Notice bibliographique
Résumé
Abstract The incidence of consumer credit card fraud has been on the increase worldwide over the past 2 years. In Canada alone. the cost of credit card fraud totaled (for Visa and Master card) more than 46 million Canadian dollars for 1991. This number compares to totals of about $29 million for 1990 and only $19 million for 1989 (Appleby 1992). The two predominant growth areas are that of counterfeit fraud (where an unauthorized duplicate of the card exists in circulation) and that of non-receipt fraud (where a re-issued card is intercepted by a third party). In both instances. the cardholder is unaware that a copy of his or her card is in the hands of criminals and hence. the fraud is not reported. Consequently, the amount of financial exposure for the financial institution is substantially higher than that for a lost or stolen card, for example, where the cardholder is aware almost immediately. The lost or stolen card is usually reported within the first day to the issuing company and a block is placed on that account. thereby limiting spending. The objective of this chapter is to construct and implement a rule-based. expert system model to detect the fraudulent usage of credit before the fraud activity has been reported by the cardholder. If this can be accomplished, the credit granting institution will NOT have to rely on the cardholder to report the fraudulent activity. In the case of counterfeit fraud. for example. this can take a substantial number of days-on average, 8-10 days according to bank statistics. The methodology is as follows. Suspicious activity can be detected from deviations from ‘normal ‘ spending patterns through the use of expert systems. As a result. the customer can be contacted and the account blocked (if so warranted--all within the first few hours of the fraud
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».