طراحی مدل مفهومی کشف تقلب در پرداختهای بانکی با رویکرد بلاکچین
کلمات کلیدی:
کشف تقلب, بانکداری, بلاکچین, فراترکیب, تحلیل مضمونچکیده
هدف این پژوهش طراحی یک مدل مفهومی برای شناسایی و کشف تقلب در پرداختهای بانکی با استفاده از فناوری بلاکچین است. این پژوهش از نظر هدف کاربردی–توسعهای، از نظر فلسفه تفسیرگرایانه، از منظر رویکرد استقرایی و از حیث استراتژی کیفی است. دادهها از طریق مطالعه کتابخانهای، مصاحبههای نیمهساختاریافته با ۱۰ خبره حوزه بانکداری و بلاکچین، و پرسشنامه جمعآوری شدند. تحلیل دادهها با رویکرد فراترکیب و تحلیل مضمون انجام گرفت. برای سنجش پایایی کدگذاری از روش توافق درونی بین کدگذاران همکار استفاده شد که نتایج قابل قبول (۸۱٪ و ۸۳٪) بهدست آمد. نتایج نشان داد که عوامل مؤثر بر کشف تقلب در پرداختهای بانکی با رویکرد بلاکچین در چهار دسته اصلی قرار میگیرند: عوامل تکنولوژیک، عوامل درونسازمانی، عوامل برونسازمانی و عوامل فنی–مالی. این مدل نهایی نشان داد که فناوری بلاکچین میتواند از طریق حذف واسطهها، افزایش شفافیت، بهبود امنیت دادهها و کاهش هزینههای تراکنش، کارایی کشف تقلب را در نظام بانکی افزایش دهد. همچنین، انتقال فناوری، زیرساختهای اطلاعاتی، ظرفیتهای مالی و عوامل قانونی از مؤلفههای کلیدی در موفقیت این سیستم هستند. مدل ارائهشده بیانگر آن است که بهکارگیری فناوری بلاکچین در نظام بانکی ایران میتواند به عنوان ابزاری مؤثر برای کشف و پیشگیری از تقلب مالی عمل کند. این فناوری با فراهم کردن شفافیت، امنیت و قابلیت حسابرسی بالا، زیرساختی نوین برای بهبود اعتماد در تراکنشهای مالی فراهم میآورد.
دانلودها
مراجع
Akinbowale, O. E., Mashigo, P., & Zerihun, M. F. (2024). Analysis of cyberfraud in the South African banking industry: a multiple regression approach. Journal of Financial Crime, 31(4), 952-973. https://doi.org/10.1108/JFC-04-2023-0094
Amirshekari, N., & Latifi, Z. (2017). The Role of Blockchain Technology in Facilitating the Know Your Customer (KYC) Process in the Banking Industry. Seventh National Conference on Electronic Banking and Payment Systems, Tehran, Iran.
Arenal, A., Armuna, C., Ramos, S., Feijoo, C., & Aguado, J. M. (2024). Digital transformation, blockchain, and the music industry: A review from the perspective of performers' collective management organizations. Telecommunications Policy, 48(8), 102817. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2024.102817
Benchaji, I., Douzi, S., & Ouahidi, B. E. (2018). Using genetic algorithm to improve classification of imbalanced datasets for credit card fraud detection. International Conference on Advanced Information Technology, Services and Systems, https://doi.org/10.1007/978-3-030-11914-0_24
Bettini de Miranda, L. M., Garcia, R. D., Ramachandran, G. S., Ueyama, J., & Müller Guerrini, F. (2024). Blockchain in inter-organizational collaboration: A privacy-preserving voting system for collective decision-making. Journal of Information Security and Applications, 85, 103837. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2024.103837
Fitriana, L., Sinarasri, A., & Nurcahyono, N. (2024). Factors Affecting Financial Statement Fraud in Banking Sector: A Agency Perspective. Maksimum, 14(1), 102. https://doi.org/10.26714/mki.14.1.2024.102-113
Hamidi, H., & Karbasian, M. (2024). Presenting a model to detect the fraud in banking using smart enabling tools: Case Study One of the State banks of Iran. International Journal of Engineering, 37(3), 529-537.
Huang, C., Wang, W., Liu, D., & Lu, R. (2023). Blockchain-Assisted Personalized Car Insurance With Privacy Preservation and Fraud Resistance. Ieee Transactions on Vehicular Technology, 72(3), 3777-3792. https://doi.org/10.1109/tvt.2022.3215811
Johansen, S. (2017). Comprehensive Literature Review on the Blockchain Technology as an Technological Enabler for Innovation. Mannheim University, Department of Information Systems, Copenhagen.
Kumar, S., Rani, N., & Upadhyay, P. (2024). Towards novel blockchain decentralised autonomous organisation (DAO) led corporate governance framework. Technological Forecasting and Social Change, 204. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123417
Liu, D., & Lee, J.-H. (2022). CFLedger: Preventing chargeback fraud with blockchain. Ict Express, 8(3), 352-356. https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.06.001
Mahtani, U. (2022). Fraudulent practices and blockchain accounting systems. Journal of Accounting, Ethics and Public Policy, 23(1), 97-148. https://doi.org/10.60154/jaepp.2022.v23n1p97
Motie, S., & Raahemi, B. (2024). Financial fraud detection using graph neural networks: A systematic review. Expert Systems with Applications, 240, 122156. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122156
Salimi, R. (2023). The Impact of Blockchain on Transparency and Fraud Reduction in Financial Reports. Quarterly Journal of Accounting and Financial Research, 9(3), 75-90.
Sepanloo, H., Esmaeili, V., & Narenji, M. (2019). A blockChain- based approach towards overcoming fraud in issuing letter of credit. Electronic Banking and payment systems conference, Tehran, Iran.
Spychiger, F., Lustenberger, M., Martignoni, J., Schädler, L., & Lehner, P. (2023). Organizing projects with blockchain through a decentralized autonomous organization. Project Leadership and Society, 4, 100102. https://doi.org/10.1016/j.plas.2023.100102
Zaman, A., Tlemsani, I., Matthews, R., & Mohamed Hashim, M. A. (2025). Assessing the potential of blockchain technology for Islamic crypto assets. Competitiveness Review: An International Business Journal, 35(2), 229-250. https://doi.org/10.1108/CR-05-2023-0100
Zhang, X., Zhang, Y., Liu, X., & Wang, R. (2025). Blockchain-Based Intelligent Risk Management Decision Support System for Supply Chain Financing. International Journal of Intelligent Information Technologies (IJIIT), 21(1), 1-24. https://doi.org/10.4018/IJIIT.369153
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2026 Hamid Dehghani, Mohammad Reza Sharifi Qazvini, Saeid Aghasi (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.