مقاله انگلیسی با ترجمه استراتژی های مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک تقلب در بازارهای نوظهور: تقویت نظارت قانونی و شفافیت دیجیتال

مشخصات مقاله  فهرست مطالب نمونه ترجمه مقاله انگلیسی خرید ترجمه مقالات مرتبط

عنوان فارسی:

استراتژی های مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک تقلب در بازارهای نوظهور: تقویت نظارت قانونی و شفافیت دیجیتال

عنوان انگلیسی:

AI-Driven Strategies for Fraud Risk Management in Emerging Markets: Enhancing Regulatory Oversight and Digital Transparency

کد محصول: H1094

سال نشر: ۲۰۲۵

نام ناشر (پایگاه داده): researchgate

نام مجله: researchgate

نوع مقاله: علمی پژوهشی (Research Article)

متغیر : ندارد

فرضیه: ندارد

مدل مفهومی:  ندارد

پرسشنامه : ندارد

تعداد صفحه انگلیسی: ۶ صفحه PDF

تعداد صفحه ترجمه فارسی:   8 صفحه WORD

قیمت فایل ترجمه شده:  51000 تومان

برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید

وضعیت ترجمه: این مقاله به صورت کامل ترجمه شده برای خرید ترجمه کامل مقاله بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید (لینک دانلود بلافاصله بعد از خرید نمایش داده می شود)

مقالات مرتبط با این موضوع: برای مشاهده سایر مقالات مرتبط با این موضوع (با ترجمه و بدون ترجمه)  بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید

چکیده فارسی

بازارهای نوظهور به دلیل تحول دیجیتال سریع، چارچوب‌های نظارتی در حال تغییر و دسترسی محدود به زیرساخت‌های فناورانه و پیشرفته با چالش‌های منحصربه‌فردی در مدیریت ریسک‌های مرتبط با تقلب مواجه هستند. این مطالعه بررسی می‌کند که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی (AI) به‌صورت استراتژیک برای تقویت مدیریت ریسک تقلب، بهبود نظارت قانونی و افزایش شفافیت دیجیتال در این حوزه ها استفاده کرد. سیستم‌های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، فعالیت‌های متقلبانه را با دقت و سرعت بالا شناسایی می‌کنند. این فناوری‌ها قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کرده و امکان شناسایی زودهنگام و پیشگیری از جرائم مالی مانند سرقت هویت، پول‌شویی و کلاه‌برداری‌های سایبری را فراهم آورند. علاوه بر این، قابلیت تطبیق‌پذیری هوش مصنوعی موجب می‌شود که این فناوری بتواند الگوهای جدید تقلب را شناسایی کرده و راهکارهایی پایدار برای بازارهای پویای امروزی ارائه دهد. در بسیاری از اقتصادهای نوظهور، قوانین نظارتی توان کافی برای همگام‌شدن با پیچیدگی‌های فزاینده جرائم مالی را ندارند. هوش مصنوعی با خودکارسازی پایش‌های تطابقی و افزایش شفافیت در فرایندهای تصمیم‌گیری، این شکاف را پر می‌کند. مدل‌های قابل توضیح هوش مصنوعی (XAI) نیز با ارائه بینش‌های روشن در مورد سازوکارهای شناسایی تقلب، به ایجاد اعتماد، پاسخ‌گویی و هماهنگی با استانداردهای بین‌المللی کمک می‌کنند. شفافیت دیجیتال یکی دیگر از حوزه‌های کلیدی است که هوش مصنوعی در آن نقش تحول‌آفرینی ایفا می‌کند. از طریق ادغام بلاک‌چین با سیستم‌های هوش مصنوعی، مؤسسات مالی در بازارهای نوظهور می‌توانند ثبت سوابق غیرقابل تغییر را تضمین کرده و قابلیت رهگیری تراکنش‌ها را افزایش دهند؛ موضوعی که منجر به کاهش زمینه‌های تقلب می‌شود. این پیشرفت‌ها همچنین به افزایش اعتماد مشتریان و توسعه شمول مالی کمک می‌کنند. در این مقاله، اهمیت تدوین استراتژی های متناسب با شرایط بومی و همکاری میان دولت‌ها، نهادهای مالی و ارائه‌دهندگان فناوری برای بهره‌برداری حداکثری از ظرفیت‌های هوش مصنوعی در بازارهای نوظهور مورد تأکید قرار گرفته است.

 کلیدواژه‌ها: هوش مصنوعی، ریسک تقلب، بازارهای نوظهور، نظارت قانونی، شفافیت دیجیتال، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی قابل توضیح، ادغام بلاک‌چین، شمول مالی.

مقدمه

بازارهای نوظهور در حال تجربه‌ی تحول دیجیتال سریع هستند که گرایش فزاینده ای به سمت خدمات مالی آنلاین، پرداخت‌های دیجیتال، و تجارت الکترونیکی دارند. اگرچه این روند فرصت‌هایی برای رشد اقتصادی و شمول مالی ایجاد می‌کند، اما هم‌زمان آسیب‌پذیری‌های جدیدی در زمینه جرایم مالی مانند سرقت هویت، کلاهبرداری سایبری و پولشویی به همراه دارد. مدیریت ریسک تقلب در این بازارها به دلیل چالش‌هایی مانند دسترسی محدود به فناوری‌های پیشرفته، چارچوب‌های قانونی در حال تکامل و زیرساخت‌های ناکافی، پیچیده‌تر می‌شود…

جمع بندی

در بازارهای نوظهور، ادغام هوش مصنوعی (AI) در مدیریت ریسک تقلب و نظارت قانونی، تحولی عظیم ایجاد کرده است. با افزایش پیچیدگی سیستم‌های مالی و افزایش معاملات دیجیتال، نیاز به فناوری‌های پیشرفته و تطبیقی بیش از هر زمان دیگری ضروری است. هوش مصنوعی، با توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی، تشخیص الگوهای تقلب و افزایش انطباق، مزایای قابل توجهی نسبت به سیستم‌های سنتی ارائه می‌دهد. سیستم‌های تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر هوش مصنوعی با نظارت لحظه‌ای، اقدام سریع و یادگیری مداوم، در پیشگیری از جرایم مالی بسیار مؤثرتر از روش‌های سنتی هستند…

Abstract  

Emerging markets face unique challenges in managing fraud risks due to rapid digital transformation, evolving regulatory frameworks, and limited access to advanced technological infrastructure. This study explores how Artificial Intelligence (AI) can be strategically leveraged to enhance fraud risk management while improving regulatory oversight and digital transparency in these regions. AI-driven fraud detection systems utilize machine learning, natural language processing, and predictive analytics to identify fraudulent activities with high accuracy and speed. These technologies can process vast amounts of data in real-time, enabling early detection and prevention of financial crimes such as identity theft, money laundering, and cyber fraud. Moreover, AI’s adaptability ensures that it can evolve with emerging fraud patterns, offering sustainable solutions for dynamic markets. Regulatory oversight in emerging economies often struggles to keep pace with the sophistication of financial crimes. AI bridges this gap by automating compliance monitoring and enhancing transparency in decision-making processes. Explainable AI (XAI) models provide regulatory bodies with clear insights into fraud detection mechanisms, fostering trust and accountability while ensuring alignment with international standards. Digital transparency is another critical area where AI plays a transformative role. By integrating blockchain with AI systems, financial institutions in emerging markets can ensure immutable record-keeping and enhance transactional traceability, reducing opportunities for fraud. These advancements also improve customer confidence and promote financial inclusion. This paper highlights the importance of tailored strategies and collaborative efforts between governments, financial institutions, and technology providers to maximize AI’s potential in emerging markets.

 Keywords: Artificial Intelligence, Fraud Risk, Emerging Markets, Regulatory Oversight, Digital Transparency, Predictive Analytics, Machine Learning, Explainable AI, Blockchain Integration, Financial Inclusion.

introduction

Emerging markets are witnessing rapid digital transformation, with an increasing shift towards online financial services, digital payments, and e-commerce. While this brings opportunities for economic growth and financial inclusion, it also introduces new vulnerabilities to financial crimes, including identity theft, cyber fraud, and money laundering. Fraud risk management in these markets is complicated by challenges such as limited access to advanced technology, evolving regulatory frameworks, and insufficient infrastructure…

Conclusion

In emerging markets, the integration of Artificial Intelligence (AI) into fraud risk management and regulatory oversight is proving to be a game-changer. With financial systems growing increasingly complex and digital transactions surging, the need for advanced, adaptive technologies has never been more critical. AI, with its ability to process vast amounts of data in real time, detect fraud patterns, and enhance compliance, offers a significant advantage over traditional systems. AI-driven fraud detection systems provide real-time monitoring, immediate action, and continuous learning, making them more effective at preventing financial crimes than traditional methods…