تحلیل محتوای دو دهه پژوهش های طراحی سیستم های هوشمند نظارتی برای شناسایی تقلب مالی (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
هدف: هدف اصلی این تحقیق انجام یک تحقیق جامع با هدف شناسایی تمامی عوامل موثر در طراحی و عملکرد بهینه سیستم های نظارت هوشمند برای کشف تقلب است. این شامل تجزیه و تحلیل دقیق انواع تقلب مالی، انواع داده های مورد استفاده برای سیستم های تشخیص تقلب (اعم از مالی و غیر مالی) و شناسایی موثرترین الگوریتم های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. علاوه بر این، هدف این تحقیق ایجاد معیارهای مناسب برای اندازه گیری کارایی آنها و شناسایی چالش ها در طراحی سیستم های نظارت هوشمند است. در نهایت، این تحقیق به دنبال پیش بینی فرآیند تحقیقات آینده است تا بتواند به این چالش ها پاسخ دهد. روش: این پژوهش با استفاده از روش تحقیق توصیفی، به بررسی دقیق منابع از جمله مقالات منتشر شده در مجلات بین المللی، مقالات همایش ها و بویژه مقالات نمایه شده در پایگاه اسکوپوس و مجلات معتبر داخلی پرداخته است. دامنه زمانی یک دوره 20 ساله را در بر می گیرد که منتهی به سال 1401 می شود. برای اطمینان از صحت و دقت تجزیه و تحلیل، از نرم افزار MAXQDA برای کدگذاری و برگه های تجزیه و تحلیل استفاده شد، در حالی که از نرم افزار VOS Viewer برای تحلیل کلمات کلیدی و ترسیم نقشه جامع تحقیق استفاده شد. یافته ها: این تحقیق با بررسی تحقیقات سیستم های کشف تقلب در دو دهه گذشته به ارائه مدل مفهومی تحقیقات کشف تقلب آتی منجر شده است که با ادغام داده های مالی و غیرمالی، از جمله معیارهای زیست محیطی، اجتماعی و حکمرانی ( ESG )، یک تغییرپارادیم جدی در تحقیقات این حوزه را موجب می شود. این رویکرد با رفع محدودیت های موجود در کشف تقلب و با در نظر گرفتن طیف وسیع تری از متغیرها، موجب افزایش دقت و شفافیت سیستم های تشخیص تقلب می شود. نتیجه گیری: این پژوهش با تجزیه و تحلیل تحقیقات قبلی انجام شده در این زمینه و شناسایی چالش ها و روندهای آتی، به گسترش حوزه دانش کمک می کند. خروجی این تحقیق شامل تجزیه و تحلیل دقیق چالش های حاضر در طراحی سیستم های نظارت هوشمند و استخراج روندهای تحقیقات آتی است. با پرداختن به این چالش ها و روندها، تحقیقات آینده می توانند به طور قابل توجهی، طراحی و اجرای سیستم های نظارت هوشمند را بهبود بخشد و از اثربخشی آنها در شناسایی و پیشگیری از تقلب مالی، اطمینان حاصل نمایند.A Comprehensive Analysis of Two Decades in Intelligent Surveillance Systems for Fraud Detection Research
Objective: The main objective of this research is to conduct a comprehensive study aimed at identifying all the factors affecting the design and optimal performance of intelligent monitoring systems for fraud detection. This includes a detailed analysis of the types of financial fraud, the types of data used for fraud detection systems (both financial and non-financial), and identifying the most effective machine learning and deep learning algorithms. In addition, the aim of this research is to establish appropriate criteria to measure their effectiveness and identify challenges in the design of intelligent monitoring systems. Finally, this research seeks to predict the future research process in order to respond to these challenges. Method: This research, using a descriptive research method, carefully reviewed sources including articles published in international journals, conference papers, and especially articles indexed in the Scopus database and reputable domestic journals. The time range covers a 20-year period ending in 2022. To ensure the accuracy and precision of the analysis, MAXQDA software was used for coding and analysis sheets, while VOS Viewer software was used for keyword analysis and comprehensive research mapping. Results: This study, by reviewing fraud detection systems research over the past two decades, has led to the presentation of a conceptual model for future fraud detection research that, by integrating financial and non-financial data, including environmental, social, and governance (ESG) criteria, causes a serious paradigm shift in research in this field. This approach increases the accuracy and transparency of fraud detection systems by removing existing limitations in fraud detection and by considering a wider range of variables. Conclusion: This study contributes to the expansion of the field of knowledge by analyzing previous research conducted in this field and identifying future challenges and trends. The output of this study includes a detailed analysis of the current challenges in designing intelligent surveillance systems and extracting future research trends. By addressing these challenges and trends, future research can significantly improve the design and implementation of intelligent surveillance systems and ensure their effectiveness in detecting and preventing financial fraud.
تبلیغات
