Comparative Analysis of AI-Driven Compliance Frameworks in Healthcare, Finance, and Telecommunications Sectors
Notice bibliographique
Résumé
This paper, titled Comparative Analysis of AI-Driven Compliance Frameworks in Healthcare, Finance, and Telecommunications Sectors, presents a comprehensive study of artificial intelligence applications in compliance management across three critical industries: healthcare, financial services, and telecommunications. It identifies sector-specific challenges, benefits, and ethical considerations associated with AI in regulatory compliance. Through real-world case studies, the paper evaluates AI's effectiveness in areas like fraud detection, patient data security, and data privacy management, highlighting its transformative potential to streamline compliance processes, reduce operational risks, and enhance organizational performance. The study also explores the role of machine learning, natural language processing, and other AI technologies in meeting regulatory requirements, analyzing issues such as scalability, efficiency, and algorithmic bias. The findings offer actionable insights for businesses aiming to implement AI-driven compliance solutions while addressing ethical concerns like data privacy and fairness. This research not only bridges the gap between technological innovation and regulatory needs but also proposes a framework for leveraging AI to improve compliance efficiency across industries. Keywords: Artificial Intelligence (AI), Compliance, Healthcare, Financial Services, Telecommunications, Regulatory Compliance, Machine Learning, Data Privacy, Ethics, Fraud Detection.
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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 | 0,058 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».