کاربرد یادگیری عمیق در شناسایی تقلب در شناسایی درآمد

چکیده

تقلب‌های مالی، به‌ویژه در شناسایی درآمد، از مهم‌ترین چالش‌های سیستم‌های مالی مدرن هستند که به‌طور مستقیم بر شفافیت و اعتماد عمومی به بازارهای مالی تأثیر می‌گذارند. روش‌های سنتی شناسایی تقلب به دلیل محدودیت‌های خود در تحلیل داده‌های پیچیده و حجیم، کارایی محدودی دارند. یادگیری عمیق به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌های هوش مصنوعی، توانایی بالایی در شناسایی الگوهای پنهان و غیرمعمول در داده‌های مالی دارد. این پژوهش با هدف  بررسی کاربرد یادگیری عمیق در شناسایی تقلب در شناسایی درآمد و مقایسه آن با روش‌های سنتی انجام شد. این مطالعه با استفاده از روش توصیفی-تحلیلی به بررسی نقش یادگیری عمیق در شناسایی تقلب‌های مالی پرداخته است. داده‌های مورد استفاده شامل مقالات علمی و مطالعات پیشین مرتبط با استفاده از یادگیری عمیق در حوزه مالی می‌باشد. تحلیل داده‌ها با استفاده از روش‌های کیفی و بر اساس مقایسه کارایی یادگیری عمیق با روش‌های سنتی انجام شده است. یادگیری عمیق توانسته است در شناسایی تقلب‌های پیچیده و هوشمندانه عملکرد بسیار بهتری نسبت به روش‌های سنتی داشته باشد. این فناوری با دقت بالاتری تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کرده و نرخ هشدارهای نادرست را کاهش داده است. همچنین، یادگیری عمیق قادر به پیش‌بینی تقلب‌های آینده و شناسایی تقلب‌های پنهان بوده و در تحلیل داده‌های چندمنظوره مالی عملکرد بهتری از خود نشان داده است. یادگیری عمیق به‌عنوان ابزاری مؤثر در شناسایی تقلب‌های مالی شناخته می‌شود و می‌تواند با بهبود دقت و کارایی، شفافیت مالی را افزایش دهد. با این حال، چالش‌هایی نظیر نیاز به داده‌های حجیم و مسائل اخلاقی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه باید مورد توجه قرار گیرند.