کشف ریسک

زمینه و هدف: در دنیای امروز، فساد و ریسک های مرتبط با آن به چالش های جدی در نظام های اقتصادی و اجتماعی تبدیل شده اند. با افزایش پیچیدگی و حجم داده ها، روش های سنتی بازرسی و کشف فساد به تنهایی نمی توانند پاسخگوی نیازهای موجود باشند. هدف این پژوهش، توسعه و ارزیابی یک مدل هوش مصنوعی پیشگوی بازرسی است که قادر به کشف فساد و ارزیابی ریسک های مرتبط با دقت و کارایی بالاست.روش شناسی: این پژوهش از یک روش ترکیبی بهره می برد که شامل تحلیل داده های بزرگ، یادگیری ماشین و مدل سازی پیش بینی است. ابتدا داده های مربوط به فعالیت های اقتصادی و گزارش های مالی از مجموعه دادگان علمی مختلف جمع آوری شده و پس از پیش پردازش، از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای فساد و پیش بینی ریسک استفاده شده است. به منظور افزایش دقت و کاهش خطا، مدل های مختلف با یکدیگر مقایسه و بهینه سازی شده اند.یافته ها: نتایج اولیه نشان می دهند که مدل پیشنهادی یادگیری عمیق و شبکه عصبی مصنوعی با دقت بالایی قادر به شناسایی موارد فساد و پیش بینی ریسک های مرتبط است. مدل های بهینه سازی شده توانستند با استفاده از داده های تاریخی، نشانه های اولیه فساد را با دقت بیش از 93 درصد شناسایی کنند. علاوه بر این، مدل ها توانستند نواحی با ریسک بالا را شناسایی و اولویت بندی کنند، که این امر به طور قابل توجهی بهره وری و اثربخشی فرآیندهای بازرسی را افزایش داد.نتیجه گیری: پژوهش حاضر نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فرآیندهای بازرسی و کشف فساد، می تواند انقلابی در این حوزه ایجاد کند. مدل پیشنهادی نه تنها دقت بالایی در شناسایی فساد دارد، بلکه می تواند به عنوان یک ابزار پیشگوی ریسک، سازمان ها را در مدیریت بهتر منابع و کاهش ریسک ها یاری دهد. این پژوهش می تواند پایه گذار تحقیقات کاربردی بیشتر در زمینه های مختلف بازرسی و مدیریت ریسک باشد.