استراتژی های مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک تقلب در بازارهای نوظهور: تقویت نظارت قانونی و شفافیت دیجیتال

بازارهای نوظهور به دلیل تحول دیجیتال سریع، چارچوب های نظارتی در حال تغییر و دسترسی محدود به زیرساخت های فناورانه و پیشرفته با چالش های منحصربه فردی در مدیریت ریسک های مرتبط با تقلب مواجه هستند. این مطالعه بررسی می کند که چگونه می توان از هوش مصنوعی (AI) به صورت استراتژیک برای تقویت مدیریت ریسک تقلب، بهبود نظارت قانونی و افزایش شفافیت دیجیتال در این حوزه ها استفاده کرد. سیستم های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی با بهره گیری از یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل های پیش بینی کننده، فعالیت های متقلبانه را با دقت و سرعت بالا شناسایی می کنند. این فناوری ها قادرند حجم عظیمی از داده ها را در زمان واقعی پردازش کرده و امکان شناسایی زودهنگام و پیشگیری از جرائم مالی مانند سرقت هویت، پول شویی و کلاه برداری های سایبری را فراهم آورند. علاوه بر این، قابلیت تطبیق پذیری هوش مصنوعی موجب می شود که این فناوری بتواند الگوهای جدید تقلب را شناسایی کرده و راهکارهایی پایدار برای بازارهای پویای امروزی ارائه دهد. در بسیاری از اقتصادهای نوظهور، قوانین نظارتی توان کافی برای همگام شدن با پیچیدگی های فزاینده جرائم مالی را ندارند. هوش مصنوعی با خودکارسازی پایش های تطابقی و افزایش شفافیت در فرایندهای تصمیم گیری، این شکاف را پر می کند. مدل های قابل توضیح هوش مصنوعی (XAI) نیز با ارائه بینش های روشن در مورد سازوکارهای شناسایی تقلب، به ایجاد اعتماد، پاسخ گویی و هماهنگی با استانداردهای بین المللی کمک می کنند