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欺诈预测和智能信用卡的验证...
摘要本研究揭示了一种智能信用卡欺诈检测和验证的有力方法。此系统使用混合模型集成了数据预处理，功能工程和实时预测，该模型结合了监督的机器学习算法，编码器和LSTM网络。有监督的LSTM网络分类交易，而无监督的自动编码器会发现异常值。评估标准在召回和准确性之间取得了平衡。警报是在检测欺诈时由系统发送的，并实时运行。合规性，可伸缩性和恒定监视是关键点。为了缩小当代货币交易中的易于安全性和安全性之间的差距，该项目提供了一种最先进的方法来增强智能信用卡的安全性。关键字：LSTM，自动编码器，异常I.引入智能信用卡的介绍，一个新的无摩擦和快速货币交易的时代已经开始。这些高度发展的支付系统的使用简化了消费者和企业的日常财务交易。但是，随着智能信用卡的扩散，一种新的且存在的危险是一种新的危险：信用卡盗窃。犯罪分子用来利用系统中漏洞的不断发展的方法使打击信用卡盗窃成为巨大的问题。成功应对这种威胁需要开发新颖而灵活的解决方案。这项研究通过引入彻底的方法是智能信用卡欺诈预测和使用混合机器学习验证来解决这一紧急要求。首先收集和预处理包括各种智能信用卡交易的广泛数据集，作为该项目多面方法的一部分。数据集包含有效和欺诈性交易，使其成为建筑模型的宝贵资源。无监督的自动编码器神经网络是本研究的关键组成部分，因为它检测到交易数据中的异常值的程度。使用自动编码器的编码器组件来学习潜在特征，即使不是立即明显，此方法也可以识别欺诈。在研究中使用了包括LSTM网络（适合序列数据的LSTM网络）的监督机器学习方法，以提高预测准确性。为了提高模型区分实际和欺诈交易的能力，使用
2021 年全球数字基础设施调查 - IJGlobal
Sara Pickersgill 国际律师事务所 Allen & Overy 在不断发展的数字基础设施领域发挥着主导作用，在撰写本文时，它因参与了今年的一些最重大交易而位居 IJGlobal 2021 DI 排行榜榜首。例如，今年，A&O 为 American Tower Corporation 收购西班牙电信的 Telxius Towers 提供咨询，该公司在欧洲和拉丁美洲拥有 31,000 个通信站点。随后，A&O 为 American Tower 提供咨询，帮助 CDPQ 和 Allianz 投资 American Tower 的欧洲平台，以建立新的长期战略合作伙伴关系。A&O 还为发起人 Digital Colony 提供咨询，帮助其以 7.5 亿美元的价格出售和回租超过 4,200 项资产，交易方是印度尼西亚电信提供商 Indosat Ooredoo。最近，A&O 再次代表赞助商（这次是 Clifford Capital）参与备受推崇的 Bayfront Infrastructure Capital Securitisation 2021，并就 Digi.com 和 Celcom 的合并为 Telenor 提供咨询，这是马来西亚最大的并购交易之一。这些重大交易分别于 6 月 11 日和 6 月 29 日完成，无疑将作为开创性交易出现在明年的 IJGlobal 大奖中。在去年（2020 年）IJGlobal DI 排行榜的更广泛的“基础设施融资”类别中，A&O 按交易价值排名第二，但在完成的交易数量上领先（遥遥领先），处理的交易数量远远超过该领域的任何其他法律顾问。去年，它占据了 11.4% 的全球市场份额，完成了 124 亿美元的交易。这些交易包括法国 GSM-R 铁路通信 PPP 的再融资，该项目在最近宣布的 2020 年 IJGlobal 大奖中荣获奖杯（详情见 IJGlobal 杂志）。为了进一步展现 A&O 2020 年的国际活动，该律师事务所参与了 KKR 收购西班牙电信在智利的光纤到户网络多数股权的交易，为 AdaniConneX JV（Adani 和 EdgeConneX 的合资企业，旨在在印度和马纳萨霍恩贝克建设数据中心）提供咨询；并为澳大利亚 NBN Co 的 61 亿澳元（39 亿美元）循环信贷安排完成了财务结算。由于数字基础设施仍处于起步阶段（肯定会被淘汰），因此顾问的资历和业绩记录至关重要。
巴基斯坦：开发电力市场
描述能源的可持续性，可用性和负担能力对于经济增长和人类发展至关重要。巴基斯坦的电力部门面临技术，财务和治理赤字的挑战，导致巨额债务目前接近100亿美元（该国国内生产总值的3％）。1这个流动性不足的市场的一个关键原因是，在2015 - 2019年间委托的收费或付款合同发电厂的利用不足，主要基于进口燃料，该燃料产生了巨大的产能支付，导致其份额从2015年的18％增加到2022年的40％。在2022财政年度，全球燃油价格膨胀进一步导致了产能支付的增加，而新的重新加油的液化天然气和煤炭植物的发电量减少。这项债务是该国从残酷的电力短缺转向昂贵的盈余，这是发电能力效率低下的症状。自1990年代后期以来，巴基斯坦的电力市场结构一直是单一建筑模型，其中中央电力采购代理机构（CPPA）作为单一买家，代表前水和电力开发局（WAPDA）分销公司（Discos）购买电力。2020年11月，国家电力电力监管机构（NEPRA）批准了一种竞争性交易双边合同模型（CTBCM），该模型为打开巴基斯坦的批发电力市场提供了路线图，并允许大量的消费者（具有1兆瓦或上面的负载）从Discos购买电力或有能力的供应商。This competitive regime aimed to (i) provide nondiscriminatory open access to all market participants, (ii) improve conditions to attract investments based on credit covers provided by participants and move away from sovereign guarantees, (iii) ensure a trading environment that seamlessly transits into the retail market, (iv) contribute in improving power sector security of supply, (v) strengthen efficiency arising from “competition in the market” and “competition for the市场”（vi）改善批发市场的付款学科，（vii）确保市场上的透明度和可预测性。旨在建立能力并提供政策建议的技术援助（TA），以基于CTBCM的CTBCM介绍和加强在巴基斯坦的电力销售和购买机制，该机制是根据ADB先前的TA开发的，以增强CPPA（保证）有限公司（CPPA-G）。2通过实施批发市场开发引入竞争，目的是（i）灵活地最初为大型消费者而改变电力供应商，然后在零售水平上换取电力； （ii）创建激励措施和水平竞争环境，以允许进入和可持续性的发电组合； （iii）删除异常，以减少参与者对市场条件的不当优势； （iv）将市场释放，并最大程度地减少补贴的提供； （v）确保公开获取信息，以在市场参与者之间进行透明度和公平分配风险分配。
Alessio Fagioli
[1] Daile Avolve，Luigs，Marsics的Maria，Alexsio家族，Gian Luke Forests，Mancini Maurks和Muchic Alexius。“可穿步态识别的信号增强和基于DTW的比较”。in：Comfort＆Security（2023），p。 103643。[2] Dailo Avolve，Andrea Bacic，Luige，Food Alexus，Marini Raoul和Taielle Rescue。“在此图像中出国留学明智的灌木丛”。in：Biioditine 221（2022）中的委员会方法和计划，p。 106833。[3] Avolve，Cannistick Iren，Cask，Life，Diko，Diko，Diko，家庭食品，Gian Forest，Romes，Romes，Lancy，Lancy，Maurks，Maurks，Maurks，Alexius，Daile Pannish Axius。“在基于新的GAN基于新的Amaly检测和定位方法中，用于高空的天线归因”。in：遥感14.16（2022），p。 4110。[4] Daile Avolve，Cassk，Luige Cinque，Family Alexus和Gean Forest。“通过多视图表示学习学习低 - lowleton fowerias的情感行动和互动识别。”在：国际神经系统杂志（2022），pp。2250040–2250040。[5] Daile Avolve，Cask，Life Cinques，Family Alexus和Gean Forest。“人类的siketette and Syntheses合成Wi -Fi syfi”。in：国际神经系统杂志32.05（2022），p。 2250015。[6] Daile Avolve，Cassk，Luigal Lui，Family Alexus，Gian Forests，Raoul Raoul和Red Factory。in：Comfort＆Industrial Industrial（2022），p。 108512。1145–1158。“用于自动检测和制成品中结构缺陷的自动检测和定位的实时深度学习方法”。[7] Danilo Avola，Marco Cascio，Luigi Cinque，Alessio Fagioli和Chiara Petrioli。“通过Wi -Fi提取的无线电生物特征识别的人重新识别”。in：IEEE信息取证和安全性交易17（2022），pp。[8] Danilo Avola，Luigi Cinque，Alessio Fagioli和Gian Luca Foresti。“ Sire -Networks：通过跳过/残差连接和交错的自动编码器来保存信息的卷积神经网络扩展”。in：神经网络153（2022），pp。386–398。[9] Danilo Avola，Luigi Cinque，Alessio Fagioli，Gian Luca Foresti，Adriano Fragomeni和Daniele Pannone。“从RGB图像中进行的3D手姿势和形状估计，用于基于关键点的手势识别”。in：模式识别129（2022），p。 108762。[10] Danilo Avola，Luigi Cinque，Alessio Fagioli，Gian Luca Foresti和Cristiano Massaroni。“非作用身体的深度时间分析影响识别”。在：情感计算上的IEEE交易13.3（2022），pp。1366–1377。[11] Danilo Avola，Manoochehr Joodi Bigdello，Luigi Cinque，Alessio Fagioli和Marco Raul Marini。“ r -signet：离线作者依赖于依赖的签名验证的空间作者独立的特征学习”。in：模式识别信150（2021），pp。189–196。
亚马逊与 ENGIE 签署协议，采购 473MW 可再生能源
2024 年 1 月 30 日——爱丁堡。亚马逊与 ENGIE 签署了企业购电协议 (CPPA)，将 Ocean Winds 位于苏格兰的 Moray West 海上风电场的发电份额提高到 473MW，该风电场将于今年晚些时候投入运营。这些能源足以为英国 650,000 多户家庭每年供电。Ocean Winds 是一家 50-50 的 EDP Renewables-ENGIE 合资企业，致力于海上风电。这座 882MW 的风电场位于苏格兰东北部的 Moray Firth，目前正在建设中，将于 2024 年发电。Ocean Winds 正在遵循加速开发和建设计划，该风电场的产能将支持亚马逊到 2025 年使用 100% 可再生能源为所有运营供电的目标，比该公司最初的目标提前了五年。亚马逊去年宣布了欧洲 39 个新的可再生能源项目，为该地区的电网增加了超过 1GW 的清洁能源容量。亚马逊对太阳能和风能项目的投资使该公司成为欧洲和英国最大的可再生能源企业购买者，自 2021 年以来一直保持这一位置。此外，2014 年至 2022 年期间，亚马逊在英国支持的可再生能源项目已产生约 2.85 亿英镑的投资，并为英国 GDP 贡献了超过 9000 万英镑。仅在 2022 年，它们就支持了 600 个当地就业岗位1。亚马逊网络服务 (AWS) 欧洲、中东和非洲地区能源总监 Lindsay McQuade 表示：“过渡到无碳能源是降低碳排放最有效的方法之一，也是我们气候承诺的一部分，即到 2040 年实现所有运营的净零碳排放。我们有望实现到 2025 年为我们的全球运营提供 100% 可再生能源的雄心勃勃的目标，到 2022 年，亚马逊 90% 的电力消耗来自可再生能源。像 Moray West 这样的项目将在亚马逊运营和英国电网脱碳过程中发挥关键作用，这项协议表明了亚马逊对这一目标的承诺。” 去年，ENGIE 签署了 19 项突破性交易，遍及五个国家，涉及超过 1GW 的清洁能源容量，将 ENGIE 的 CPPA 组合增强至 7.3GW。 ENGIE 可再生能源和能源管理高级执行副总裁 Paulo Almirante 表示：“ Moray West 反映了我们通过投资可再生能源发电技术加速向碳中和世界过渡的战略。此外，这项 CPPA 的创新性表明，我们有可能与亚马逊共同创造条件，实现英国部署可再生能源和净零经济的目标。这笔交易巩固了 ENGIE 在 CPPA 方面的领导地位，通过这些 CPPA，ENGIE 出售了其风能和太阳能资产产生的大量可再生电力。” Ocean Winds 首席执行官 Bautista Rodriguez 表示：“我很自豪，Moray West 和 Ocean Winds 团队的共同努力，以及与 ENGIE 同事的密切合作，帮助确保了与亚马逊达成这一重要交易，这是在项目融资结束之前，作为海上风电场创新和前所未有的市场途径的一部分。为亚马逊提供电力的计划雄心勃勃，但项目和赞助商董事会一直支持我们，确保项目稳步推进。”
MDB风险转移：业务模型和数据
执行总结本报告旨在为多边开发银行（MDB）提供实施真正可扩展风险转移的路线图。为此，它审查了商业银行和美国抵押贷款再融资机构采用的风险转移技术，然后介绍了MDB如何进行的建议。MDBS在2015年通过的所谓“数十亿至万亿议程”意味着MDB资产负债表大大扩展。没有MDB资本资源的不可思议的大幅增加，这需要大量资产负债表优化，并利用私营部门投资者的风险承担能力。一次性交易和交易而没有标准化和协调将是实现这一目标的一种非常低效的方法。新的安排和基础设施对于大规模实施MDB的风险转移是必要的。在商业银行的安排中可以找到如何进行MDB的示例。想要创建风险转移流量的单个银行依靠计划或“平台”，在这些计划或“平台”中，他们生成了一系列交易，涉及具有相似特征的贷款，以加快风险转移过程，降低运营风险并从规模经济中受益。例如，评级机构更快地提供了有关从现有平台重复的交易的反馈。作为竞争对手，商业银行倾向于开发自己的内部平台。MDB已经采用了协调风险转移方法的一些要素。目前尚未包含有关投资者也可能需要的可持续性的数据。他们不以与其他银行的实施风险转移的协调或合作方式运作，但是在监管机构要求银行要求银行生成遵守报告标准的数据的范围内，进行了一些有效的协调。相反，人们可能会发现在美国政府机构和政府赞助的企业（GSE）的实践中，这些企业（GSE）提供了在美国住宅抵押贷款市场的重新融资，这是更协调的方法的一个例子。这些机构已成功执行数据标准，该标准支持从初始合同到投资者报告的高效贷款风险转移管道，从而改变了美国住房贷款行业。由投资者主导的美国抵押市场风险转移的标准化可能与MDB有关，因为MDB异常合作金融组织可能希望实施由原始者主导的方法来进行标准化和协调的风险转移。此类元素包括一个称为宝石的财团历史数据库，该数据库为MDB贷款信息开发并协调数据标准。通过参与MDB来设计数据标准，以促进内部MDB风险模型的校准，并且该信息目前不足以满足投资者在包括抵押品和财务特征在内的问题上的需求。此外，MDB已开始开发特定于机构的风险转移平台。示例包括IFC和ADB与保险公司面板的安排。公共国家平台，希望为特定国家提供发展融资，第一个例子是孟加拉国。但是，所有这些想法结合在一起以及MDB的合作和协调的风险转移方法是什么？这是本文的主题。反思商业银行和美国住房机构风险转移平台的经验，我们为可扩展且灵活的方法制定了建议，其中一个或多个MDB的贷款转移到仓库中，然后受到资助或合成的“外卖”证券性的影响。我们建议的新功能是使用主权B-Loans。这种设计将允许MDB管理其杠杆作用和风险加权资产，而某些评级机构仍与极大的杠杆作用作为资本充足的指标的方法论保持联系。使用仓库将有效利用专家投资者的融资能力，而证券化的使用将带来多元化的好处，并有可能与广泛资本市场投资者的风险胃口和专业知识水平相匹配。通过这种方法，MDB可能希望获得最有利的贷款信用贷款风险定价。