نحو رقابة مالية ذكية: استثمار تقنيات تحليل البيانات الذكي(IDA)في تعزيز موثوقية وكفاءة التحويلات المصرفية الرقمية (المجلة العراقية للعلوم الاقتصادية, 2026)
يهدف هذا البحث إلى تعزيز موثوقية الرقابة المالية الرقمية عبر تطوير إطار عمل ذكي (AEGIS-FD)قادر على تجاوز تحديات ضخامة البيانات واختلال توازنها في كشف الاحتيال. اعتمدت الدراسة على عينة ضخمة من بيانات بطاقات الائتمان(Kaggle) شملت 284,807 معاملة مالية لضمان شمولية الاختبار. وتتمثل أداة البحث في نموذج هجين مبتكر يدمج بين المشفّرات التلقائية العميقة (Deep Autoencoders) كنهج تعلم غير خاضع للإشراف، وخوارزمية اكتساب ومشاركة المعرفة(GSK)كأداة تحسين لبنية الشبكة ومعاييرها. وتوصلت الدراسة إلى أهم استنتاج وهو فاعلية دمج خوارزميات الأمثلة الطبيعية مع التعلم العميق في رفع دقة الكشف، حيث حقق النموذج المقترح درجة F1 بلغت 0.920 ومعدل استدعاء 0.898، مع كفاءة تشغيلية استثنائية بلغت 1100 معاملة في الثانية، مما يؤكد صلاحيته كأداة رقابية متطورة للتحويلات المصرفية في الوقت الفعلي.