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World File Search System欺诈
欺诈、错误和损失战略 2024-2027
控制报告——提供外部验证的审查，以评估现有信息技术 (IT) 一般控制的设计和运行效果，从而促进服务的完整性、稳定性和可靠性。该报告包括变更管理、逻辑安全、问题管理和性能/容量规划、物理安全和环境控制、计算机操作和工资单分发（服务至 2024 年夏季结束）。此外，还将评估与服务交付相关的关键行业标准——包括 ISO 9001（实施有效的质量管理体系）和 ISO 27001（实施有效的信息安全管理体系）。
利用生成式人工智能彻底改变欺诈和金融犯罪调查
NICE Actimize 是面向区域和全球金融机构以及政府监管机构的最大、最广泛的金融犯罪、风险和合规解决方案提供商。NICE Actimize 在该领域一直名列第一，其专家应用创新技术通过识别金融犯罪、预防欺诈和提供监管合规性来保护机构并保护消费者和投资者的资产。该公司提供实时、跨渠道欺诈预防、反洗钱检测和交易监控解决方案，解决支付欺诈、网络犯罪、制裁监控、市场滥用、客户尽职调查和内幕交易等问题。
AI驱动欺诈的新兴威胁
从历史上看，个人和企业对技术的采用导致了欺诈者的相应采用。电子邮件导致网络钓鱼电子邮件和电子邮件骗局的兴起，社交媒体平台导致虚假个人资料的兴起以及完全盗窃在线身份，以及电子商务和数字支付平台导致在线支付欺诈率高。最近的一项研究估计，在2023年至2027年之间，全球累积商人损失将超过3430亿美元。在尼日利亚引入的2个USSD银行业务也导致SIM卡欺诈激增，使欺诈者能够获得资金，获得贷款并在受害者帐户上进行其他交易。礼品卡和奖励计划导致了一波骗局，迫使许多机构完全废除它们或实施更严格的法规。在2022年，彭博社报告说，贝宝关闭了450万个与利用其激励和奖励计划有关的帐户。这些例子表明，技术进步也导致了对企业和个人的新欺诈和脆弱性。因此，普遍的AI采用也意味着AI驱动的欺诈即将到来。
自适应机器学习模型：动态环境中实时财务欺诈的概念
自适应机器学习模型正在彻底改变动态环境中的实时财务欺诈预防，从而提供无与伦比的准确性和对不断发展的欺诈模式的响应能力。金融机构面临越来越复杂的欺诈计划的不断威胁，这些计划随着时间的流逝而改变和变化。传统的静态模型通常在解决这些快速变化的威胁方面缺乏，因此需要采用自适应机器学习技术。自适应机学习模型旨在通过从新数据中学习并适应新兴欺诈模式来连续发展。这些模型采用了先进的算法，例如增强学习，在线学习和深度学习，以保持其在检测和预防欺诈方面的有效性。强化学习算法通过从其行动中收到反馈，不断改善其决策过程来优化检测策略。在线学习算法随着新事务数据的可用而逐渐更新模型，以确保模型保持最新和响应速度。自适应机器学习模型的关键优势之一是他们实时处理大量数据的能力。通过利用神经网络和集合学习等技术，这些模型可以分析复杂的数据集，识别微妙的异常并以高精度检测欺诈活动。实时数据处理功能可以立即检测和对可疑交易的响应，从而大大降低了财务损失的风险。自适应模型还结合了异常检测技术，以识别与正常交易行为的偏差。通过不断从最新数据中学习，这些模型可以识别以前看不见的欺诈模式，从而为新颖威胁提供了强有力的防御。此外，可解释的AI（XAI）技术的集成确保了这些模型的决策过程是透明且可解释的，从而促进了信任并遵守监管要求。实施预防实时欺诈的自适应机器学习模型涉及解决诸如数据质量，计算效率和模型解释性之类的挑战。金融机构必须确保获得高质量数据并投资于强大的计算基础架构以支持实时处理。此外，采用可解释的AI技术增强了模型透明度和调节依从性。总而言之，自适应机器学习模型为预防实时财务欺诈提供了动态有效的解决方案。通过不断学习并适应新数据，这些模型为不断发展的欺诈计划提供了弹性的防御，从而增强了财务交易的安全性和完整性。这种适应性方法不仅减轻了财务风险，而且可以增强金融系统的整体可信赖性。
新闻稿：审计长办公室启动安全门户网站，举报疑似商业税务欺诈行为
• 雇主未能或拒绝提供 W-2 或 1099 税务文件； • 企业错误地将工人归类为承包商； • 企业未能报告或少报其收入或销售额； • 企业未能支付或从员工薪水中扣除税款； • 企业拒绝提供收据和/或要求以现金支付； • 企业提供的收据上未正确列出销售税；或 • 企业伪造其纳税申报表以逃税。 举报提交后，合规部门将审查信息，如果确定投诉需要进一步调查，该部门将提交审计或调查。如果投诉继续进行，审计长办公室的审计员或调查员可能会联系提交人获取更多信息，前提是信息不是匿名提交的。对于根据举报人奖励计划提交的举报，如果举报显示存在合法的少缴税款，则可能会联系投诉人或其代表以获取更多信息或讨论后续步骤。如果提交的内容不符合该计划的要求，投诉人或其代表将收到审计长办公室的一封信，告知不会进一步追究此事。导致调查上升到刑事级别的线索可能会被提交给总检察长办公室，以备可能起诉。有关个人所得税欺诈的线索应通过电子邮件发送至 compliance@marylandtaxes.gov 。
人工智能在欺诈预防中的作用：探索技术和
1 Northen Trust，美国 2 工程材料开发研究所，阿库雷，尼日利亚 _______________________________________________________________________________ *通讯作者：Komolafe Olufemi 通讯作者电子邮件：fepraise@yahoo.com / busayobello@gmail.com 文章收稿日期：10-01-24 接受日期：15-03-24 发表日期：27-06-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，前提是原始作品的署名如期刊开放获取页面上所指定 _______________________________________________________________________________
Hase欺诈预防指南
本指南将帮助您了解可能影响您的业务的常见骗局，并概述您可以采取一些实用步骤来支持预防欺诈。关于该主题的教育在组织中提供了更好的保护业务，本指南提供了许多提示和清单，可以在管理和付款团队中共享这些技巧和清单
引用； Bello O.A.，Folorunso A.，Ejiofor O.E.，Budale F.Z.，Adebayo K.和Babatunde O.A. （2023）增强欺诈p
摘要：随着数字支付方法的增殖，预防金融交易的欺诈行为变得越来越重要，并且网络犯罪分子采用更复杂的技术。基于规则的传统系统在仍在使用的同时，通常在检测复杂和不断发展的欺诈模式方面缺乏。机器学习（ML）方法提供了一种强大的替代方案，提供了动态和适应性解决方案，以增强预防欺诈。此摘要探讨了金融部门采用的各种ML技术来减轻欺诈风险。监督的学习模型，例如逻辑回归，决策树和神经网络，被广泛用于欺诈检测。这些模型经过历史交易数据的培训，以识别指示欺诈活动的模式。一旦受过培训，他们就可以将新的交易归类为合法或可疑的，以高精度。无监督的学习技术，包括聚类和异常检测，对于识别新型欺诈特别有用
AI在检测财务异常和欺诈中的作用
抽象人工智能（AI）正在通过显着增强检测财务异常和欺诈的能力来改变审计领域。与传统方法相比，AI在审核过程中的集成在审核过程中提供了前所未有的功能，可以以更高的速度和精度分析大量数据集。本评论探讨了AI对审计准确性的影响，重点是其在识别违规行为和欺诈活动中的作用。AI驱动的审计工具利用机器学习算法和高级数据分析来仔细研究财务记录，并具有很高的细节。这些工具可以快速处理大量的财务数据，识别可能表明异常或欺诈行为的模式和偏差。与常规审计技术（通常依赖于采样和手动检查）不同，AI可以评估整个数据集，确保全面覆盖范围并减少未发现问题的可能性。AI在审核中的主要好处之一是它增强异常检测的能力。机器学习模型经过培训，以识别正常的财务行为和标志偏差，可能需要进一步调查。这种能力对于确定人类审计师可能会错过的微妙或复杂模式而特别有价值。例如，AI可以检测异常的交易模式，
使用机器学习的UPI欺诈检测
商业。欺诈性交易已成为在线银行业务中日益增长的问题，欺诈检测一直是具有挑战性的。随着UPI开发，UPI欺诈的模式始终被更新。欺诈者会尽力使其看起来合法，UPI欺诈一直被更新。他们试图学习欺诈检测系统如何工作并继续刺激这些系统，从而使欺诈检测更加复杂。因此，研究人员一直在尝试寻找新方法或改善现有方法的性能。进行欺诈的人通常使用安全，控制和监视商业应用中的弱点来实现其目标。但是，技术可以成为打击欺诈的工具。为了防止进一步的欺诈行为，重要的是在发生后立即检测欺诈行为。