۳ روش تشخیص تقلب در پرداخت الکترونیک با استفاده از هوش مصنوعی
انواع تقلب در پرداخت الکترونیک
تقلب‌های مالی می‌توانند به اشکال مختلفی ظاهر شوند، از جمله:
- سرقت اطلاعات کارت‌های اعتباری و استفاده غیرمجاز از آن‌ها
- فیشینگ و مهندسی اجتماعی برای دسترسی به اطلاعات حساس کاربران
- تراکنشهای تکراری یا جعلی با هدف برداشت غیرقانونی وجه
- شبیه‌سازی هویت و ایجاد حساب‌های جعلی
- حملات رباتیک برای انجام تراکنشهای متعدد در زمان کوتاه
محدودیت‌های روش‌های سنتی
روش‌های سنتی تشخیص تقلب معمولاً بر پایه قواعد از پیش تعریف‌شده یا همان Rule-based Systems بنا شده‌اند. این روش‌ها گرچه تا حدی مفید هستند، اما با افزایش حجم داده و پیچیدگی رفتارها، پاسخ‌گوی نیازهای فعلی نمی‌باشند. مهم‌ترین مشکلات آن‌ها عبارتند از:
- ناتوانی در شناسایی الگوهای پیچیده
- افزایش خطای مثبت (False Positive)
- عدم مقیاس‌پذیری با حجم بالای داده
نقش هوش مصنوعی در تشخیص تقلب
الف) تشخیص مبتنی بر الگو در پرداخت الکترونیک
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند Random Forest، XGBoost، Logistic Regression و Neural Networks به عنوان هسته‌ی مرکزی سامانه‌های تشخیص تقلب، امکان تحلیل عمیق و دقیق رفتار تراکنشهای مالی را فراهم می‌سازد. این الگوریتم‌ها، هرکدام با ویژگی‌های خاص خود، توانایی شناسایی الگوهای پنهان و رفتارهای غیرعادی در داده‌های تراکنشی را دارند.
برای مثال، الگوریتم Random Forest با ایجاد مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم‌گیری، قابلیت بالایی در جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) داشته و در طبقه‌بندی داده‌های پیچیده بسیار دقیق عمل می‌کند. از سوی دیگر، XGBoost به عنوان یک روش تقویتی پیشرفته، در رقابت‌های داده‌کاوی بارها عملکرد برتر خود را به اثبات رسانده است و با استفاده از وزن‌دهی به نمونه‌های مشکل‌ساز، دقت مدل را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.
Logistic Regression نیز اگرچه مدلی ساده‌تر است، اما به دلیل تفسیرپذیری بالا و عملکرد مناسب در سناریوهایی با حجم بالای داده، همچنان در سیستم‌های تشخیص تقلب جایگاه خود را حفظ کرده است.
نهایتاً، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) با شبیه‌سازی سازوکار مغز انسان، توانایی شناسایی روابط غیرخطی و پیچیده میان ویژگی‌های تراکنش را داشته و در ترکیب با داده‌های بزرگ، قدرت تحلیل بی‌سابقه‌ای ارائه می‌دهند. ترکیب این الگوریتم‌ها یا استفاده از آن‌ها در چارچوب سیستم‌های هیبریدی، موجب افزایش قابل‌توجه دقت در شناسایی تراکنشهای مشکوک و کاهش نرخ مثبت کاذب در سامانه‌های ضدتقلب می‌شود.
ب) مدل‌های یادگیری بدون نظارت
در حوزه تشخیص تقلب مالی، زمانی که داده‌های برچسب‌گذاری‌شده به‌صورت کامل یا دقیق در دسترس نباشد، به‌کارگیری روش‌های یادگیری بدون‌نظارت (Unsupervised Learning) به عنوان راهکاری مؤثر مطرح می‌شود. الگوریتم‌هایی همچون Isolation Forest، Autoencoder و K-Means برای شناسایی نقاط پرت (Anomalies) در چنین داده‌هایی کاربرد گسترده‌ای دارند.
الگوریتم Isolation Forest با ایده‌ای ساده اما قدرتمند، داده‌های پرت را بر اساس میزان “انزوا” از سایر نمونه‌ها شناسایی می‌کند؛ به این معنا که داده‌هایی که با عمق کمتری قابل تفکیک از بقیه هستند، به‌عنوان ناهنجار شناخته می‌شوند.
Autoencoderها نیز به عنوان یکی از انواع شبکه‌های عصبی عمیق، با هدف بازسازی ورودی از طریق یک لایه فشرده، می‌توانند داده‌هایی را که به خوبی بازسازی نمی‌شوند، به عنوان داده مشکوک یا پرت شناسایی کنند.
در این میان، K-Means نیز با خوشه‌بندی داده‌ها و بررسی فاصله نمونه‌ها از مراکز خوشه‌ها، به‌ویژه در تشخیص نمونه‌هایی که به هیچ خوشه‌ای به‌درستی تعلق ندارند، به شناسایی تقلب کمک می‌کند. این الگوریتم‌ها به‌ویژه در مراحل اولیه طراحی سیستم‌های ضد تقلب یا زمانی که داده‌های جدید هنوز دسته‌بندی نشده‌اند، کاربرد بالایی دارند و مکملی قوی برای الگوریتم‌های نظارت‌شده محسوب می‌شوند.
پ) تحلیل زمانی
در بسیاری از موارد، رفتارهای تقلب‌آمیز در تراکنشهای مالی نه از طریق ویژگی‌های ایستا، بلکه از طریق تغییرات ناگهانی در الگوهای زمانی کاربران قابل شناسایی‌اند. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های LSTM (Long Short-Term Memory) و RNN (Recurrent Neural Networks) به‌عنوان ابزارهایی قدرتمند برای تحلیل داده‌های سری‌زمانی (Time Series) در حوزه تشخیص تقلب اهمیت یافته است.
این مدل‌ها، به‌ویژه LSTM با ساختار حافظه‌محور خود، قادر به حفظ وابستگی‌های بلندمدت در توالی‌های داده بوده و می‌توانند الگوهای رفتاری کاربران را در گذر زمان درک کنند.
برای مثال، در صورتی که کاربری به‌طور معمول در ساعات خاصی و از مکان‌های مشخص اقدام به انجام تراکنش می‌کند، یک تغییر ناگهانی مانند افزایش غیرعادی مبلغ یا تراکنش از یک منطقه جغرافیایی ناشناخته، می‌تواند به‌عنوان جهش رفتاری توسط مدل LSTM شناسایی گردد.
این نوع تحلیل رفتاری مبتنی بر زمان، در کنار دیگر الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین، به شناسایی تقلب‌های پیچیده و تدریجی کمک شایانی می‌نماید. همچنین، مدل‌های RNN، هرچند در نگهداری وابستگی‌های بلندمدت محدودیت دارند، اما در تحلیل رفتارهای کوتاه‌مدت و توالی‌های سریع تراکنش نیز عملکرد مطلوبی از خود نشان می‌دهند.
فرآیند پیاده‌سازی سیستم تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی
- جمع‌آوری داده: شامل تراکنش‌ها، اطلاعات کاربری، سوابق تقلب و غیره.
- پیش‌پردازش داده: پاک‌سازی، نرمال‌سازی و استخراج ویژگی‌های مهم.
- آموزش مدل: با استفاده از داده‌های آموزشی و الگوریتم‌های مناسب.
- ارزیابی مدل: با استفاده از معیارهایی مانند دقت، یادآوری و F1-score.
- استقرار مدل: ادغام مدل با سیستم‌های عملیاتی و نظارت بر عملکرد آن.
چالش‌ها و ملاحظات در استفاده از هوش مصنوعی
- نیاز به داده‌های با کیفیت و حجم بالا برای آموزش مدل‌ها
- مقابله با تغییرات سریع در روش‌های تقلب و به‌روزرسانی مدل‌ها
- رعایت حریم خصوصی و مقررات مربوط به داده‌های کاربران
- تضمین شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری تصمیمات مدل‌های هوش مصنوعی
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص تقلب
- افزایش دقت در شناسایی تراکنشهای مشکوک
- کاهش نرخ مثبت کاذب و بهبود تجربه کاربری
- قابلیت شناسایی الگوهای جدید و ناشناخته تقلب
- نظارت بلادرنگ بر تراکنش‌ها و واکنش سریع به تهدیدات
- کاهش هزینه‌های مرتبط با تقلب و افزایش بهره‌وری
نقش پی‌تک‌ها در توسعه راهکارهای ضد تقلب
پی‌تک‌ها با دسترسی به داده‌های تراکنش و توان پردازشی بالا، نقش مهمی در توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای مقابله با تقلب ایفا می‌کنند. در سطح جهانی نمونه‌هایی مانند Stripe Radar و PayPal Fraud Engine وجود دارد که نشان‌دهنده پتانسیل بالای این شرکت‌ها در مقابله با تهدیدات امنیتی است.
نتیجه‌گیری
بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تشخیص تقلب‌های مالی نه‌تنها ضرورتی اجتناب‌ناپذیر در نظام پرداخت مدرن است، بلکه گامی بزرگ به‌سوی ارتقای امنیت و اعتماد کاربران محسوب می‌شود. مشارکت پی‌تک‌ها، بانک‌ها، نهادهای رگولاتور و پژوهشگران در این زمینه می‌تواند منجر به خلق راهکارهای بومی، اثربخش و مقیاس‌پذیر گردد.
