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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
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
使用机器方法在信用卡中检测欺诈...
摘要：技术进步和高级通信网络的兴起导致与信用卡有关的欺诈行为增加。与信用卡有关的欺诈影响，影响消费者和金融机构。欺诈者始终如一地发展其技术，强调了制造对银行和其他金融实体必不可少的欺诈保护技术的必要性。本研究论文通过使用机器学习方法集成反馈系统，介绍了一种有效信用卡欺诈检测的方法。这种反馈方法旨在提高分类器的检测准确性和成本效益。该研究评估了各种方法的性能，包括人工神经网络，随机森林，天真的贝叶斯，树木分类器，逻辑回归，支持向量机和梯度增强分类器。该评估是在略微偏斜的信用卡欺诈数据集上进行的，其中包含来自欧洲帐户持有人的交易数据，总计284,807个交易。评估考虑了预处理的内容和RAW。这些方法的效率是根据不同分类器的绩效评估维度评估的，包括精度，F1得分，准确性，召回率和假阳性率（FPR）百分比。这些发现有助于开发稳健系统的努力，以检测和防止与信用卡有关的欺诈，并保护了严重的财务危害。
机器学习模型在欺诈中的预测准确性...
机器学习模型中用于健康保险中欺诈检测的预测准确性是保护财务损失和维持保险系统完整性的关键边界。在美国和英国等发达经济体中，由于复杂的机器学习算法和数据分析的整合，欺诈检测的预测准确性取得了重大进步。例如，Johnson（2018）的一项研究分析了美国的欺诈检测系统，发现近年来精确率从80％提高到95％以上。 这种改进意味着这些系统可以增强的能力准确识别欺诈活动，同时最大程度地减少误报。 同样，在英国，金融行为管理局（FCA）的报告表明，召回率从70％增加到85％，展示了该系统捕获更高比例实际欺诈案件的能力。 这些趋势强调了金融机构和监管机构的持续努力和投资，以增强发达经济体的欺诈检测机制。例如，Johnson（2018）的一项研究分析了美国的欺诈检测系统，发现近年来精确率从80％提高到95％以上。这种改进意味着这些系统可以增强的能力准确识别欺诈活动，同时最大程度地减少误报。同样，在英国，金融行为管理局（FCA）的报告表明，召回率从70％增加到85％，展示了该系统捕获更高比例实际欺诈案件的能力。这些趋势强调了金融机构和监管机构的持续努力和投资，以增强发达经济体的欺诈检测机制。
通过机器学习中的银行数据中的欺诈检测...
摘要随着技术高级和电子商务服务的扩展，信用卡已成为最受欢迎的付款方式之一，导致银行交易量增加。此外，欺诈的显着增加需要高银行交易成本。因此，检测欺诈活动已成为一个引人入胜的话题。在这项研究中，我们考虑使用类重量超级参数来控制欺诈和合法交易的重量。我们特别使用贝叶斯优化来优化超参数，同时保留诸如不平衡数据之类的实际问题。，我们提出重量调整作为不平衡数据的预先过程，以及Catboost和XGBoost，以通过考虑投票机制来提高LightGBM方法的性能。最后，为了进一步提高绩效，我们使用深度学习来微调超参数，尤其是我们提出的重量调节器。我们对现实世界数据进行一些实验，以测试提出的方法。为了更好地覆盖不平衡的数据集，除了标准ROC-AUC外，我们还使用召回精度指标。使用5倍的交叉验证方法分别评估了Catboost，LightGBM和XGBoost。此外，大多数投票集合学习方法用于评估组合算法的性能。LightGBM和XGBoost达到了ROC-AUC D 0.95，精度为0.79，召回0.80，F1得分0.79和MCC 0.79的最佳水平标准。这对我们将其比较的尖端方法进行了重大改进。通过使用深度学习和贝叶斯优化方法来调整超参数，我们还符合ROC-AUC D 0.94，精度D 0.80，召回D 0.82，F1分数D 0.81和MCC D 0.81。
欺诈、错误和损失战略 2024-2027
控制报告——提供外部验证的审查，以评估现有信息技术 (IT) 一般控制的设计和运行效果，从而促进服务的完整性、稳定性和可靠性。该报告包括变更管理、逻辑安全、问题管理和性能/容量规划、物理安全和环境控制、计算机操作和工资单分发（服务至 2024 年夏季结束）。此外，还将评估与服务交付相关的关键行业标准——包括 ISO 9001（实施有效的质量管理体系）和 ISO 27001（实施有效的信息安全管理体系）。
利用生成式人工智能彻底改变欺诈和金融犯罪调查
NICE Actimize 是面向区域和全球金融机构以及政府监管机构的最大、最广泛的金融犯罪、风险和合规解决方案提供商。NICE Actimize 在该领域一直名列第一，其专家应用创新技术通过识别金融犯罪、预防欺诈和提供监管合规性来保护机构并保护消费者和投资者的资产。该公司提供实时、跨渠道欺诈预防、反洗钱检测和交易监控解决方案，解决支付欺诈、网络犯罪、制裁监控、市场滥用、客户尽职调查和内幕交易等问题。
新闻稿：审计长办公室启动安全门户网站，举报疑似商业税务欺诈行为
• 雇主未能或拒绝提供 W-2 或 1099 税务文件； • 企业错误地将工人归类为承包商； • 企业未能报告或少报其收入或销售额； • 企业未能支付或从员工薪水中扣除税款； • 企业拒绝提供收据和/或要求以现金支付； • 企业提供的收据上未正确列出销售税；或 • 企业伪造其纳税申报表以逃税。 举报提交后，合规部门将审查信息，如果确定投诉需要进一步调查，该部门将提交审计或调查。如果投诉继续进行，审计长办公室的审计员或调查员可能会联系提交人获取更多信息，前提是信息不是匿名提交的。对于根据举报人奖励计划提交的举报，如果举报显示存在合法的少缴税款，则可能会联系投诉人或其代表以获取更多信息或讨论后续步骤。如果提交的内容不符合该计划的要求，投诉人或其代表将收到审计长办公室的一封信，告知不会进一步追究此事。导致调查上升到刑事级别的线索可能会被提交给总检察长办公室，以备可能起诉。有关个人所得税欺诈的线索应通过电子邮件发送至 compliance@marylandtaxes.gov 。
