جلوگیری از تقلب با هوش مصنوعی در سیستم های پرداخت دیجیتال و استفاده از یادگیری ماشین در ارزیابی ریسک واقعی زمان

چکیده: با رشد سریع سیستم های پرداخت دیجیتال ، ریسک تقلب های مالی به طور چشمگیری افزایش یافته و چالش های جدی برای موسسات مالی و کاربران ایجاد کرده است. سیستم های سنتی تشخیص تقلب اغلب با تکنیک های پیچیده و نو ظهور کلاهبرداران همگام نمی شوند. هوش مصنوعی (AI) و به ویژه یادگیری ماشین (ML) راه حلی موثر ارائه می دهند که ارزیابی ریسک واقعی زمان و تطبیقی را ممکن می سازد. این مقاله کاربرد سیستم های تشخیص تقلب مبتنی بر AI در پرداخت های دیجیتال را بررسی می کند و تمرکز آن بر تحلیل حجم عظیم داده های تراکنش توسط مدل های ML برای شناسایی الگوهای تقلبی است. با استفاده از الگوریتم های نظارت شده و بدون نظارت، این سیستم ها ناهنجاری ها را تشخیص می دهند، رفتار مشکوک را پیش بینی می کنند و false positiveها را کاهش می دهند. ادغام AI امکان یادگیری مداوم و تطبیق پویا با تهدید های جدید را فراهم می کند. مقاله به تکنیک های کلیدی ML، چالش های پیاده سازی و پتانسیل تحول آفرین AI در امنیت پرداخت های آینده می پردازد و بینش هایی در مورد مزایا، محدودیت ها و ملاحظات عملی ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

تقلب ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تشخیص ، تراکنش