論文の概要: Financial Crime & Fraud Detection Using Graph Computing: Application Considerations & Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01854v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 16:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:13:17.405210
• Title: Financial Crime & Fraud Detection Using Graph Computing: Application Considerations & Outlook
• Title（参考訳）: グラフコンピューティングによる金融犯罪と不正検出: アプリケーションの考察と展望
• Authors: E. Kurshan, H. Shen, H.Yu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークと新たな適応ソリューションは、詐欺や金融犯罪検出の将来に魅力的な機会を提供する。 金融取引処理システムにおけるグラフベースのソリューションの実装は、多くの障害とアプリケーションの考慮を明らかにした。
• 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: In recent years, the unprecedented growth in digital payments fueled consequential changes in fraud and financial crimes. In this new landscape, traditional fraud detection approaches such as rule-based engines have largely become ineffective. AI and machine learning solutions using graph computing principles have gained significant interest. Graph neural networks and emerging adaptive solutions provide compelling opportunities for the future of fraud and financial crime detection. However, implementing the graph-based solutions in financial transaction processing systems has brought numerous obstacles and application considerations to light. In this paper, we overview the latest trends in the financial crimes landscape and discuss the implementation difficulties current and emerging graph solutions face. We argue that the application demands and implementation challenges provide key insights in developing effective solutions.
• Abstract（参考訳）: 近年、デジタル決済の先例のない成長は、詐欺や金融犯罪の連続的な変化を促した。 この新しい状況では、ルールベースのエンジンのような従来の不正検出アプローチはほとんど効果がない。 グラフコンピューティングの原則を使ったaiと機械学習のソリューションが大きな関心を集めている。 グラフニューラルネットワークと新たな適応ソリューションは、詐欺や金融犯罪検出の将来に魅力的な機会を提供する。 しかし、金融取引処理システムにおけるグラフベースのソリューションの実装は、多くの障害とアプリケーションの考慮を明らかにした。 本稿では,金融犯罪現場の最新動向を概観し,現在と新興のグラフソリューションが直面する実装の難しさについて論じる。 アプリケーションの要求と実装の課題は、効果的なソリューションを開発する上で重要な洞察を提供する。

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