Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Check Fraud Detection Using NLP.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Uyyala Prabhakar,Mohammad Aijaz and KVNS Pavan Kumar
ISBN: 9786206167402
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 112
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 35219 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 759655
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Check Payments are an essential part of society and the global economy, but they are also vulnerable to fraud. Financial institutions and payment processors must provide secure and reliable payment options to customers, but this can be challenging as new payment methods and technologies are introduced and criminals find new ways to commit fraud.One solution to reduce risk and prevent financial losses is the use of technology, such as image analysis and pattern recognition, to improve the security of vulnerable payment methods such as checks.Check fraud is a significant problem, with losses estimated at $1.3 billion in the 2018 ABA Deposit Account Fraud Survey. Check fraud can occur through forgery, counterfeiting, alterations, kiting, and embezzlement, and new innovations in payment methods and technologies can lead to new methods of fraud.
Ключевые слова: fraud security NLP