آیا تاکنون به این فکر کرده‌اید که هنگام کشیدن کارت بانکی روی دستگاه کارت‌خوان، پشت صحنه چه اتفاقاتی رخ می‌دهد؟ در لحظه‌ای که منتظر شنیدن صدای تایید دستگاه هستید، دنیایی پیچیده از محاسبات و تحلیل‌های الگوریتمی در جریان است.
در عصر دیجیتال، تراکنش‌های مالی به یکی از عناصر کلیدی اقتصاد جهانی تبدیل شده‌اند و هر ثانیه میلیون‌ها تراکنش در سراسر جهان پردازش می‌شود. این حجم عظیم تراکنش‌ها، همراه با افزایش تهدیدات امنیتی مانند کلاه‌برداری‌های سازمان‌یافته، چالش‌های بزرگی را برای سیستم‌های بانکی ایجاد کرده است. در پاسخ به این چالش‌ها، سیستم‌های تشخیص ناهنجاری، نقش حیاتی در تضمین امنیت و اعتماد عمومی ایفا می‌کنند. این مقاله به بررسی روش‌های مبتنی‌بر تحلیل توزیع داده‌ها (Distribution-Based Statistical Methods) می‌پردازد که با اعمال بهبودهای کلیدی، توانسته‌اند سرعت و دقت را به‌طور قابل توجهی ارتقا دهند. این روش‌ها نه تنها عملکردی رقابتی در برابر تکنیک‌های پیچیده‌تر مانند یادگیری ماشین ارائه می‌دهند [1]، بلکه به‌دلیل مقیاس‌پذیری و تفسیرپذیری بالا، گزینه‌ای مناسب برای کاربردهای عملیاتی محسوب می‌شوند.
دنیای دیجیتال و چالش‌های امنیتی تراکنش‌های مالی
تراکنش‌های مالی امروز در کسری از ثانیه انجام می‌شوند و در پشت صحنه توسط سیستم‌های پیچیده‌ای از الگوریتم‌ها و تحلیل‌های آماری پردازش می‌شوند. با این حال، این فرایند به‌طور مداوم در معرض تهدیدهای امنیتی از جمله کلاه‌برداری‌های سازمان‌یافته قرار دارد. هدف اصلی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری، شناسایی رفتارهای غیرمعمول در تراکنش‌هاست که ممکن است نشان‌دهنده تقلب یا سوءاستفاده مالی باشد. در عین حال، این سیستم‌ها باید به‌سرعت و دقت بالا عمل کنند تا نیازمندی‌های عملیاتی بانک‌ها را برآورده سازند [2، 3].
تعادل ظریف بین سرعت و دقت
در سیستم‌های پرداخت الکترونیکی، سرعت پردازش داده‌ها به اندازه دقت خروجی اهمیت دارد. با توجه به محدودیت زمانی چند صد میلی‌ثانیه برای پردازش کامل تراکنش‌ها، هسته تحلیل تراکنش‌ها باید در کمتر از 50 میلی‌ثانیه تصمیم‌گیری کند. طراحی الگوریتم‌هایی که بتوانند در کمتر از دو میلی‌ثانیه وضعیت هنجار یا ناهنجاربودن تراکنش را تشخیص دهند، به‌عنوان یکی از دستاوردهای کلیدی در این حوزه مطرح است. این هدف تنها با بهره‌گیری از روش‌های سبک، بهینه و مبتنی بر تحلیل توزیع داده‌ها قابل دست‌یابی است [1، 5].
چالش‌های اصلی در تشخیص ناهنجاری در تراکنش‌های مالی
- عدم توازن در داده‌ها
در دنیای واقعی، تعداد تراکنش‌های ناهنجار نسبت به تراکنش‌های عادی بسیار محدود است. این عدم توازن شدید در داده‌ها، الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری را با چالش‌هایی در شناسایی دقیق مواجه می‌کند. به‌عنوان مثال، در میان یک میلیون تراکنش، تنها 100 مورد ناهنجار وجود دارد؛ در چنین شرایطی، الگوریتمی که تمامی تراکنش‌ها را عادی تشخیص دهد، ظاهراً دقت 99.99 درصدی خواهد داشت، اما هیچ ناهنجاری‌ای را شناسایی نکرده است [3، 4]. - تحول روش‌های کلاه‌برداری
کلاه‌برداران به‌طور مداوم روش‌ها و تکنیک‌های خود را به‌روزرسانی می‌کنند. این تغییرات مستمر، سیستم‌های تشخیص ناهنجاری را ملزم می‌کند تا انعطاف‌پذیری و قابلیت تطبیق با رفتارهای جدید را داشته باشند. طراحی الگوریتم‌های مقاوم در برابر این تغییرات، یکی از چالش‌های کلیدی در این حوزه است [6]. - تغییرات طبیعی در رفتار مشتریان
الگوهای خرید و تراکنش مشتریان به‌طور طبیعی در طول زمان تغییر می‌کنند. این تغییرات ممکن است ناشی از عواملی همچون تغییر شغل، محل زندگی، شرایط اقتصادی یا حتی تاثیر فصول باشد. در ایران، تورم و نوسانات اقتصادی نیز از جمله عواملی هستند که می‌توانند رفتار مالی مشتریان را به‌طور قابل توجهی تحت تاثیر قرار دهند. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری باید بتوانند میان این تغییرات طبیعی و رفتارهای مشکوک تمایز قائل شوند [1، 5]. - حفاظت از حریم خصوصی
داده‌های مالی از حساس‌ترین اطلاعات شخصی به شمار می‌روند و استفاده از آنها مستلزم رعایت دقیق قوانین و مقررات سخت‌گیرانه‌ای همچون مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) در اروپا است. در ایران نیز قوانین مرتبط مانند قانون جرائم رایانه‌ای (مصوب 1388)، قانون تجارت الکترونیکی (مصوب 1382) و آیین‌نامه‌های بانک مرکزی بر ضرورت حفاظت از اطلاعات شخصی کاربران تاکید دارند [8، 9].
رویکرد پیشنهادی: روش‌های مبتنی بر تحلیل توزیع داده‌ها
روش‌های مبتنی بر تحلیل توزیع داده‌ها (Distribution-Based Statistical Methods) به‌دلیل سادگی، سرعت بالا و قابلیت تفسیرپذیری، در بسیاری از کاربردهای عملیاتی همچنان مورد توجه قرار دارند. با این حال، این روش‌ها در حالت پایه دارای محدودیت‌هایی هستند، از جمله حساسیت بالا به داده‌های پرت و نیاز به فرض نرمال‌بودن داده‌ها.
می‌توان چندین بهبود کلیدی اعمال کرد تا عملکرد این روش‌ها به‌طور چشمگیری ارتقا یابد:
مقاوم‌سازی در برابر داده‌های پرت
نسخه‌های مقاوم روش‌های آماری توسعه داده شدند که حساسیت کمتری به داده‌های پرت دارند و می‌توانند در محیط‌هایی با داده‌های غیرعادی عملکرد پایدارتری داشته باشند [5].
سازگاری با داده‌های غیرنرمال
بسیاری از تراکنش‌های مالی دارای توزیع‌های غیرنرمال هستند که شامل چولگی یا کشیدگی بالا می‌شوند. روش‌های بهبودیافته، بدون نیاز به فرض نرمال‌بودن داده‌ها، توانسته‌اند عملکردی دقیق و کارآمد ارائه دهند [1، 5].
ترکیب تطبیقی چندین روش آماری
با توجه به تنوع الگوهای تراکنش‌های مالی، سیستمی طراحی شده که به‌صورت تطبیقی، بر اساس نوع داده‌ها و ویژگی‌های آماری آنها، مناسب‌ترین روش را انتخاب و پیاده‌سازی می‌کند [3، 4].
نتایج به‌کارگیری روش‌های پیشنهادی
به‌کارگیری روش‌های بهبودیافته آماری و مبتنی بر تحلیل توزیع داده‌ها نتایج قابل توجهی به همراه داشته است:
- زمان پاسخ‌دهی بسیار سریع: زمان پردازش به کمتر از دو میلی‌ثانیه کاهش یافته است، که این ویژگی برای سیستم‌های مالی با حجم بالای تراکنش‌ها بسیار حیاتی محسوب می‌شود.
- بهبود دقت تشخیص: دقت در شناسایی ناهنجاری‌ها به‌طور قابل ملاحظه‌ای افزایش یافته و توانسته نیازهای عملیاتی را با کیفیت بالا برآورده کند.
- عملکرد رقابتی: این روش‌ها عملکردی هم‌سطح با تکنیک‌های یادگیری ماشین ارائه داده‌اند، اما در عین حال از پیچیدگی محاسباتی کمتری برخوردار بوده و سرعت بیشتری دارند [1، 5، 6].
در شرایطی که سیستم‌های مالی با چالش‌هایی مانند حجم بالای داده‌ها و تغییرات مستمر در رفتار مشتریان مواجه هستند، استفاده از این روش‌های بهبودیافته می‌تواند به‌عنوان راه‌حلی کارآمد و عملی مطرح شود. حتی در مقایسه با روش‌های مدرن یادگیری ماشین، به‌کارگیری اصول آماری کلاسیک و بهینه‌سازی آنها توانسته نتایجی قابل قبول و کاربردی ارائه دهد. مزایایی همچون سرعت پردازش بالا، مقیاس‌پذیری و تفسیرپذیری، این روش‌ها را به گزینه‌ای مناسب برای کاربردهای عملی در حوزه تشخیص ناهنجاری‌های مالی تبدیل کرده است [3، 5، 6].
فهرست منابع:
- Aggarwal, C. C. (2016). Outlier Analysis. Springer.
- Bhattacharyya, S., Jha, S., Tharakunnel, K., & Westland, J. C. (2011). Data mining for credit card fraud: A comparative study. Decision Support Systems, 50(3), 602-613.
- Bolton, R. J., & Hand, D. J. (2002). Statistical fraud detection: A review. Statistical Science, 17(3), 235-255.
- Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 1-58.
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (2011). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley.
- Kiranmai, K., Kumar, S. A., & Ramesh, R. (2018). Applications of machine learning in real-time fraud detection in the banking sector. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 9(2), 58-62.
- Ngai, E. W. T., Hu, Y., Wong, Y. H., Chen, Y., & Sun, X. (2011). The application of data mining techniques in financial fraud detection: A classification framework and an academic review of literature. Decision Support Systems, 50(3), 559-569.
- قانون جرائم رایانه‌ای (1388).
- قانون تجارت الکترونیکی (1382).
