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反欺诈策略2023-2026
•NHS采用的主要新系统和过程是在设计中常规评估的欺诈风险（初始欺诈影响评估）。•通过有效的地平线扫描和欺诈风险评估，确定了新兴风险并在整个部门进行协作。•操作智能和经验教训的评论为预防欺诈行动（系统弱点）的计划提供了信息。•数据分析用于指导/告知整个部门的预防活动。•专注的通信活动和相关的影响已实现。•促进整个系统中有影响力的反欺诈活动，以此作为收入保护的手段和整个系统中广泛采用的建议。•反欺诈活动的价值更广泛地认可，并提高了对我们的反欺诈功能的意识和信心。
NHS计数器欺诈策略
亲爱的同事NHS反欺诈策略摘要本封信将NHS委员会告知NHS Counter欺诈服务的发行策略，以打击NHS欺诈，并要求他们采取针对此方面的具体行动。背景NHS反欺诈服务（CFS）已发布了一项更新的策略，以反击苏格兰的NHS欺诈。该策略规定了CFS如何与NHS董事会合作，以减少未来三年对NHS的欺诈行为。新策略建立在2008年发布的先前版本上，制定了关键优先事项，以减少影响苏格兰NHS的欺诈行为。这包括继续支持NHSS反欺诈标准的开发，这是一个英国范围内的框架，允许健康委员会证明他们正在采取基本步骤来应对欺诈和腐败的威胁，并最大程度地利用数据和数据分析技术的使用。更新的策略将以年度交付计划为基础。
欺诈，财务报告和审核员的作用
2腐败：81％的人认为政府为执行反腐败法的努力在其运营的国家中变得越来越强大或保持稳定。尽管有77％的人有信心他们的合规计划可以减轻新兴风险，但担心42％的公司要么没有第三方风险管理计划，要么没有作为其计划的一部分进行任何形式的风险评分。
人工智能 (AI) 对欺诈检测的影响
摘要 本研究考察了人工智能 (AI)，特别是计算机视觉和机器人流程自动化 (RPA) 对尼日利亚东南部存款银行欺诈检测的影响。人工智能技术通过实现实时监控、异常检测和流程自动化，为应对日益增长的欺诈威胁提供了创新解决方案。该研究的目标包括评估计算机视觉在检测内部欺诈方面的有效性，并评估 RPA 在监控信用卡欺诈活动中的作用。采用描述性调查设计，通过问卷调查收集尼日利亚东南部各银行机构员工的数据，以评估人工智能技术为欺诈检测实践带来的有效性、挑战和潜在改进。从所研究的组织中共选出了 1101 名员工。使用 Freund 和 William 的统计公式以 5% 的误差幅度确定样本量为二百八十四 (284)。使用李克特量表呈现和分析数据，使用 Z 检验提出假设。研究结果表明，计算机视觉对内部欺诈检测具有显著的积极影响，Z = 6.561< 8.639，P. <,05。机器人技术对尼日利亚东南部存款银行的信用卡欺诈监控具有显著的积极影响，Z = 7.649 < 9.987，P. <,05。该研究强调了全面的人工智能集成欺诈检测系统的重要性，并建议进一步探索针对小型银行机构情况的经济高效的实施方案。应对这些挑战可以改善尼日利亚银行业的安全状况，增强信任和运营弹性。关键词：人工智能、计算机视觉、机器人流程自动化、欺诈检测、存款银行、内部欺诈、信用卡欺诈
国际欺诈计划的洗钱者被判处
根据为期七天的庭审证词和法庭文件，Nkongho 的同谋建立并使用了所谓的美国海军电子邮件地址、真实表格、头衔、地址和其他标记，冒充美国政府承包代理，以欺诈手段获取商品，包括大屏幕电视、专用通信设备、iPhone 和 iPad。大部分欺诈行为都是在美国境外进行的，包括尼日利亚。三家受害公司（一家总部位于华盛顿州，提供无线语音和数据服务）、一家位于弗吉尼亚州的音频视频批发分销商和制造商代表以及一家总部位于马里兰州，设计、制造和销售通信设备的国防承包商）在没有事先付款的情况下将商品发给了东海岸的同谋。这些人随后将偷来的物品运往西海岸的其他同谋，在那里出售。
使用人工智能进行欺诈检测
欺诈和腐败威胁着企业，导致财务损失、声誉受损和法律后果。采用人工智能进行欺诈检测是有效解决这些问题的关键一步。人工智能带来了强大的功能，例如精确高效的交易分析、基于行为的分析、异常检测和高优先级问题的实时警报。通过利用人工智能技术，组织可以主动监控风险并最大限度地减少欺诈和腐败造成的财务损失。然而，实施人工智能进行欺诈检测也面临着一系列挑战。尽管存在这些障碍，但人工智能的优势——增强的检测、更快的响应和更高的准确性，使其成为致力于保护资产和声誉的组织值得的投资。
财务欺诈检测和机器学习算法（...
金融行业通过确定与欺诈检测相关的认知结构，利益，经济优化以及需要创新方法进行有效检测的挑战。这项研究对源自Scopus数据库的PRISMA协议进行了系统文献综述，以遵循PRISMA协议，以选择2010年至2023年发表的27篇文章。该分析揭示了无监督的学习已在各种金融领域实施，包括在线付款，保险以及在银行业中突出的，尤其是用于确定信用卡交易中的异常情况。k均值是无监督学习中使用的最流行的方法。尽管如此，仍有持续的挑战需要解决方案来确保机器学习实施的功效，包括阶级不平衡和欺诈活动的复杂性等问题。从理论上讲，这项研究提供了对认知概念，收益和应用，挑战和实用建议，用于使用无监督的学习进行财务欺诈检测。这对于实践实施很有用，使行业从业人员在选择适当的模型的数据集中受益，这些模型有可能提高检测系统的准确性并减少由于欺诈而造成的财务损失。
反欺诈与腐败策略和框架
公众有权期望理事会以正直，诚实和开放的方式开展业务，并要求从事及其工作的人的最高道德行为标准。理事会履行其法定义务，以保护其管理的公共资金。至关重要的是要保护公共钱包，并确保仅用于其预期目的：为我们的社区提供服务和提供服务。因此，理事会对欺诈和腐败保持了零容忍的方法，无论是从安理会外部还是内部尝试。此策略构成了理事会的反欺诈框架的一部分，这是一系列相互关联的政策和程序，包括行为准则，理事会程序规则和机密报告政策。它还包括专门针对欺诈和腐败的政策和程序。
AI驱动欺诈的新兴威胁
从历史上看，个人和企业对技术的采用导致了欺诈者的相应采用。电子邮件导致网络钓鱼电子邮件和电子邮件骗局的兴起，社交媒体平台导致虚假个人资料的兴起以及完全盗窃在线身份，以及电子商务和数字支付平台导致在线支付欺诈率高。最近的一项研究估计，在2023年至2027年之间，全球累积商人损失将超过3430亿美元。在尼日利亚引入的2个USSD银行业务也导致SIM卡欺诈激增，使欺诈者能够获得资金，获得贷款并在受害者帐户上进行其他交易。礼品卡和奖励计划导致了一波骗局，迫使许多机构完全废除它们或实施更严格的法规。在2022年，彭博社报告说，贝宝关闭了450万个与利用其激励和奖励计划有关的帐户。这些例子表明，技术进步也导致了对企业和个人的新欺诈和脆弱性。因此，普遍的AI采用也意味着AI驱动的欺诈即将到来。
2024欺诈主题评论-EN
与识别和评估存在的欺诈风险因素相关的一些检查结果。这表明审计师可能没有足够且适当的培训，背景或专业资源来协助欺诈风险评估，并将适当的响应速度程序作为整体审计参与的一部分。需要参与伙伴，以确保参与团队的成员共同具有适当的能力和能力，包括足够的时间来执行参与。考虑到参与的性质和情况，需要作为计划的一部分做出此决定，但也必须重新评估参与过程中可能发生的任何更改。