Risk based Government Audit Planning using Naïve Bayes Classifiers

Abstract : In this paper we consider the application of a naïve Bayes model for the evaluation of fraud risk connected with government agencies. This model applies probabilistic classifiers to support a generic risk assessment model, allowing for more efficient and effective use of resources for fraud detection in government transactions, and assisting audit agencies in transitioning from reactive to proactive fraud detection model.
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Communication dans un congrès
Advances in Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, 2012, Spain. 2012, 〈10.3233/978-1-61499-105-2-1313〉
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Contributeur : Pierre Bessiere <>
Soumis le : dimanche 25 novembre 2012 - 12:46:02
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 08:48:02
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Remis Balaniuk, Pierre Bessiere, Emmanuel Mazer, Paulo Cobbe. Risk based Government Audit Planning using Naïve Bayes Classifiers. Advances in Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, 2012, Spain. 2012, 〈10.3233/978-1-61499-105-2-1313〉. 〈hal-00746198〉

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