چارچوبهای شناسایی تقلب و کاربران مخرب در بانکداری آنلاین تحلیل و مقایسه روشهای سنتی و هوشمند

گسترش سریع بانکداری الکترونیکی و افزایش حجم تراکنشهای مالی، آنلاین زمینه را برای رشد حملات سایبری و تقلبهای بانکی پیچیده فراهم کرده است در چنین شرایطی توسعه سامانه های هوشمند تشخیص تقلب به یکی از مهم ترین نیازهای صنعت بانکداری مدرن تبدیل شده است. در این مقاله روشهای مختلف تشخیص تقلب بانکی شامل روشهای سنتی مبتنی بر قانون، الگوریتمهای یادگیری ماشین، روشهای یادگیری عمیق و مدلهای ترکیبی مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته اند ابتدا مبانی نظری تشخیص تقلب، چالشهای اصلی شامل داده های نامتوازن، رانش مفهوم، پردازش بلادرنگ و قابلیت تفسیر مدلها تشریح شده است. سپس عملکرد روشهای مختلف از منظر دقت تشخیص، هزینه محاسباتی، قابلیت استقرار و مقاومت در برابر حملات جدید مقایسه شده است. نتایج بررسی نشان می دهد که روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی گراف در شناسایی الگوهای پیچیده تقلب عملکرد بسیار مناسبی دارند اما هزینه محاسباتی بالا و ضعف در تفسیر پذیری استفاده عملی آنها را با محدودیت مواجه می سازد. در مقابل، مدلهای ترکیبی با تلفیق روشهای سنتی و هوشمند تعادل بهتری میان دقت، سرعت و قابلیت اطمینان ایجاد می کنند. همچنین روندهای نوظهوری مانند یادگیری فدرال، Edge AI، Explainable AI به عنوان مسیر آینده سامانه های تشخیص تقلب معرفی شده اند. در نهایت مقاله نشان می دهد که معماری های چندلایه و تطبیقی، مناسب ترین گزینه برای توسعه سامانه های تشخیص تقلب در نسل آینده بانکداری هوشمند خواهند بود.

کلیدواژه ها:

تشخیص تقلب ، بانکی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، بانکداری آنلاین ، امنیت سایبری ، شبکه عصبی گراف ، مدلهای ترکیبی