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反欺诈和腐败战略
姓名：（除非他们希望匿名） 联系方式（除非他们希望匿名） 谁犯下了所指称的严重不法行为？ 所指称的严重不法行为的性质是什么？ 另外，希望举报任何疑似不法行为的人可以联系三名举报官中的任何一名，他们是 法律服务主管 – 电话：01709 823661，bal.nahal@rotherham.gov.uk S151 官员 – 电话：01709 822046，judith.badger@rotherham.gov.uk 内部审计主管 – Louise Ivens 电话：01709 823282，louise.ivens@rotherham.gov.uk 一旦理事会收到披露，三名举报官负责监督和执行举报政策。此外，希望举报任何疑似不法行为的人可以通过以下方式联系首席执行官，并提供上述信息：
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。
加密货币欺诈报告2023
随着全球金融体系中加密货币的使用，犯罪行为者的使用也在不断增长。2023年，联邦调查局（FBI）互联网犯罪投诉中心（IC3）收到了69,000多个公众投诉，内容涉及涉及使用加密货币的财务欺诈，例如比特币，以太币，或者。估计与加密货币联系的损失总计超过56亿美元。虽然与加密货币相关的投诉数量仅占财务欺诈投诉总数的10％，但与这些投诉相关的损失占总损失的近50％。在2023年提出的投诉表明，犯罪分子利用IC3跟踪的每个计划类别中的加密货币。对加密货币的剥削在投资骗局中最普遍，损失占与加密货币有关的所有损失的71％。呼叫中心欺诈，包括技术/客户支持骗局和政府模仿骗局，约占与加密货币相关的损失的10％。加密货币的分散性质，不可逆转的交易速度以及在世界各地转移价值的能力使加密货币成为犯罪分子的有吸引力的工具，同时构成了恢复被盗资金的挑战。一旦个人发送付款，收件人就会拥有加密货币，并经常将其迅速转移到海外帐户中，以实现现金。快速准确的投诉报告是协助执法部门调查利用加密货币的欺诈计划的关键。IC3是美国或国外个人报告欺诈的中心摄入点。对这些投诉进行了分析和汇总，以确定趋势并帮助制定战略来对抗这些计划并保护骗局受害者免受损失。IC3还与联邦调查局现场办公室，其他执法机构和监管实体分享了其收到的投诉，以供进一步调查或诉讼。与司法部，执法部门，监管机构和金融机构合作伙伴一起，FBI不断致力于确定这些计划的肇事者并将其绳之以法。This cryptocurrency fraud report, which is supplemental to the 2023 IC3 Annual Report and the 2023 Elder Fraud Report filed earlier this year, is being released to bring attention to the proliferation of losses linked to cryptocurrency-related fraud, bolster awareness of the most prevalent schemes utilizing cryptocurrencies, and educate the public on the ways to protect themselves against these kinds of frauds.
GC24/5：授权推动付款欺诈：启用风险...
对入站付款的任何更改，PSP从另一个PSP收到付款。这是因为PSP的金融犯罪立法已经有义务在某些情况下延迟入站付款。但是，行业引起了人们对PSP可能确定付款交易欺诈风险更高的情况的担忧，但不能在允许的时间范围内确定是否满足了延迟付款交易的法律阈值。因此，我们将在PSRS 2017中澄清不可预见的不可预见的应用程序（不可预见的事件，这意味着无法履行合同）。这将包括我们考虑可能触发这些规定的情况时进行澄清。例如，PSP延迟了入站交易，因为它知道或怀疑一个人正在参与或尝试进行洗钱或恐怖分子融资。在某些有限情况下，另一个例子是PSP需要额外时间来确定它是否达到合理理由的门槛，以了解或怀疑洗钱或恐怖分子融资。
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。
RBI关于银行欺诈风险管理的总方向
•目前，银行对EWS框架具有分散的方法，其有关数据，技术，过程和在孤岛中运营的人员的关键方面。在EWS评估中，业务团队（零售/批发）也缺乏独立性，而不是冒险击败框架目的的风险。将EWS和RFA框架嵌入董事会批准的FRM政策中，并在RMCB中监督其有效性将为EWS框架奠定坚实的基础。
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。
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。
信用卡欺诈检测模型的机器...
摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。
使用机器学习技术在银行业中的欺诈检测
摘要 - 在过去的几十年中，银行业经历了代际转型。现代银行在为客户提供安全且无缝的银行业务方面更大，更专业。机器学习（ML）和人工智能（AI）技术已经有助于准确识别和减轻银行基础设施内的欺诈活动。在本文中，我们利用多种ML技术来检测金融交易数据中的欺诈活动。根据我们的发现，诸如梯度增强和随机森林之类的技术比回归和决策树等遗产技术具有更好的准确性。这项研究通过为AI和ML在增强欺诈检测方面的潜力提供了宝贵的见解，从而有助于保护金融交易免受欺诈的更广泛目标。这项研究还强调了模型选择和超参数调整对于提高检测率和最小化假阳性速率的重要性。为了增强未来研究中欺诈检测框架的鲁棒性，我们将考虑合并实时系统并探索深度学习技术