Gambling Dataset

检测。因此，我们拥有一流的欺诈检测能力，对于信用卡欺诈，我们帮助决定是否接受收费，我们根据以前的使用模式对其进行评分。请注意，他们正在做的事情完全不同——我们使用的模型非常复杂。神经网络模型中有 600 个变量，因此非常复杂。欺诈绝对是我们目前最大的增长领域，”Goodnight 表示。

虽然古德奈特的这段采访摘录听起来更像是一场营销活动，但它确实揭示了美国国税局预测分析工具的一些重要细节。他说，他们正在 哥伦比亚电报数据库 使用神经网络，并追踪数百个变量来揭露偷税漏税行为。


他们的预测分析模型中的变量是什么？我们可能永远不知道。但它们可能包括以下变量，美国国税局承认这些变量在其审计决策中发挥了作用：

未及时填写EIN 申请
自雇状况
社会安全号码被盗的可能性
个人过去是否接受过审计
申请劳动所得税收抵免
连续多年宣布企业亏损
非法收入来源的指控（例如贩毒）
搬家的次数
在社交媒体上发布详细信息，表明他们赚的钱比他们在纳税申报单上报告的要多（是的，美国国税局正在跟踪社交媒体活动）
总而言之，预测分析可能是避免逃税的关键。政府机构可能会越来越依赖预测分析来确保公民缴纳公平的税款，并防止潜在的违规者误入歧途。