مدل هوش مصنوعی پیشگوی بازرسی جهت کشف فساد و ریسک.

زمینه و هدف: در دنیای امروز، فساد و ریسک‌های مرتبط با آن به چالش‌های جدی در نظام‌های اقتصادی و اجتماعی تبدیل شده‌اند. با افزایش پیچیدگی و حجم داده‌ها، روش‌های سنتی بازرسی و کشف فساد به‌ تنهایی نمی‌توانند پاسخگوی نیازهای موجود باشند. هدف این پژوهش، توسعه و ارزیابی یک مدل هوش مصنوعی پیشگوی بازرسی است که قادر به کشف فساد و ارزیابی ریسک‌های مرتبط با دقت و کارایی بالاست.روش شناسی: این پژوهش از یک روش ترکیبی بهره می‌برد که شامل تحلیل داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی است. ابتدا داده‌های مربوط به فعالیت‌های اقتصادی و گزارش‌های مالی از مجموعه دادگان علمی مختلف جمع‌آوری شده و پس از پیش‌پردازش، از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای فساد و پیش‌بینی ریسک استفاده شده است. به منظور افزایش دقت و کاهش خطا، مدل‌های مختلف با یکدیگر مقایسه و بهینه‌سازی شده‌اند.یافته‌ها: نتایج اولیه نشان می‌دهند که مدل پیشنهادی یادگیری عمیق و شبکه عصبی مصنوعی با دقت بالایی قادر به شناسایی موارد فساد و پیش‌بینی ریسک‌های مرتبط است. مدل‌های بهینه‌سازی شده توانستند با استفاده از داده‌های تاریخی، نشانه‌های اولیه فساد را با دقت بیش از 93 درصد شناسایی کنند. علاوه بر این، مدل‌ها توانستند نواحی با ریسک بالا را شناسایی و اولویت‌بندی کنند، که این امر به طور قابل توجهی بهره‌وری و اثربخشی فرآیندهای بازرسی را افزایش داد.نتیجه‌گیری: پژوهش حاضر نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فرآیندهای بازرسی و کشف فساد، می‌تواند انقلابی در این حوزه ایجاد کند. مدل پیشنهادی نه تنها دقت بالایی در شناسایی فساد دارد، بلکه می‌تواند به عنوان یک ابزار پیشگوی ریسک، سازمان‌ها را در مدیریت بهتر منابع و کاهش ریسک‌ها یاری دهد. این پژوهش می‌تواند پایه‌گذار تحقیقات کاربردی بیشتر در زمینه‌های مختلف بازرسی و مدیریت ریسک باشد.

an artificial intelligence model for inspection to detect corruption and risk.

background and purpose: in today’s world, corruption and its associated risks have become serious challenges in economic and social systems. with the increasing complexity and volume of data, traditional methods of inspection and corruption detection alone cannot meet the existing needs. the objective of this research is to develop and evaluate a predictive inspection artificial intelligence model that is capable of detecting corruption and assessing associated risks with high accuracy and efficiency.methodology: this research employs a mixed method approach that includes big data analysis, machine learning, and predictive modeling. data on economic activities and financial reports were first collected from various scientific datasets and preprocessed. then, different machine learning algorithms were used to identify corruption patterns and predict risk. to improve accuracy and reduce errors, different models were compared and optimized.findings: preliminary results show that the proposed deep learning and artificial neural network model is capable of identifying corruption cases and predicting associated risks with high accuracy. optimized models were able to identify early signs of corruption with an accuracy of over 93% using historical data. in addition, the models were able to identify and prioritize high-risk areas, which significantly improved the efficiency and effectiveness of inspection processes.conclusion: this research demonstrates that the use of artificial intelligence and machine learning in inspection and corruption detection processes can revolutionize this field. the proposed model not only has high accuracy in detecting corruption but can also serve as a risk prediction tool to help organizations better manage resources and reduce risks. this research can lay the foundation for further research and applications in various fields of inspection and risk management.