سیستم ها و فناوری های تشخیص تقلب Fraud Detection

سیستم‌های مبتنی بر قانون – Rule-Based Systems

که شامل رویکردهای سنتی است که پدربزرگهای کشف تقلب هستند. آنها بر روی قوانین از پیش تعریف شده کار می کنند، مانند شرایط معروف “if – else”. اگر X اتفاق افتاد، هشدار داده می‌شود! در غیر این صورت، همه چیز خوب است. اگرچه پیچیده‌ترین روش نیستند، اما می توانند کاملاً مؤثر باشند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین –Machine Learning Algorithms

یادگیری ماشینی مانند داشتن یک کارآگاه کاملا یادگیرنده و بدون احساس است که از تجربه‌ی پرونده‌های پیشین یاد می گیرد. این روش الگوها را شناسایی می‌کند و بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی می‌کند. بنابراین، می‌توان آن را “if – else”، اما بسیار هوشمندتر در نظر گرفت.

هوش مصنوعی و یادگیری عمیق – Artificial Intelligence and Deep Learning

یادگیری ماشینی را در نظر بگیرید، قدرت‌های فوق‌العاده‌ای به آن تزریق کنید و جادو را ببینید- حالا شما هوش مصنوعی و یادگیری عمیق دارید. این روش‌ها قادر به تجزیه و تحلیل عمیق هستند، دقیقاً مانند اینکه چگونه یک کارآگاه سرنخ‌ها را با ذره بین تجزیه و تحلیل می کند، اما با سرعتی مثل رعد و برق.

کاوش در یادگیری ماشینی

خوب، ما در مورد یادگیری ماشینی صحبت کردیم، اما سوال ایجاست که واقعاً چگونه در تشخیص تقلب می گنجد؟

نحوه عملکرد یادگیری ماشینی در تشخیص تقلب

مدل های یادگیری ماشینی مانند اسفنج هستند. آنها داده ها را جذب می کنند و از آنها یاد می گیرند. سپس از این دانش برای تشخیص اینکه آیا یک قطعه جدید از داده استفاده متقلبانه دارد یا نه استفاده می کنند. این مانند آموزش شهود به یک کارآگاه است.

یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت – Supervised and Unsupervised Learning

یادگیری تحت نظارت زمانی است که مدل با داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود، مانند دادن پرونده به یک کارآگاه با تمام پاسخ‌ها. یادگیری بدون نظارت مانند فرستادن کارآگاه تنها با ذره بین است. آنها خود الگوها را پیدا می کنند.

قدرت هوش مصنوعی و یادگیری عمیق 

بیایید آن را یک درجه بالا ببریم.

پیشرفت در هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب

هوش مصنوعی کشف تقلب را متحول کرده است. سیستم های هوش مصنوعی می توانند هزاران تراکنش را در یک چشم به هم زدن تجزیه و تحلیل کنند و فعالیت های کلاهبرداری را با دقت باورنکردنی شناسایی کنند.

شبکه های عصبی – Neural Networks و اهمیت آنها

شبکه های عصبی مانند مغز هوش مصنوعی هستند. آنها می توانند حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کنند، الگوهای پنهان را بیابند و پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی انجام دهند که آنها را به سلاحی قدرتمند در برابر تقلب تبدیل می کند.

ادغام کلان داده – Big Data

در جهانی مملو از داده‌ها، کلان داده‌ها به عنوان یک گنجینه به حساب می‌آیند.

کلان داده چگونه تشخیص تقلب را افزایش می دهد

کلان داده مانند دسترسی به هر رمان پلیسی است که تا به حال نوشته شده است. با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم، سیستم‌های تشخیص تقلب می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری داشته باشند و تقلب را قبل از وقوع آن کشف کنند.

چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های کشف تقلب

ایجاد تعادل بین مثبت های کاذب و منفی های کاذب

دریافت هشدارهای بیش از حد می تواند به همان اندازه‌ی دریافت هشدارهای بسیار کم بد باشد. مانند کارآگاهی که همه را متهم می کند، سیستمی که خیلی حساس است کارآمد نیست. به طور مشابه، شما یک کارآگاه خونسرد نمی‌خواهید که به مجرمان اجازه لغزش دهد.

تضمین حریم خصوصی داده‌ها

امکان استفاده کلان داده، مسئولیت بزرگی به همراه دارد. اطمینان از ایمن بودن داده‌های کاربر بسیار مهم است.

آینده کشف تقلب

آینده مانند رمانی اسرارآمیز که در انتظار نگارش است، آینده کشف تقلب در حال حاضر با فناوری‌های پیشرفته شکل می‌گیرد. بنابراین، بیایید عینک آینده‌نگر خود را بزنیم و نگاهی دقیق‌تر به آینده کارآگاهان دیجیتالی خود بیاندازیم.

فن آوری ها و روندهای نوظهور

بلاک چین Blockchain، محاسبات کوانتومی Quantum Computing و موارد دیگر – آینده‌ی کشف تقلب شبیه یک رمان علمی تخیلی است.

بلاک‌چین – رکورد داده‌ها بدون تغییر آتی 

بلاک چین: این یک نوع فناوری دفتر کل توزیع شده است که در آن داده ها در چندین سیستم به گونه ای ذخیره می شود که یکپارچگی و شفافیت داده ها را تضمین کند. زنجیره بلوکی در اصل زنجیره ای از بلوک ها است که در آن هر بلوک فهرستی از رکوردها یا تراکنش ها را شامل می شود. این بلوک ها با استفاده از اصول رمزنگاری به یکدیگر مرتبط می شوند.

Immutable – غیر قابل تغییر بودن: Immutability یکی از ویژگی های فناوری بلاک چین است، به این معنی که وقتی داده ها در یک بلوک ثبت می شوند، نمی توان آن ها را تغییر داد یا حذف کرد. این امر از طریق هش رمزنگاری به دست می آید، جایی که هر بلوک حاوی یک کد منحصر به فرد به نام هش است که بر اساس محتویات بلوک است. هر تغییری در داده‌های داخل بلوک، این هش را تغییر می‌دهد، و از آنجایی که هر بلوک شامل هش بلوک قبلی نیز می‌شود، تغییر هر داده مستلزم تغییر تمام بلوک‌های بعدی است که از نظر محاسباتی غیرممکن است.

Ledger – دفتر کل : در این زمینه، دفتر کل ابزاری برای ثبت سوابق است که تمامی تراکنش ها یا مبادلات داده ها را ردیابی می کند. در فناوری بلاک چین، این دفتر کل توزیع شده است، به این معنی که در شبکه ای از رایانه ها یا گره ها نگهداری می شود. هر شرکت کننده در شبکه به کل دفتر دسترسی دارد و مکانیسم های اجماع تضمین می کند که تمام نسخه های دفتر کل هماهنگ و یکسان هستند.

نقش بلاک‌چین در کشف تقلب

کتابی را تصور کنید که وقتی چیزی در آن نوشته می‌شود، هرگز نمی‌توان آن را تغییر داد یا پاک کرد و همه چیز در معرض دید همگان است. این دقیقا کارکرد بلاک‌چین است. بلاک‌چین با ماهیت غیرمتمرکز و تغییرناپذیر خود، زمینه را برای یک سیستم امن فراهم می کند که در آن دستکاری داده های تراکنش تقریباً غیرممکن می شود. این می تواند ابزار کشف تقلب نهایی باشد، زیرا ردیابی کلاهبرداران بسیار آسان تر خواهد بود

محاسبات کوانتومی: کشف تقلب در چشم بر هم زدن

رایانه‌های سنتی از بیت‌های (۰ و ۱) برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند، اما رایانه‌های کوانتومی از کیوبیت‌ها استفاده می‌کنند که می‌توانند همزمان ۰ و ۱ باشند. این آنها را قادر می سازد تا محاسبات پیچیده را با سرعت‌های غیر قابل تصور انجام دهند. برای کشف تقلب، این به معنای توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم در یک چشم به هم زدن، شناسایی و جلوگیری از تقلب در زمان واقعی است.

فاکتورهای رفتاری: DNA دیجیتال

اگر کارآگاهان دیجیتالی ما بتوانند شیوه منحصر به فرد تعامل شما با دستگاه هایتان را تشخیص دهند چه؟ بیومتریک رفتاری این امر را با تجزیه و تحلیل الگوهایی مانند نحوه تایپ کردن، نحوه حرکت ماوس یا نحوه اسکرول در تلفن هوشمند خود امکان پذیر می کند. این می تواند به عنوان یک DNA دیجیتال عمل کند و تقلید از این فعل و انفعالات را برای متقلبان بسیار دشوار می کند.

تجزیه و تحلیل گراف – Graph Analytics

کلاهبرداران اغلب شبکه های پیچیده ای را برای پنهان کردن فعالیت های خود ایجاد می کنند. تجزیه و تحلیل گراف به ترسیم و درک روابط بین نقاط مختلف داده در یک شبکه کمک می کند. این تکنولوژی را به عنوان یک کارآگاه در نظر بگیرید که از یک تخته پین برای اتصال شواهد مختلف استفاده می کند. این روش به ویژه در کشف شبکه‌های متقلبانه سازمان یافته در مقیاس بزرگ مفید است.

اتوماسیون هوشمند – Intelligent Automation: کارآگاه رباتیک

اگر هوش مصنوعی را با اتوماسیون ترکیب کنید و به یک کارآگاه رباتیک دست خواهید یافت که نه تنها تقلب را تشخیص می دهد بلکه بر اساس آن عمل می کند. منظور از اتوماسیون هوشمند ایجاد سیستم‌هایی است که می‌توانند به طور خودکار اقدامات اصلاحی، مانند مسدود کردن یک تراکنش یا علامت‌گذاری یک حساب بانکی، بر اساس بینش‌های جمع آوری شده از طریق هوش مصنوعی را انجام دهند.

از آنجایی که فن‌آوری به خط خطی کردن صفحات آینده ادامه می‌دهد، کارآگاهان دیجیتالی ما بدون شک باهوش‌تر، کارآمدتر و پیچیده‌تر خواهند شد. دنیای همیشه در حال تکامل کشف تقلب، ما را در لبه صندلی‌هایمان نگه می‌دارد، درست مانند اوج یک رمان پلیسی هیجان‌انگیز.

سخن آخر

سیستم‌ها و فناوری‌های تشخیص تقلب راه طولانی را طی کرده‌اند و به ابزارهای قدرتمندی در مبارزه با رفتارهای متقلبانه مخصوصا در حوزه سیستم‌های مالی Financial Systems تبدیل شده‌اند. با ادغام مداوم پیشرفت‌های جدید و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانیم منتظر دنیای دیجیتالی امن‌تر و مطمئن‌تر باشیم.