نقش هوش مصنوعی در تشخیص تقلب مالی و بانکداری

صنعت بانکداری در سال گذشته میلادی بیش از ۴۸ میلیارد دلار به دلیل کلاهبرداری‌های اینترنتی از دست داد. این یعنی روش‌های امنیتی فعلی دیگر جواب نمی‌دهد. وقتی حساب در خطر باشد، اعتماد کردن به بانک کار ساده‌ای نیست و این موضوع نگرانی اصلی همه ماست. در این میان، برای درک بهتر اینکه هوش مصنوعی چیست و چگونه عمل می‌کند، باید بدانیم که هوش مصنوعی با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، الگوهای مشکوک را شناسایی کرده و قبل از وقوع تخلف، جلوی سرقت‌های مالی را می‌گیرد. در ادامه می‌خوانیم که این سیستم‌ها دقیقاً چطور کار می‌کنند و چگونه از تقلب‌های مالی جلوگیری می‌کنند.

منظور از تقلب مالی چیست؟

هر اقدامی که با هدف فریب سیستم بانکی و کسب سود غیرقانونی انجام شود؛ تقلب مالی نام دارد. این تخلفات محدود به دزدی فیزیکی نیست و شکل‌های دیجیتالی متفاوتی به خود گرفته است. شناخت انواع این تهدیدات اولین قدم برای طراحی سیستم‌های امنیتی هوشمند است. رایج‌ترین نمونه‌های تقلب مالی که هر روز با آن‌ها سروکار داریم شامل موارد زیر است:

• تغییر و جعل اطلاعات هویتی برای نفوذ به حساب دیگران

• ایجاد نوسان مصنوعی در بورس با انجام معاملات ساختگی

• خرید اینترنتی با استفاده از اطلاعات کارت‌های بانکی دزدی

• عملیات پولشویی و جابجایی پول برای مخفی کردن منبع دارایی‌ها

• ثبت اطلاعات غلط برای گرفتن وام بانکی یا دریافت خسارت از بیمه

چرا روش‌های سنتی تشخیص تقلب کارآمد نیستند

سیستم‌های سنتی بانکداری اغلب براساس قوانین ثابتی کار می‌کنند که کلاهبرداران امروزی روش‌های دور زدن آن‌ها را به خوبی یاد گرفته‌اند. نظارت‌های دستی و انسانی نیز به دلیل تعداد بالای تراکنش‌های روزانه، سرعت و دقت کافی را برای پیشگیری از سرقت ندارند. این کندی در عملکرد سیستم‌های قدیمی؛ فرصت مناسبی را در اختیار سارقان قرار می‌دهد تا پیش از شناسایی، حساب‌ها را خالی کنند.

مشکل آزاردهنده‌تر زمانی است که بانک به اشتباه حساب مشتریان واقعی را به دلیل تشخیص نادرست خطر مسدود می‌کند. سیستم‌های قدیمی نمی‌توانند تفاوت خریدهای متفاوت شما را با کلاهبرداری تشخیص دهند؛ بنابراین دسترسی شما به پول‌تان قطع می‌شود. برای رفع این مشکل باید از امنیت مالی و بانکداری هوشمند استفاده کرد که الگوهای رفتاری را یاد می‌گیرد و مانع فعالیت عادی کاربران نمی‌شود.

نحوه شناسایی تراکنش‌های مشکوک با هوش مصنوعی

سیستم‌های جدید هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را در کسری از ثانیه پردازش کنند. ابزارهای تحلیل هوشمند تراکنش‌های بانکی، هر انتقال وجه را درست در همان لحظه انجام، بررسی می‌کنند. اگر موردی خطرناک به نظر برسد؛ این ابزارها قبل از نهایی شدن عملیات جلوی انتقال وجه را می‌گیرند تا سرمایه شما حفظ شود. سرعت این پردازش‌ها به قدری بالاست که شما هیچ تاخیری در کارهای بانکی روزمره احساس نمی‌کنید.

این ویژگی تشخیص تقلب هوش مصنوعی الگوی دقیق مخارج شما را یاد می‌گیرد تا بتواند رفتار شما را از یک سارق تشخیص دهد. برای مثال وقتی همیشه خریدهای معمولی دارید؛ ولی ناگهان در ساعت 3 صبح درخواستی برای یک برداشت سنگین ثبت می‌شود، سیستم سریعا شک می‌کند.

این فناوری با پیشگیری از تقلب و تکنولوژی الگوریتم های هوش مصنوعی با تحلیل تراکنش‌ها، دادهای واقعی را از موارد مشکوک جدا می‌کنند. این کار باعث می‌شود تا امنیت حساب شما تامین شود؛ اما پرداخت‌های عادی و روزمره‌تان به اشتباه مسدود نشود.

پیدا کردن منابع تقلب و پولشویی

کلاهبرداری‌های امروزی اغلب به صورت گروهی انجام می‌شوند؛ یعنی افراد پول را بین حساب‌های متعدد می‌چرخانند تا منبع اصلی آن مشخص نشود. سیستم‌های عادی نمی‌توانند ارتباط این حساب‌ها را پیدا کنند؛ اما ابزارهای تشخیص تقلب با هوش مصنوعی الگوی گردش پول را تحلیل می‌کنند. این سیستم‌ها با بررسی ارتباطات بین هزاران حساب بانکی مختلف، گروه‌های متخلف را به سرعت شناسایی می‌کنند تا امنیت شبکه مالی حفظ شود.

فناوری‌های تحلیل داده می‌توانند ارتباط مخفی بین افراد و تراکنش‌ها را پیدا کنند که در نگاه اول هیچ ربطی به هم ندارند. بانک‌ها هنگام بررسی درخواست وام، از این اطلاعات برای اعتبارسنجی دقیق مشتریان و جلوگیری از سوخت شدن سرمایه خود استفاده می‌کنند. این ویژگی باعث می‌شود تا موسسات مالی قبل از اینکه خدماتی ارائه دهند؛ مشتریان پرخطر را بشناسند و از خسارت احتمالی پیشگیری کنند.

نمونه‌های واقعی استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب

شرکت‌های بزرگ جهان هم‌اکنون امنیت خود را به هوش مصنوعی سپرده‌اند. برای مثال شرکت Visa یکی از اولین استفاده کنندگان این حوزه است که می‌تواند 500 تراکنش را تنها در یک ثانیه تحلیل کند. این سرعت پردازش بالا به آن‌ها اجازه می‌دهد تا کلاهبرداری‌های کارت اعتباری را دقیق در لحظه کشیدن کارت شناسایی و متوقف کنند.

برای پرداخت‌های آنلاین نیز شرکت پی‌پال PayPal، از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا کاربران واقعی را از کلاهبرداران اینترنتی تشخیص دهد و جلوی خریدهای غیرمجاز را بگیرد. همچنین مسترکارت سرویس هوشمندی را راه‌اندازی کرده که ریسک هر تراکنش را به صورت لحظه‌ای می‌سنجد.

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای تقلب مالی

بررسی میلیون‌ها حساب بانکی برای پیدا کردن کلاهبرداران بدون داشتن ابزار مناسب بسیار دشوار است. متخصصان حوزه هوش مصنوعی از نرم‌افزارهای خاصی استفاده می‌کنند که توانایی پردازش سریع اطلاعات را دارند. یادگیری کار با این فناوری‌ها اولین قدم کاربردی برای ورود به شغل امنیت سیستم‌های مالی و ارتقای جایگاه کاری شماست.

نقش برنامه‌نویسی پایتون در تحلیل داده‌های بانکی

بیشتر سیستم‌های بانکی هوشمند با زبان برنامه نویسی پایتون ساخته می‌شوند چون برای کار با داده‌ها بسیار کارآمد و سریع است. متخصصان از کتابخانه پانداس برای تمیز کردن و مرتب‌سازی لیست‌های طولانی و نامنظم تراکنش‌های بانکی استفاده می‌کنند. بررسی حجم زیاد اطلاعات روزانه بدون پایتون شدنی نیست و سرعت تشخیص خطرات امنیتی بدون آن کاهش می‌یابد.

قدرتمندترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای محافظت از داده‌ها

کامپیوترها برای تشخیص الگوهای مشکوک به ابزارهای یادگیری ماشین نیاز دارند تا رفتار کاربران را به دقت بسنجند. مهندسان داده برای تحلیل روش‌های متنوع جعل هویت به سراغ کتابخانه‌های پیشرفته‌تری مثل TensorFlow یا PyTorch می‌روند. این ابزارها کمک می‌کنند تا سیستم بتواند حتی جدیدترین روش‌های پولشویی را با دقت بالایی شناسایی کند.

پردازش بیگ‌دیتا در تراکنش‌های بانکی

کامپیوترهای معمولی توان ذخیره و پردازش هزاران تراکنشی را که بانک‌ها در هر ثانیه ثبت می‌کنند ندارند. تیم‌های امنیت داده از ابزاری به نام Apache Spark استفاده می‌کنند که دقیقا مخصوص کار با حجم عظیم داده است. این تکنولوژی به کارشناسان اجازه می‌دهد تا تاریخچه تراکنش‌های سال‌های گذشته را تنها در چند ثانیه بررسی کنند.

به تصویر کشیدن الگوهای خطر

مدیران بانک برای تصمیم‌گیری سریع نیاز دارند تا نتایج تحلیل‌های فنی را به صورت تصویری و ساده ببینند. نرم‌افزارهایی مثل Tableau یا Power BI داده‌های پیچیده فنی را به نمودارهای روشن و قابل فهم تبدیل می‌کنند. ابزارهای مصورسازی به کارشناسان کمک می‌کنند تا نقاط ضعف شبکه بانکی را سریع‌تر پیدا کرده و اصلاح کنند.

آینده شغلی و یادگیری هوش مصنوعی

تغییر رویکرد استخدام در بانک‌ها و شرکت‌های مالی باعث شده است که دیگر حسابداری سنتی به تنهایی برای پیدا کردن شغل‌های رده‌بالا کافی نباشد. مدیران به شدت دنبال کسانی می‌گردند که بتوانند با ابزارهایی مثل پایتون و هوش مصنوعی داده‌های مالی را تحلیل کنند. اگر نتوانید با این تکنولوژی‌ها کار کنید؛ بسیاری از فرصت‌های شغلی با درآمد بالا را از دست خواهید داد.

بازار کار نیازمند متخصصانی است که دانش مالی را با مهارت فنی پیاده‌سازی سیستم‌های امنیتی ترکیب کنند. برای رسیدن به این جایگاه؛ فقط مطالعه تئوری یا دیدن ویدیو کافی نیست چون مشکلات اصلی فقط در پروژه‌های واقعی خودشان را نشان می‌دهند. شما برای موفقیت باید جایی آموزش ببینید که به جای کلی‌گویی، نوشتن کدهای واقعی برای شناسایی الگوهای مشکوک را تمرین کنید.

مسیر یادگیری هوش مصنوعی و آموزش علم داده این است که خودتان را درگیر چالش‌های اجرایی کنید تا تجربه لازم را به دست آورید. استفاده از منابع آموزشی پروژه‌محور و استاندارد مثل دیتایاد، به شما کمک می‌کند تا بدون آزمون و خطا؛ خیلی سریع‌تر مهارت‌های مورد نیاز کارفرمایان را یاد بگیرید و وارد بازار کار شوید.

سخن نهایی

روش‌های قدیمی دیگر برای مقابله با کلاهبرداری‌های جدید کافی نیستند. امروز شرکت‌ها برای حفظ سرمایه خود، نیازمند متخصصانی هستند که بتوانند امنیت سیستم‌ها را با داده‌ها تضمین کنند. یادگیری این مهارت مهم، جایگاه شغلی شما را محکم می‌کند. در دیتایاد با انجام پروژه‌های واقعی، آنچه را که بازار کار نیاز دارد یاد می‌گیرید.