بررسی رویکردهای یادگیری ماشین در تشخیص تقلب مالی

تقلب مالی یکی از مشکلات بزرگ در دنیای اقتصاد امروز است که می تواند به شکل های مختلفی مانند استفاده غیرمجاز از کارت های اعتباری، دستکاری گزارش های مالی شرکت ها یا حتی پولشویی ظاهر شود. این فعالیت ها نه تنها زیان های مالی زیادی به بار می آورند بلکه اعتماد مردم به سیستم های بانکی و اقتصادی را نیز کاهش می دهند. هدف اصلی این مقاله بررسی رویکردهای یادگیری ماشین در تشخیص و جلوگیری از این تقلب هاست. در این بررسی ابتدا مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و کاربرد آن در حوزه مالی توضیح داده می شود سپس رویکردهای مختلف مانند یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و یادگیری عمیق مورد تحلیل قرار می گیرد که چگونه می توانند الگوهای پنهان در داده های مالی را شناسایی کنند. چالش هایی مانند عدم تعادل در داده ها، کمبود توضیح پذیری مدل ها، مسائل حفظ حریم خصوصی و نیاز به پردازش سریع نیز بحث می شود. در نهایت راهکارهایی مانند استفاده از مدل های گروهی، یادگیری بر فدرال و فناوری های توضیح پذیر پیشنهاد می گردد تا دقت و کارایی سیستم ها افزایش یابد. این مقاله پایه بررسی هشت منبع معتبر از سال های اخیر انجام شده و نشان می دهد که یادگیری ماشین می تواند ابزار موثری برای امنیت مالی باشد اما نیاز به ترکیب با قوانین و فناوری های نوین دارد. نتایج تاکید می کنند که با حل چالش ها می توان از زیان های تقلب کاست و سیستم های اقتصادی پایدارتری ساخت. این مطالعه برای پژوهشگران، مدیران بانکی و سیاست گذاران مفید است و پیشنهاد می کند تحقیقات آینده بر روی داده های واقعی، زمان و کاربردهای عملی تمرکز کنند.

Keywords:

یادگیری , ماشین , تشخیص تقلب , چالش ها , راهکارها , امنیت مالی