論文の概要: Linking Bank Clients using Graph Neural Networks Powered by Rich Transactional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08427v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 10:02:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 10:10:24.259710
• Title: Linking Bank Clients using Graph Neural Networks Powered by Rich Transactional Data
• Title（参考訳）: リッチトランザクションデータを利用したグラフニューラルネットワークによる銀行顧客リンク
• Authors: Valentina Shumovskaia, Kirill Fedyanin, Ivan Sukharev, Dmitry Berestnev and Maxim Panov
• Abstract要約: 本稿では,ネットワークのトポロジ構造だけでなく,グラフノードやエッジで利用可能な豊富な時系列データを利用する新しいグラフニューラルネットワークモデルを提案する。 提案手法は既存の手法よりも優れており,リンク予測問題におけるROC AUCスコアの差が大きく,信用スコアの質の向上も可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1169216065483996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Financial institutions obtain enormous amounts of data about user transactions and money transfers, which can be considered as a large graph dynamically changing in time. In this work, we focus on the task of predicting new interactions in the network of bank clients and treat it as a link prediction problem. We propose a new graph neural network model, which uses not only the topological structure of the network but rich time-series data available for the graph nodes and edges. We evaluate the developed method using the data provided by a large European bank for several years. The proposed model outperforms the existing approaches, including other neural network models, with a significant gap in ROC AUC score on link prediction problem and also allows to improve the quality of credit scoring.
• Abstract（参考訳）: 金融機関は、ユーザー取引や送金に関する膨大なデータを取得し、時間とともに動的に変化する大きなグラフと見なすことができる。 本研究では,バンククライアントのネットワークにおける新たなインタラクションを予測し,リンク予測問題として扱うタスクに着目した。 本稿では,ネットワークのトポロジ構造だけでなく,グラフノードやエッジで利用可能な豊富な時系列データを利用する新しいグラフニューラルネットワークモデルを提案する。 欧州大銀行が提供するデータを用いて, 開発手法を数年間にわたって評価した。 提案モデルは他のニューラルネットワークモデルを含む既存のアプローチよりも優れており、リンク予測問題におけるroc aucスコアに大きな差があり、クレジットスコアの質も向上している。

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