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经批准的信用卡处理设备...
所有芝加哥市执照出租车都必须配备能够处理非现金出租车费支付方式的电子设备。用于处理非现金出租车费支付的设备必须至少符合《出租车牌照执照持有人规则和条例》TX5.07 和 TX5.09 的规定，这些规则和条例是根据《芝加哥市政法规》(MCC) 第 9-112-510 节颁布的。自 2013 年 1 月 1 日起，任何更换出租车的牌照执照持有人都必须在更换的车辆上安装强制要求的后座刷卡信用卡处理设备，这是根据 MCC 第 9-112-510 节的规定。信用卡/非现金处理设备必须先获得 BACP 公共车辆运营部门的批准，然后才能在出租车上使用。 I. 截至上述日期的已批准的出租车信用卡处理设备（按字母顺序排列）：
信用卡管理计划 2023.pdf
根据 OMB 通函 A-123 附录 B – 政府信用卡计划风险管理框架的要求，该计划概述了商务部 (DOC，Department) 内部对信用卡计划管理至关重要的政策和程序，以确保遵循内部控制系统并降低欺诈、误用、滥用和违法行为的可能性。本文件旨在成为一份动态文件，并随着 DOC 信用卡计划的变化而更新。该部门已过渡到 SmartPay3®，以花旗银行为服务银行并与 Visa 合作开展所有商业信用卡服务（购买、旅行和车队业务线）。这包括实施花旗银行的 CitiManager 信用卡管理工具和 Visa 的 IntelliLink 数据挖掘工具。这些解决方案和业务流程通过加强内部控制和促进透明度和问责制来增强该部门的信用卡计划，并反映在 DOC 信用卡管理计划的此次更新中。
DNA®的信用卡管理
信用卡管理可帮助您利用创收机会，并在您的市场中获得竞争优势。该解决方案支持灵活的利率和余额计划，分层的晚期费用选项，奖励计划（包括现金返还奖励），Skip-A付款选项，自定义卡片图像和您的持卡人期望的其他服务。，您可以使用您的交互式语音响应（IVR）系统或在线银行网站来访问当前卡余额，可用信用，提前活动和付款活动信息，从而为持卡人提供更多的价值，以访问DNA或DNA或DNAWEB™的语音响应，或其他IVR系统或其他IVR系统和网上银行解决方案。
经批准的信用卡处理设备...
所有芝加哥市执照出租车都必须配备能够处理非现金出租车费支付方式的电子设备。用于处理非现金出租车费支付的设备必须至少符合根据芝加哥市政法规 (MCC) 第 9-112-510 节颁布的出租车牌照执照持有人规则和条例 TX5.07 和 TX5.09 的规定。自 2013 年 1 月 1 日起，任何更换出租车的牌照执照持有人都必须在更换的车辆上安装强制后座刷卡信用卡处理设备，符合 MCC 第 9-112-510 节的规定。信用卡/非现金处理设备必须先获得 BACP 公共车辆运营部门的批准，然后才能在出租车上使用。I. 截至上述日期的出租车获批信用卡处理设备（按字母顺序排列）列表：
信用卡管理计划 - OUSD A&S
管理和预算办公室 (OMB) 通函 A-123 的附录 B《改善政府信用卡计划的管理》规定了各机构如何维持内部控制以降低政府信用卡计划中的欺诈、滥用和拖欠风险的政策和程序。根据通函附录 B 的要求，该计划概述了国防部 (DoD) 使用的政策和程序，以确保实现政府商业采购卡 (GPC) 计划的目标，并建立有效的内部控制系统来识别和管理高风险交易。该计划适用于美国陆军部 (DA)、美国空军部 (DAF) 和其他国防机构和活动 (ODA) SmartPay 3 (SP3) 定制任务订单 (TTO) 和美国海军部 (DON) SP3 TTO 下的所有国防部 GPC 计划。
有效信用卡的机器学习方法...
1,2,3,4 B.Tech学生，计算机科学系，米高梅工程学院。5指南，助理。教授（Mtech。B.E. ），部门 MGM工程学院计算机科学与工程师。 摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。 本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。 通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。 它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。 这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。 关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。 简介B.E.），部门MGM工程学院计算机科学与工程师。摘要信用卡欺诈已成为对金融部门的重大威胁，这是在线交易的快速增长和欺诈活动不断发展的复杂性的推动下。本研究旨在设计和实施基于机器学习的解决方案，能够有效地检测欺诈性信用卡交易。通过应对数据集不平衡和误报等挑战，该研究采用了包括合成少数群体过采样技术（SMOTE）在内的预处理技术，以及高级机器学习算法，例如逻辑回归，XGBOOST和隔离林。它突出了这些模型增强欺诈检测准确性和可扩展性的潜力，为现实世界应用提供了一种实用且可部署的工具。这种全面的方法可确保该系统稳健，自适应和用户友好，为改善金融安全和数字支付系统的信任铺平了道路。关键字：信用卡欺诈检测，机器学习算法，数据不平衡1。简介
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
政府旅行信用卡 (GTCC)
行政官员指南：政府旅行信用卡 (GTCC) 简介 作为行政官员，您可能会被任命为机构计划协调员 (APC)，以妥善管理指挥部的 GTCC 计划。您必须完成所需的培训、运行月度报告并将敏感信息传达给指挥链，以便在必要时确定适当的行动。国防旅行管理办公室 (DTMO) 网站将是您履行此职责的主要参考。概述 您必须完成 DTMO 的旅行探索器 (TraX) 上提供的旅行卡计划管理 APC 课程。每三年需要进行一次进修培训。信用卡信息很敏感，在某些情况下被视为个人身份信息 (PII)。滥用的示例包括但不限于：
政府旅行信用卡 - AF.mil
当成员进行任何授权旅行超过 30 天时，他们必须使用 DTS 中的预定部分付款 (SPP) 功能。这将在他们旅行时向他们的 GTCC 发送增量金额，从而防止帐户逾期。第 19 页或 https://www.moody.af.mil/About-Us/Units/23d-Wing/23d-Wing-Staff/Finance/ 上可以找到“预定部分付款操作指南”。