ADAPTIVE AI ALGORITHMS FOR EARLY DETECTION OF EMERGING FINANCIAL FRAUD SCHEMES
Notice bibliographique
Résumé
Financial fraud continues to evolve in both complexity and scale, frequently outpacing the capabilities of static, rule-based detection systems traditionally deployed in the financial sector.These conventional systems, while effective against known fraud patterns, often struggle to identify novel and sophisticated schemes that emerge in dynamic digital environments.In response to this growing challenge, this study designs and evaluates adaptive Artificial Intelligence (AI) algorithms capable of continuous learning from live transactional data streams.These algorithms can adapt in near realtime to detect emerging fraud schemes that deviate from historical norms.We adopt a mixed-methods research framework that integrates both quantitative and qualitative components.The quantitative component involves controlled experiments on anonymized transactional datasets, assessing the performance of adaptive models such as online isolation forests and reinforcement learning-based detectors.Key performance indicators include precision, recall, detection latency, and model robustness under concept drift.The qualitative component consists of semi-structured interviews with domain experts' fraud analysts, compliance officers, and AI practitioners which provide insights into the practical deployment, limitations, and expectations surrounding adaptive AI systems in operational environments.Our findings demonstrate that adaptive models significantly outperform static counterparts Srikumar Nayak https://iaeme.com/
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».