کشف‌تقلب و تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی

در حوزه داده‌های مالی، کشف‌تقلب و تشخیص ناهنجاری‌ها برای حفظ یکپارچگی تراکنش‌ها، جلوگیری از زیان‌های مالی و اطمینان از پیروی و انطباق با قوانین بین المللی به کار گرفته می‌شوند. در این متن کوتاه به بررسی برخی از ویژگی‌های این سامانه‌ها می‌پردازیم.

کشف‌تقلب:

کشف تقلب در داده‌های مالی شامل مجموعه‌ای از استراتژی‌ها و شیوه‌های فنی برای شناسایی، پیشگیری و پاسخ به فعالیت‌های متقلبانه در معاملات مالی است. این فعالیت‌ها شامل اشکال مختلف کلاهبرداری، از جمله تقلب در پرداخت، چرخش‌های مالی مشکوک، پولشویی و دسترسی غیرمجاز هستند.

کشف‌تقلب مؤثر، شامل موارد زیر است:

نظارت بر تراکنش: استفاده از سیستم‌های خودکار برای نظارت مستمر بر تراکنش‌ها از نظر الگوهای تکراری یا رفتارهای مشکوک.

احراز هویت: اجرای روش‌های احراز هویت قوی برای اطمینان از هویت افرادی که به حساب‌های مالی دسترسی دارند.

ارزیابی ریسک: ارزیابی داده‌های رفتاری و تراکنش‌های مشتریان برای ارزیابی سطح ریسک مرتبط با فعالیت‌های خاص.

هشدار خودکار: به طور خودکار هشدارهایی را در مورد تراکنش‌ها یا رفتارهای تقلبی احتمالی برای بررسی بیشتر ایجاد می‌کند.

همکاری با مراجع قانونی: همکاری با سازمان‌های مجری قانون و نهادهای نظارتی برای رسیدگی به تخلفات و حل و فصل موارد تقلب مالی.

تشخیص ناهنجاری در داده های مالی:

تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی شامل شناسایی الگوهای غیرمعمول یا موارد ناشناخته است که می‌تواند فعالیت‌های متقلبانه یا غیرمجاز را نشان دهد. این فرآیند برای شناسایی تاکتیک‌های کلاهبرداری جدید و شیوه‌های نوین تقلب در داده‌های بانکی و مالی بسیار مهم است. جنبه‌های کلیدی تشخیص ناهنجاری شامل موارد زیر است:

تحلیل بر اساس تاریخ: استفاده از تاریخ داده‌های مالی ثبت شده و الگوهای تکراری برای ایجاد الگوها و رفتارهای پایه برای معاملات عادی.

مدل‌های یادگیری ماشینی: استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشینی برای شناسایی انحرافات از الگوهای تعیین‌شده، به تشخیص ناهنجاری‌ها در زمان واقعی کمک می‌کند.

Feature Engineering: استخراج ویژگی‌های مرتبط از داده‌های مالی، مانند مبالغ تراکنش‌ها، فرکانس‌ها، مکان‌ها و مهرهای زمانی، برای افزایش دقت تشخیص ناهنجاری.

آستانه‌ها و قوانین: تعریف آستانه‌ها و قوانین بر اساس تجزیه و تحلیل آماری برای ایجاد هشدار در صورت پدید آمدن شرایط خاص.

یادگیری تطبیق‌پذیر: مدل‌ها را قادر می‌سازد تا با داده‌های جدید سازگار شوند و از آنها یاد بگیرند، بنابراین در برابر تاکتیک‌های کلاهبرداری جدید و پیشرفته نیز مؤثر می‌مانند.

در صنعت مالی، کشف‌تقلب و تشخیص ناهنجاری‌ها به دلیل خطرات زیاد و شیوه‌های نوین و در حال پیشرفت کلاهبرداری بسیار مهم است. ادغام فناوری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشینی به مؤسسات مالی و بانک‌ها اجازه می‌دهد تا به طور فعال ناهنجاری‌ها و فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی کنند، ضررهای مالی را به حداقل برسانند، از سرمایه مشتری محافظت کنند و از رعایت دقیق مقررات صنعت مالی اطمینان حاصل کنند.

تدوین متن: ارژنگ طالبی‌نژاد