為了更好地評估AI模型在實際應用中的性能，並避免選擇性報告指標導致的偏差，可以採取以下措施：
全面的性能指標：除了常見的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分數外，還應考慮其他指標，如特異性（Specificity）和ROC曲線下的面積（AUC）。這樣可以從多個角度評估模型的性能。
交叉驗證：使用k折交叉驗證（k-fold cross-validation）來評估模型的穩定性和泛化能力。這種方法可以減少因數據劃分不均而導致的偏差，提供更可靠的性能評估。
透明的報告標準：遵循標準化的報告框架，如PRISMA或CONSORT，確保所有研究都能夠透明地報告其方法、數據來源和性能指標，從而提高研究的可重複性和可信度。
外部驗證：將模型的性能與其他獨立數據集進行比較，這樣可以檢驗模型在不同環境下的適用性，並減少選擇性報告的風險。
持續監控和反饋：在實際應用中持續監控模型的性能，並根據用戶反饋和新出現的詐欺手法進行調整，確保模型始終保持高效。