التحليلات السلوكية: الكشف عن الحالات الشاذة لتعزيز عملية صنع القرار

في بيئة اليوم الغنية بالبيانات، تسعى المؤسسات باستمرار إلى إيجاد طرق مبتكرة لاكتساب ميزة تنافسية، وتعزيز الأمن، وتحسين الكفاءة التشغيلية. لقد برزت التحليلات السلوكية كأداة قوية لتحقيق هذه الأهداف، لا سيما في مجال كشف الحالات الشاذة. سيستكشف هذا المقال مفهوم التحليلات السلوكية، ويتعمق في تطبيقاتها في تحديد الحالات الشاذة، ويناقش الفوائد التي تقدمها للمؤسسات في جميع أنحاء العالم.

ما هي التحليلات السلوكية؟

تتضمن التحليلات السلوكية جمع وتحليل وتفسير البيانات المتعلقة بتصرفات وتفاعلات الكيانات، مثل المستخدمين أو العملاء أو الأجهزة أو الأنظمة. على عكس التحليلات التقليدية التي تركز على نقاط البيانات الثابتة، تفحص التحليلات السلوكية الأنماط والاتجاهات بمرور الوقت، مما يوفر فهمًا ديناميكيًا لكيفية تصرف الكيانات. يتيح هذا النهج للمؤسسات تحديد الانحرافات عن السلوك المتوقع، والتي يمكن أن تشير إلى مخاطر أو فرص أو أوجه قصور محتملة.

في جوهرها، تهدف التحليلات السلوكية إلى الإجابة على أسئلة مثل:

• ما هو السلوك النموذجي للمستخدم أو العميل أو النظام؟
• هل هناك أي أنماط غير عادية أو انحرافات عن المعتاد؟
• ما هي الأسباب المحتملة لهذه الحالات الشاذة؟
• ما هي الإجراءات التي يجب اتخاذها لمعالجة هذه الحالات الشاذة؟

تعتمد التحليلات السلوكية على تقنيات مختلفة، بما في ذلك:

• التعلم الآلي (ML): خوارزميات تتعلم من البيانات وتحدد الأنماط دون برمجة صريحة.
• التحليل الإحصائي: طرق لتحديد الانحرافات الكبيرة عن المعايير الإحصائية.
• تنقيب البيانات: تقنيات لاكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية في مجموعات البيانات الكبيرة.
• تحليل السلاسل الزمنية: تحليل نقاط البيانات التي تم جمعها بمرور الوقت لتحديد الاتجاهات والحالات الشاذة.

كشف الحالات الشاذة: تحديد غير المتوقع

كشف الحالات الشاذة، المعروف أيضًا باسم كشف القيم المتطرفة، هو عملية تحديد نقاط البيانات أو الأنماط التي تنحرف بشكل كبير عن المعتاد المتوقع. في سياق التحليلات السلوكية، يركز كشف الحالات الشاذة على تحديد السلوكيات غير العادية التي قد تشير إلى الاحتيال، أو الخروقات الأمنية، أو أعطال النظام، أو غيرها من القضايا الحرجة. تعد القدرة على كشف الحالات الشاذة بفعالية أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات للتخفيف من المخاطر، وتحسين الوضع الأمني، وتحسين العمليات.

هناك عدة طرق لكشف الحالات الشاذة، منها:

• الطرق الإحصائية: تعتمد هذه الطرق على النماذج الإحصائية لتحديد نقاط البيانات التي تقع خارج التوزيع المتوقع. على سبيل المثال، يمكن استخدام درجة Z لتحديد نقاط البيانات التي تبعد عددًا معينًا من الانحرافات المعيارية عن المتوسط.
• طرق التعلم الآلي: تستخدم هذه الطرق خوارزميات لتعلم السلوك الطبيعي لنظام أو كيان وتحديد الانحرافات عن هذا السلوك المعتاد. تشمل خوارزميات التعلم الآلي الشائعة المستخدمة في كشف الحالات الشاذة ما يلي:
  • التجميع (Clustering): تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا وتحديد القيم المتطرفة على أنها تلك التي لا تنتمي إلى أي مجموعة.
  • التصنيف (Classification): تدريب نموذج لتصنيف نقاط البيانات على أنها إما طبيعية أو شاذة.
  • الانحدار (Regression): التنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على البيانات السابقة وتحديد الحالات الشاذة على أنها تلك التي تنحرف بشكل كبير عن القيم المتوقعة.
  • آلة المتجهات الداعمة ذات الفئة الواحدة (One-Class SVM): نوع من آلات المتجهات الداعمة يتعلم حدود البيانات الطبيعية ويحدد القيم المتطرفة على أنها تلك التي تقع خارج تلك الحدود.
• الطرق القائمة على القواعد: تعتمد هذه الطرق على قواعد محددة مسبقًا لتحديد الحالات الشاذة. على سبيل المثال، قد تحدد قاعدة أن المستخدم لا ينبغي له الوصول إلى نظام معين خارج ساعات العمل العادية.

تطبيقات التحليلات السلوكية في كشف الحالات الشاذة

للتحليلات السلوكية مع إمكانات كشف الحالات الشاذة مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات والقطاعات. إليك بعض الأمثلة البارزة:

1. الأمن السيبراني

يمكن القول إن الأمن السيبراني هو أحد أهم تطبيقات التحليلات السلوكية. من خلال مراقبة نشاط المستخدم وحركة مرور الشبكة وسجلات النظام، يمكن للمؤسسات تحديد السلوكيات الشاذة التي قد تشير إلى خرق أمني. ومن الأمثلة على ذلك:

• التهديدات الداخلية: الكشف عن الموظفين الذين يصلون إلى بيانات حساسة دون تصريح أو يظهرون أنماط نشاط غير عادية. على سبيل المثال، قد يتم الإبلاغ عن موظف يقوم فجأة بتنزيل كميات كبيرة من البيانات في وقت متأخر من الليل على أنه مشبوه.
• الحسابات المخترقة: تحديد الحسابات التي تم اختراقها من قبل المتسللين. قد يتضمن ذلك الكشف عن عمليات تسجيل الدخول من مواقع غير عادية، أو الوصول إلى موارد لا يصل إليها المستخدم عادةً، أو محاولة تصعيد الامتيازات.
• كشف البرامج الضارة: تحديد الإصابات بالبرامج الضارة من خلال مراقبة حركة مرور الشبكة وسلوك النظام. على سبيل المثال، قد يشير الارتفاع المفاجئ في حركة مرور الشبكة الصادرة من جهاز معين إلى الإصابة ببرنامج ضار.
• كشف هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DDoS): التعرف على هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DDoS) من خلال تحليل أنماط حركة مرور الشبكة وتحديد الارتفاعات غير العادية في حجم حركة المرور.

مثال: تستخدم مؤسسة مالية التحليلات السلوكية لمراقبة عمليات تسجيل دخول المستخدمين وأنماط المعاملات. يكتشف النظام تسجيل دخول غير عادي من بلد أجنبي يليه تحويل كبير للأموال. يؤدي هذا إلى إطلاق تنبيه، وتتمكن المؤسسة من التحقيق بسرعة ومنع معاملة احتيالية.

2. كشف الاحتيال

تُستخدم التحليلات السلوكية أيضًا على نطاق واسع في كشف الاحتيال لتحديد المعاملات الاحتيالية أو مطالبات التأمين الاحتيالية أو أنواع أخرى من الأنشطة الاحتيالية. ومن الأمثلة على ذلك:

• احتيال بطاقات الائتمان: الكشف عن معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية من خلال تحليل أنماط الإنفاق وتحديد المشتريات غير العادية. على سبيل المثال، قد يتم الإبلاغ عن سلسلة مفاجئة من المشتريات في بلدان مختلفة على أنها احتيالية.
• الاحتيال في التأمين: تحديد مطالبات التأمين الاحتيالية من خلال تحليل أنماط المطالبات وتحديد التناقضات أو العلامات الحمراء.
• الاستيلاء على الحسابات: الكشف عن محاولات الاستيلاء على الحسابات من خلال تحليل سلوك المستخدم وتحديد أنماط تسجيل الدخول أو نشاط المعاملات غير العادي.

مثال: تستخدم شركة تجارة إلكترونية التحليلات السلوكية لمراقبة أنماط شراء العملاء. يكتشف النظام طلبًا غير عادي من عميل جديد بعنوان شحن يطابق عصابة احتيال معروفة. يؤدي هذا إلى إطلاق تنبيه، وتتمكن الشركة من إلغاء الطلب قبل شحنه.

3. الرعاية الصحية

في قطاع الرعاية الصحية، يمكن استخدام التحليلات السلوكية لتحسين رعاية المرضى وتقليل التكاليف ومنع الاحتيال. ومن الأمثلة على ذلك:

• مراقبة المرضى: مراقبة العلامات الحيوية للمرضى وتحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى مشكلة صحية. على سبيل المثال، قد يؤدي الانخفاض المفاجئ في ضغط الدم أو الارتفاع الحاد في معدل ضربات القلب إلى إطلاق تنبيه للطاقم الطبي.
• تحويل الأدوية: الكشف عن تحويل الأدوية من خلال مراقبة أنماط الوصفات الطبية وتحديد أنماط الصرف غير العادية.
• المطالبات الاحتيالية: تحديد مطالبات التأمين الاحتيالية من خلال تحليل أنماط الفواتير وتحديد التناقضات أو العلامات الحمراء.

مثال: يستخدم مستشفى التحليلات السلوكية لمراقبة العلامات الحيوية للمرضى في وحدة العناية المركزة. يكتشف النظام انخفاضًا غير عادي في مستوى تشبع الأكسجين لدى المريض. يؤدي هذا إلى إطلاق تنبيه، ويتمكن الطاقم الطبي من التدخل بسرعة ومنع حدوث مضاعفات خطيرة.

4. التصنيع

في قطاع التصنيع، يمكن استخدام التحليلات السلوكية لتحسين كفاءة الإنتاج وتقليل وقت التوقف عن العمل ومنع أعطال المعدات. ومن الأمثلة على ذلك:

• الصيانة التنبؤية: التنبؤ بأعطال المعدات من خلال مراقبة بيانات أجهزة الاستشعار وتحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى وجود مشكلة.
• تحسين العمليات: تحسين عمليات الإنتاج من خلال تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار والمصادر الأخرى وتحديد مجالات التحسين.
• مراقبة الجودة: الكشف عن العيوب في المنتجات المصنعة من خلال تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار والمصادر الأخرى وتحديد الحالات الشاذة التي قد تشير إلى وجود مشكلة.

مثال: يستخدم مصنع التحليلات السلوكية لمراقبة أداء آلاته. يكتشف النظام اهتزازًا غير عادي في آلة معينة. يؤدي هذا إلى إطلاق تنبيه، ويتمكن موظفو الصيانة من فحص الآلة وإصلاح مشكلة بسيطة قبل أن تؤدي إلى عطل كبير.

5. التمويل والخدمات المصرفية

تستفيد المؤسسات المالية من التحليلات السلوكية لأغراض متعددة، من منع الاحتيال إلى الامتثال التنظيمي. وهذا يشمل:

• مكافحة غسيل الأموال (AML): مراقبة المعاملات لتحديد الأنماط التي قد تشير إلى أنشطة غسيل الأموال.
• إدارة المخاطر: تقييم المخاطر من خلال تحليل سلوك العملاء وتحديد الأنماط التي قد تشير إلى عدم الاستقرار المالي.
• خدمة العملاء المخصصة: تقديم خدمة عملاء مخصصة من خلال تحليل سلوك العملاء وتحديد احتياجاتهم وتفضيلاتهم.

مثال: يطبق بنك نظام تحليلات سلوكية لمراقبة نشاط حسابات العملاء. يكتشف النظام سلسلة من المعاملات غير العادية من حساب كان خاملاً لعدة أشهر. يؤدي هذا إلى إطلاق تنبيه، ويتمكن البنك من الاتصال بالعميل والتحقق من المعاملات قبل معالجتها، مما يمنع الاحتيال المحتمل.

فوائد التحليلات السلوكية لكشف الحالات الشاذة

يقدم تنفيذ التحليلات السلوكية لكشف الحالات الشاذة فوائد عديدة للمؤسسات، بما في ذلك:

• تحسين الأمن: تحديد التهديدات الأمنية والاستجابة لها بشكل استباقي، مما يقلل من خطر خروقات البيانات والهجمات السيبرانية.
• تقليل الاحتيال: كشف ومنع المعاملات الاحتيالية ومطالبات التأمين وأنواع أخرى من الأنشطة الاحتيالية.
• تعزيز الكفاءة التشغيلية: تحسين العمليات وتقليل وقت التوقف عن العمل من خلال تحديد ومعالجة أوجه القصور.
• اتخاذ قرارات أفضل: اكتساب رؤى أعمق حول سلوك العملاء واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
• زيادة رضا العملاء: تقديم تجارب مخصصة وتحسين خدمة العملاء من خلال فهم احتياجات العملاء وتفضيلاتهم.
• توفير التكاليف: تقليل التكاليف المرتبطة بالاحتيال والخروقات الأمنية وأوجه القصور التشغيلية.
• ميزة تنافسية: اكتساب ميزة تنافسية من خلال الاستفادة من البيانات لتحسين المنتجات والخدمات والعمليات.

التحديات والاعتبارات

بينما تقدم التحليلات السلوكية مزايا كبيرة، يجب على المؤسسات أيضًا أن تكون على دراية بالتحديات والاعتبارات المرتبطة بتنفيذها:

• جودة البيانات: تعتمد دقة وموثوقية التحليلات السلوكية على جودة البيانات المستخدمة. تحتاج المؤسسات إلى التأكد من أن بياناتها دقيقة وكاملة ومتسقة.
• مخاوف الخصوصية: تتضمن التحليلات السلوكية جمع وتحليل بيانات عن الأفراد، مما يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية. تحتاج المؤسسات إلى الامتثال للوائح الخصوصية والتأكد من أنها شفافة بشأن كيفية استخدامها للبيانات. يجب مراعاة اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في أوروبا، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) في الولايات المتحدة، واللوائح المماثلة في جميع أنحاء العالم.
• التحيز: يمكن أن تكون خوارزميات التعلم الآلي متحيزة إذا تم تدريبها على بيانات متحيزة. تحتاج المؤسسات إلى أن تكون على دراية باحتمالية التحيز واتخاذ خطوات للتخفيف منه.
• التعقيد: يمكن أن يكون تنفيذ وإدارة أنظمة التحليلات السلوكية معقدًا. تحتاج المؤسسات إلى الخبرة والموارد اللازمة.
• قابلية التوسع: يجب أن تكون أنظمة التحليلات السلوكية قادرة على التوسع للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات.
• قابلية التفسير: قد يكون فهم سبب اتخاذ خوارزمية التعلم الآلي لقرار معين أمرًا صعبًا. تحتاج المؤسسات إلى أن تكون قادرة على شرح القرارات التي تتخذها أنظمة التحليلات السلوكية الخاصة بها. هذا مهم بشكل خاص في الصناعات الخاضعة للتنظيم.

أفضل الممارسات لتنفيذ التحليلات السلوكية

لتنفيذ التحليلات السلوكية بنجاح لكشف الحالات الشاذة، يجب على المؤسسات اتباع أفضل الممارسات التالية:

• تحديد أهداف واضحة: حدد بوضوح أهداف وغايات مشروع التحليلات السلوكية. ما هي المشاكل المحددة التي تحاول حلها؟ ما هي المقاييس التي ستستخدمها لقياس النجاح؟
• جمع بيانات عالية الجودة: تأكد من أن لديك إمكانية الوصول إلى بيانات عالية الجودة من مصادر ذات صلة. قم بتنظيف ومعالجة البيانات مسبقًا لإزالة الأخطاء والتناقضات.
• اختيار الأدوات والتقنيات المناسبة: اختر الأدوات والتقنيات المناسبة لاحتياجاتك الخاصة. ضع في اعتبارك عوامل مثل حجم البيانات وسرعة البيانات وتعقيد التحليل.
• بناء فريق قوي: قم بتجميع فريق من الخبراء بالمهارات والخبرات اللازمة في علوم البيانات والتعلم الآلي والأمن السيبراني.
• تطوير نموذج قوي لكشف الحالات الشاذة: قم بتطوير نموذج قوي لكشف الحالات الشاذة يكون مصممًا خصيصًا لاحتياجاتك. استخدم مجموعة متنوعة من التقنيات، مثل الطرق الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي والطرق القائمة على القواعد.
• المراقبة والتحسين المستمر: راقب أداء نموذج كشف الحالات الشاذة باستمرار وقم بإجراء التعديلات حسب الحاجة. أعد تدريب النموذج بانتظام ببيانات جديدة لضمان بقائه دقيقًا وفعالًا.
• معالجة مخاوف الخصوصية: كن شفافًا بشأن كيفية جمع البيانات واستخدامها. احصل على موافقة من الأفراد عند الاقتضاء. امتثل لجميع لوائح الخصوصية ذات الصلة.
• التركيز على قابلية التفسير: اسعَ لفهم سبب اتخاذ نموذج كشف الحالات الشاذة الخاص بك للقرارات التي يتخذها. استخدم تقنيات مثل تحليل أهمية الميزات لتحديد العوامل التي تدفع تنبؤات النموذج.

مستقبل التحليلات السلوكية

يتطور مجال التحليلات السلوكية باستمرار، مع ظهور تقنيات وأساليب جديدة طوال الوقت. تشمل بعض الاتجاهات الرئيسية التي تشكل مستقبل التحليلات السلوكية ما يلي:

• الذكاء الاصطناعي (AI): الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي لأتمتة وتحسين عمليات التحليلات السلوكية.
• التحليلات في الوقت الفعلي: القدرة على تحليل البيانات في الوقت الفعلي وتحديد الحالات الشاذة فور حدوثها.
• الحوسبة الطرفية: معالجة البيانات على حافة الشبكة، بالقرب من مصدر البيانات.
• الحوسبة السحابية: استخدام الحوسبة السحابية لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.
• زيادة التركيز على الخصوصية: تزايد المخاوف بشأن خصوصية البيانات والحاجة إلى المزيد من تقنيات التحليلات السلوكية التي تحافظ على الخصوصية.

الخاتمة

التحليلات السلوكية هي أداة قوية لكشف الحالات الشاذة يمكن أن تساعد المؤسسات على تحسين الأمن، وتقليل الاحتيال، وتعزيز الكفاءة التشغيلية، واتخاذ قرارات أفضل. من خلال فهم مبادئ التحليلات السلوكية، والتقنيات المستخدمة لكشف الحالات الشاذة، وأفضل الممارسات للتنفيذ، يمكن للمؤسسات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لهذه التكنولوجيا واكتساب ميزة تنافسية في عالم اليوم القائم على البيانات. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح التحليلات السلوكية أكثر أهمية للمؤسسات التي تتطلع إلى البقاء في الطليعة وحماية أصولها وعملائها على مستوى العالم.