أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) قوة تحويلية في البنوك الحديثة، خاصة في التنبؤ بالمخاطر المالية وكشف الاحتيال. تستعرض هذه الورقة تطبيقات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) وتقنيات متقدمة مثل XGBoost والشبكات العصبية والنماذج التجميعية في تحديد المخاطر والأنشطة الاحتيالية في الوقت الحقيقي. تحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ من دقة الكشف، وتقلل من الإيجابيات الكاذبة، وتمكن من إدارة المخاطر التنبؤية، وغالبًا ما تتفوق على الأساليب التقليدية القائمة على القواعد. ومع ذلك، لا تزال التحديات المتعلقة بوضوح النموذج وخصوصية البيانات والتحيز والامتثال التنظيمي قائمة. تلخص المراجعة الأدبيات الحديثة وتسليط الضوء على الإنجازات والاتجاهات المستقبلية.
درست جولسانام كيمسانوفا (سات) هذا السؤال.