Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Time-Frequency based Suspicious Activity Detection for Anti-Money Laundering

論文の概要: A Time-Frequency based Suspicious Activity Detection for Anti-Money Laundering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08492v1
Date: Tue, 17 Nov 2020 08:01:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-24 15:54:54.111600
Title: A Time-Frequency based Suspicious Activity Detection for Anti-Money Laundering
Title（参考訳）: アンチモニー洗浄における時間周波数に基づく注目活動検出
Authors: Utku G\"orkem Ketenci and Tolga Kurt and Selim \"Onal and Cenk Erbil and Sinan Akt\"urko\u{g}lu and Hande \c{S}erban \.Ilhan
Abstract要約: マネーロンダリングは、犯罪者が犯罪の収益を金融システムに注入するために使う重要なメカニズムである。これらの機関の現在のシステムのほとんどはルールベースであり、非効率である。本稿では、金融取引の2次元表現を利用した時間周波数分析に基づく新しい特徴セットを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Money laundering is the crucial mechanism utilized by criminals to inject proceeds of crime to the financial system. The primary responsibility of the detection of suspicious activity related to money laundering is with the financial institutions. Most of the current systems in these institutions are rule-based and ineffective. The available data science-based anti-money laundering (AML) models in order to replace the existing rule-based systems work on customer relationship management (CRM) features and time characteristics of transaction behaviour. However, there is still a challenge on accuracy and problems around feature engineering due to thousands of possible features. Aiming to improve the detection performance of suspicious transaction monitoring systems for AML systems, in this article, we introduce a novel feature set based on time-frequency analysis, that makes use of 2-D representations of financial transactions. Random forest is utilized as a machine learning method, and simulated annealing is adopted for hyperparameter tuning. The designed algorithm is tested on real banking data, proving the efficacy of the results in practically relevant environments. It is shown that the time-frequency characteristics of suspicious and non-suspicious entities differentiate significantly, which would substantially improve the precision of data science-based transaction monitoring systems looking at only time-series transaction and CRM features.
Abstract（参考訳）: マネーロンダリングは、犯罪者が犯罪の収益を金融システムに注入する重要なメカニズムである。マネーロンダリングに関連する不審な活動を検出する主な責任は、金融機関である。これらの機関の現在のシステムのほとんどはルールベースで非効率である。データサイエンスベースのアンチマネーロンダリング(AML)モデルは、既存のルールベースのシステムが顧客関係管理(CRM)の機能やトランザクションの振る舞いの時間的特性に取り組むのを置き換えるために利用できる。しかし、数千の可能な機能のために、機能エンジニアリングに関する正確さと問題にはまだ課題がある。本稿では、AMLシステムにおける不審取引監視システムの検出性能の向上を目的として、金融取引の2次元表現を利用した時間周波数解析に基づく新しい特徴セットを提案する。ランダムフォレストを機械学習手法として活用し、ハイパーパラメータチューニングにはシミュレーションアニーリングが採用されている。設計したアルゴリズムは実際の銀行データ上でテストされ、実際の関連環境での結果の有効性が証明される。疑わしい,非目立たしいエンティティの時間周波数特性は,データサイエンスに基づくトランザクション監視システムにおいて,時系列トランザクションとCRM機能のみに着目した精度を大幅に向上させると考えられる。

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