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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
空间优势建立反欺诈策略
在制定反欺诈策略时，要考虑现在和将来面临的挑战和机遇以及组织将如何改变以满足这些挑战和机遇至关重要。这可能包括不断发展的欺诈策略，新兴技术，监管变化或经济转变。该战略应预测这些发展，确定可能出现的挑战和机遇，并计划积极的措施以实现组织目标。通过彻底评估当前环境，组织可以建立清晰，可行的里程碑，从而确保进步与长期目标保持一致。
远程卡付款的欺诈预防措施...
- 要确认被发行PSP认可的非3-D安全互联网付款，例如使用移动钱包解决方案进行的付款，商人，PSP，计划或移动解决方案提供商为此提供了强大的客户身份验证解决方案，以符合PSD2； - 通过法人实体发起的电子付款是通过专门的付款程序或仅适用于非消费者付款人可用的协议，当主管当局获得了所述程序和协议的确定性至少相当于DSP2 6的确保安全级别的确定性； - 收购PSP的付款位于欧洲经济区之外。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
刑事司法医疗补助欺诈控制单位
医疗补助计划为数百万纽约人提供了健康覆盖，包括低收入人士，儿童，老年人和发育障碍的人。MFCU is the nation's premier law enforcement agency charged with ensuring the financial integrity of New York state's $94 billion Medicaid program by investigating healthcare providers, such as pharmaceutical companies, doctors, hospitals, and nursing homes, who engage in Medicaid billing schemes that cause harm to Medicaid recipients and the loss of millions of dollars to the state.MFCU还致力于通过调查该州疗养院和其他住宅医疗机构的虐待和忽视报告，以保护老年人和残疾人。拥有民事和刑事执法权，MFCU使用各种州法律提出民事诉讼和刑事诉讼，包括资产没收诉讼。许多MFCU的调查是与其他联邦，州或地方政府和检察机构进行协调的，并导致了大规模的刑事定罪，并收回了数百万美元的纳税人资金。资格：重点介绍MFCU重要工作的几项最近的事件包括OAG关于在Covid-19-19期间忽视纽约州养老院居民的报告，以及最近针对疗养院提起的四项重大诉讼，包括疗养院，包括卫生保健，冷泉山中心的疗养和养护中心，包括Oreans nevernals Consecon and Fult the Consons Consent和Fult the Consontions Consemitation Consemitation Consistition Consistition Consistition Consistition Consistition Consiss and Fult。五个出租车公司所有者从医疗补助中窃取数百万美元的定罪和判决；多年的欺诈和忽视，从一位前萨拉托加县疗养院获得超过710万美元的奖金；以及从一家资本地区医疗运输公司欺骗医疗补助的860,000美元以上的和解。
实时欺诈的A-Ai-Aignemed数据工程策略
抽象的网络欺诈是在数字生态系统中经历的，这对于组织和个人的实验非常危险。欺诈检测的一般方法在稳定的环境中很好地工作，但无法获得现代数字空间所需的实时结果。本文旨在证明人工智能（AI）如何补充数据工程以应对这些挑战的方法。当AI模型得到强大的数据供稿支持时，组织可以实时确定欺诈活动，从而减少损失并鼓励安全的数字经济。为了向读者提供有关文章内容的背景，摘要将其内容分为作者支持的三个主要想法：AI的可扩展性，速度和欺诈检测的准确性。它还使读者了解替代方法和补充方法，实施示例以及本文中的趋势。最后，本文旨在确定AI增强的数据工程具有保护数字经济免受新兴欺诈形式的能力。
使用Python -ijrpr
该项目着重于使用Python设计强大的信用卡欺诈检测系统，利用其丰富的数据科学库和框架生态系统。主要的挑战在于解决欺诈数据集固有的极端类不平衡，在该数据集中，合法交易大大超过了欺诈行为（通常不到总数据的1％）。这种不平衡会偏向模型的性能，从而导致较高的假阴性率和传统准确度指标无效。为了克服这一点，探索了诸如综合少数群体过采样技术（SMOTE），类加权和异常检测算法之类的技术，以增强对欺诈模式的模型敏感性。
大哥观看公共当局的简报（欺诈，错误和恢复）在下议院进行第二次阅读的法案
帐户寻找与福利付款相关的人。拟议的措施迫使第三方组织拖拉所有客户的帐户，以“核实索赔人对福利的权利”。 7这项新的权力将修改1992年《社会保障管理法》（“ SSAA”），允许DWP通过要求第三方提供资格验证通知（EVN）（例如银行，建筑社会或信用合作社），以进行福利接受者的个人数据，以进行无疑的欺诈活动而进行大规模监测。发出后，EVN要求接收者向国务卿提供有关帐户持有人，帐户和“帐户如何符合资格标准”的“指定详细信息”（在新插入的sch。3b（1）（3））。在法案面前未指定此类个人细节的范围。为了进行这项高度复杂的监控并向DWP提供如此广泛的客户信息，银行将必须根据DWP提供的未知搜索标准处理所有银行帐户持有人的数据并运行自动监视扫描。在保守党政府失败的数据保护和数字信息（“ DPDI”）法案的第二次阅读辩论中，沃克斯勋爵警告说，几乎相同的大众银行间谍权力的提议“构成了对监视社会的令人担忧的蔓延水平”。8
2025 年至 2028 年反欺诈、贿赂和腐败战略
确保治理健全。它支持加强与员工、民选成员、承包商、社区和合作伙伴的互动，同时保护公共财政。伍斯特郡议会的期望是，各级成员和工作人员将以身作则，确保最高标准的廉洁、建立并严格遵守问责制，个人行为无可指责。每位员工和成员都有责任保持警惕，并报告任何怀疑已经、正在或可能发生的欺诈、盗窃、贿赂或腐败行为。1.6 本战略基于对各领域的全面持续风险评估
在线支付中的 AI Deepfake 和欺诈检测......
摘要 — 供应链中的信用风险管理已成为一个重要的研究领域，因为它对运营稳定性和财务可持续性具有重要意义。供应链参与者之间错综复杂的相互依赖关系意味着信用风险可以跨网络传播，其影响因行业而异。本研究探讨了生成对抗网络 (GAN) 在增强供应链信用风险识别中的应用。GAN 能够生成合成信用风险场景，解决与数据稀缺和数据集不平衡相关的挑战。通过利用 GAN 生成的数据，该模型提高了预测准确性，同时有效地捕获了供应链数据中的动态和时间依赖关系。该研究重点关注三个代表性行业——制造业（钢铁）、分销业（制药）和服务业（电子商务），以评估特定行业的信用风险传染。实验结果表明，基于 GAN 的模型优于传统方法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，实现了卓越的准确性、召回率和 F1 分数。研究结果强调了 GAN 在主动风险管理方面的潜力，为缓解供应链中的财务中断提供了强有力的工具。未来的研究可以通过纳入外部市场因素和供应商关系来扩展该模型，以进一步增强预测能力。