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反欺诈策略：阻止诈骗并保护公众
1. 掠夺性犯罪分子从辛勤工作的人、企业和组织的口袋中掏钱——无情地针对最脆弱的人，无论是在网上还是在他们自己的家中。欺诈者变得越来越狡猾——我们看到越来越多的受害者被情感操纵，从而降低了防御能力。欺诈风险的数量和严重性威胁着我们的国家和经济安全，助长了恐怖主义和有组织犯罪，正如政府 2021 年《安全、国防、发展和外交政策综合评估》所承认的那样。《2023 年综合评估更新》承认了反欺诈战略在阻止利用英国金融系统和经济开放进行犯罪和腐败方面的重要性。
战略转变：以类型学为中心的反欺诈方法
为了应对这些挑战，NICE Actimize 推出了一种新方法，可以同时实时分析多种欺诈类型，以阻止未经授权和授权的欺诈（防止诈骗）并检测钱骡。这种方法需要全面处理和分析为多模型执行而丰富的财务和非财务数据。通过自动识别特定的欺诈类型，它有助于防御此类攻击，并确保将案件无缝路由到相关团队进行干预。组织可以使用该解决方案生成的三部分评分（涵盖未经授权、授权和钱骡欺诈场景）精确地查明受害者和罪犯，同时最大限度地减少对真正客户的影响。
提升欺诈检测：使用...
随着越来越多的人将互联网用于电子商务和其他金融交易，在线犯罪的数量无疑增加了。已经创建了机器学习算法来检测在线购买中的付款欺诈以解决该问题。这项研究对不同的元启发式优化方法进行了彻底的比较检查。这些是粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）。它们用于优化三个机器学习算法的曲线（AUC）下的接收器操作特性（ROC）区域，即X级升级，随机森林分类器和轻梯度增强机。由于研究的数据是不平衡的，因此确定的指标为ROC AUC。PSO为找到最佳解决方案提供了一致的条件。根据我们的实验，PSO在不包含种群歼灭策略的情况下，可以在不同的情况下取得最大的结果，这些情况与GA不同，这是找到最佳解决方案的一致条件。如果不包括人口歼灭策略，PSO可以在各种情况下取得最大的成果。调查结果表明，随机森林分类器在高参数调谐过程之前和之后提供了最高的ROC AUC值，使用PSO时得分为88.69％。
反欺诈，腐败，贿赂和洗钱...
理事会承认欺诈的固有风险和持续的风险，并与林肯郡的其他当局合作，以协调对我们理事会的欺诈行为进行协调。北部肯德尔十六区议会已向林肯郡欺诈合伙企业（LCFP）提供了资源，该合伙企业由林肯郡县议会协调，并促进并实现了县范围的方法。重要的是，理事会将其暴露于欺诈行为作为风险管理安排的一部分。为此，LCFP为合作伙伴提供了一个论坛，以共享情报，专业知识和最佳实践，以帮助识别和管理欺诈风险曝光。在向审计委员会的年度报告中，治理和商业弹性经理报告了欺诈风险和反欺诈活动，并向治理风险和保证项目委员会报告了六个月的报告。这些报告包括欺诈曝光，欺诈企图的详细信息，对反欺诈和举报安排有效性的保证以及已提供的工作摘要，以最大程度地减少欺诈曝光。欺诈威胁不断发展，因此理事会对欺诈的反应将是敏捷的。理事会将按比例地做出反应，并在必要时使用其他外部资源。，例如，LCFP，外部和外部审计师以及其他专业的反欺诈专业人员。
基于人工智能的增强型金融欺诈检测模型
该研究旨在识别复杂的欺诈活动。机器学习和深度学习等人工智能 (AI) 技术在提高欺诈检测模型的准确性和效率方面表现出巨大潜力。本研究介绍了一种新型的基于 AI 的欺诈检测模型，该模型结合了监督学习和无监督学习方法。所提出的机器学习系统使用这些技术来检测欺诈交易。监督学习组件使用包含欺诈和非欺诈交易的标记数据集进行训练。研究中使用的数据集包含 284,807 笔信用卡交易。准备好数据后，开发了四个基于 Python 的模型。K 最近邻 (KNN) 模型成功预测了 99.94% 的信用卡交易是有效还是欺诈。随机森林 (RF) 模型也用于评估交易的合法性，准确率达到 99.96%，几乎对所有数据点都进行了正确分类。支持向量机 (SVM) 模型的准确率达到 99.94%，仅错误分类了 51 例。逻辑回归（LR）模型的准确率为 99.92%，错误分类有 70 次；准确率为 99.91%，错误分类有 77 次。这些模型表现出较高的准确性和效率。
苏格兰边境委员会 - 反欺诈策略
理事会将继续支持其员工发展与其职责相关的适当技能和能力，以使他们能够有效地打击欺诈行为。理事会将通过使用电子学习模块为员工提供反欺诈预防和检测方面的学习和发展计划，这些模块将针对适当的员工，以及其他学习和发展课程。管理层将确保员工进行适当的学习和发展，使他们能够理解和应用反欺诈政策要求和行为，以履行其自身服务领域内的职责，履行打击欺诈的责任。
QML_v4.4.docx 的 AML 和欺诈检测用例
1. 结构化和洗钱：进行低于阈值的交易以避免被发现——例如，从同一账户进行多次 9,900 美元的交易 2. 结构化和洗钱——例如，同一客户在不同日期从不同分行进行的交易，交易金额低于 5,000 美元，以避免被发现 3. 入侵银行账户并将账户金额清零——一次清空银行账户 4. 通过大额预付款和低于阈值的后续交易进行信用卡交易和洗钱 5. 具有非理性行为或购买模式的入侵信用卡交易 6. 向受制裁或犯罪的人员进行交易，或与风险分类和更新的个人资料不一致 7. 用户从不同的地理位置和设备登录并开始提取大笔资金。有人从指向开曼群岛的风险 IP 地理位置多次登录。 8. 新用户将数百笔小额款项转入其账户并批量提取。 9. 资金存取似乎太快了。 10. 最后，错误警报——银行处理被标记为 5000 美元以上的交易
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。
使用机器学习技术与...
摘要：该研究主要集中于使用机器学习方法来识别银行数据中的欺诈活动。这是金融部门的关键问题，在金融部门，检测和防止欺诈性交易至关重要。为了改善欺诈检测，该研究介绍了班级体重量大超参数。这些参数有助于模型更有效地区分合法和欺诈交易，从而增强了欺诈检测系统的准确性。这项研究从战略上采用了三种流行的机器学习算法：Catboost，LightGBM和XGBoost。每个算法都具有独特的优势，它们的综合用途旨在提高欺诈检测方法的整体性能。深度学习技术被整合到研究中以微调超参数。这种集成增强了欺诈检测系统的性能和适应性，使其在识别不断发展的欺诈策略方面更有效。该项目使用现实世界数据进行彻底评估。这些评估表明，在评估各种标准时，LightGBM和XGBoost的联合使用优于现有方法。这表明与其他方法相比，所提出的方法在检测欺诈活动方面更有效。包括，已经实现了一个堆叠分类器，将RandomForest和LightGBM分类器的预测与特定的设置相结合。使用梯度BoostingClassifier作为最终估计器，通过利用各种模型的优势来提高预测准确性。索引术语 - 贝叶斯优化，数据挖掘，深度学习，整体学习，超级参数，不平衡数据，机器学习。
信息安全性，网络安全和欺诈控件
我们一直在使用数字技术和生态系统集成的各个方面进行欺诈管理，以增强客户体验并同时保护客户的长期利益。欺诈管理是我们可持续业务流程的一部分，并通过与各种内部数据库以及外部 /第三方服务的数字集成在客户入门流程的初始阶段开始。这些安排确保围绕可保险利益，财务生存能力和其他早期探测器的预先支票和平衡。在入门旅程中捕获客户的现场照片，并提供数字平台以独立验证客户选择的人生目标解决方案 - 确保在整个过程中的信任和透明度。