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World File Search System欺诈
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％。
欺诈检测中的人工智能：彻底改变金融安全
人工智能 (AI) 通过在银行、保险和医疗保健等各个领域提供更准确、可扩展和自适应的系统，彻底改变了金融欺诈检测。本系统评价旨在评估基于 AI 的技术在检测金融欺诈方面的有效性，并确定其实施过程中面临的挑战和局限性。该研究系统地审查了来自主要数据库的同行评审文章，采用深度学习和机器学习等方法来评估 AI 驱动的欺诈检测系统的性能。研究结果表明，与传统的基于规则的系统相比，AI 显著提高了实时欺诈检测和对不断变化的欺诈模式的适应性。然而，道德问题、算法偏见、数据隐私问题和系统漏洞等挑战阻碍了广泛采用。此外，可扩展性问题阻碍了小型组织充分利用 AI 的潜力。总之，基于 AI 的欺诈检测系统为打击金融欺诈提供了一种变革性方法。然而，克服这些挑战需要关注数据质量、可解释的人工智能模型的开发以及加强网络安全措施。政策制定者和利益相关者必须合作创建更新的监管框架，以支持在欺诈检测中合乎道德地使用人工智能。
H1 2024 | Equifax Canada市场脉搏欺诈趋势
在Equifax（NYSE：EFX）上，我们认为知识会推动进步。作为全球数据，分析和技术公司，我们通过帮助金融机构，公司，雇主和政府机构在全球经济中发挥重要作用，以更大的信心做出关键决策。我们独特的差异化数据，分析和云技术融合了洞察力，可以洞悉推动人们前进的决策。总部位于亚特兰大，并得到了全球近15,000名员工的支持，Equifax在北美，中美，南美，欧洲和亚太地区的24个国家 /地区开展或投资。有关更多信息，请访问equifax.ca。
使用机器的金融交易中的欺诈检测...
I.简介欺诈性销售和传感器长期以来已经交织在一起。在互联网的现代时代，欺诈性交易比以往任何时候都更频繁，这是财务损失的主要来源。销售欺诈带来的节俭金额在2019年超过280亿美元，2020年的300亿美元，到2021年的320亿美元。全球预计销售欺诈将继续攀升，在2022年达到340亿美元。因此，为了庆祝和筛选财政交易，银行和财政服务提供商可能需要一个自动欺诈的查找工具。欺诈检测工具旨在确定大量交易数据中的异常行为模式，然后利用这些模式来分析和监视新的商机（2，3）。机器素养是一种人工智能（AI）功能系统的改进和素养（1-10）。为了根据我们提供的示例来找到数据中的模式，并根据我们提供的示例形成更好的判断，扫盲过程始于合规或数据，这与示例，第一手的经验或指导相当（11-20）。主要目标是使计算机在没有人为援助的情况下自行学习，或者在后果（21-30）中对适应性行为的支持。具有无监督学习能力的网络称为“深层扫盲”，这是“机器素养”的子类
在保险欺诈检测中应用机器学习：成就和未来的前景
摘要。保险是现代社会的关键组成部分，保险欺诈对坦率的客户，保险局和整个经济造成了重大财务损失。保险业不断寻找面对欺诈性索赔挑战的措施。识别保险欺诈的传统方式在当今的数字世界中还不够有效。人工智能和机器学习的技术发展将革命带入保险欺诈检测方法。本文探讨了人工智能的各种应用程序，这些应用在侵害主张中检测出欺诈行为。更具体地说，本研究确定了不同类型保险中欺诈检测的关键挑战，并解释了如何使用几种特定的机器学习算法来克服这些障碍。调查结果表明，机器学习在各种保险欺诈检测系统中的应用可显着提高预测准确性和整体效率。人工智能为面对以前在保险行业无法想象的欺诈行为的新方法提供了动力。本文还讨论了现有基于机器学习的欺诈检测方法的其他优点和局限性。结果表明，人工智能和机器学习的应用已经为打击保险欺诈做出了巨大贡献。该分析还指出了将来在保险欺诈检测系统中利用机器学习的未来研究的一些潜在方向。
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：
ERPB欺诈预防工作组的报告 数字欧元在不断变化的付款生态系统中 欧洲央行BMCG工作计划2024 研究欧元区消费者的付款态度 大数据的经济预测：稀疏的错觉 了解COVID-19的供应中断对全球价值链中出口商的影响 经济公告第8期，2023年 - 欧洲中央银行 新技术对KYC和AML流程的影响 经济公告第1期，2024年 - 欧洲中央银行 szczegółowy程序działańzwiązanychzezmianąKlimatu
6付款服务提供商，以其作为欧洲议会2015/2366的指令（EU）规定的付款服务提供者和内部市场支付服务委员会的规定，修改2002/65/EC，2009/110/EC，EC和2013/36/36/EU和法规（EU），以及2013年/64号/64号/64/64/64/64/64/64/64 7 EUROISPA - 欧洲互联网服务提供商协会8欧洲议会2016/679和2016年4月27日的理事会关于自然数据的保护以及对此类数据的自由流动，以及废除指令95/46/EC（一般数据保护法规），
主动欺诈防御：机器学习在保护在线欺诈中的作用不断发展
随着在线欺诈变得更加复杂和普遍，传统的欺诈检测方法正在努力与欺诈者采用的不断发展的策略保持同步。本文通过为欺诈检测和预防提供更高级，可扩展和适应性的解决方案来探讨机器学习在解决这些挑战中的变革作用。通过分析诸如随机森林，神经网络和梯度提升之类的关键模型，本文突出了机器学习在处理庞大数据集时的优势，确定了复杂的欺诈模式，并提供了实时预测，以实现积极的欺诈预防方法。与欺诈发生后反应的基于规则的系统不同，机器学习模型不断从新数据中学习，适应新兴的欺诈计划并减少误报，最终使财务损失最小化。这项研究强调了机器学习通过使它们更具动态，高效且能够处理各个行业欺诈日益增长的复杂性来彻底改变欺诈检测框架的潜力。机器学习中的未来发展，包括深度学习和混合模型，有望进一步提高这些系统的预测准确性和适用性，以确保面对新的和新兴的欺诈策略，组织保持韧性。