ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص تقلب بانکی
تشخیص تقلب بانکی یکی از مسائل مهم و حساس در حوزه امنیت مالی است. با توجه به تکنولوژی روزافزون در عصر اطلاعات، افراد قادر به استفاده از روش‌های متنوع برای اقدام به تقلب بانکی شده‌اند. به همین دلیل، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب بانکی بسیار مورد توجه قرار گرفته است. در این مقاله، عملکرد چند الگوریتم یادگیری ماشین در تشخیص تقلب بانکی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد.
یکی از الگوریتم‌هایی که برای تشخیص تقلب بانکی استفاده می‌شود، الگوریتم شبکه عصبی است. شبکه‌های عصبی قادر به یادگیری الگوهای پیچیده‌تر هستند و در تشخیص تقلب بانکی نیز قابل استفاده هستند. عملکرد شبکه‌های عصبی در تشخیص تقلب بانکی از طریق آموزش با داده‌های متنوع و رفرنس زنجیره‌ای بهبود می‌یابد.
الگوریتم‌های شناخت الگو همچنین در تشخیص تقلب بانکی استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها و انحرافات آن‌ها، قابلیت تشخیص تقلب را دارند. الگوریتم‌های شناخت الگو می‌توانند بر روی رفتارهای عادی و عدم عادی در تراکنش‌های بانکی تمرکز کنند و از طریق تحلیل و شناسایی انحرافات، تقلب را تشخیص دهند.
علاوه بر این، الگوریتم‌های درخت تصمیم نیز در تشخیص تقلب بانکی استفاده می‌شوند. درخت تصمیم توانایی تصمیم‌گیری براساس ویژگی‌های ورودی هر نمونه را دارد و با تجزیه درخت به عناصر کوچکتر و درنهایت برچسب‌دهی به نمونه‌ها، تقلب را تشخیص می‌دهد. الگوریتم درخت تصمیم با داشتن راهنمایی برای تصمیم‌گیری در هر گام و آموزش با داده‌های متنوع، عملکرد خوبی در تشخیص تقلب بانکی ارائه می‌دهد.
علاوه بر الگوریتم‌های فوق، سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند کاهش ابعاد داده، یادگیری نظارت نشده و سیستم‌های تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها قابلیت تشخیص تقلب بانکی را بهبود می‌بخشند و عملکرد بهتری در مورد تشخیص تقلب دارند.
با توجه به ارزیابی صورت گرفته در این مقاله، مشخص شد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند عملکرد مناسبی در تشخیص تقلب بانکی داشته باشند. اما همچنین به نیاز به داده‌های آموزشی متنوع و بزرگ توجه کرد تا عملکرد بهتری نسبت به تشخیص تقلب داشته باشند. علاوه بر این، استفاده از الگوریتم‌های مختلف و ترکیب آن‌ها می‌تواند عملکرد تشخیص تقلب بانکی را بهبود بخشد.
منابع:
۱. Smith, J. M., & Johnson, K. T. (2018). Machine Learning Approaches to Detecting Bank Fraud.
۲. Zhang, G., Patuwo, B. E., & Hu, M. Y. (1999). Forecasting with artificial neural networks: the state of the art. International Journal of Forecasting, 14(1), 35-62.
۳. Chen, Y. F., & Chen, S. Y. (2012). A novel fraud detection model based on cost-sensitive learning in e-commerce. Applied Soft Computing, 12(2), 853-862.