کاربرد هوش مصنوعی در کشف و پیشگیری از تقلب های مالی

این مقاله به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در کشف و پیشگیری از تقلب های مالی در بسترهای بانکی، بیمه ای، بازار سرمایه و تجارت برخط می پردازد و نشان می دهد چگونه ترکیب داده های تراکنشی، متنی و شبکه ای با روش های یادگیری ماشین می تواند سرعت کشف، دقت تفکیک و کارایی عملیات را ارتقا دهد. اهداف شامل تبیین چارچوب های نظری تقلب و شاخص های هشدار، تشریح زنجیره داده از گردآوری تا مهندسی ویژگی و انتخاب مدل، و صورت بندی الزامات اجرایی مانند آستانه گذاری، امتیازدهی ریسک و گردش کار راستی آزمایی انسانی است. روش تحقیق به صورت تحلیلی توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای و مقالات معتبر انجام شده است و با اتکا بر گزارش ها و الگوهای رایج، شواهد کارکردی و دستورکار پیاده سازی مرحله ای ارائه می شود. نتایج نشان می دهد استفاده از مدل های نظارت شده و بدون نظارت در کنار تحلیل شبکه می تواند حلقه های تبانی را آشکار کند، نرخ مثبت کاذب را کاهش دهد و ارزش اقتصادی برنامه کنترل را افزایش دهد. همچنین، پایش فرسودگی داده، بازآموزی دوره ای، تفسیرپذیری مدل و سنجش سوگیری برای پذیرش سازمانی و انطباق حقوقی ضروری است. جمع بندی بر نقشه راهی تاکید می کند که از پایلوت کوچک آغاز می شود، با گسترش تدریجی و یکپارچه سازی سامانه ادامه می یابد و با بهبود مستمر سنجه های عملکرد و شفافیت تصمیم تکمیل می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کشف تقلب ، پیشگیری از تقلب ، ارزیابی ریسک ، تفسیرپذیری مدل ، حاکمیت داده