مقدمه

علم داده کاوی در کشف تقلب دارای کاربردهای بسیار زیادی است. امروزه کلاهبرداری‌ها و تقلب‌ها در بانکداری و سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی به میزان زیادی افزایش پیدا کرده است. این تقلب‌ها و کلاهبرداری‌ها می‌توانند هرساله میلیون‌ها دلار هزینه را به وجود بیاورند و به همین علت نیز بسیاری از موسسات مالی و موسساتی که در حوزه مراقبت‌های بهداشتی و سایر حوزه‌های دیگر فعالیت دارند به دنبال راهکارهایی برای تشخیص این کلاهبرداری‌ها و تقلب‌ها هستند.

با گسترش علم داده (علم داده و نقش آن در کسب و کارها)و داده کاوی امروزه راهکارهای بسیار جذابی برای جلوگیری و تشخیص این تقلب‌ها و کلاهبرداری‌ها طراحی شده‌اند که دارای مزایای زیادی هستند. این روش‌ها بر پایه حجم زیادی از داده‌ها هستند و به همین علت موسساتی که داده‌های زیادی دارند می‌توانند از مزایای این روش‌ها بهره‌مند شوند. یک نکته بسیار جذاب درباره این روش‌ها این است که می‌توان از آنها برای طیف گسترده‌ای از تقلب‌ها و کلاهبرداری‌های دیگر نیز استفاده کرد.

به همین علت است که هیچ محدودیتی برای استفاده از داده کاوی در حوزه کشف تقلب وجود ندارد. امروزه حتی پیشنهاد می‌شود که از این روش‌ها در حوزه‌های سیاسی و مدیریتی نیز استفاده شود.

تشخیص تقلب و داده کاوی

تشخیص تقلب و کلاهبرداری از طریق داده کاوی

فعالیت‌های متقلبانه می‌توانند شامل طیف گسترده‌ای از موارد شوند که از جمله آنها می‌توان به پول‌شویی، تهدیدات امنیت سایبری، فرارهای مالیاتی، جعل، سرعت هویت، تامین مالی تروریسم و … اشاره کرد. علم داده کاوی در کشف تقلب و کلاهبرداری‌ها نقش کلیدی و بسیار مهمی را ایفا می‌کند که امروزه بسیاری از محققان این حوزه به نتایج شگفت‌انگیزی دست پیدا کرده‌اند.

در طول تاریخ برای کشف این تقلب‌ها از روش‌ها و فناوری‌های مختلفی استفاده شده است که برخی از آنها تا حدی مفید بوده‌اند ولی برخی دیگر چندان کاربردی نداشتند. همین عامل نیز باعث شد تا محققان به دنبال روشی باشند که بتواند بهترین عملکرد را ارائه دهد. با پیشرفت علم داده کاوی و هوش مصنوعی شاهد آن بودیم که متدهای داده کاوی برای این کار طراحی شدند که موفق شدند نتیجه‌ای بی‌نظیر را از خود نشان دهند.

این فناوری‌های مدرن از استراتژی‌های مبتنی بر مدیریت ریسک در کلان‌داده‌ها استفاده می‌کنند و به‌صورت آنلاین روی داده‌ها نظارت دارند. علاوه بر این با استفاده از تکنیک‌های تحلیلی تطبیقی و پیش‌بینی‌کننده و همین‌طور متدهای یادگیری ماشین می‌توانند تا حد زیادی این تقلب‌ها را شناسایی کرده و از آنها جلوگیری کنند.

مزایای داده کاوی در تشخیص تقلب

استفاده از داده کاوی در تشخیص و کشف تقلب چه مزایایی دارد؟

استفاده از علم داده کاوی در کشف تقلب می‌تواند از جهات مختلف مفید و کاربردی باشد. تشخیص تقلب‌ها با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌های موجود در این زمینه سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا بتوانند از تاکتیک‌ها و استراتژی‌های مرسوم مانند ارجاع داده‌ها و تکنیک‌های اتوماسیون استفاده کرده و نظارت دستی روی داده‌های موجود در شبکه را به میزان زیادی کاهش دهند. این مسئله باعث می‌شود تا تقلب‌ها در کوتاه‌ترین زمان تشخیص داده شوند.

علاوه بر این باید دقت داشته باشید استفاده از تکنیک‌های داده کاوی می‌تواند خطای انسانی در تشخیص آنها را نیز به میزان زیادی کاهش دهد. با استفاده از این تکنیک‌ها شما می‌توانید تقلب‌ها و جرایم را در لحظه تشخیص داده و حتی رمزنگاری‌های پیشرفته آنها را نیز رمزگشایی کنید. امروزه نرم‌افزارهای زیادی در این زمینه طراحی شده‌اند که بسیاری از آنها به‌صورت متن‌باز در اختیار شما قرار می‌گیرند.

برخی از این نرم‌افزارها امکان بصری‌سازی داده‌ها را نیز برای شما فراهم می‌کنند. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا به شکل بهتری بتوانید تقلب‌ها و جرایم موجود در داده‌ها را تشخیص دهید.

تکنیک‌های کشف تقلب

تکنیک‌های کشف تقلب با استفاده از علم داده کاوی

تکنیک‌هایی که در علم داده کاوی در کشف تقلب مورداستفاده قرار می‌گیرند به دودسته تکنیک‌های آماری و تکنیک‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تقسیم‌بندی می‌شوند. در ادامه درباره هریک از این تکنیک‌ها صحبت خواهیم کرد.

تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل آماری:

  • محاسبه پارامترهای آماری مانند میانگین، چندک‌ها و …
  • تحلیل رگرسیون: روابط بین متغیرهای مستقل و متغیرهای وابسته را تخمین می‌زند.
  • توزیع‌های آماری و احتمالی
  • تطبیق داده‌ها: برای مقایسه دو مجموعه از داده‌های جمع‌آوری شده، حذف رکوردهای تکراری و شناسایی ارتباط و پیوندهای بین مجموعه‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرد.
  • تحلیل سری‌های زمانی

تکنیک‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که برای تشخیص تقلب استفاده می‌شوند:

  • شبکه‌های عصبی: الگوهای مشکوک را یاد می‌گیرند و برای شناسایی الگوهای مشکوک جدید استفاده می‌شوند.
  • تشخیص الگو در داده کاوی که برای شناسایی الگوهای مشکوک در داده‌های حجیم استفاده می‌شوند.
  • تکنیک‌های مبتنی بر یادگیری ماشین: این تکنیک‌ها نیز برای یادگیری تقلب‌هایی که در داده‌های آموزش وجود دارند استفاده می‌شود. در ادامه از مدل یادگیری برای تشخیص الگوهای مشکوک به تقلب در داده‌های جدید استفاده می‌شود.

تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ

تجزیه‌ و تحلیل داده‌های بزرگ برای کشف تقلب با داده کاوی

یکی دیگر از تکنیک‌های علم داده کاوی در کشف تقلب استفاده از روش تجزیه‌وتحلیل داده‌های حجیم یا بیگ دیتا است. این روش بیشتر بر تکنیک‌های یادگیری ماشین و همین‌طور تکنیک‌های داده کاوی و کشف الگو تمرکز دارد. در این روش انواع داده‌هایی که مشکوک به تقلب هستند به سیستم ارائه می‌شود و سیستم الگوهای موجود در آنها را بررسی می‌کند. در ادامه با ارائه داده‌های جدید دقت سیستم مورد بررسی قرار می‌گیرد.

یک نکته بسیار جذاب درباره این روش این است که در آن داده کاوی از الگوهای معناداری که بین داده‌های خام وجود دارند استفاده می‌کند تا بتواند تقلب‌ها را در این داده‌ها تشخیص دهد؛ بنابراین در بیشتر مواقع نیازی نیست که شما عملیات خاصی را روی داده‌های خود انجام دهید. این روش علاوه بر این که کار موسسات مختلف را برای پیداکردن تقلب ساده‌تر می‌کند می‌تواند سرعت تشخیص تقلب در داده‌ها را نیز به میزان زیادی افزایش دهد.

فراموش نکنید که داده‌هایی که به یک سیستم مبتنی بر داده کاوی ارائه می‌شوند دارای حجم بالایی هستند؛ بنابراین پیداکردن تقلب با استفاده از روش‌های دیگر در این داده‌ها می‌تواند از نظر زمان و هزینه یک چالش بسیار جدی به شمار بیاید.

نتیجه‌گیری

علم داده کاوی در کشف تقلب می‌تواند مزایای بسیار زیادی را داشته باشد. این علم در حال حاضر در بسیاری از موارد مختلف از جمله تشخیص تقلب در موسسات مالی، تشخیص تقلب در سیاست و … مورداستفاده قرار می‌گیرد. مزیت مهم این روش سرعت بالای آن در کشف تقلب و همین‌طور دقت بالاتر آن نسبت به سایر تکنیک‌هایی است که برای انجام این کار وجود دارند.