تحلیل تطبیقی الگوریتم های یادگیری ماشین در کشف تقلب مالی با هدف بهینه سازی سیستم های امنیت مالی

در عصر حاضر، گسترش روزافزون فناوری های پرداخت غیرنقدی و رشد چشمگیر تراکنش های مالی الکترونیکی، فرصت های بی سابقه ای برای توسعه نظام های مالی فراهم کرده است. با این حال، هم زمان تهدیدهایی جدی نیز برای امنیت داده های مالی و سوءاستفاده از زیرساخت های پرداخت به وجود آمده است. یکی از مهم ترین چالش ها در این حوزه، وقوع تقلب مالی و سوءاستفاده های هدفمند از اطلاعات کارت های اعتباری، حساب های بانکی و زیرساخت های مالی است که سالانه خسارات سنگین اقتصادی و اجتماعی به سازمان ها و افراد وارد می نماید. در این مقاله ابتدا مفاهیم پایه و چارچوب های نظری مرتبط با تقلب مالی به صورت جامع بررسی شده و انواع مختلف تقلب مالی معرفی می گردد. همچنین عوامل متعددی که می توانند موجب افزایش احتمال بروز تقلب شوند، مورد تحلیل قرار گرفته است. در ادامه، الگوریتم های یادگیری ماشین که در کشف تقلب مالی کاربرد دارند، همراه با دسته بندی های نظارت شده و بدون نظارت و همچنین مدل های ترکیبی، به تفصیل معرفی شده است. مزایا و محدودیت های هر دسته الگوریتم مورد بحث قرار گرفته و چالش های عملی به کارگیری این روش ها در محیط های واقعی شرح داده شده است. در نهایت، شاخص ها و معیارهای کلیدی برای ارزیابی عملکرد الگوریتم ها بررسی شده است که اهمیت ویژه ای در انتخاب مدل بهینه دارند، به ویژه در مواجهه با داده های نامتعادل رایج در مسائل کشف تقلب مالی. پس از روش شناسی به بیان محدودیت ها و ملاحظات مرتبط با موضوع پرداخته شده است تا مسیر روشنی برای ارزیابی عملکرد الگوریتم ها و ارائه راهکارهای بهینه در کشف تقلب مالی فراهم نماید. در ادامه، نتایج ارزیابی الگوریتم های منتخب یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در کشف تقلب مالی ارائه شده است. تحلیل ها نشان می دهد که الگوریتم های پیشرفته، به ویژه شبکه های عصبی، گرادیان بوستینگ و جنگل تصادفی، توانسته اند دقت، صحت و حساسیت بالایی در شناسایی تراکنش های تقلبی ارائه دهند. همچنین در بخش یادگیری عمیق، شبکه های CNN، LSTM و GNN به دلیل قدرت شناسایی روابط پیچیده و قابلیت تعمیم بالا، جایگاه قابل توجهی در این حوزه یافته اند. هرچند چالش هایی مانند عدم توازن داده ها، نیاز به قدرت پردازشی بالا و مشکلات تفسیر پذیری همچنان مطرح است، اما نتایج به روشنی نشان می دهد که رویکردهای یادگیری ماشین و عمیق می توانند یک بستر قدرتمند و نوین برای مقابله با تقلب مالی فراهم کنند. این دستاوردها زمینه ساز طراحی راهکارهای دقیق تر و منعطف تر در سامانه های آتی خواهد بود.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی ، بهینه سازی ، تقلب مالی