XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺诈
欺诈检测中的人工智能和算法决策
例如人工智能 (AI)、大数据分析、机器学习和区块链对管理和组织系统和实践的影响 (Tan and Taeihagh, 2021 ; Dickinson et al., 2021 ; Leiman, 2021 ; Radu, 2021 ; Taeihagh, 2021 ; Ulnicane et al., 2021 )。这些技术正在彻底改变现有的行政系统和实践，使其成为人与机器之间新型的互动，有时被称为算法官僚主义 (Vogl et al., 2020 ; Tan and Crompvoets, 2022 )。然而，由于组织内部和外部感知到的技术、系统、行政和监管障碍导致各种价值观保留，公共部门组织采用新的数字技术面临挑战（Tan 等人，2022 年；Bullock 等人，2020 年；Vogl 等人，2020 年；Tangi 等人，2021 年，Sun 和 Medaglia，2019 年）。公共管理研究已开始调查与系统应用人工智能和算法决策相关的挑战（Exmeyer 和 Hall，2022 年；Neumann 等人，2022 年）、问责机制（Busuioc，2021 年）、公民信任和决策的可解释性（Grimmelikhuijsen，2022 年）、组织重组（Meijer 等人，2021 年）、行政自由裁量权和实施意愿（Alshallaqi，2022 年；Wang 等人，2022 年）、道德原则和公民隐私（Willems 等人，2022 年）、能力差距和知识管理（Wilson 和 Broomfield，2022 年）。然而，这些新兴文献提供了如何在公共政策过程中整合人工智能和算法决策的零散图景。两种理论模型评估公共政策过程中的技术采用：行为模型通过分析用户对技术的感知和用户级特征的中介影响来解释技术采用过程，结构模型通过组织和机构因素与用户行为的相互作用来解释技术采用过程。这两种模型都侧重于用户的感知，但并没有提供整体视角来解释不同机构、组织、技术和个人层面驱动因素之间的感知关系及其对系统应用的影响（Dawes，2009；Engvall 和 Flak，2022）。这使得为公共政策过程中的人工智能和算法决策制定可行的数字化转型战略变得复杂。我们的具体研究问题是：本文旨在通过开发一个整体模型 1 来解决文献中的这一空白，该模型可以解释影响人工智能和算法工具在公共政策过程中整合的感知驱动因素之间的相互关系。具体来说，本研究重点关注税收和社会保障领域的欺诈检测案例，这些领域是使用机器学习和人工智能驱动的高级分析技术的主要政策领域。虽然这些技术有可能改进欺诈检测流程，但采购障碍、培训不足的工人、数据限制、缺乏技术标准、组织变革的文化障碍以及遵守负责任的人工智能原则的需要阻碍了它们的广泛采用 (West, 2021 )。
欺诈策略：阻止诈骗并保护公众
1.掠夺性犯罪分子从辛勤工作的人、企业和组织的口袋中掏钱——无情地针对最脆弱的人，无论是在网上还是在自己家里。欺诈者变得越来越狡猾——我们看到越来越多的受害者被情感操纵，降低了防御能力。欺诈风险的数量和严重性威胁着我们的国家和经济安全，助长了恐怖主义和有组织犯罪，正如政府 2021 年《安全、国防、发展和外交政策综合评估》所承认的那样。2023 年综合评估更新认识到反欺诈战略在阻止利用英国金融体系和经济开放进行犯罪和腐败方面的重要性。
实时交易欺诈检测的网络内学习
摘要。机器学习（ML）已成为打击交易欺诈以争取其智能的主流式。对于金融机构和企业，实时欺诈交易的低延迟检测非常重要，因为它可以快速识别和预防。同时通过使用ML来减轻欺诈性交易，同时还减少了潜伏期的努力，为此，可编程网络设备中的推断提供了潜在的解决方案。在本文中，我们介绍了思维，在可编程设备中进行了基于ML的欺诈检测。思维是在软件和硬件网络设备上进行的，包括BMV2，Intel Tofino和Nvidia Bluefield-2 DPU，并通过三个公开可用的交易数据集进行了评估。实验结果表明，MID会实时检测交易欺诈，每秒6.4 Terabits和微秒级的延迟。与基于服务器的解决方案相比，心灵每秒可以处理×800以上的跨动作，以及每笔交易的延迟降低超过×1300。同时，Mind达到了99.94％的基于服务器基准的准确性和93.66％的F1得分，仅在分类性能中显示出边际退化。因此，心灵在服务器数量中节省了大量节省，导致降低成本和能源消耗，同时提供客户体验。
反欺诈、反贿赂和反腐败战略
腐败政策声明 本声明阐述了什罗普郡议会 (议会) 关于欺诈、贿赂和腐败的政策。它得到了议会高级管理层和民选成员的全力支持。什罗普郡计划 2022 至 2025 列出了议会的总体优先事项。其中一个关键要素是有关健康组织以及财务管理和控制的目标。确保分配适当的资源来打击欺诈是实现目标的关键。议会非常重视保护公共财政的责任，并完全致力于最高的道德标准，确保正确使用和保护公共资金和资产，符合诺兰的七项公共生活原则（见附录 2）。为了实现议会公司计划中规定的目标，议会需要最大限度地利用可用的财政资源。为此，议会一直致力于继续提高其对欺诈、贿赂和腐败以及其他形式的财务违规行为的抵御能力。理事会主张严格遵守其反欺诈、贿赂和腐败框架及相关政策。虽然会仔细考虑每个案件的具体情况，但在大多数情况下，理事会将对各种形式的欺诈、贿赂和腐败采取零容忍态度。理事会不会容忍其成员、员工、供应商、承包商、合作伙伴、服务用户或公众的欺诈、贿赂或腐败行为，并将采取一切必要措施调查所有欺诈、贿赂或腐败指控，并根据每个案件采取可采取的制裁措施，包括免职、纪律处分、解雇、民事追偿诉讼和/或移交警方和/或其他机构。所需的道德标准包含在成员行为准则和员工行为准则中，这两份文件都是理事会总体章程的一部分。理事会充分认识到其对使用公共资金和持有公共资产的责任。预防和必要时调查欺诈和腐败被视为其承诺承担的职责的一个重要方面。理事会的程序和文化对于确保高标准的公共生活至关重要。理事会的普遍信念和期望是，与其相关的人员（员工、成员、学校管理者、服务用户、承包商和志愿机构）将诚实正直地行事。成员和员工应以身作则，对自己的行为负责。理事会将采取措施，帮助确保理事会所属的伙伴关系采用高标准的道德行为。这将通过将本战略的适当要素应用于所有伙伴关系工作来实现，只要这样做是相关的。对于合作工作，此类行为准则和政策的责任通常由合作中的相关个人组织承担。在适当的情况下，理事会将提请合作伙伴组织注意其关切。本政策声明以反欺诈、反贿赂和反腐败战略为基础。该战略列出了理事会提议在中期内采取哪些行动，以继续提高其对欺诈和腐败的抵御能力。它列出了预防欺诈的主要职责、如果怀疑存在欺诈该怎么办以及管理层将采取的行动。
反欺诈策略 2024 年 9 月
EIT KIC 文化与创意是 EIT 的一部分，致力于在其运营领域建立和维护信任，尤其是与对实现其使命和目标至关重要的关键个人、合作伙伴、团体和机构。它遵循欧洲议会法规 (EC) N° 294/2008 设立的欧洲创新技术研究所概述的良好治理原则。强调道德行为以培养与利益相关者的信任，并提倡合法行为以维护 KIC 在研究、教育、商业、合作和投资等外部关系中的声誉。在内部，KIC LE 旨在做出没有冲突的决策，并在没有过多官僚主义的情况下高效地组织工作。任何欺诈或腐败活动都可能耗尽资金并损害 KIC 的声誉，影响人们对其透明地交付成果的能力的信任。
NAVMC 2768 欺诈指标手册 - Marines.mil
9. 指挥官的“警惕之眼”。防止欺诈和浪费的最有效手段之一就是“警惕之眼”。指挥官通常太忙，无法对行动进行详细分析。然而，简单的观察或倾听就能发挥非常有用的作用。此外，好奇的指挥官通常可以发现需要进一步关注的异常情况。要认识到，观察结果可能只是更深层次问题的征兆。例如，对某项活动向其客户/用户提供的服务的持续投诉可能是由无与伦比的欺诈或浪费行动引起的。建立一个主动指挥热线计划，下属通过该计划协助指挥官发现欺诈、浪费和滥用，并成立指挥欺诈委员会来审查重大案件。根据 MCO 7510.5，制定补救计划（适当时）将确保问责制。
使用机器学习的Medicare欺诈检测
摘要 - 医疗保险欺诈是一个重大问题，对医疗保险系统的完整性构成威胁，从而导致了大量的财务损失并可能损害患者的护理。应对这一挑战，机器学习模型的利用已成为检测和防止Medicare内部欺诈活动的有前途的方法。本研究论文提出了一种用于检测医疗保健提供者欺诈的机器学习方法。该方法涉及利用机器学习算法来分析包含有关计费模式，患者人口统计学，服务类型和地理位置的信息的不同数据集。通过在标有欺诈实例的标签数据上训练模型，它学习识别指示欺诈行为的模式和异常。这项研究的主要发现包括能够准确检测医疗保健提供者欺诈的机器学习模型的成功开发。在训练和看不见的数据上测试时，模型表明了高精度，回忆和准确性率，表明其稳健性和有效性。索引术语 - 医疗保险欺诈，机器学习，欺诈检测，支持向量机，逻辑回归，LightGBM，幼稚的贝叶斯。
保护国际食品供应链免受欺诈
与贸易相关的气候措施（TRCMS）方法和讨论概述：在TRCMS的工作组中，成员分享了TRCMS在实现气候变化目标中使用的经验，例如（a）工业和运输等碳化，包括碳测量方法和标准在内讨论还旨在确定加强合作并特别关注发展中国家观点的实用方法。在2024年进行的讨论涵盖了建筑物和建筑部门的脱碳以及对气候变化的适应。在MC13上提供的结果文件：开发与贸易相关气候措施（TRCMS）的成员实践：旨在告知和激发WTO成员有关（i）有关（i）透明度和咨询的实践的成员资格，（ii）影响评估，（iii）实施后的审查，以及
SFO策略2024-29-严重欺诈办公室
我们了解到，执法活动是多种多样的，从对历史犯罪的反应调查到追求正在犯下犯罪的人的追求。除了进行更常规的调查活动外，我们必须充分利用目前可供我们使用的秘密权力，或者我们的合作伙伴（例如国家犯罪局（NCA）或伦敦市警察局）；我们需要找到更快地获得证据的方法，并在较短的时间范围内建立引人注目的案件。，我们需要在适当的情况下追求正式起诉的替代方案，以我们成功使用延期起诉协议来追求正式起诉的替代方案。简而言之，我们需要确保我们选择最适合犯罪的处置