کاربرد هوش مصنوعی در کشف تقلب بانکی: فرصت‌ها، چالش‌ها و مسیر پیش‌رو

در دوران تحول دیجیتال، کشف تقلب در صنعت بانکداری به یکی از دغدغه‌های اصلی نهادهای مالی تبدیل شده است. استفاده از هوش مصنوعی (AI) در این حوزه، فرصت‌هایی کم‌نظیر برای شناسایی تقلب‌های پیچیده، بهبود دقت و سرعت تصمیم‌گیری و مقابله با تهدیدات نوظهور فراهم آورده است. این مقاله با اتکا بر تحقیقات بین‌المللی و وضعیت بومی ایران، نقش هوش مصنوعی را در تشخیص و جلوگیری از کلاهبرداری‌های مالی مطالعه کرده و با تمرکز بر مدل‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌های رفتاری و کاربردهای deepfake detection، چالش‌های قانونی، زیرساختی و داده‌ای در مسیر استفاده مؤثر از AI در ایران مورد واکاوی قرار می‌گیرد.

نبرد الگوریتم‌ها با تقلب‌های هوشمند

در دهه‌های اخیر همزمان با پیشرفت‌های تکنولوژیک و وارد شدن به عصر دوم دیجیتال، تقلب‌های بانکی و مالی نیز به شکلی پیچیده، هوشمند و فناورانه افزایش یافته‌اند. در این شرایط، ابزارهای سنتی شناسایی تقلب دیگر پاسخگو نیستند و بانک‌ها به استفاده از فناوری‌های نوینی چونAI، یادگیری ماشین و تحلیل رفتاری روی آورده‌اند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در لحظه میلیون‌ها تراکنش را تحلیل کرده و الگوهای مشکوک را شناسایی کنند.

در ایران نیز، با رشد استفاده از خدمات دیجیتال، نگرانی‌ها درباره امنیت مالی و تقلب‌های نوین افزایش یافته است. بانک‌ها و شرکت‌های فین‌تک باید پاسخ‌های فناورانه‌ای به این تهدیدات بدهند تا اعتماد کاربران حفظ شود و خسارات کاهش یابد.

تعریف تقلب بانکی

تقلب مالی در بانکداری شامل فعالیت‌هایی است که با قصد فریب و سوءاستفاده از سیستم‌های مالی انجام می‌گیرند. نمونه‌هایی از آن شامل استفاده از کارت‌های سرقتی، جعل هویت، معاملات جعلی یا استفاده از Deepfake  برای اخذ وام است.

نقش AI در کشف تقلب

هوش مصنوعی با استفاده از داده‌کاوی، تحلیل الگوهای رفتاری، یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده و مدل‌های Deep Learning  می‌تواند الگوهای غیرعادی را شناسایی کند که انسان قادر به تشخیص آن‌ها نیست.

مدل‌های رایج در کشف تقلب

• Random Forests  و  XGBoost: الگوریتم‌های طبقه‌بندی بسیار مؤثر برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک
• Autoencoderها: برای شناسایی ناهنجاری‌ها در تراکنش‌های مالی
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): بررسی توالی زمانی رفتار کاربر
• مدل‌های رفتاری: تشخیص تقلب بر اساس نحوه تایپ، حرکت موس یا تعامل با اپلیکیشن​.

وضعیت جهانی استفاده از AI در مقابله با تقلب

در سطح جهانی، استفاده از هوش مصنوعی در مقابله با تقلب بانکی به‌سرعت در حال گسترش است و بانک‌ها و مؤسسات مالی پیشرو، این فناوری را به‌عنوان یکی از ارکان اصلی استراتژی‌های امنیتی خود در نظر گرفته‌اند. از ایالات متحده تا اروپا و کشورهای آسیایی، سازمان‌ها به این نتیجه رسیده‌اند که رویکردهای سنتی دیگر پاسخ‌گوی تهدیدات پیچیده و در حال تحول نیستند و بهترین راه مقابله مؤثر، بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوشمند، تحلیل رفتاری و یادگیری ماشین است.

JPMorgan Chase (آمریکا)

بانک JPMorgan Chase با پایش روزانه بیش از ۲۵۰ میلیون تراکنش، از فناوری یادگیری ماشین برای تحلیل الگوهای تراکنشی بهره می‌برد. این سیستم هوشمند قادر است به‌صورت بلادرنگ رفتارهای ناهنجار را در تراکنش‌ها شناسایی کرده و واکنش مناسب نشان دهد. هدف اصلی این بانک از به‌کارگیری این فناوری، پیشگیری از تقلب‌های گسترده، کاهش میزان خسارت‌های مالی، و افزایش دقت در شناسایی موارد مشکوک است. این رویکرد باعث ارتقای سطح امنیت مالی در یکی از بزرگ‌ترین نهادهای بانکی جهان شده است. اطلاعات این سیستم پیشرفته از گزارش‌های رسمی JPMorgan و Deloitte در سال ۲۰۲۳ استخراج شده است.

HSBC (بریتانیا)

بانک HSBC تمرکز ویژه‌ای بر کاهش هشدارهای کاذب دارد؛ مشکلی که باعث اتلاف منابع انسانی در بررسی تراکنش‌های مشکوک می‌شود. این بانک با بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری نظارت‌شده و پیاده‌سازی فیلترهای رفتاری، موفق شده است دقت شناسایی تقلب را تا ۶۰ درصد افزایش دهد. از دیگر ویژگی‌های متمایز در سیستم HSBC می‌توان به تحلیل محتوای متنی مکاتبات مشکوک اشاره کرد که به شناسایی تقلب‌های احتمالی کمک می‌کند.

DBS Bank (سنگاپور)

بانک DBS به عنوان یکی از پیشروان فناوری مالی در آسیا، از مدل‌های یادگیری تقویتی و سامانه‌های بلادرنگ برای مقابله با تقلب استفاده می‌کند. این فناوری به بانک اجازه می‌دهد تا حتی پیش از نهایی شدن تراکنش، تقلب احتمالی را پیش‌بینی و متوقف کند. ویژگی بارز سیستم DBS، همکاری نزدیک آن با نهادهای دولتی و شرکت‌های فین‌تک است، که امکان به‌روزرسانی پیوسته مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌آورد.

Darktrace (بریتانیا)

شرکت Darktrace، هرچند یک نهاد بانکی نیست، اما نقش کلیدی در ارائه فناوری‌های امنیت سایبری برای بانک‌ها ایفا می‌کند. این شرکت با الگوبرداری از سیستم ایمنی بدن انسان، سیستم‌های خودمختار هوش مصنوعی را طراحی کرده است که قادرند تهدیدات غیرمعمول، نفوذهای پنهان، و فعالیت‌های داخلی مشکوک را بدون نیاز به قوانین از پیش تعریف‌شده شناسایی کنند. انعطاف‌پذیری و عملکرد پویا، از ویژگی‌های برجسته این فناوری محسوب می‌شود.

Bank of America (آمریکا)

بانک آمریکا با تمرکز بر هوش مصنوعی رفتاری، در تلاش است تا سطح امنیت دیجیتال کاربران را افزایش دهد. این سیستم با تحلیل نحوه تایپ، فشار انگشت، و سرعت واکنش کاربران، قادر به شناسایی جعل هویت در دستگاه‌های موبایلی است. این فناوری به‌ویژه در مقابله با تقلب‌های موبایلی و سرقت حساب‌ها بسیار مؤثر واقع شده و منجر به کاهش قابل‌توجه موارد سوءاستفاده شده است.

ING (هلند)

شرکت خدمات مالی ING  با ترکیب هوش مصنوعی و فناوری Blockchain، گامی نوین در مسیر شفاف‌سازی تراکنش‌های بانکی برداشته است. استفاده از الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning) به این شرکت و گروه مالی کمک می‌کند تا رفتارهای مشکوک پنهان در میان الگوهای ظاهراً عادی را شناسایی کند. این رویکرد نوآورانه توانسته است بسیاری از تقلب‌هایی را که در سیستم‌های سنتی قابل ردیابی نبودند، کشف کند.

ICBC بانک صنعتی و تجاری چین

بانک ICBC به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین بانک‌های جهان با بیش از ۶۰۰ میلیون کاربر، از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های موبایلی و تراکنش‌های بین‌المللی استفاده می‌کند. این بانک با به‌کارگیری سیستم‌های تشخیص چهره برای تأیید هویت در لحظه، توانسته است امنیت فرآیندهای بانکی را به‌طرز چشم‌گیری افزایش دهد. کاربرد این فناوری‌ها در مدیریت تقلب و مقابله با تهدیدات امنیتی نقشی حیاتی ایفا کرده‌اند.

Commonwealth Bank (استرالیا)

بانک Commonwealth با بهره‌گیری از پلتفرم‌های هوش مصنوعی شرکت Amazon (AWS)، یک سیستم امنیتی پیشرفته برای شناسایی تقلب ایجاد کرده است. این سیستم با بررسی الگوهای اعتباری کاربران و شناسایی رفتارهای غیرمعمول در حوزه تسهیلات، عملکرد بالایی در کشف فعالیت‌های مشکوک دارد. همکاری نزدیک با Amazon AI به بانک اجازه داده است تا امنیت تطبیقی خود را به سطح جدیدی ارتقا دهد.

از جمله گرایش‌های نوظهور در سطح جهانی، توجه ویژه به هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) است. بانک‌ها و مؤسسات مالی برای جلب اعتماد نهادهای نظارتی و مشتریان، نیاز دارند تصمیماتی که توسط سیستم‌های هوشمند گرفته می‌شود، قابل توضیح و مستند باشند. به همین دلیل، بسیاری از پروژه‌های AI در حال حاضر به‌صورت ترکیبی از الگوریتم‌های قدرتمند و مدل‌های شفاف طراحی می‌شوند تا نه تنها تصمیم درست گرفته شود، بلکه چرایی آن نیز قابل فهم باشد.

در نهایت، تجربیات جهانی نشان می‌دهد که صرفاً داشتن فناوری کافی نیست، بلکه باید بین تیم‌های فناوری اطلاعات، امنیت، حقوقی و مدیریت ریسک بانک‌ها همکاری ساختاریافته وجود داشته باشد. هوش مصنوعی زمانی در کشف تقلب مؤثر واقع می‌شود که بخشی از یک اکوسیستم هوشمند، واکنش‌گرا و پویا باشد.

ایران: فرصتی برای جهش یا تهدید برای فروپاشی امنیت مالی؟

فرصت‌ها: وجود بانک‌های بزرگ با داده‌های کلان/ جمعیت جوان و دیجیتال‌محور/ توسعه استارتاپ‌های فین‌تک و راهکارهای بومی‌سازی شده

چالش‌ها: نبود سامانه‌های تشخیص تقلب در لحظه/ فقدان استانداردهای داده‌ای یکپارچه/ ضعف در تشخیص deepfake  و جعل هویت دیجیتال/ نداشتن چارچوب قانونی برای مدل‌های تصمیم‌گیر AI

طبق مقاله Shan Wen  (2025)[1]، یکی از تهدیدات نوظهور در صنعت بانکی، استفاده از deepfake برای جعل چهره یا صدا در فرآیند احراز هویت است. این تهدید به‌ویژه در بانک‌هایی که به احراز هویت تصویری یا ویدیویی متکی‌اند، بسیار خطرناک است. برای مثال، یک فرد متقلب می‌تواند با استفاده از تصویر ساختگی و صدای مصنوعی، فرآیند اخذ وام یا باز کردن حساب را دور بزند​.

در حال حاضر بسیاری از بانک‌های ایرانی همچنان به سیستم‌های مبتنی بر قواعد ایستا (rule-based) متکی‌اند، در حالی‌که مهاجمان با استفاده از الگوریتم‌های تولیدگر (Generative AI) مسیرهای جدید تقلب ایجاد می‌کنند.

راهکارهای پیشنهادی برای نظام بانکی ایران

1. ایجاد سامانه تشخیص تقلب مبتنی بر AI در بانک مرکزی برای تبادل اطلاعات مشکوک بین بانک‌ها.

2. استفاده از biometric و رفتارشناسی دیجیتال برای احراز هویت پویا (Dynamic Authentication).

3. آموزش کارکنان مالی و بانکی درباره فناوری‌های هوش مصنوعی، نحوه ارزیابی خروجی مدل‌ها و مفاهیم XAI.

4. تدوین قوانین حقوقی و اخلاقی مرتبط با AI در بانکداری با همکاری دولت، مجلس و نهادهای مالی.

5. همکاری استارتاپ‌های فین‌تک با نهادهای قضایی و انتظامی برای کشف تقلب‌های ساختارمند.کشف تقلب با هوش مصنوعی نه تنها یک ضرورت است، بلکه یک مزیت رقابتی برای بانک‌هایی است که به‌دنبال امنیت، اعتماد و نوآوری‌اند. در ایران، با وجود تمام چالش‌ها، ظرفیت‌های بسیار بالایی برای پیاده‌سازی این فناوری وجود دارد. تنها با رویکردی تلفیقی از فناوری، سیاست‌گذاری و آموزش می‌توان از فرصت‌های AI در جهت مبارزه با تهدیدات بانکی بهره‌برداری کرد.