XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺诈
基于人工智能的税务欺诈检测
▻ 皮尔逊相关系数衡量两个数据集之间的线性关系。▻ 它在 -1 和 +1 之间变化，0 表示无相关性。相关性为 -1 或 +1 表示精确的线性关系。▻ 正相关意味着随着 x 的增加，y 也会增加。负相关意味着随着 x 的增加，y 会减少。
会计人工智能如何防止欺诈？
1 印度尼西亚，勿加泗，雅加达 Bhayangkara 大学经济与商业学院 2 印度尼西亚，勿加泗，雅加达 Bhayangkara 大学经济与商业学院 摘要 信息技术的实施作为一种欺诈预防机制至关重要，工业革命引发了信息技术的优化，它越来越像人类，或者我们所说的人工智能。人类在数据存储和决策分析能力方面存在局限性。本研究的目的是描述与人工智能相关的研究结果以及人工智能在防止欺诈中的作用。本研究的研究方法是定性的，通过根据先前研究的结果进行文献综述，没有任何期刊来源分类标准。结果表明，本研究中的大多数研究仍然使用定性方法和文献综述，很少有研究进行深入分析或详细的案例研究与人工智能的实施有关。结果还表明，人工智能的应用从未对所实施的人工智能进行分类是弱人工智能还是复杂人工智能。关键词：会计 人工智能 欺诈 引言 公司所犯的欺诈行为及其反复性会影响公司的内部和外部，其中一个明显影响是失去投资者和公司利益相关者的信任 (Kamarudin et al, 2012)。信息技术的实施是公司通过更高效、集成和实时连接实体之间的会计账簿来降低欺诈可能性的一种机制。(Siddiqui & Ahmad, 2014)。人工智能可以用作检测和防止会计流程和财务报表中欺诈的一种手段。一些已实现的人工智能形式包括： 1. 人工神经网络 (ANN)，即人工神经的性能，旨在能够模仿人脑的工作过程。 2. 多层感知算法 (MPL)，即多层感知算法的性能
披露 - 严重欺诈办公室
1.13. 这两起案件都安排在 2022 年开庭，它们被列为优先审理案件，因此资源充足。即使是在被列为优先审理的案件中，很明显，确保和维持经验丰富且稳定的案件团队也是 SFO 面临的一大挑战。我们的调查结果强调，SFO 很难在市场上竞争，以留住自己的员工、聘请外部员工和律师，并吸引那些拥有必要经验的人来维持和推进其案件。在过去三年中，SFO 一直在游说变革，并在其薪酬范围内努力解决这个问题。案件已提交给部长和财政部。然而，很明显，政府和私营部门的其他人可以提供更具吸引力的薪酬和福利——这对长期案件和披露处理都是一种风险。我们建议政府紧急解决如何为 SFO 提供资金，以便能够在公开市场上竞争。
人工智能对欺诈和骗局的影响
虽然总体欺诈率仍然很高，但英国在打击欺诈和骗局方面正在取得进展。欺诈损失的快速增加（特别是由于过去五年内骗局的增多）以及英国反诈骗组织（及其成员）等组织的行动，激发了更强有力的集体反欺诈反应：政府发布了国家反欺诈战略；银行和支付公司正在投资更好的反欺诈措施；通过《网络安全法》引入的新义务和行业反欺诈章程中的承诺，正在将科技公司和电信运营商更直接地带入反欺诈领域。最近的统计数据显示出令人鼓舞的迹象，尽管还为时过早，但这些迹象表明集体措施正在产生影响。
研究欺诈和不端行为
开展高质量且合乎道德的研究取决于参与研究过程的所有个人的正直、诚实和专业精神。研究组织各级员工招聘实践应反映这些品质的重要性。ICL 员工必须参考“《宪章》附录附件”中的“https://www.imperial.ac.uk/admin-services/secretariat/university-governance-and-key-documents/charters/”。其中详细说明了报告和调查潜在研究不端行为指控的程序。ICHT 员工还应参考提出关注政策和程序（举报）。就本 SOP 而言，科学不端行为的定义取自医学研究委员会的《良好研究实践：原则和指南》（2023 年 4 月）。医学研究委员会和英国研究委员会对研究不端行为的定义如下：
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
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
反欺诈和腐败战略
姓名：（除非他们希望匿名） 联系方式（除非他们希望匿名） 谁犯下了所指称的严重不法行为？ 所指称的严重不法行为的性质是什么？ 另外，希望举报任何疑似不法行为的人可以联系三名举报官中的任何一名，他们是 法律服务主管 – 电话：01709 823661，bal.nahal@rotherham.gov.uk S151 官员 – 电话：01709 822046，judith.badger@rotherham.gov.uk 内部审计主管 – Louise Ivens 电话：01709 823282，louise.ivens@rotherham.gov.uk 一旦理事会收到披露，三名举报官负责监督和执行举报政策。此外，希望举报任何疑似不法行为的人可以通过以下方式联系首席执行官，并提供上述信息：
提升欺诈检测：使用...
随着越来越多的人将互联网用于电子商务和其他金融交易，在线犯罪的数量无疑增加了。已经创建了机器学习算法来检测在线购买中的付款欺诈以解决该问题。这项研究对不同的元启发式优化方法进行了彻底的比较检查。这些是粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）。它们用于优化三个机器学习算法的曲线（AUC）下的接收器操作特性（ROC）区域，即X级升级，随机森林分类器和轻梯度增强机。由于研究的数据是不平衡的，因此确定的指标为ROC AUC。PSO为找到最佳解决方案提供了一致的条件。根据我们的实验，PSO在不包含种群歼灭策略的情况下，可以在不同的情况下取得最大的结果，这些情况与GA不同，这是找到最佳解决方案的一致条件。如果不包括人口歼灭策略，PSO可以在各种情况下取得最大的成果。调查结果表明，随机森林分类器在高参数调谐过程之前和之后提供了最高的ROC AUC值，使用PSO时得分为88.69％。