Financial fraud detection through the application of machine learning techniques: a literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Financial fraud negatively impacts organizational administrative processes, particularly affecting owners and/or investors seeking to maximize their profits. Addressing this issue, this study presents a literature review on financial fraud detection through machine learning techniques. The PRISMA and Kitchenham methods were applied, and 104 articles published between 2012 and 2023 were examined. These articles were selected based on predefined inclusion and exclusion criteria and were obtained from databases such as Scopus, IEEE Xplore, Taylor & Francis, SAGE, and ScienceDirect. These selected articles, along with the contributions of authors, sources, countries, trends, and datasets used in the experiments, were used to detect financial fraud and its existing types. Machine learning models and metrics were used to assess performance. The analysis indicated a trend toward using real datasets. Notably, credit card fraud detection models are the most widely used for detecting credit card loan fraud. The information obtained by different authors was acquired from the stock exchanges of China, Canada, the United States, Taiwan, and Tehran, among other countries. Furthermore, the usage of synthetic data has been low (less than 7% of the employed datasets). Among the leading contributors to the studies, China, India, Saudi Arabia, and Canada remain prominent, whereas Latin American countries have few related publications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle