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World File Search System欺诈
医疗保险欺诈检测的深度学习方法
医疗保健欺诈是一项全球财务挑战，影响了经济稳定和对服务的信任，传统的机器学习模型努力准确地捕捉其复杂性和适应性。这项研究研究了三种深度学习（DL）模型的应用，即人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和长期记忆网络（LSTM）在医疗保健欺诈检测中的应用。本研究使用医疗保健索赔数据，包括患者人口统计数据，索赔金额，诊断代码和程序类型，以分析医疗保健服务的使用并确定欺诈活动。为了增强这些模型的可解释性，使用了局部解释的模型不足的解释（LIME）。评估结果表明，ANN是最佳性能，精度为0.94，精度为0.78，召回0.45，F1得分为0.57。尽管CNN在准确性上表现出色，但LSTM在减少虚假负面方面具有更大的影响。ANN的石灰显示了声称非伪造性的预测，高概率为0.96，而不是用“潜在抛弃”作为欺诈行为的0.03概率，作为驾驶指标，评估指标表明，它在正确识别欺诈性的情况下很好地表明，它很好。这项研究强调了将深度学习模型与可解释的AI（XAI）整合在一起的效果，这为医疗保健保险欺诈检测中不断增长的研究机构做出了贡献。
Osmaniye Korkut ATA科学技术学院...使用机器学习检测和预防医疗欺诈
摘要目前，由于孕产妇和婴儿死亡率的降低以及由非传染性疾病（如心血管疾病）造成的死亡，个人的平均预期寿命是一种上升趋势。预期寿命下降会导致公共和私人实体（包括保险提供者）所维持的健康支出相应增加。由于以下因素，医疗保健部门已成为一个极为全面和关键的行业：医疗支出的增加，特别是在大流行期间；医疗保健领域每个组成部分的成本；越来越混乱的医疗技术生态系统；对众多和多样化的利益相关者的期望不断增长；以及该行业中众多新演员的存在。尽管如此，这种情况使卫生部门面临许多危害，从而增加了其对欺诈活动的敏感性。该行业的大量资产将不可避免地导致昂贵的欺诈活动。因此，应立即防止和检测到潜在的医疗欺诈。机器学习被认为是防止医疗欺诈的最强大和最佳方法之一。作为研究的一部分，使用了一个示例应用程序来评估机器学习在医疗欺诈检测环境中的功效。拟议申请的目的是通过应用各种机器学习技术和医疗要求来对提供商端的医疗欺诈进行分类。
一种提高智能计算有效性的智能方法揭示了信用卡欺诈的最佳方法...
卡拉奇，巴基斯坦摘要这项研究比较了信用卡欺诈检测的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。我们评估了不同数据集的16种ML算法和交叉验证方法的组合。在所有模型中，具有重复k折的随机森林分类器的精度最高99.0％，而F1得分为99.1％。表现最高的深度学习模型，人工神经网络（ANN）的精度为91.3％，F1得分为91.1％，而结合这些方法的混合模型达到98.9％的精度和F1分数。随机森林分类器继续是最佳选择。我们的发现表明，随机森林分类器具有重复的K折交叉验证，根据其他机器学习模型，深度学习模型和混合模型作为平衡数据集中信用卡欺诈检测的最可靠方法的21种组合进行了测试，提供了有价值的洞察力，提供了增强安全性预处理和针对各种银行业领域的国防范围的宝贵见解。
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
Chemonics International, Inc. 欺诈性账单... - usaid oig
该和解解决了有关 Chemonics 鲁莽行事的指控，该公司未能发现其分包商 Zenith Carex（Zenith）对尼日利亚某些配送服务的欺诈性收费，并根据全球卫生供应链采购和供应链管理合同将这些费用转嫁给美国国际开发署。根据该合同，Chemonics 在尼日利亚和其他国家提供医疗保健供应链管理服务和相关技术援助。Chemonics 与国内物流供应商 Zenith 签订分包合同，在尼日利亚全境进行最后一英里配送和冷链商品的长途配送。2017 年 6 月至 2020 年 3 月期间，Zenith 根据卡车吨位而非运输商品的每公斤重量（Chemonics 和 Zenith 之间的分包合同要求）向 Chemonics 欺诈性地收取长途配送服务费用。在同一时期，Zenith 向 Chemonics 收取的最后一英里配送服务费用高于分包合同允许的费用。由于系统性流程和人员失误，包括财务控制、监控和监督不足，以及员工培训、指导和支持不足，Chemonics 在两年多的时间里未能发现 Zenith 的欺诈性超额收费行为。
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。
欺诈和数据分析中的案例研究
在RSM上，我们提供了最先进的法医技术解决方案，以帮助组织应对复杂的挑战，减轻风险并发现关键见解，同时最大程度地减少对客户业务的中断。我们的经验丰富的专业人士团队将深入的调查技能与先进技术结合在一起，提供满足您特定需求的全面有效解决方案。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
并购洞察：盈利能力、新 HSR 和投资规则以及欺诈责任
• 以看似技术性的方式避免实现里程碑可能构成“恶意” 法院通过审查飞利浦是否以避免或减少里程碑付款为主要目的来分析“恶意”论点。法院指出，合并协议要求飞利浦不得采取任何以避免里程碑付款为主要目的的恶意行动。WT 代表指控飞利浦在明知 FDA 批准这些支架是触发里程碑付款的必要条件的情况下，未将 10 毫米支架纳入临床试验和 PMA 申请，这是恶意行为。法院发现，飞利浦在明知里程碑要求的情况下决定不寻求 FDA 批准 10 毫米支架，这可以合理地被视为恶意。这一决定使恶意索赔在驳回动议中得以继续存在。
顾问解决了涉及国家地下储罐清理基金的欺诈指控
该和解协议解决了针对 ENCON Technologies, Inc. 提交不合理和不必要的工时的指控。该公司经常向清理基金工程师收取由没有接受过土木工程正规教育、认证或执照的员工执行的任务的费用。此外，ENCON 未能记录其实际的工时成本，而是向基金收取一次性费用，违反了《健康和安全法规》的要求。