論文の概要: Generating synthetic transactional profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01531v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 18:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-07 11:08:22.956656
• Title: Generating synthetic transactional profiles
• Title（参考訳）: 合成トランザクションプロファイルの生成
• Authors: Hadrien Lautraite, Patrick Mesana
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いて,合成トランザクショナルプロファイルを生成する。 筆者らは,銀行業界が原データと合成データの両方で用いている共通洞察を計算し,データの有用性を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Financial institutions use clients' payment transactions in numerous banking applications. Transactions are very personal and rich in behavioural patterns, often unique to individuals, which make them equivalent to personally identifiable information in some cases. In this paper, we generate synthetic transactional profiles using machine learning techniques with the goal to preserve both data utility and privacy. A challenge we faced was to deal with sparse vectors due to the few spending categories a client uses compared to all the ones available. We measured data utility by calculating common insights used by the banking industry on both the original and the synthetic data-set. Our approach shows that neural network models can generate valuable synthetic data in such context. Finally, we tried privacy-preserving techniques and observed its effect on models' performances.
• Abstract（参考訳）: 金融機関は、多数の銀行アプリケーションで顧客の支払いトランザクションを使用する。 トランザクションは非常に個人的であり、行動パターンに富み、しばしば個人特有のものであり、場合によっては個人を特定する情報と同等である。 本稿では,データユーティリティとプライバシの両立を目標として,機械学習技術を用いて合成トランザクションプロファイルを作成する。 私たちが直面した課題は、クライアントが利用可能なすべてのものに比較して使用する支出カテゴリが少なからぬため、スパースベクターに対処することでした。 原データと合成データの両方で、銀行業界が使用する共通洞察を計算し、データユーティリティを測定した。 我々のアプローチは、ニューラルネットワークモデルがそのような文脈で貴重な合成データを生成できることを示します。 最後に,プライバシ保護手法を試行し,モデルの性能への影響を調べた。

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