حسابرسی سریع و شفاف با فناوری خودکارسازی رباتیک فرایندها : کاهش خطا و کنترل تقلب

با افزایش پیچیدگی جرائم مالی، ضرورت به کارگیری فناوری‌های نوینی همچون هوش مصنوعی و خودکارسازی رباتیک فرایندها برای تشخیص و مقابله با تقلب بیش از پیش آشکار شده است. این پژوهش به تحلیل نقش، اثربخشی و محدودیت‌های هوش مصنوعی و خودکارسازی رباتیک فرایندها در حوزه امنیت مالی پرداخته و کاستی‌های روش‌های سنتی مبتنی بر قواعد ثابت را مورد بررسی قرار می‌دهد. در این پژوهش، با استفاده از روش مرور سیستماتیک ادبیات، پژوهش‌های پیشین، نمونه‌های عملی و گزارش‌های صنعت مالی تحلیل شده است تا تاثیر هوش مصنوعی و خودکارسازی رباتیک فرایندها بر کشف تقلب ارزیابی شود. یافته‌ها حاکی از آن است که هوش مصنوعی با افزایش دقت تشخیص تقلب، کاهش خطاهای انسانی و انطباق پذیری با تهدیدات جدید، تحولی اساسی در امنیت مالی ایجاد کرده است. از سوی دیگر، خودکارسازی رباتیک فرایندها با حذف فرایندهای دستی و تکراری، کارایی عملیاتی و پایبندی به مقررات را بهبود بخشیده است. با این حال، چالش‌هایی نظیر سوگیری الگوریتمی، حملات ایذایی به سیستم‌های هوش مصنوعی، مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، هزینه‌های سنگین استقرار و ابهامات اخلاقی در پاسخگویی و شفافیت مانع از گسترش فراگیر این فناوری‌ها شده‌اند. علیرغم این چالش‌ها، موسسات مالی پس از پیاده‌سازی هوش مصنوعی و خودکارسازی رباتیک فرایندها، کاهش محسوسی در زیان‌های ناشی از تقلب گزارش کرده‌اند. این پژوهش با ارائه چارچوبی یکپارچه از قابلیت‌های تحول‌آفرین هوش مصنوعی و خودکارسازی رباتیک فرایندها، به غنای ادبیات حوزه امنیت مالی کمک می‌کند. در سطح عملیاتی، پیشنهاد می‌شود سازمان‌ها بر توسعه هوش مصنوعی تفسیرپذیر، سامانه‌های دفاعی مقاوم و ادغام مقرون‌به‌صرفه خودکارسازی رباتیک فرایندها تمرکز کنند.

rapid and transparent auditing with robotic process automation technology: error reduction and fraud control

with the increasing complexity of financial crimes, the necessity of employing innovative technologies such as artificial intelligence (ai) and robotic process automation (rpa) for detecting and combating fraud has become increasingly evident. this research analyzes the role, effectiveness, and limitations of ai and rpa in the realm of financial security while examining the shortcomings of traditional rule-based methods. utilizing a systematic literature review methodology, previous studies, practical examples, and reports from the financial industry have been analyzed to evaluate the impact of ai and rpa on fraud detection. findings indicate that ai has fundamentally transformed financial security by enhancing fraud detection accuracy, reducing human errors, and adapting to new threats. conversely, rpa has improved operational efficiency and compliance by eliminating manual and repetitive processes. however, challenges such as algorithmic bias, adversarial attacks on ai systems, data privacy issues, high deployment costs, and ethical ambiguities regarding accountability and transparency have hindered the widespread adoption of these technologies. despite these challenges, financial institutions have reported a significant reduction in fraud-related losses following the implementation of ai and rpa. this research contributes to the body of literature in the field of financial security by providing a comprehensive framework of the transformative capabilities of ai and rpa. at the operational level, it is recommended that organizations focus on developing interpretable ai, resilient defensive systems, and cost-effective integration of robotic process automation.