論文の概要: Fighting Money Laundering with Statistics and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04207v5
- Date: Tue, 21 Mar 2023 07:13:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 05:33:20.212865
- Title: Fighting Money Laundering with Statistics and Machine Learning
- Title（参考訳）: 統計と機械学習で資金洗浄と戦う
- Authors: Rasmus Jensen and Alexandros Iosifidis
- Abstract要約: 反マネーロンダリングのための統計的および機械学習手法に関する科学的文献はほとんどない。
本研究では,クライアントのリスクプロファイリングと疑わしい行動フラグングという2つの中心的要素を持つ統一用語を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.42181254494287
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Money laundering is a profound global problem. Nonetheless, there is little
scientific literature on statistical and machine learning methods for
anti-money laundering. In this paper, we focus on anti-money laundering in
banks and provide an introduction and review of the literature. We propose a
unifying terminology with two central elements: (i) client risk profiling and
(ii) suspicious behavior flagging. We find that client risk profiling is
characterized by diagnostics, i.e., efforts to find and explain risk factors.
On the other hand, suspicious behavior flagging is characterized by
non-disclosed features and hand-crafted risk indices. Finally, we discuss
directions for future research. One major challenge is the need for more public
data sets. This may potentially be addressed by synthetic data generation.
Other possible research directions include semi-supervised and deep learning,
interpretability, and fairness of the results.
- Abstract（参考訳）: マネーロンダリングは深刻な世界的な問題です。
それでも、反マネーロンダリングのための統計的および機械学習手法に関する科学的文献はほとんどない。
本稿では,銀行におけるマネーロンダリング対策に着目し,文献の紹介とレビューを行う。
2つの中心要素を持つ統一用語を提案する。
(i)クライアントのリスク・プロファイリング
(ii)不審な行動
顧客リスクプロファイリングは、診断、すなわちリスク要因の発見と説明の努力によって特徴づけられる。
一方で、不審な行動のフラグ付けは、非開示の特徴と手作りのリスク指標によって特徴づけられる。
最後に,今後の研究の方向性について述べる。
大きな課題のひとつは、より多くの公開データセットの必要性だ。
これは合成データ生成によって対処される可能性がある。
その他の研究の方向性としては、半教師付き深層学習、解釈可能性、結果の公平性などがある。
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