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IEEE-CIS
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实体嵌入在高基数欺诈检测基准测试中领先
一篇新的研究论文探讨了不同类别编码方法在高基数欺诈检测中的有效性。该研究在IEEE-CIS欺诈基准数据集上测试了七种编码器，并使用LightGBM和CatBoost学习器比较了它们的性能。实体嵌入达到了最高的AUC-ROC得分，紧随其后的是CatBoost，并且显著优于层级分组编码。然而，在AUC-PR方面，CatBoost领先，表明没有一种编码器在两项指标上都占主导地位。研究表明，实体嵌入由于能够捕获联合多列表示而具有优势。
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人工智能治理框架整合美国银行业法规以进行欺诈检测
研究人员开发了一个新框架，以帮助美国金融机构应对人工智能驱动的欺诈检测的复杂监管环境。该框架名为RGF-AFFD，整合了四个关键监管机构的要求：OCC、SR 11-7、CFPB和FinCEN。它为模型开发、验证和监控提供了一种结构化方法，旨在确保持续合规。