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  1. Pubblicazioni

SNIPER: A Data Mining Methodology for Fiscal Fraud Detection

Articolo
Data di Pubblicazione:
2009
Abstract:
An effective audit strategy is a key success factor for 'a posteriori' fraud detection applications in fiscal and insurance domains. 'Sniper' is an auditing methodology with a rule-based system, which is capable of dealing with conflicting issues such as maximizing audit benefits, minimizing false-positive audit predictions and deterring probable future fraud.
Tipologia CRIS:
01.01 Articolo in rivista
Keywords:
Data Mining; Fiscal Fraud Detection
Elenco autori:
Spinsanti, Laura; Manco, Giuseppe; Giannotti, Fosca; Basta, Stefano
Autori di Ateneo:
BASTA STEFANO
MANCO GIUSEPPE
Link alla scheda completa:
https://iris.cnr.it/handle/20.500.14243/36627
Pubblicato in:
ERCIM NEWS
Journal
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