مترجم: نگین مهرداد

کلاهبرداری مالی مشکلی جدی‏ست که هر ساله میلیاردها دلار برای مشاغل، افراد و دولتها هزینه دارد. کلاهبرداران هرروز ماهرتر می‌شوند و شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های کلاهبردارانه را دشوارتر می‌کند. با این حال، پیشرفت‌ها در علم داده و یادگیری ماشین، شناسایی الگوهای پنهان و ناهنجاری‌هایی را که ممکن است نشان‌دهنده رفتار متقلبانه باشند، ممکن ساخته است. در این مقاله، چگونگی استفاده از تکنیک‌های علم داده را برای شناسایی کلاهبرداری مالی و ارائه بینش‌هایی در مورد استراتژی‌های موثر تشخیص کلاهبرداری بررسی خواهیم کرد.

نقش علم داده در کشف کلاهبرداری

علم داده، فرآیند استخراج بینش و دانش از داده ها با استفاده از روش های آماری و محاسباتی است. علم داده شامل جمع‌آوری، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کشف الگوها و روندهایی است که می‌تواند به تصمیم‌گیری کمک کند. در زمینه تشخیص کلاهبرداری علم داده می تواند برای شناسایی رفتار غیرمعمول و علامت گذاری کردن تراکنش هایی که ممکن است کلاهبردارانه باشند استفاده شود. با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها، دانشمندان داده با استفاده از  ابزارها و تکنیکهای هوشمند می توانند الگوهایی را شناسایی کنند که تشخیص آنها برای انسان غیرممکن است.

یادگیری ماشینی (Machine Learning) در تشخیص کلاهبرداری

یادگیری ماشینی (ML ) زیرمجموعه ای از علم داده است که شامل آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده ها می شود. در تشخیص کلاهبرداری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان بر روی مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها، رفتارهای مالی و ناهنجاری‌هایی که ممکن است نشان‌دهنده کلاهبرداری باشند، آموزش داد. به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشین را می توان برای شناسایی تراکنش هایی که خارج از محدوده عادی رفتار یک مشتری خاص یا گروهی از مشتریان هستند، آموزش داد. هنگامی که الگوریتم یک تراکنش بالقوه کلاهبردارانه را شناسایی کرد، می توان آن را برای بررسی بیشتر علامت گذاری کرد.

تحلیل شبکه در تشخیص کلاهبرداری

یکی دیگر از تکنیک های علم داده که می تواند در کشف کلاهبرداری استفاده شود، تحلیل شبکه است. تجزیه و تحلیل شبکه شامل مطالعه روابط بین موجودیت ها و عوامل در یک شبکه، مانند مشتریان، تراکنش ها و حساب ها است. با تجزیه و تحلیل ارتباطات بین این موجودیت ها، دانشمندان داده می توانند الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده فعالیت کلاهبردارانه باشد. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل شبکه می تواند برای شناسایی خوشه هایی از مشتریان یا حساب هایی که به فعالیت های مشکوک مرتبط هستند استفاده شود.

استراتژی های موثر تشخیص کلاهبرداری

برای شناسایی موثر و جلوگیری از کلاهبرداری مالی، سازمان‌ها باید استراتژی هایی که از علم داده و تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می‏کنند را پیاده سازی کنند. برخی از استراتژی های موثر عبارتند از:

1. نظارت بلادرنگ(real-time): با نظارت بر تراکنش ها به صورت بلادرنگ، سازمان ها می توانند به سرعت فعالیت های مشکوک را شناسایی کرده و برای جلوگیری از کلاهبرداری اقدام کنند.

2. تجزیه و تحلیل رفتاری: با تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، سازمان ها می توانند الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده فعالیت کلاهبردارانه باشد. فعالیت هایی مثل تغییرات ناگهانی در عادات خرج کردن یا تراکنش های خارج از ساعات کاری عادی از این قبیل فعالیت ها هستند

5. همکاری: شناسایی موثر کلاهبرداری مستلزم همکاری بین بخش‌های مختلف یک سازمان، مانند امور مالی، فناوری اطلاعات و امور حقوقی است.

کلاهبرداری مالی یک مشکل پیچیده است که برای شناسایی و پیشگیری از آن نیاز به رویکردی چند جانبه است. با استفاده از تکنیک های علم داده مانند یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل شبکه، سازمان ها می توانند الگوهای پنهان و ناهنجاری هایی را که ممکن است نشان دهنده رفتار کلاهبردارانه باشد، شناسایی کنند. با اجرای استراتژی های موثر کشف کلاهبرداری، سازمان ها می توانند خطر کلاهبرداری مالی را کاهش داده و از دارایی های خود محافظت کنند.