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GL-1690-1 反欺诈计划指南...
反欺诈计划指南目录前言第 1 节应用第 2 节定义第 3 节反欺诈计划制定/提交第 4 节反欺诈计划要求第 5 节法规遵从性第 6 节反欺诈计划的保密性前言保险欺诈每年使保险公司和消费者损失数十亿美元，而且没有任何保险能够免受欺诈。因此，州保险部门 (DOI) 认为保险公司必须将发现、调查和报告疑似欺诈作为其整体运营的优先事项。不投入资源打击保险欺诈会影响保险公司的财务稳定以及向消费者收取的费率。有鉴于此，鼓励保险公司主动采取措施，将欺诈成本降至最低。为了鼓励保险公司采取主动方式打击欺诈并将组织风险降至最低，许多州要求制定和/或提交反欺诈计划。此类计划通常会接受合规性审计和检查，以及/或者与市场行为和财务检查一起进行审查。虽然目前并非所有州都强制要求制定和提交反欺诈计划，但大多数州 DOI 和反欺诈机构认为，所有保险公司（无论是否由州强制要求）都应制定反欺诈计划，记录保险公司为防止、发现、调查和报告欺诈而采取的反欺诈措施，这是最佳做法。因此，本指南旨在为保险公司特别调查部门 (SIU) 和其他相关方提供指南，帮助他们制定符合州要求的反欺诈计划。本着促进各州统一性并为保险公司提供有关制定反欺诈计划时应考虑的关键要素的更多见解的精神，鼓励州反欺诈局利用本指南引入新的反欺诈计划立法或修订其州现有的反欺诈计划法律。为了进一步统一这一领域并协助保险公司和州 DOI 开展合规工作，NAIC 反欺诈工作组打算利用修订后的指南作为开发反欺诈计划提交存储库/系统的基础，以简化全国范围内保险公司反欺诈计划的合规工作。在开发和实施此类系统之前，鼓励保险公司利用本指南，并在制定或更新公司反欺诈计划时纳入文件中概述的所有信息。重要提示：除非某个州采用本指南，否则本指南不会取代现有的州法律。第 1 节。应用 本指南旨在为保险公司特别调查部门 (SIU) 和任何其他相关方制定标准，以制定符合 [插入保险部 (DOI) 名称] 强制性要求的反欺诈计划。起草说明：各州可以修改本声明以纳入对州法律/规则的引用，而不是机构名称。第 2 节。定义
COVID-19 疫苗欺诈警报 - NJ.gov
• 通过广告或提供支付押金或费用即可提前接种疫苗的服务； • 要求会员自掏腰包接种疫苗或将其名字列入疫苗候补名单； • 提出在接种疫苗时接受额外的医学检测或程序； • 营销人员提出出售和/或运送疫苗剂量以换取支付押金或费用； • 自称来自医疗办公室、保险公司或 COVID-19 疫苗中心的人发送未经请求的电子邮件、电话或个人联系，要求提供个人和/或医疗信息以确定接种者是否有资格参加临床疫苗试验或接种疫苗； • 声称 FDA 批准了无法核实的疫苗； • 通过社交媒体平台、电子邮件、电话、在线或未经请求/未知来源发布的疫苗广告；以及 • 个人亲自、通过电话或通过电子邮件联系会员，告知他们政府或政府官员要求他们接种 COVID-19 疫苗。
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。
深欺诈网：一种用于网络安全和财务欺诈检测和分类的深度学习方法
鉴于对数字系统的依赖性日益增长以及财务欺诈事件的升级，必须实施有效的网络安全协议和欺诈检测方法。威胁的动态性质通常会挑战常规方法，因此需要采用更复杂的策略。个人依赖于预先建立的法规或解决问题的过程，这些法规在识别新颖和复杂的欺诈性趋势方面具有限制。传统技术需要帮助处理噪声数据以及误报和真实积极因素产生的巨额费用。为了应对这些障碍，本研究引入了深层欺诈网，该框架利用深度学习来检测和对财务欺诈和网络安全威胁的实例进行分类。深度欺诈网系统模型需要利用深度神经网络，以通过培训从广泛的数据集中获取复杂的模式和特征。框架集成了减少降噪方法，以增强欺诈检测的精度并提高输入数据的质量。深欺诈净方法的精度为98.85％，准确性为93.35％，灵敏度为99.05％，特异性为93.16％，误报率为7.34％，真正的正率为89.58％。这些发现表明，深欺诈网可以有效地检测和分类欺诈行为的实例，并减少错误分类。该方法对优先考虑强大安全性和欺诈检测的各个领域具有潜在的影响，包括但不限于银行业，电子商务和在线交易。
合同欺诈的证据来源包括......
1. 教育：确保所有工作人员，特别是评分员和单位/课程协调员，了解可能表明存在合同欺诈行为的信号，因此可能引起怀疑（见以下页面）。 2. 调查：一两个信号不足以证明欺诈行为，但可以提供进一步调查的理由。 3. 使用政策：根据您所在机构的相关政策，将涉嫌合同欺诈的案件转交给适当的调查员和决策者。 4. 不是“证据”，而是“概率平衡”：使用民法标准，将涉嫌违规行为作为非专业程序进行调查，其中“概率平衡”是指控必须经过的相关测试。概率平衡基于“明确和令人信服的证据”，表明指控很可能是真实的。这比刑法“排除合理怀疑”的测试要求要低。 5. 检查：仔细查看文件的各个方面和其他相关证据来源。确定引起关注的每个方面。 6. 收集证据：积累一系列证据，这些证据清晰而令人信服地证明所涉违规行为不仅可能发生，而且极有可能发生。三种形式的证据至关重要：
防范欺诈宣传手册 Telugu.ai
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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）。
人工智能在银行欺诈检测中
摘要 人工智能 (AI) 融入银行欺诈检测代表着金融安全系统的重大进步，从根本上改变了金融机构处理欺诈预防和检测的方式。本文研究了人工智能系统在银行业检测和预防欺诈活动方面的实施和有效性。通过对机器学习算法、模式识别系统和实时数据分析的全面文章分析，本文展示了基于人工智能的解决方案在准确性和效率方面如何显著优于传统的欺诈检测方法。文章的结果表明，人工智能系统在欺诈检测率方面取得了显着提高，同时大幅减少了误报，加快了对潜在威胁的响应时间，并实现了以前手动调查流程的自动化。本文表明，人工智能系统擅长实时分析大量交易数据，识别可能表明身份盗窃、账户接管和未经授权交易等欺诈活动的细微模式和异常。此外，随着预测分析和自适应算法的实施，这些系统从新的欺诈模式中学习，威胁检测能力不断提高。本文还讨论了人工智能实施中的关键挑战，包括技术基础设施要求、数据质量问题和隐私考虑，同时为计划采用或增强基于人工智能的欺诈检测系统的金融机构提供战略建议。这些发现对银行业未来的安全格局具有重要意义，表明金融机构在欺诈预防和风险管理方面的方法将发生范式转变。关键词：人工智能、欺诈检测、银行安全、机器学习、风险管理
反欺诈，腐败，贿赂和洗钱...
理事会承认欺诈的固有风险和持续的风险，并与林肯郡的其他当局合作，以协调对我们理事会的欺诈行为进行协调。北部肯德尔十六区议会已向林肯郡欺诈合伙企业（LCFP）提供了资源，该合伙企业由林肯郡县议会协调，并促进并实现了县范围的方法。重要的是，理事会将其暴露于欺诈行为作为风险管理安排的一部分。为此，LCFP为合作伙伴提供了一个论坛，以共享情报，专业知识和最佳实践，以帮助识别和管理欺诈风险曝光。在向审计委员会的年度报告中，治理和商业弹性经理报告了欺诈风险和反欺诈活动，并向治理风险和保证项目委员会报告了六个月的报告。这些报告包括欺诈曝光，欺诈企图的详细信息，对反欺诈和举报安排有效性的保证以及已提供的工作摘要，以最大程度地减少欺诈曝光。欺诈威胁不断发展，因此理事会对欺诈的反应将是敏捷的。理事会将按比例地做出反应，并在必要时使用其他外部资源。，例如，LCFP，外部和外部审计师以及其他专业的反欺诈专业人员。
