تشخیص تقلب در پرداخت‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
سبزافزار
آخرین به روز رسانی
۷
اسفند
۱۴۰۳
آنچه در این مقاله میخوانید
مقدمه
در دنیای امروز، هوش مصنوعی به یکی از مهم‌ترین ابزارها برای بهبود عملکرد کسب‌وکارها تبدیل شده است. یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی در آن تأثیر چشمگیری داشته، شناسایی و جلوگیری از تقلب در پرداخت‌ها است. تقلب مالی می‌تواند خسارات جدی به کسب‌وکارها و مشتریان وارد کند، اما با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته ماشین لرنینگ و پردازش داده، می‌توان این تهدیدات را کاهش داد. در این مقاله، به بررسی روش‌های مختلف هوش مصنوعی برای شناسایی تقلب‌های مالی پرداخته و تأثیر آن را در امنیت پرداخت‌ها تحلیل می‌کنیم.روش‌های تشخیص تقلب با هوش مصنوعی
۱. تحلیل الگوهای تراکنش با ماشین لرنینگ
یکی از مهم‌ترین راهکارهای هوش مصنوعی در شناسایی تقلب، تحلیل الگوهای تراکنشی کاربران است. سیستم‌های مبتنی بر ماشین لرنینگ با بررسی داده‌های تراکنشی می‌توانند رفتار معمول یک کاربر را شناسایی کرده و هرگونه انحراف از این الگو را به‌عنوان یک رفتار مشکوک در نظر بگیرند. به‌عنوان‌مثال، اگر یک مشتری معمولاً خریدهای کوچکی انجام دهد؛ اما به طور ناگهانی یک خرید بزرگ از کشور دیگری ثبت کند، سیستم هوش مصنوعی این تراکنش را مشکوک تشخیص داده و نیاز به تأیید دستی آن را اعلام می‌کند. مثال: سیستم‌های ضد تقلب در بانک‌ها، مانند آنچه بانک آمریکا استفاده می‌کند، الگوهای خرید مشتریان را بررسی می‌کنند. اگر مشتری همیشه خریدهای کم‌مقدار انجام دهد؛ اما ناگهان یک تراکنش بزرگ در کشور دیگری ثبت شود، سیستم به طور خودکار این تراکنش را مسدود کرده و از مشتری درخواست تأیید هویت می‌کند.۲. پردازش داده‌های لحظه‌ای و شناسایی رفتارهای غیرمعمول
مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از تراکنش‌ها را در لحظه تحلیل کنند و رفتارهای غیرعادی را شناسایی نمایند. برای مثال، اگر یک کارت‌بانکی در فاصله زمانی کوتاه، چندین تراکنش غیرمعمول داشته باشد، ممکن است به‌عنوان یک مورد مشکوک علامت‌گذاری شود و نیاز به تأیید اضافی پیدا کند. این روش به‌ویژه در سیستم‌های پرداخت بین‌المللی مانند PayPal مورد استفاده قرار می‌گیرد.مثال: شرکت ویزا (Visa) از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا تراکنش‌های غیرعادی را در کمتر از یک ثانیه شناسایی کند. اگر کارت یک مشتری به طور ناگهانی در دونقطه جغرافیایی مختلف طی چند دقیقه استفاده شود، سیستم به‌صورت بلادرنگ آن را مشکوک تشخیص داده و تراکنش را متوقف می‌کند.
۳. احراز هویت هوشمند کاربران
یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در جلوگیری از تقلب، احراز هویت کاربران از طریق روش‌های بیومتریک و تحلیل رفتاری است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از تکنیک‌هایی مانند تشخیص چهره، اثر انگشت و تحلیل نحوه تایپ‌کردن یا حرکت ماوس استفاده کرده و تشخیص دهند که آیا کاربر واقعی پشت سیستم قرار دارد یا یک ربات یا کلاهبردار در تلاش برای جعل هویت است.مثال: اپل در سرویس Apple Pay از ترکیب احراز هویت بیومتریک (تشخیص چهره و اثر انگشت) و الگوهای رفتاری (مانند شیوه تایپ‌کردن) استفاده می‌کند تا مطمئن شود که فقط مالک واقعی دستگاه می‌تواند پرداخت را انجام دهد.
مقابله با فیش‌های واریزی جعلی
۱. تشخیص تغییرات تصویری و ویرایش‌های جعلی
با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر، هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات غیرطبیعی در فیش‌های واریزی را شناسایی کند. این الگوریتم‌ها قادر به تحلیل تفاوت‌های رنگی، فونت‌ها و ناهماهنگی‌های گرافیکی در فیش‌های جعلی هستند.مثال: بانک‌های اروپایی از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای بررسی اصالت فیش‌های بانکی استفاده می‌کنند. در یک مورد، فردی تلاش کرد با تغییر مقدار و تاریخ یک فیش جعلی، مبلغ بالاتری را مطالبه کند. اما سیستم پردازش تصویر، تغییرات غیرمعمول در پیکسل‌های تصویر را تشخیص داد و آن را به‌عنوان جعلی رد کرد.
۲. بررسی اطلاعات متنی فیش‌های بانکی
مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند اطلاعات متنی درج‌شده در فیش‌ها، مانند شماره پیگیری و مبلغ را تحلیل کرده و بررسی کنند که آیا این اطلاعات با پایگاه‌داده‌های بانکی مطابقت دارد یا خیر. این تکنیک کمک می‌کند تا فیش‌های واریزی جعلی شناسایی شوند.مثال: در سیستم‌های مالی شرکت آمازون، هنگام پردازش فیش‌های پرداخت، شماره پیگیری با پایگاه‌داده اصلی مقایسه می‌شود. در یک مورد، فردی تلاش داشت فیش بانکی جعلی را برای تأیید پرداخت ارسال کند، اما سیستم متوجه شد که شماره پیگیری به هیچ تراکنش واقعی تعلق ندارد و پرداخت را رد کرد.
۳. مقایسه با پایگاه‌داده‌های بانکی
یکی از پیشرفته‌ترین روش‌ها در این زمینه، اتصال سیستم‌های هوش مصنوعی به درگاه‌های پرداخت بانکی است. از این طریق، فیش‌های واریزی به طور مستقیم با اطلاعات تراکنش‌های ثبت‌شده در بانک مقایسه شده و مشخص می‌شود که آیا پرداخت واقعی انجام شده است یا خیر.مثال: سامانه‌های پرداخت آنلاین مانند Stripe و PayPal فیش‌های واریزی را مستقیماً با اطلاعات بانک‌ها مقایسه می‌کنند. اگر کاربری یک تصویر فیش جعلی ارسال کند، سیستم آن را با داده‌های واقعی بانکی تطبیق داده و در صورت عدم انطباق، پرداخت را تأیید نمی‌کند
۴. تحلیل فراداده (Metadata) تصاویر فیش‌ها
بسیاری از فیش‌های جعلی با استفاده از نرم‌افزارهای ویرایش تصویر ایجاد می‌شوند. اما اطلاعات متاداده یک تصویر (مانند تاریخ ایجاد، نرم‌افزاری که برای ویرایش استفاده شده و مکان ثبت تصویر) می‌تواند سرنخ‌های مهمی درباره اصالت فیش ارائه دهد. هوش مصنوعی می‌تواند این اطلاعات را بررسی کند و در صورت مشاهده تغییرات غیرمعمول، آن را مشکوک اعلام کند.مثال: در یک مورد کلاهبرداری در یکی از بانک‌های سنگاپور، فردی تلاش کرد با ویرایش یک تصویر فیش بانکی، مبلغ واریز شده را تغییر دهد. اما سیستم تشخیص فراداده متوجه شد که تصویر فیش در نرم‌افزار فتوشاپ ویرایش شده است و به‌عنوان جعلی رد شد.
۵. استفاده از QR Code و رمزنگاری دیجیتال
برخی بانک‌ها و سیستم‌های مالی در فیش‌های واریزی از QR Code رمزگذاری شده استفاده می‌کنند. این کدها اطلاعات پرداخت را مستقیماً از سیستم بانکی دریافت می‌کنند و جعل آن‌ها عملاً غیرممکن است. با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص QR Code، صحت فیش‌ها به‌سرعت تأیید می‌شود.مثال: بانک‌های چینی مانند Alipay و WeChat Pay از QR Code رمزگذاری شده استفاده می‌کنند. این کدها اطلاعات پرداخت را از طریق درگاه‌های رسمی تأیید می‌کنند و امکان جعل آن‌ها وجود ندارد.
۶. هوش مصنوعی برای تشخیص رفتار کاربر هنگام ارسال فیش
یکی از روش‌های نوین برای تشخیص فیش‌های جعلی، بررسی رفتار ارسال‌کننده است. هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل کند که آیا فردی که فیش را ارسال کرده، قبلاً تراکنش‌های مشابه داشته یا خیر. اگر فردی به طور ناگهانی اقدام به ارسال چندین فیش مشکوک کند، سیستم می‌تواند این فعالیت را به‌عنوان رفتار غیرعادی شناسایی کرده و از تأیید آن جلوگیری کند.مثال: پلتفرم‌های پرداخت مانند Google Pay رفتار کاربران را بررسی می‌کنند. اگر فردی معمولاً فیش‌های بانکی با فرمت مشخصی ارسال کند؛ اما ناگهان سبک ارسال تغییر کند، سیستم به‌صورت خودکار آن را به‌عنوان مشکوک علامت‌گذاری می‌کند.
۷. تحلیل فیش‌های واریزی در شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌ها
برخی از کلاهبرداران از طریق شبکه‌های اجتماعی یا پیام‌رسان‌ها اقدام به ارسال فیش‌های جعلی می‌کنند. سیستم‌های هوشمند می‌توانند این تصاویر را بررسی کرده و مشخص کنند که آیا تصویر قبلاً در منابع دیگر استفاده شده است یا خیر. اگر تصویری بارها در معاملات مختلف مشاهده شود، احتمال جعلی بودن آن بالاست.مثال: در کشور هند، بسیاری از کلاهبرداران از واتس‌اپ برای ارسال فیش‌های جعلی استفاده می‌کردند. اما یک سیستم هوش مصنوعی که توسط بانک‌های هندی توسعه داده شد، می‌توانست این تصاویر را بررسی کند و تشخیص دهد که قبلاً در سایر موارد تقلب استفاده شده‌اند.
