الگویِ هوشمندِ پایشِ تخلفات سازمانی در فراجا با استفاده از هوش مصنوعی

زمینه و هدف: امروزه مقابله با تخلفات سازمانی در حوزه‌های مختلف سازمانی به چالشی اساسی تبدیل شده و استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند راهگشای مشکلات موجود باشد. از این رو این پژوهش با هدف طراحیِ الگویِ هوشمندِ پایشِ تخلفات سازمانی در فراجا با استفاده از هوش مصنوعی انجام شد.روش شناسی: تحقیق حاضر از حیث ماهیت کاربردی و از لحاظ روش، به صورت کیفی انجام شد. مشارکت‌کنندگان شامل 17 نفر از صاحب‌نظران و خبرگان در حوزه‌های نظارت و  بازرسی و فناوری‌های نوین در فراجا بودند. با بهره گیری از روش نمونه گیری هدفمند در دوازدهمین نفر اشباع نظری حاصل شد. برای تجزیه و تحلیل اطلاعات از روش تحلیل مضمون و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، خوشه‌بندی، تحلیل شبکه‌های عصبی و بهینه‌سازی برای پردازش و تحلیل داده‌های کیفی، شناسایی الگوها و استخراج معیارهای کلیدی استفاده شد. روایی محتوایی از طریق تایید و بررسی داده‌ها توسط متخصصین مختلف در زمینه‌های مرتبط و پایایی از طریق استفاده از روش تحلیل محتوای کیفی و الگوریتم‌های تحلیل داده به دست آمد. برای اطمینان از صحت و دقت نتایج، از تحلیل‌های مقایسه‌ای و شبیه‌سازی‌های رایانه‌ای با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی استفاده شد.یافته‌ها: نشان داد که در فرایند تدوین الگوی مربوطه بایستی تعداد 30 معیار ارزیابی، 6 مولفه ساختاری و 2 پارامتر کلیدی مد نظر باشد. مولفه های ساختاری عبارت بودند از: 1-  پایش عملکرد کارکنان، 2 نظارت بر رفتار مالی، 3 کنترل ارتباطات دیجیتال، 4 کشف ناهنجاری‌های رفتاری، 5 تحلیل شبکه‌ای ارتباطات و 6 پایش اسناد و داده‌های سازمانی.نتایج: نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که به‌کارگیری هوش مصنوعی در فراجا می‌تواند به‌طور موثر به پایش و پیشگیری از تخلفات سازمانی کمک نماید. کارکردهای هوش مصنوعی قادرند به شبیه‌سازی الگوهای مجرمانه، تجزیه‌وتحلیل رفتارهای غیرعادی و شناسایی تخلفات در زمان واقعی بپردازند. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند نظارتی و بهره‌برداری از تکنیک‌های تحلیلی همچون تحلیل شبکه‌ای و شبیه‌سازی می‌تواند موجب بهبود شفافیت، مسئولیت‌پذیری و اثربخشی در فراجا شود و زمینه‌های فساد و تخلف را به‌طور چشمگیری کاهش دهد.

intelligent model for monitoring organizational violations in fraja using artificial intelligence

background and objective: nowadays, combating organizational violations in various regulatory and law enforcement domains has become a fundamental challenge, and the use of artificial intelligence can provide solutions to the existing issues. therefore, this study was conducted with the aim of designing an intelligent model for monitoring organizational violations in fraja using artificial intelligence.method: the present study is applied in nature and qualitative in method. the participants included 17 experts and specialists in the fields of supervision, crime detection, and emerging technologies within faraja. using purposive sampling, theoretical saturation was achieved with the twelfth participant. for data analysis, the study employed thematic analysis along with artificial intelligence algorithms such as machine learning, natural language processing, clustering, neural network analysis, and optimization to process and analyze qualitative data, identify patterns, and extract key criteria. content validity was ensured through expert validation and review by specialists in related fields, while reliability was established using qualitative content analysis and ai-based data analysis algorithms. to ensure accuracy and reliability, comparative analyses and computer simulations were conducted using ai techniques..findings: the research indicated that the model should include 30 evaluation criteria, 6 structural components, and 2 key parameters. the structural components included: 1) monitoring employee performance, 2) monitoring financial behavior, 3) controlling digital communications, 4) detecting behavioral anomalies, 5) network analysis of communications, and 6) monitoring organizational documents and data.conclusion: the results of this study show that the use of artificial intelligence in faraja can effectively assist in identifying and preventing organizational offenses. the capabilities of ai can simulate criminal patterns, analyze abnormal behaviors, and detect violations in real-time. implementing intelligent monitoring systems and utilizing analytical techniques such as network analysis and simulation can enhance transparency, accountability, and effectiveness in faraja, significantly reducing opportunities for corruption and misconduct. ultimately, this research provides intelligent models for monitoring and preventing organizational offenses, which represents a key step in improving operational efficiency, security, and organizational credibility in faraja.