مدیریت هوشمند ریسک پولشویی در بانکداری دیجیتال: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های مالی در شناسایی و پایش نقاط اتصال فین‌تک‌ها

نویسندگان مقاله

چکیده

گسترش بانکداری دیجیتال و پیوند عمیق فین‌تک‌ها با نظام مالی، نقاط اتصال جدیدی را پدید آورده است که به دلیل سرعت، گمنامی نسبی و تعدد واسطه‌ها، شناسایی و پایش ریسک پولشویی را با دشواری جدی مواجه کرده است. پژوهش حاضر با تمرکز بر مدیریت هوشمند ریسک پولشویی در بانکداری دیجیتال، نقش هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های مالی را در شناسایی و پایش این نقاط اتصال بررسی می‌کند. مسئله اصلی آن است که مدل‌های سنتی مبتنی بر قواعد ثابت، توان هم‌زمانی با پیچیدگی الگوهای تراکنشی فین‌تک‌ها و حجم بالای داده‌های چندمنبعی را ندارند و از این رو، شکاف نظری و عملی میان قابلیت‌های فناورانه و نیازهای نظارتی همچنان باز مانده است. پژوهش با روش توصیفی–تحلیلی و با اتکا به تحلیل محتوای متون تخصصی و اسناد نهادهای ناظر، نشان می‌دهد که ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل شبکه‌های تراکنشی و داده‌های رفتاری، امکان کشف الگوهای پنهان و ارتباطات غیرشهودی میان بازیگران فین‌تک را فراهم می‌کند. یافته‌ها حاکی از آن است که هوشمندسازی پایش، ضمن کاهش مثبت‌های کاذب، به گذار از رویکرد قاعده‌محور به رویکرد ریسک‌محور و پیش‌نگر یاری می‌رساند؛ با این حال، چالش‌هایی مانند کمبود داده برچسب‌خورده، تعارض با حریم خصوصی و نیاز به تفسیرپذیری تصمیم‌های الگوریتمی همچنان باقی است. نتیجه‌گیری پژوهش آن است که مدیریت هوشمند ریسک پولشویی در بانکداری دیجیتال مستلزم پیوند سه‌لایه فناوری، حکمرانی داده و همکاری نهادی است و بدون این پیوند، صرفِ به‌کارگیری ابزارهای هوشمند به کاهش پایدار ریسک منجر نمی‌شود. واژگان کلیدی: پولشویی، هوش مصنوعی، بانکداری دیجیتال، فین‌تک، تحلیل داده‌های مالی.