروعة وإبعادها عن صاحب الحساب النظري القابل للتحديد، يتم تحويل الأموال عبر سلسلة من المعاملات المالية المعقدة. يمكن تنفيذ مرحلة التفريق عن طريق تحويل الأموال بين حسابات مصرفية مختلفة، أو تحويل النقد إلى أصول أخرى، أو تمرير الأموال عبر شركات وهمية وحسابات خارجية. 
3. الدمج (Integration): تُعاد الأموال المفصولة إلى الاقتصاد المشروع عبر وسائل مختلفة، مثل العقارات أو السلع الفاخرة أو أنواع أخرى من الأصول. يمكن بيع هذه الأصول بدورها أو إعادة تحويلها إلى نقود للاستمرار في عملية التفريق أو ببساطة استخدامها أو استهلاكها. 

يمكن أن يشير غسل الأموال كفئة إلى أي طريقة يتم استخدامها لإخفاء المصدر غير المشروع للأموال. يستخدم المجرمون أساليب مختلفة لغسل الأموال، بما في ذلك:

• التقطيع (Smurfing): تقسيم الودائع النقدية الكبيرة إلى عدة ودائع صغيرة لتجنُّب استيفاء متطلبات الإبلاغ.

• الشركات الوهمية (Shell companies): يُنشئ مروِّجو الأموال شركات وهمية أو يستخدمون شركات قائمة (وهي مؤسسات موجودة فقط لامتلاك شركات وهمية أخرى ولا تمارس أعمالًا مشروعة تُذكر) لتمرير الأموال غير المشروعة عبر عدة جهات. وباستخدام هذا الأسلوب، يُنشئون سلسلة ملكية معقدة تجعل تتبُّع الأموال صعبًا. 

• الأعمال التي تعتمد على النقد بكثافة: يوفر الاستثمار أو إنشاء شركات تتعامل مع كميات كبيرة من النقد، مثل مغاسل الملابس أو المطاعم، فرصًا لغاسلي الأموال لخلط الإيرادات غير المشروعة مع الإيرادات القانونية. وبما أنه قد يكون من الصعب على الجهات التنظيمية التحقق مما إذا كانت الأرباح المُبلغ عنها من هذه الشركات مرتبطة بالمبيعات الفعلية أو الخدمات المقدمة، يمكن لغاسلي الأموال إضافة أموال غير مشروعة إلى الأرباح والادعاء زورًا بوجود مصدر مشروع للمبلغ الإجمالي.

• العملات الرقمية (Cryptocurrency): رغم أنها غالبًا ليست مجهولة تمامًا، فإن الطبيعة اللامركزية لتقنية سلسلة الكتل (البلوك تشين) والعملات الافتراضية مثل Bitcoin وMonero توفِّر فرصًا للمجرمين لإخفاء مصدر الأموال وملكيتها. بينما تمتلك معظم منصات تداول العملات الرقمية المشروعة سياسات مكافحة غسل الأموال الخاصة بها، فإن بعض المنصات تتَّبِع معايير أكثر تساهلًا تجذب العناصر الإجرامية. 

• القمار: يمكن استخدام كلٍّ من الكازينوهات التقليدية والإلكترونية لغسل الأموال. تشمل العملية تحويل الأموال غير المشروعة إلى رقائق، والمقامرة بنسبة صغيرة منها، ثم سحب الرقائق المتبقية ليتم الإبلاغ عنها كأرباح قانونية. 

لغسل الأموال العديد من التداعيات الاقتصادية والاجتماعية. والمؤسسات التي تفشل في حماية نفسها بشكل صحيح من غسل الأموال، سواء عمدًا أم عن غير قصد، تُضعف الثقة العامة في المؤسسات المالية.

يمكن أن تؤدي الاستثمارات الكبيرة أو تداول الأصول التي تتم بنية غسل الأموال غير المشروعة إلى تشويه نماذج النمو الاقتصادي، وإنشاء قِيَم أصول زائفة أو مُبالغ فيها، وتحويل الأموال بعيدًا عن الاستثمارات الأكثر إنتاجية. والأسوأ من ذلك، أن غسل الأموال يشجع على المزيد من الجريمة والفساد. وقد تشهد المناطق القضائية ذات سياسات مكافحة غسل الأموال الضعيفة ارتفاعًا في معدلات الجريمة.

لمكافحة جهود غسل الأموال على المستوى العالمي، تعمل الوكالات القانونية المحلية والدولية بالتعاون مع الحكومات والمؤسسات المالية لتطبيق قوانين ولوائح مكافحة غسل الأموال ومتطلبات الإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة.

واستجابةً لحجم وتعقيد الجرائم المالية الحديثة، تستثمر المؤسسات المالية وحلول القطاع الخاص بكثافة في أنظمة تقارير معاملات مكافحة غسل الأموال وأنواع أخرى من برمجيات AML.

تتوقع شركة The Business Research Company أن ينمو سوق برمجيات مكافحة غسل الأموال العالمي (بما في ذلك برمجيات مراقبة المعاملات) ليصل إلى 3.2 مليارات دولار أمريكي بحلول عام 2025. ويُعزى هذا النمو إلى الطلب المتزايد على أنظمة الكشف الفوري للالتزام باللوائح الصارمة لمكافحة غسل الأموال، مع توجهات تُشير إلى ارتفاع كبير في الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يعتمد أساس مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال على التحليل المستمر لكميات ضخمة من بيانات المعاملات. ومن خلال إنشاء أنماط منتظمة للمعاملات، تستطيع البنوك والمؤسسات المالية تحديد الانحرافات عن السلوك القانوني القياسي. 

واعتمادًا على الحجم والغرض والموقع وعوامل أخرى مختلفة، قد تتطلب حلول مراقبة المعاملات معايرة فريدة لتناسب احتياجات أي مؤسسة مالية أو مصرفية محددة. وعلى الرغم من أن متطلبات نظام مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال ليست محددة بدقة، فإن معظم أنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال تتضمن العناصر الرئيسية التالية.

تجمع أنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال الحديثة بين ما يلي:

• المنطق القائم على القواعد: تعمل الأنظمة وفق قواعد محددة مسبقًا (مثل حدود النشاط أو الأنماط، مثل مبالغ الإيداع أو مواقع المعاملات) والتي تؤدي إلى إصدار تنبيه. 

• التحليلات المتقدمة: تعتمد أنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال القائمة على البيانات بشكل متزايد على أدوات التحليلات المتقدمة، مثل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يمكنها تحليل مجموعات البيانات الكبيرة واكتشاف الأنماط التي قد لا يتم اكتشافها بخلاف ذلك. 

نظرًا لأن المعاملات لا تتطلب المستوى نفسه من التدقيق، فإن اعتماد نهج قائم على المخاطر في مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال يساعد المؤسسات على توجيه الموارد بشكل أفضل نحو العملاء والمعاملات التي قد تنطوي على مستويات مخاطر أعلى. تساعد الاعتبارات مثل ملف العميل، والموقع الجغرافي، وأنواع المعاملات أنظمة مراقبة معاملات AML على تقييم مخاطر العملاء وتحديد أولويات التنبيهات.

إن مراقبة المعاملات ما هي إلا جزء واحد من استراتيجية مكافحة غسل الأموال الكاملة. وفيما يلي بعض أفضل الممارسات الأخرى:

• اعرف عميلك (KYC): تتطلب قوانين ولوائح KYC من المؤسسات المالية التحقق من هوية عملائها وطبيعة حساباتهم. 

• العناية الواجبة بالعملاء: تتطلب العناية الواجبة بالعملاء من المؤسسات المالية مثل البنوك أو شركات بطاقات الائتمان التحقق بشكل مستمر من شرعية معلومات العملاء. وإذا كان هناك أي نشاط مشبوه يتطلب مزيدًا من التحقيق، فإن العناية الواجبة بالعملاء تُثبت أنها ممارسة أساسية لإنشاء مسار تدقيق موثوق به. 

• فحص العقوبات: كجزء من عملية مراقبة المعاملات، تتطلب أفضل ممارسات استراتيجية مكافحة غسل الأموال من المؤسسات فحص المعاملات ليس فقط بحثًا عن السلوك غير المعتاد، ولكن أيضًا عن الأفراد والكيانات الخاضعة للعقوبات. 

• تكامل واجهة برمجة التطبيقات: تم تصميم أنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال الحديثة للتكامل مع واجهة برمجة التطبيقات لتسهيل مشاركة البيانات بين البرامج والتطبيقات والواجهات المختلفة. 

تستفيد أنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال الحديثة من مجموعة واسعة من التقنيات والأساليب المرتبطة بالأنظمة القائمة على القواعد والتحليلات المتقدمة. وعلى الرغم من أن أنظمة مراقبة مكافحة غسل الأموال ليست كلها متشابهة، فإن هذه بعض التقنيات الأكثر شيوعًا في الاستخدام.

• يتيح التشغيل القائم على القواعد لأنظمة مكافحة غسل الأموال إنشاء قواعد لمراقبة المعاملات تُشير إلى أي معاملات قد تتجاوز حدًا محددًا مسبقًا، سواء من حيث القيمة أم التكرار. 

• تُعَد هذه الأنواع من الضوابط فعَّالة وسهلة الإعداد. ومع ذلك، فإنها قد تؤدي إلى توليد نتائج إيجابية زائفة، ما يتطلب تحقيقًا إضافيًا للتحقق إذا ما كانت معاملة معينة تنتهك قوانين مكافحة غسل الأموال.

• يُتيح التحليل السلوكي الإحصائي للمؤسسات تحديد قواعد أساسية لأنشطة المعاملات المنتظمة. وتستخدم أدوات كشف الحالات الشاذة هذه القواعد الأساسية للإشارة إلى السلوكيات التي تنحرف عن القاعدة.

• تسمح منهجيات نمذجة السلوك لأنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال بتتبُّع توجهات النشاط بمرور الوقت، والتكيف مع الظروف المتطورة مع نموها وتغيرها. ويساعد تقسيم العملاء على اعتماد نهج قائم على المخاطر لأنواع مختلفة من العملاء. 

• تستخدم أنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال أنواعًا مختلفة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

• تستخدم نماذج التعلم الخاضع للإشراف بيانات تاريخية ذات نتائج معروفة لتدريب الخوارزميات على اكتشاف غسل الأموال.

• كما يتم استخدام نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف لتحديد الأنماط المشبوهة الجديدة دون الحاجة إلى الاعتماد على البيانات المصنَّفة مسبقًا. 

• يسمح الجمع بين أشكال متعددة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأنظمة مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال بالتحسن المستمر بمرور الوقت، والتكيف مع التهديدات الجديدة والناشئة. 

• وبفضل الحلول السحابية القابلة للتطوير بسهولة، يمكن للمؤسسات إجراء مراقبة في الوقت الفعلي على كميات هائلة من البيانات. 

• تساعد أدوات التصوير البياني المؤسسات في الحصول على صورة أوضح للحسابات والأنشطة التي تحدث على شبكاتها.

• وتساعد تقنيات تخطيط العلاقات على تصور الاتصالات بين الحسابات والكيانات والكشف عن أي شبكات مخفية محتملة.