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World File Search System欺诈
欺诈与治理文件（PDF，16.2 MB）
7。不诚实的元素意味着欺诈行为所需要的不仅仅是粗心大意，事故或错误；它需要故意意图。欺诈还必须导致个人或团体的直接或间接利益或造成损失。福利不仅限于货币或物质利益，还包括无形的好处，例如未经授权访问或披露敏感信息。
社会保障苏格兰反欺诈策略2023-2026
尽管我们希望通过尽可能采取预防措施来设计欺诈的机会，但仍会发生欺诈。为此，《 2018年社会保障（苏格兰）法》提出了法定规定，该法案支持有效检测和纠正欺诈，包括法定欺诈罪；通过法规创建信息收集权力；以及赔偿金的收回。这些法定规定为苏格兰社会保障的工作提供了对内部和外部欺诈指控的调查，并收回确定的相关损失。
高级AI驱动的汽车保险欺诈检测
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2397-2409, Article ID: IJRCAIT_08_01_174 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_174©iaeme出版物
管理联邦计划欺诈风险的框架
Gao发现GAO为什么进行这项研究欺诈行为对联邦计划的完整性构成了重大风险，并侵蚀了公共政府的信任。联邦计划的经理维持增强计划完整性的主要责任。立法，管理和预算办公室的指导（OMB）以及新的内部控制标准越来越集中于计划经理需要采取战略方法来管理不正确的付款和风险，包括欺诈。此外，GAO的先前评论重点介绍了联邦经理人采取更具战略性，基于风险的方法来管理欺诈风险并开发有效的抗抗抗差异控制的机会。积极主动的欺诈风险管理旨在通过确保纳税人美元和政府服务实现其预期目的来促进计划的使命和战略目标。这项研究的目的是确定领先的实践，并将这些实践概念化为基于风险的框架，以帮助计划经理管理欺诈风险。为了解决这一目标，GAO进行了三个由反判专业人员组成的焦点小组。此外，GAO还采访了联邦监察长办公室（OIG），来自其他国家的国家审计机构，世界银行，经济合作与发展组织以及代表私人公司，州和地方审计协会以及非营利组织的反弗拉德专家。GAO还进行了广泛的文献综述，并获得了计划官员的领先实践的独立验证。GAO还进行了广泛的文献综述，并获得了计划官员的领先实践的独立验证。
举报人如何打击可再生能源领域的欺诈行为
本文指出，一项联邦举报人法规《虚假申报法》（“FCA”）可以打击可再生能源、可再生能源证书（“REC”）和碳补偿市场上的欺诈行为。这些资产的卖家声称代表其客户应对气候变化。然而，这些卖家有许多机会和动机进行欺诈。联邦机构和承包商很快将面临这种欺诈风险，因为他们需要购买可再生能源、REC 和碳补偿以实现新的联邦可持续发展目标。本文解释了每种资产的卖家最有可能如何欺骗政府。本文指出，知晓此类欺诈行为的举报人可以利用《虚假申报法》起诉犯罪者并收取赏金。本文进一步指出，联邦政府应将先前 FCA 案件的教训纳入这些资产的采购规则中。通过这样做，政府可以最大限度地提高气候举报人的成功几率。
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。但是，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。认识到观察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操作引起的。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，并建立一个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。
医疗主任因医疗保健欺诈被判有罪
根据法庭文件和庭审中提供的证据，奥斯汀 51 岁的 Sekhar Rao 医生是 ADAR Group LLC 的医疗总监。Rao 授权为 TRI CARE 受益人进行毒理学和基因检测，包括癌症基因检测，但并未见过、与患者交谈或以其他方式治疗患者，也未将检测结果纳入正在进行的治疗。在某些情况下，患者不知道他们接受的检测是什么。TRI CARE 受益人被诱骗提供尿液或唾液样本以换取 50 美元的礼品卡。庭审证据表明，Rao 收受了报酬，以换取签署医学上不必要的重复性毒理学和基因检测。
人工智能欺诈检测模型的数据隐私
无论使用哪种欺诈检测算法，它们都越来越受欢迎，因为它们能够利用大量个人数据、进行自动决策和创建配置文件。此类活动可提供竞争优势并影响商业活动。但是，根据 GDPR 第 22 条和第 35 条 [16]，这些类型的处理活动需要额外的安全措施来保护 PII。由于不仅已识别人员的数据，而且可识别人员的数据都会受到影响，因此 GDPR 对此类活动提出了严格的要求。例如，在欺诈检测技术的设计和开发过程中，根据 GDPR 第 25 条 [16]，设计和默认的数据保护要求企业以这样的方式设计解决方案，即在处理过程中的任何时间点，个人数据流都受到技术和组织措施 (TOM) 的保护，如表 1 所示。云解决方案的集成 - 无论是内部还是外部开发和/或托管 - 都必须额外保护静态和转换中的数据。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
利用人工智能的力量进行欺诈检测
具体而言，保险公司和投保人将面临财务状况恶化或稳定性下降、诚信受损等负面后果。对于保险公司而言，直接影响表现为因错误索赔支付而产生的金钱损失、与欺诈调查和起诉相关的行政管理费用、民事诉讼辩护的法律费用以及人为夸大的索赔准备金。随着时间的推移，持续的欺诈加剧了定价模型的压力，迫使精算师提高保费以抵消不断增加的损失。此外，普遍存在的欺诈行为威胁到保险公司的偿付能力，损害了投资者的信心，并引发了对长期可持续性的担忧。