نقش تحلیل داده‌های تراکنش‌ها در سامانه‌های پرداخت دیجیتال
در دنیای امروز که حجم تراکنش‌های مالی روزبه‌روز افزایش می‌یابد، صرف تطبیق تراکنش‌ها با فهرست‌های تحریم (که پیش‌تر بررسی شد) کافی نیست. یکی از مؤثرترین ابزارها در کشف فعالیت‌های غیرقانونی، تحلیل داده‌های تراکنش‌ها است.
برای مثال، شبکه جهانی سوئیفت که مسئول تبادل پیام‌های مالی بین بانک‌ها و مؤسسات است، از ابزارهایی پیشرفته مانند Compliance Analytics برای پایش تراکنش‌ها استفاده می‌کند. این سیستم با بررسی کل ترافیک مالی مشتریان، فعالیت‌های غیرمعمول یا ناگهانی را شناسایی می‌کند. به‌علاوه، سوئیفت با کمک یادگیری ماشین و تحلیل رفتاری، به بانک‌ها امکان می‌دهد تا ناهنجاری‌ها را به‌صورت خودکار تشخیص دهند.
در واقع، تحلیل داده‌های تراکنش‌ها نه‌تنها روندهای مشکوک را مشخص می‌کند، بلکه لایه‌ای حیاتی برای مقابله هوشمندانه با پولشویی به شمار می‌آید.
روش‌ها و فناوری‌های مهم در تحلیل داده‌های تراکنش‌ها
تحلیل دقیق تراکنش‌های بانکی نیازمند ترکیبی از فناوری‌های نوین و منطق تحلیل است. در ادامه به مهم‌ترین روش‌های مورد استفاده در تحلیل داده‌های تراکنش‌ها اشاره می‌کنیم:
۱. منطق مبتنی بر قوانین و آستانه‌ها
این روش بر اساس قوانین ثابت مانند سقف مبلغ یا تعداد تراکنش‌ها در یک بازه زمانی عمل می‌کند. مثلاً اگر چند تراکنش کمی پایین‌تر از سقف قانونی به‌صورت پی‌درپی انجام شود، سیستم هشدار می‌دهد.
۲. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
الگوریتم‌های AI با تحلیل داده‌های گذشته، رفتار مشکوک یا الگوهای پیچیده پولشویی را پیش‌بینی می‌کنند. این روش‌ها با یادگیری مستمر می‌توانند خود را با شیوه‌های جدید مجرمان وفق دهند.
۳. تحلیل بلادرنگ با کلان‌داده‌ها
در این روش، تحلیل داده‌های تراکنش‌ها در لحظه انجام می‌شود و به کمک ابزارهای Big Data می‌توان میلیون‌ها تراکنش را به‌صورت همزمان بررسی کرد.
۴. تحلیل رفتاری مشتریان
در این روش، هر مشتری دارای یک الگوی معمول تراکنش است. تغییرات ناگهانی یا تراکنش‌هایی خارج از این الگو به عنوان فعالیت مشکوک ثبت می‌شوند.
۵. تحلیل شبکه‌ای و گراف تراکنش‌ها
این روش با ساخت شبکه‌ای از حساب‌ها و تراکنش‌ها، سعی می‌کند ارتباط‌های پنهان بین عوامل مشکوک را شناسایی کند. مثلاً ممکن است با این روش، حلقه‌هایی از حساب‌های مرتبط با یک عملیات پولشویی کشف شود.
اغلب این روش‌ها به صورت ترکیبی در سیستم‌های نظارتی استفاده می‌شوند. تلفیق «منطق مبتنی بر قواعد» با تحلیل پیشرفته مبتنی بر یادگیری ماشین، کارایی این سامانه‌ها را افزایش داده و هشدارهای اشتباه را کاهش می‌دهد.
نمونه‌های جهانی از تحلیل داده‌های تراکنش‌ها
تحلیل داده‌های تراکنش‌ها تنها به سیستم سوئیفت محدود نمی‌شود. نهادهایی مانند FinCEN در آمریکا از این روش برای ردیابی فعالیت‌های غیرقانونی مالی بهره می‌برند. داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط بانک‌ها در اختیار نهادهای قانونی قرار می‌گیرد تا بررسی‌های دقیق‌تر انجام شود.
از سوی دیگر، شبکه‌هایی مانند گروه اگمونت (Egmont Group) اطلاعات مربوط به تراکنش‌های مشکوک را بین کشورهای مختلف به اشتراک می‌گذارند. همچنین شرکت‌های پرداخت بین‌المللی مانند ویزا و مسترکارت نیز از تحلیل داده‌های تراکنش‌ها برای شناسایی تقلب استفاده می‌کنند.
به بیان کلی، نگاه کل‌نگر به جریان‌های مالی و تحلیل داده‌های فراگیر بین‌المللی، جزو الزامات اصلی سیاست‌های ضدپولشویی در دنیا به‌شمار می‌آید.
تحلیل داده‌های تراکنش‌ها در رمزارزها
با گسترش رمزارزها، تحلیل زنجیره‌ای تراکنش‌های بلاک‌چین نیز به یکی از ابزارهای مهم در مبارزه با پولشویی تبدیل شده است. در این فضا، آدرس‌های کیف پول، مسیرهای انتقال، و ابزارهای مخفی‌سازی (مثل میکسرها) تحت نظارت قرار می‌گیرند. صرافی‌ها نیز موظف به پایش تراکنش‌های رمزارزی هستند تا از فعالیت‌های غیرقانونی جلوگیری کنند.
سیستم‌های پرداخت جدید مانند بانکداری باز یا انتقال فوری نیز از تحلیل داده‌های تراکنش‌ها بهره می‌برند تا بتوانند در لحظه، تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کنند.
به طور کلی، چه در بستر سوئیفت و پرداخت‌های بین‌المللی سنتی و چه در فناوری‌های مالی نوین، تحلیل دقیق تراکنش‌های مالی اهمیت اساسی دارد. این تحلیل‌ها هم تراکنش‌های «معمول» را شناسایی می‌کنند تا روندهای مشکوک جلوه‌گر شوند و هم امکان گزارش‌دهی خودکار به مقام‌های نظارتی را فراهم می‌آورند. همان‌طور که منابع شرکت سوئیفت نیز گزارش می‌دهند، پیشرفت فناوری‌های تحلیل داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال سرعت بخشیدن به فرآیند پیدا کردن اطلاعات است و به تسریع کنترل هویت و بررسی الگوهای رفتاری کاربران کمک می‌کند.
سخن آخر
در دنیای امروز، تحلیل داده‌های تراکنش‌ها به یکی از مهم‌ترین روش‌ها برای شناسایی، ردیابی و مقابله با پولشویی تبدیل شده است. این تحلیل‌ها با ترکیب فناوری‌هایی مثل یادگیری ماشین، کلان‌داده، و تحلیل گراف، اطلاعات بسیار دقیقی از رفتار مالی کاربران به دست می‌دهند.
مؤسسات مالی در سراسر جهان با استفاده از این ابزارها می‌توانند هم فعالیت‌های مشروع را بهتر درک کنند و هم اقدامات غیرقانونی را پیش از آن‌که خسارت‌بار شوند، متوقف نمایند. به همین دلیل، آینده شفافیت مالی، به شدت به توسعه و گسترش تحلیل داده‌های تراکنش‌ها وابسته است.
منابع: گزارش‌ها و منابع مرتبط با فناوری‌های ضدپولشویی و تحلیل تراکنش.
- Swift Compliance Analytics | Swift
- What Is AML Transaction Monitoring | How Does It Work? | Feedzai
- What is Transaction Monitoring? | IBM
- Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) – Sanction Scanner
🔗 برای آشنایی با نحوه خرید و انتقال ارز به کشورهای مختلف، دریافت قیمت حواله و کارمزدها، می‌توانید به این صفحه مراجعه کنید.
