Converging AI innovation and quantum security for data-driven compliance, financial crime re-regulation
Notice bibliographique
Résumé
This study discusses the use of classical and quantum machine learning models to detect fraudulent bank transactions. Random Forest model was tested on credit card fraud detection data set and scored large percentage 99.95, AUC-ROC score/ROC is 1.0 and F1 scores are high. The most influential predictors were identified to be key features including the amount of transaction, periods between transactions, and location. In order to avoid the problem of class imbalance, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was utilized, which enhanced the work of the model. Another promising study of quantum hardware scalability limits, but with multiple serious limitations, was the Quantum Support Vector Classifier (QSVC), which faces difficulty in qubit coherence and scalability challenges. These limitations did not allow the model to effectively process large data sets to better accommodate real world applications. Nevertheless, quantum models have the potential to improve the fraud detection system with developing quantum technology. This study brings out the usefulness of Random Forest in detecting fraud cases and outlines the opportunities of quantum models in the future, recommending future research, such as quantum-classical hybrid models, and the enhancement of quantum computers to meet real-time needs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».