چارچوب نوین تشخیص تقلب مالی با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ و تحلیل گراف

با رشد تراکنش‌های دیجیتال و پیچیدگی شبکه‌های پرداخت، تشخیص تقلب مالی به یکی از مهم‌ترین چالش‌های صنعت فین‌تک تبدیل شده است. الگوهای تقلب معمولاً در قالب روابط پنهان، رفتارهای غیرعادی و شبکه‌های چندلایه بروز می‌کنند؛ عناصری که استفاده از روش‌های سنتی برای تشخیص آن‌ها را دشوار می‌سازد. این مقاله یک چارچوب نوآورانه مبتنی بر ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تحلیل گراف (Graph Analytics) معرفی می‌کند که توانایی شناسایی تقلب را در شبکه‌های تراکنشی پرتراکم به‌صورت بلادرنگ افزایش می‌دهد.

بنیان نظری

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

LLMها ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌های بدون ساختار هستند؛ داده‌هایی مانند توضیحات تراکنش‌ها، متن چت‌های مشتریان، تیکت‌های پشتیبانی و لاگ‌های متنی. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای معنایی پنهان را شناسایی کنند، رفتارهای کلامی غیرعادی را آشکار سازند و برای هر تراکنش یک امتیاز ریسک مبتنی بر معناشناسی تولید کنند. همچنین قابلیت شناسایی نشانه‌های زبانی تقلب مانند توضیحات تکراری، واژگان غیرمعمول و الگوهای زمانی غیرعادی را دارند.
                                                                                                

تحلیل گراف

تحلیل گراف برای مدل‌سازی شبکه‌های تراکنشی شامل حساب‌ها، کارت‌ها و ارتباطات مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این رویکرد، گره‌ها نماینده موجودیت‌ها و یال‌ها نماینده تراکنش‌ها هستند. با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند Centrality، Community Detection و PageRank می‌توان ناهنجاری‌های ساختاری، حلقه‌های مشکوک انتقال پول، تراکنش‌های چرخشی و شبکه‌های تقلب سازمان‌یافته را شناسایی کرد. تحلیل گراف دیدی عمیق و ساختاری به رفتار تراکنشی ارائه می‌دهد که در روش‌های کلاسیک قابل مشاهده نیست.

چارچوب پیشنهادی

استخراج ویژگی‌های متنی با LLM

در این مرحله توضیحات تراکنش‌ها و تعاملات متنی مشتری تحلیل و به ویژگی‌های ریسک معنایی تبدیل می‌شوند.

مدل‌سازی شبکه تراکنشی

تمام تراکنش‌ها در قالب یک گراف پویا مدل‌سازی می‌شوند و شاخص‌های ناهنجاری ساختاری استخراج می‌گردند.

ادغام خروجی LLM و Graph Analytics

دو امتیاز «ریسک معنایی» و «ریسک ساختاری» با هم ترکیب شده و یک Risk Score نهایی به‌دست می‌آید که امکان تشخیص تقلب در زمان واقعی را فراهم می‌کند.

ارزیابی علمی

عملکرد سیستم پیشنهادی بر اساس معیارهای استاندارد شامل Precision، Recall و AUROC اندازه‌گیری می‌شود. برای تحلیل علمی، نتایج با مدل‌های رایج مانند SVM، Random Forest و XGBoost مقایسه می‌شوند. انتظار می‌رود رویکرد ترکیبی، به‌ویژه در شناسایی تقلب‌های شبکه‌ای و سازمان‌یافته، عملکردی بهتر از روش‌های کلاسیک ارائه دهد.

نتیجه‌گیری

ترکیب LLMها و تحلیل گراف رویکردی پیشرفته و کارآمد برای شناسایی تقلب مالی در شبکه‌های پرتراکم فراهم می‌کند. این روش قادر است همزمان از معناشناسی متن و ساختار شبکه بهره بگیرد و یک سیستم دقیق، سریع و قابل کاربرد در سناریوهای واقعی فین‌تک ارائه دهد.


برای مطالعه مقالات بیشتر به سایت خانه متاورس ایران سر بزنید.