طراحی مدل کشف پولشویی مبتنی بر تحلیل شبکههای مالی، یادگیری ماشین و الگوهای تراکنشی غیرعادی
کلمات کلیدی:
پولشویی, تحلیل شبکههای مالی, یادگیری ماشین, تراکنش غیرعادی, مبارزه با پولشویی, کشف ناهنجاریچکیده
هدف پژوهش حاضر طراحی مدل کشف پولشویی مبتنی بر تحلیل شبکههای مالی، یادگیری ماشین و شناسایی الگوهای تراکنشی غیرعادی در نظام بانکی بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و طرح اکتشافی انجام شد. مشارکتکنندگان شامل ۱۸ نفر از خبرگان مبارزه با پولشویی، مدیران تطبیق، متخصصان داده، حسابرسان داخلی و کارشناسان ریسک بانکی در شهر تهران بودند که به روش نمونهگیری هدفمند و گلولهبرفی انتخاب شدند. ابزار گردآوری دادهها مصاحبه نیمهساختاریافته بود و مصاحبهها تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت؛ اشباع نظری در مصاحبه شانزدهم حاصل شد و دو مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از کفایت دادهها انجام گرفت. دادهها پس از ضبط، پیادهسازی و ناشناسسازی، با روش تحلیل مضمون و به کمک نرمافزار NVivo تحلیل شدند. برای افزایش اعتبار یافتهها از بازبینی مشارکتکنندگان، مقایسه مستمر کدها، یادداشتبرداری تحلیلی و بررسی همکار پژوهشی استفاده شد. تحلیل دادهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: «زیرساخت دادهای و یکپارچهسازی منابع اطلاعاتی»، «تحلیل شبکههای مالی و کشف روابط پنهان»، «شناسایی الگوهای تراکنشی غیرعادی»، «یادگیری ماشین، امتیازدهی ریسک و کاهش هشدارهای کاذب» و «حکمرانی مدل، تبیینپذیری و الزامات اخلاقی ـ نظارتی». مشارکتکنندگان تأکید داشتند که کشف پولشویی صرفاً با قواعد آستانهای امکانپذیر نیست و باید ترکیبی از دادههای تراکنشی، اطلاعات شناخت مشتری، روابط ذینفعی، رفتار زمانی حسابها و شاخصهای شبکهای برای تولید امتیاز ریسک پویا بهکار گرفته شود. مدل پیشنهادی نشان میدهد که ترکیب تحلیل شبکه، یادگیری ماشین و الگوهای رفتاری تراکنش میتواند دقت کشف پولشویی را افزایش دهد، هشدارهای غیرضروری را کاهش دهد و امکان اولویتبندی پروندههای مشکوک را برای واحدهای تطبیق و بازرسی فراهم سازد. با این حال، موفقیت چنین مدلی به کیفیت داده، تبیینپذیری الگوریتم، نظارت انسانی، رعایت حریم خصوصی و همراستایی با الزامات قانونی وابسته است
دانلودها
مراجع
Aggarwal, C. C. (2017). Outlier analysis (2nd ed.). Springer.
Akoglu, L., Tong, H., & Koutra, D. (2015). Graph based anomaly detection and description: A survey. Data Mining and Knowledge Discovery, 29, 626–688. doi:10.1007/s10618-014-0365-y
Bonato, A., Chavez Palan, J. S., & Szava, A. (2024). Enhancing anti-money laundering efforts with network-based algorithms. arXiv. doi:10.48550/arXiv.2409.00823
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. doi:10.1191/1478088706qp063oa
Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys, 41(3), 1–58. doi:10.1145/1541880.1541882
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE.
Elliott, A., Cucuringu, M., Luaces, M. M., Reidy, P., & Reinert, G. (2019). Anomaly detection in networks with application to financial transaction networks. arXiv. doi:10.48550/arXiv.1901.00402
Financial Action Task Force. (2025). International standards on combating money laundering and the financing of terrorism & proliferation: The FATF recommendations. FATF.
Fronzetti Colladon, A., & Remondi, E. (2017). Using social network analysis to prevent money laundering. Expert Systems with Applications, 67, 49–58. doi:10.1016/j.eswa.2016.09.029
Hamilton, W. L., Ying, R., & Leskovec, J. (2017). Inductive representation learning on large graphs. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 1024–1034.
Jensen, R. I. T., & Iosifidis, A. (2022). Fighting money laundering with statistics and machine learning. IEEE Access, 10, 8889–8903. doi:10.1109/ACCESS.2022.3143329
Karim, M. R., Hermsen, F., Chala, S. A., de Perthuis, P., & Mandal, A. (2024). Scalable semi-supervised graph learning techniques for anti money laundering. IEEE Access, 12, 50012–50029. doi:10.1109/ACCESS.2024.3383784
Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. International Conference on Learning Representations.
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE.
Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774.
Mousavian, S., & Miah, S. J. (2025). Review of artificial intelligence-based applications for money laundering detection. Intelligent Systems with Applications, 27, 200572. doi:10.1016/j.iswa.2025.200572
Naser Eddin, A., Bono, J., Aparício, D., Polido, D., Ascensão, J. T., Bizarro, P., & Ribeiro, P. (2021). Anti-money laundering alert optimization using machine learning with graphs. arXiv. doi:10.48550/arXiv.2112.07508
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. doi:10.1016/j.dss.2010.08.006
Oztas, B., Cetinkaya, D., Adedoyin, F., Budka, M., Aksu, G., & Dogan, H. (2024). Transaction monitoring in anti-money laundering: A qualitative analysis and points of view from industry. Future Generation Computer Systems, 159, 161–171. doi:10.1016/j.future.2024.05.027
Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). “Why should I trust you?” Explaining the predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135–1144. doi:10.1145/2939672.2939778
Weber, M., Domeniconi, G., Chen, J., Weidele, D. K. I., Bellei, C., Robinson, T., & Leiserson, C. E. (2019). Anti-money laundering in Bitcoin: Experimenting with graph convolutional networks for financial forensics. arXiv. doi:10.48550/arXiv.1908.02591