XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFraud
附录A-西北安普敦郡的反欺诈策略
•蓝色徽章 - 使用伪造/更改的徽章，使用残疾人时使用时使用，使用了死者的蓝色徽章，•赠款 - 不进行工作，资金转移，不合格，没有声明。•身份欺诈 - 申请服务 /付款的虚假身份 /虚拟人员。•内部欺诈 - 将理事会的款项转移到个人帐户；接受贿赂；偷现金；为个人利益而错过社会住房；在声称病假的同时在其他地方工作；虚假的加班索赔；出售理事会财产以供个人利益； •工资单 - 虚假员工，加班索赔，费用，第二个工作或重叠合同。•退休金 - 已故的养老金领取者养老金，由他人索取的养老金，多付款，应享有的权利。•个人预算 - 通过虚假宣布，当局多次索赔，第三方滥用，死后持续索赔来夸大需求。•采购 - 招标问题，分订合同，双开票。•学校 - 采购欺诈，工资欺诈，内部欺诈。•服务的调试，包括联合调试和第三部门合作伙伴关系 - 利益冲突，勾结。•特许旅行计划 - 不合格的人使用特许权，包括自由通行证。•网络依赖犯罪和启用网络欺诈 - 实现了一系列欺诈类型，导致资金转移，为服务和付款创建虚假申请。•残疾设施赠款 - 适用于针对残疾人的房屋的欺诈应用程序。•保险欺诈 - 虚假索赔，包括滑倒和旅行以及损害赔偿的索赔。•地方企业合作伙伴关系 - 地方当局与企业之间的自愿伙伴关系。采购欺诈，授予欺诈。•新职责 - 已转移到地方当局责任的领域，例如公共卫生补助金，合同。•洗钱 - 接触可疑交易。•没有求助于公共资金 - 欺诈性索赔资格
一种提高智能计算有效性的智能方法揭示了信用卡欺诈的最佳方法...
卡拉奇，巴基斯坦摘要这项研究比较了信用卡欺诈检测的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。我们评估了不同数据集的16种ML算法和交叉验证方法的组合。在所有模型中，具有重复k折的随机森林分类器的精度最高99.0％，而F1得分为99.1％。表现最高的深度学习模型，人工神经网络（ANN）的精度为91.3％，F1得分为91.1％，而结合这些方法的混合模型达到98.9％的精度和F1分数。随机森林分类器继续是最佳选择。我们的发现表明，随机森林分类器具有重复的K折交叉验证，根据其他机器学习模型，深度学习模型和混合模型作为平衡数据集中信用卡欺诈检测的最可靠方法的21种组合进行了测试，提供了有价值的洞察力，提供了增强安全性预处理和针对各种银行业领域的国防范围的宝贵见解。
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。
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
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。
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