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World File Search System欺诈
反欺诈策略工作计划和欺诈风险评估
1.1寻求成员批准2023-27和反欺诈工作计划。1.2考虑年度欺诈风险评估的结果。 。 2.0背景2.1欺诈是公共部门的重大风险。 政府估计，纳税人每年在公共支出中损失了518亿英镑的欺诈和错误1。 由于欺诈而造成的财务损失会降低地方政府支持基本公共服务的能力，在某些情况下可能会造成严重的声誉损失。 3.0反欺诈战略2023-27 3.1北约克郡委员会作为新成立的统一机构，由于雇员所需的变更水平，包括结构，政策和系统，可能会面临更高的欺诈风险。 因此，理事会必须开发强大的反欺诈文化并保持适当的预防和检测欺诈的措施，这一点很重要。 3.2附录1附有反欺诈和腐败策略草案。 该策略阐明了理事会打击欺诈的方法，并确定了未来四年的五个关键主题或发展领域。 这些主题是基于国家战斗欺诈和腐败在当地战略2的基础，该战略规定了针对当地政府欺诈的框架，作者：1.2考虑年度欺诈风险评估的结果。。2.0背景2.1欺诈是公共部门的重大风险。政府估计，纳税人每年在公共支出中损失了518亿英镑的欺诈和错误1。由于欺诈而造成的财务损失会降低地方政府支持基本公共服务的能力，在某些情况下可能会造成严重的声誉损失。3.0反欺诈战略2023-27 3.1北约克郡委员会作为新成立的统一机构，由于雇员所需的变更水平，包括结构，政策和系统，可能会面临更高的欺诈风险。因此，理事会必须开发强大的反欺诈文化并保持适当的预防和检测欺诈的措施，这一点很重要。3.2附录1附有反欺诈和腐败策略草案。该策略阐明了理事会打击欺诈的方法，并确定了未来四年的五个关键主题或发展领域。这些主题是基于国家战斗欺诈和腐败在当地战略2的基础，该战略规定了针对当地政府欺诈的框架，作者：
重大欺诈 - FinCEN
FinCEN 奖项表彰《银行保密法》支持的执法成功案例 报告类别：重大欺诈 金融犯罪执法网络 (FinCEN) 每年都会举行一次执法奖颁奖典礼，向在刑事调查中使用金融机构提供的《银行保密法》报告的执法机构颁发奖项。该计划的目标是表彰有效利用金融机构报告成功起诉的执法机构，并向金融行业展示其向执法部门报告的价值。该计划强调，金融行业及时准确的报告对于与执法部门成功合作打击金融犯罪至关重要。该计划向所有联邦、州、地方和部落执法机构开放，包括六个奖项类别，表彰在打击对金融系统完整性和社区安全的重大威胁方面取得的成就。其中一个类别是“重大欺诈”。以下是 2017 年该类别每个提名的简要概述。移民和海关执法局 (ICE-HSI)
发现欺诈记录
疫苗接种由有疫苗接种欺诈历史的供应商进行。 学生似乎很快就遵守了规定。 所需疫苗来自通常不提供儿童免疫接种的诊所（例如顺势疗法或助产诊所）。 来自纽约州或纽约市的从业人员的免疫接种，但莫名其妙地不在纽约州免疫信息系统或全市免疫登记册中（注意：疫苗供应商必须在接种后 14 天内向数据库提交疫苗接种信息）。 纽约州免疫信息系统或全市免疫登记册记录不完整或与纸质记录不一致。 疫苗接种日期不符合疾病控制中心 | 免疫实践咨询委员会的时间表。 医疗保健从业人员距离学生居住/上学地点不在合理距离内。 实验室结果不一致，例如滴度没有意义。 在接种疫苗或医疗豁免时，执业医生的模式不符合常规。 医生为在 2019 年 6 月之前已获得非医疗豁免的学生签发了大量医疗豁免。 学生每年都提交相同的医疗豁免，但禁忌症本应在诊断中得到解决或进展，或者根据免疫实践咨询委员会的免疫禁忌症指南 | 疾病控制中心，该豁免无效。 由之前为相关学生签署了未经批准的医疗豁免的医生（或为学校或学区的其他学生签署了数量不成比例的医疗豁免申请）接种的疫苗。 多名学生从同一医生处获得具有类似禁忌症的医疗豁免。
欺诈者的个人资料-2024
成立于2010年，土耳其诚信卓越中心（TICE）致力于促进商业世界中的道德原则和价值观。我们的使命着重于提供有关道德和合规性的数据驱动分析，与利益相关者共享见解，并在这些关键领域指导社会。我们的愿景是促进透明，问责制，责任和可持续性的文化，从而为可靠和道德的商业环境的发展做出贡献。
电子商务欺诈的机器学习...
该研究检查了检测电子商务欺诈的有效性，挑战和最佳的机器学习算法。本研究使用系统文献综述来评估基于机器学习的电子商务欺诈检测，确定挑战并确定最有效的技术的有效性。该研究从ScienceDirect，Emeralds，Wiley和Springer数据库中提取的研究表明，从2012 - 2022年开始确定了29个出版物，使用限制和质量评估标准过滤，并评估纸质资格。这项研究表明，机器学习显着提高了检测电子商务欺诈的准确性。然而，在使用机器学习来检测电子商务欺诈之前，需要解决许多问题。较差的数据分布是检测电子商务欺诈的最大挑战。为了确定最佳的机器学习策略，还评估了模型的准确性，并且发现随机森林在准确性方面表现最好。这项研究增加了理论贡献，作为与机器学习概念在检测电子商务中的欺诈方面相关的研究的延续。然后，根据随机森林的更高精度，它为电子商务公司提供了实用的建议，以此作为决策者找到合适的机器学习技术以进行欺诈检测的基础。
欺诈风险评估-TOR_FINAL-...
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。