論文の概要: Uncertainty-Aware Credit Card Fraud Detection Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13508v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 17:30:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-29 14:07:48.669988
- Title: Uncertainty-Aware Credit Card Fraud Detection Using Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた不確実性対応型クレジットカード不正検出
- Authors: Maryam Habibpour, Hassan Gharoun, Mohammadreza Mehdipour, AmirReza
Tajally, Hamzeh Asgharnezhad, Afshar Shamsi, Abbas Khosravi, Miadreza
Shafie-Khah, Saeid Nahavandi, and Joao P.S. Catalao
- Abstract要約: 本研究では,モンテカルロ・ドロップアウト,アンサンブル,アンサンブルという3つの不確実量化手法を提案する。
このアンサンブルは、生成した予測に対応する不確実性を把握するのにより効果的であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.681661545798157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Countless research works of deep neural networks (DNNs) in the task of credit
card fraud detection have focused on improving the accuracy of point
predictions and mitigating unwanted biases by building different network
architectures or learning models. Quantifying uncertainty accompanied by point
estimation is essential because it mitigates model unfairness and permits
practitioners to develop trustworthy systems which abstain from suboptimal
decisions due to low confidence. Explicitly, assessing uncertainties associated
with DNNs predictions is critical in real-world card fraud detection settings
for characteristic reasons, including (a) fraudsters constantly change their
strategies, and accordingly, DNNs encounter observations that are not generated
by the same process as the training distribution, (b) owing to the
time-consuming process, very few transactions are timely checked by
professional experts to update DNNs. Therefore, this study proposes three
uncertainty quantification (UQ) techniques named Monte Carlo dropout, ensemble,
and ensemble Monte Carlo dropout for card fraud detection applied on
transaction data. Moreover, to evaluate the predictive uncertainty estimates,
UQ confusion matrix and several performance metrics are utilized. Through
experimental results, we show that the ensemble is more effective in capturing
uncertainty corresponding to generated predictions. Additionally, we
demonstrate that the proposed UQ methods provide extra insight to the point
predictions, leading to elevate the fraud prevention process.
- Abstract（参考訳）: クレジットカード不正検出のタスクにおけるディープニューラルネットワーク(DNN)の無数の研究成果は、ポイント予測の精度を改善し、異なるネットワークアーキテクチャや学習モデルを構築することで望ましくないバイアスを軽減することに重点を置いている。
点推定に伴う不確実性の定量化は、モデルの不公平を緩和し、信頼性の低い最適下決定を無視する信頼できるシステムを開発するために不可欠である。
具体的には、DNNの予測に関連する不確実性を評価することは、(a)詐欺師が常に戦略を変更し、(b)DNNがトレーニングディストリビューションと同じプロセスで発生しない観察に遭遇するなど、DNNを更新する専門家によってタイムリーにチェックされるトランザクションが極めて少ないという特徴的な理由から、現実世界のカード不正検出設定において重要である。
そこで本研究では,取引データに適用されるカード詐欺検出のための3つの不確実性定量化手法であるモンテカルロドロップアウト,アンサンブル,アンサンブルモンテカルロドロップアウトを提案する。
さらに、予測不確実性推定を評価するために、UQ混乱行列といくつかのパフォーマンス指標を利用する。
実験結果から,このアンサンブルは生成した予測に対応する不確実性を捉えるのに有効であることがわかった。
さらに,提案手法がポイント予測にさらなる洞察を与え,不正防止のプロセスが向上することを示した。
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