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欺诈检测与预防——技术在灭火工作中的作用
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使用机器学习对比我们和摩洛哥公司的汽车保险欺诈检测
保险欺诈，尤其是汽车保险欺诈，是一个常见的欺诈话题，对保险公司造成了重大财务损失。不诚实的索赔对影响整个行业的保险公司施加了巨大的财务压力。因此，保险公司一直在寻求更有效的检测系统，以超越传统技术的局限性；因此，建立可靠有效的欺诈检测模型对于维持保险提供商的财务稳定性和声誉至关重要。我们的研究论文主要目的是使用机器学习技术来开发可靠的系统来检测汽车保险欺诈。本研究打算使用分类方法检查多个监督的机器学习算法，并评估其功效，以最终以确定欺诈性保险索赔的高度准确选择最准确的模型。
2024 - 2028 年合规与反欺诈战略
社会保护部的任务是通过提供收入支持、就业服务和其他服务，促进所有人积极参与和融入社会。我们管理着 90 多个计划和服务，这些计划和服务影响着该州几乎每个人的生活。总体而言，该部门在 2023 年的支出为 249 亿欧元。该部门致力于确保只有符合条件的人才能获得福利和其他付款。我们的首要目标是确保我们在正确的时间通过正确的计划/方案向正确的人支付正确的金额。该部门继续在不断变化的环境中工作，并不断需要应对新的挑战并更新其流程。越来越多的客户通过 MyWelfare 等数字渠道访问服务。虽然这可以改善客户服务并提高运营效率，但也要求我们对新出现的欺诈和不合规形式保持警惕。这项合规与反欺诈战略涵盖了从 2024 年到 2028 年的五年时间。与之前的战略一致，它包含四大支柱：“预防”、“威慑”、“发现”和“核算”，将利用这四大支柱确保在战略有效期内，我们的福利制度中的涉嫌欺诈和不合规行为被控制在最低限度。
使用深度学习优化信用卡欺诈检测
摘要：信用卡在当今的数字经济中起着至关重要的作用，并且它们的用法最近增长了，伴随着信用卡欺诈的相应增加。机器学习（ML）算法已用于信用卡欺诈检测。但是，信用卡持有人的动态购物模式和类不平衡问题使ML分类器难以实现最佳性能。为了解决这个问题，本文提出了一种可靠的深入学习方法，该方法由长期记忆（LSTM）和门控复发单元（GRU）神经网络组成，作为基础学习者在堆叠集合框架中，并以多层次的perceptron（MLP）作为元学习者。同时，使用混合综合少数族裔过采样技术和编辑的最近的邻居（Smote-enn）方法来平衡数据集中的类别分布。实验结果表明，将拟议的深度学习合奏与Smote-enn方法相结合，分别达到了1.000和0.997的敏感性和特异性，这比文献中其他广泛使用的ML分类器和方法优于其他广泛使用的ML分类器和方法。接下来，我们介绍了高级集合模型，包括堆叠和投票分类器，对原始和Smote-enn数据集进行评估。此外，具有SQLite集成的烧瓶框架可以使用户注册，签名和测试增强了项目功能和用户交互。索引术语 - 信用卡，深度学习，集合学习，欺诈检测，机器学习，神经网络。
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。
披露 - 严重欺诈办公室
1.13. 这两起案件都安排在 2022 年开庭，它们被列为优先审理案件，因此资源充足。即使是在被列为优先审理的案件中，很明显，确保和维持经验丰富且稳定的案件团队也是 SFO 面临的一大挑战。我们的调查结果强调，SFO 很难在市场上竞争，以留住自己的员工、聘请外部员工和律师，并吸引那些拥有必要经验的人来维持和推进其案件。在过去三年中，SFO 一直在游说变革，并在其薪酬范围内努力解决这个问题。案件已提交给部长和财政部。然而，很明显，政府和私营部门的其他人可以提供更具吸引力的薪酬和福利——这对长期案件和披露处理都是一种风险。我们建议政府紧急解决如何为 SFO 提供资金，以便能够在公开市场上竞争。
通过级联机器学习模型和聚类技术增强欺诈检测
摘要银行欺诈检测是金融部门的至关重要的挑战，需要创新的方法来应对欺诈活动的发展。从传统的基于规则的系统开始，这项研究通过将机器学习算法与聚类技术合并，引入了开拓性方法。使用级联方法，依次使用适合不同欺诈模式的不同模型来对交易进行分类。该研究探索了各种模型集合以找到最有效的组合。实验结果强调了该方法在识别欺诈交易的同时保持较高的召回率时的有效性；实际上，这项工作强调了召回在该领域的重要性，而其他作品仅着眼于准确性。常规分类算法对所使用的数据集显示出效率低下，表现为平均召回率始终如一；相反，所提出的方法在准确性和召回方面产生了重大改善。对假阳性和负面因素的细致分析证实了该系统的稳健性，并承诺对未发现欺诈案件的财务损失有稳固的保障。
信用风险评估和金融交易中的欺诈检测
摘要： - 信用风险评估和欺诈检测是金融业至关重要的任务，对于维护金融组织的合法性和可持续性至关重要。传统方法通常在准确评估风险和及时地检测欺诈活动方面缺乏。近年来，机器学习已成为增强这些过程的强大工具，利用了交易统计数据的巨大维度和卓越的ALGO来做出更明智的决策。本研究论文探讨了ML技术在金融交易中的信用风险评估和欺诈检测中的用法。本文概述了准确的风险评估和金融交易中欺诈检测的重要性，并介绍了机器学习在应对这些挑战中的作用。进行了全面的文献综述，以分析该领域的现有方法，算法和研究趋势。讨论了数据采集和预处理技术，强调了清洁和相关数据对于模型培训的重要性。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。 检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。 通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。本文提出了案例研究和实验结果，说明了机器学习模型在现实世界情景中的应用，从而强调了它们在改善风险评估和欺诈检测过程中的有效性。此外，还讨论了诸如数据集，模型不平衡的难度以及对法规的遵守，以及该领域的潜在研究方向和未来趋势。总而言之，这项研究强调了信用风险评估中机器学习和金融交易中欺诈检测的变革潜力。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，金融机构可以增强其决策过程，减轻风险和保护欺诈活动，最终为更安全，更稳固的金融生态系统做出贡献。关键字：安全，财务生态系统，Roc-Auc。，欺诈性
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TBC 致力于确保最高标准的道德行为、透明度和问责制。根据这一承诺，该组织寻求进行全面的 FRA，以识别潜在的漏洞并降低其各个部门和职能部门发生欺诈活动的风险。TBC 对欺诈行为采取零容忍政策并鼓励举报。