نقش مهندسی نرم افزار در توسعه سامانه های هوشمند کشف تقلب بانکی مبتنی بر هوش مصنوعی

با گسترش روزافزون تراکنش های دیجیتال در بانک ها، نیاز به سامانه های هوشمند و دقیق برای کشف تقلب مالی بیش از پیش احساس می شود. سامانه های سنتی، به دلیل تکیه بر قوانین ایستا و ناتوانی در تحلیل بلادرنگ، در برابر تهدیدات پیچیده و پویا ناکارآمدند. این مقاله با تمرکز بر نقش حیاتی مهندسی نرم افزار در طراحی و توسعه سامانه های کشف تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی، به بررسی جامع الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و یادگیری بدون نظارت می پردازد. در این میان، مدل های نظارت شده ای مانند SVM و جنگل تصادفی، شبکه های عصبی ترتیبی نظیر LSTM و GRU، و تکنیک هایی چون خوشه بندی K-Means و خودرمزگذارها برای شناسایی رفتارهای غیرعادی بررسی شده اند. همچنین کاربرد مدل های مبتنی بر Transformer برای تحلیل ساختار و زمان تراکنش ها و استفاده از یادگیری فدرال به منظور حفظ حریم خصوصی داده ها، از نوآوری های کلیدی این پژوهش است. علاوه بر آن، اهمیت تفسیرپذیری تصمیمات مدل ها با استفاده از XAI (هوش مصنوعی قابل توضیح)، در ایجاد اعتماد و انطباق با قوانین نیز مورد توجه قرار گرفته است. مقاله نشان می دهد که موفقیت چنین سامانه هایی نه تنها در انتخاب الگوریتم مناسب، بلکه در بهره گیری از اصول مهندسی نرم افزار در طراحی معماری ماژولار، پردازش بلادرنگ، امنیت، مقیاس پذیری و نگهداری سیستم نهفته است. ترکیب فناوری های نوین و معماری نرم افزاری قوی، راهکاری جامع برای مقابله با تقلب های مالی پیچیده و آینده نگر ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

کشف تقلب بانکی ، مهندسی نرم افزار ، یادگیری ماشین ، یادگیری فدرال ، تحلیل بلادرنگ ، الگوریتم های ترکیبی