مروری جامع بر رویکردها و الگوریتم های کلاسیک در تشخیص و کشف تقلب مالی

شناسایی زودهنگام تقلب در تراکنش ها و نظام های مالی به یکی از محورهای اساسی مدیریت ریسک و حفظ سلامت محیط های اقتصادی تبدیل شده است. پیچیدگی و تنوع روش های متقلبانه، نیاز به بهره گیری از ابزارهای تحلیل داده را برای کشف الگوهای ناهنجار افزایش داده است. در این میان، الگوریتم های کلاسیک یادگیری ماشین به دلیل برخورداری از ویژگی هایی نظیر تفسیرپذیری بالا، هزینه ی محاسباتی بهینه و سهولت در پیاده سازی، جایگاه ویژه ای در تحلیل های مالی ایفا می کنند. روش های مبتنی بر رگرسیون لجستیک، درخت های تصمیم، جنگل های تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و روش های خوشه بندی، بسترهای اصلی در شناسایی الگوهای متقلبانه را فراهم می آورند. تحلیل عملکرد این الگوریتم ها نشان می دهد که با وجود ظهور روش های نوین یادگیری عمیق، الگوریتم های کلاسیک همچنان در سناریوهای تحلیل داده های ساختاریافته، به ویژه در مواجهه با چالش های عدم توازن کلاس ها و نیاز به مدل های شفاف، کارآمدی خود را حفظ کرده اند. بهبود دقت تشخیص در این مدل ها در گرو انتخاب دقیق ویژگی ها، بهره گیری از تکنیک های پیش پردازش داده و بهینه سازی پارامترهای مدل است. بررسی حاضر نشان دهنده ی تداوم کارایی ابزارهای کلاسیک در کنار رویکردهای نوین و ضرورت توجه به ظرفیت های عملیاتی آن ها در چارچوب های مالی است.

کلیدواژه ها:

تقلب مالی ، تشخیص ناهنجاری ، الگوریتم های کلاسیک ، یادگیری ماشین ، داده کاوی ، تحلیل مالی ، طبقه بندی هوشمند