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利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。
高级AI驱动的汽车保险欺诈检测
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2397-2409, Article ID: IJRCAIT_08_01_174 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_174©iaeme出版物
空间优势建立反欺诈策略
在制定反欺诈策略时，要考虑现在和将来面临的挑战和机遇以及组织将如何改变以满足这些挑战和机遇至关重要。这可能包括不断发展的欺诈策略，新兴技术，监管变化或经济转变。该战略应预测这些发展，确定可能出现的挑战和机遇，并计划积极的措施以实现组织目标。通过彻底评估当前环境，组织可以建立清晰，可行的里程碑，从而确保进步与长期目标保持一致。
保护国际食品供应链免受欺诈
与贸易相关的气候措施（TRCMS）方法和讨论概述：在TRCMS的工作组中，成员分享了TRCMS在实现气候变化目标中使用的经验，例如（a）工业和运输等碳化，包括碳测量方法和标准在内讨论还旨在确定加强合作并特别关注发展中国家观点的实用方法。在2024年进行的讨论涵盖了建筑物和建筑部门的脱碳以及对气候变化的适应。在MC13上提供的结果文件：开发与贸易相关气候措施（TRCMS）的成员实践：旨在告知和激发WTO成员有关（i）有关（i）透明度和咨询的实践的成员资格，（ii）影响评估，（iii）实施后的审查，以及
远程卡付款的欺诈预防措施...
- 要确认被发行PSP认可的非3-D安全互联网付款，例如使用移动钱包解决方案进行的付款，商人，PSP，计划或移动解决方案提供商为此提供了强大的客户身份验证解决方案，以符合PSD2； - 通过法人实体发起的电子付款是通过专门的付款程序或仅适用于非消费者付款人可用的协议，当主管当局获得了所述程序和协议的确定性至少相当于DSP2 6的确保安全级别的确定性； - 收购PSP的付款位于欧洲经济区之外。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
刑事司法医疗补助欺诈控制单位
医疗补助计划为数百万纽约人提供了健康覆盖，包括低收入人士，儿童，老年人和发育障碍的人。MFCU is the nation's premier law enforcement agency charged with ensuring the financial integrity of New York state's $94 billion Medicaid program by investigating healthcare providers, such as pharmaceutical companies, doctors, hospitals, and nursing homes, who engage in Medicaid billing schemes that cause harm to Medicaid recipients and the loss of millions of dollars to the state.MFCU还致力于通过调查该州疗养院和其他住宅医疗机构的虐待和忽视报告，以保护老年人和残疾人。拥有民事和刑事执法权，MFCU使用各种州法律提出民事诉讼和刑事诉讼，包括资产没收诉讼。许多MFCU的调查是与其他联邦，州或地方政府和检察机构进行协调的，并导致了大规模的刑事定罪，并收回了数百万美元的纳税人资金。资格：重点介绍MFCU重要工作的几项最近的事件包括OAG关于在Covid-19-19期间忽视纽约州养老院居民的报告，以及最近针对疗养院提起的四项重大诉讼，包括疗养院，包括卫生保健，冷泉山中心的疗养和养护中心，包括Oreans nevernals Consecon and Fult the Consons Consent和Fult the Consontions Consemitation Consemitation Consistition Consistition Consistition Consistition Consistition Consiss and Fult。五个出租车公司所有者从医疗补助中窃取数百万美元的定罪和判决；多年的欺诈和忽视，从一位前萨拉托加县疗养院获得超过710万美元的奖金；以及从一家资本地区医疗运输公司欺骗医疗补助的860,000美元以上的和解。
实时欺诈的A-Ai-Aignemed数据工程策略
抽象的网络欺诈是在数字生态系统中经历的，这对于组织和个人的实验非常危险。欺诈检测的一般方法在稳定的环境中很好地工作，但无法获得现代数字空间所需的实时结果。本文旨在证明人工智能（AI）如何补充数据工程以应对这些挑战的方法。当AI模型得到强大的数据供稿支持时，组织可以实时确定欺诈活动，从而减少损失并鼓励安全的数字经济。为了向读者提供有关文章内容的背景，摘要将其内容分为作者支持的三个主要想法：AI的可扩展性，速度和欺诈检测的准确性。它还使读者了解替代方法和补充方法，实施示例以及本文中的趋势。最后，本文旨在确定AI增强的数据工程具有保护数字经济免受新兴欺诈形式的能力。