Info-Communicative and Protective Function of the State as Combating Fraud using Sberbank Bank Cards
Notice bibliographique
Résumé
Financial crimes are defined as unfair activities that have become widespread in banking structures. The activities of financial fraudsters often have negative consequences before public rules are created that prohibit them. Intensive transformation processes in financial markets, their automation and virtualisation, the spread of remote interaction between banks and their clients, the influence of unauthorised persons on the software and hardware systems of banks, an increase in the number of cases and trading volumes determine the relevance of clarifying the essence of this phenomenon and the peculiarities of its manifestation in banking structures. The novelty of the study is determined by the fact that financial violations can be represented both in the structure of the current activities of banks and the process of interaction with clients and in the structure of expanding the list of services provided. The leading method to study this problem is the method of analysis, which allows to identify and comprehensively consider ways to counter financial crimes in banks to improve the level of financial security. The authors show that structurally, one should take into account, first of all, countermeasures on the part of customers, which often serve as a source of obtaining personal data. In this case, the state function is considered only as a security function for the purpose of possible punishment for fraudulent actions. The practical significance of the study is determined by the possibilities of structural implementation of combating financial fraudulent actions in the context of the development of the information society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».