論文の概要: Detecting Transaction-based Tax Evasion Activities on Social Media Platforms Using Multi-modal Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13525v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 13:05:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:22:20.720212
• Title: Detecting Transaction-based Tax Evasion Activities on Social Media Platforms Using Multi-modal Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: マルチモーダル深層ニューラルネットワークを用いたソーシャルメディア上での取引に基づく脱税行動の検出
• Authors: Lelin Zhang (1), Xi Nan (2), Eva Huang (2), Sidong Liu (3) ((1) University of Technology Sydney, (2) The University of Sydney Business School, (3) Macquarie University)
• Abstract要約: 本稿では,国際税当局がソーシャルメディアプラットフォーム上での取引ベースの脱税活動を検出するための,機械学習ベースのRegtechツールを提案する。 提案モデルでは、コメント、ハッシュタグ、画像モダリティを組み合わせて最終的な出力を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms now serve billions of users by providing convenient means of communication, content sharing and even payment between different users. Due to such convenient and anarchic nature, they have also been used rampantly to promote and conduct business activities between unregistered market participants without paying taxes. Tax authorities worldwide face difficulties in regulating these hidden economy activities by traditional regulatory means. This paper presents a machine learning based Regtech tool for international tax authorities to detect transaction-based tax evasion activities on social media platforms. To build such a tool, we collected a dataset of 58,660 Instagram posts and manually labelled 2,081 sampled posts with multiple properties related to transaction-based tax evasion activities. Based on the dataset, we developed a multi-modal deep neural network to automatically detect suspicious posts. The proposed model combines comments, hashtags and image modalities to produce the final output. As shown by our experiments, the combined model achieved an AUC of 0.808 and F1 score of 0.762, outperforming any single modality models. This tool could help tax authorities to identify audit targets in an efficient and effective manner, and combat social e-commerce tax evasion in scale.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、コミュニケーション、コンテンツ共有、さらには異なるユーザー間の支払いの便利な手段を提供することで、数十億のユーザーをサービスしている。 このような便利で無秩序な性質から、未登録の市場参加者の間で税を払わずに事業活動を促進・遂行するためにも利用されてきた。 税務当局は伝統的な規制手段によってこれらの隠れた経済活動の規制に困難に直面している。 本稿では,国際税務当局がソーシャルメディア上での取引に基づく脱税行為を検知するための,機械学習によるレグテックツールを提案する。 このようなツールを構築するために、58,660のInstagram投稿のデータセットを収集し、トランザクションベースの脱税活動に関連する複数の特性を持つ2,081のサンプル投稿を手作業でラベル付けしました。 データセットに基づいて,疑わしいポストを自動的に検出するマルチモーダルディープニューラルネットワークを開発した。 提案モデルは、コメント、ハッシュタグ、画像モダリティを組み合わせて最終的な出力を生成する。 実験の結果, AUCは0.808, F1は0.762となり, 単調モデルよりも優れていた。 このツールは、税務当局が監査対象を効率的かつ効果的に特定し、大規模に社会的Eコマースの脱税と戦うのに役立つ。

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