論文の概要: Customs Import Declaration Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02484v3
• Date: Mon, 4 Sep 2023 05:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 11:42:22.994322
• Title: Customs Import Declaration Datasets
• Title（参考訳）: customsインポート宣言データセット
• Authors: Chaeyoon Jeong and Sundong Kim and Jaewoo Park and Yeonsoo Choi
• Abstract要約: 我々は、税関行政におけるドメインエキスパートと多様なドメインの研究者の協力を促進するために、インポート宣言データセットを導入する。 データセットには、54,000の人工的に生成された取引と22のキー属性が含まれている。 我々は、より高度なアルゴリズムが詐欺を検知しやすくすることを実証的に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.306592823750385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Given the huge volume of cross-border flows, effective and efficient control of trade becomes more crucial in protecting people and society from illicit trade. However, limited accessibility of the transaction-level trade datasets hinders the progress of open research, and lots of customs administrations have not benefited from the recent progress in data-based risk management. In this paper, we introduce an import declaration dataset to facilitate the collaboration between domain experts in customs administrations and researchers from diverse domains, such as data science and machine learning. The dataset contains 54,000 artificially generated trades with 22 key attributes, and it is synthesized with conditional tabular GAN while maintaining correlated features. Synthetic data has several advantages. First, releasing the dataset is free from restrictions that do not allow disclosing the original import data. The fabrication step minimizes the possible identity risk which may exist in trade statistics. Second, the published data follow a similar distribution to the source data so that it can be used in various downstream tasks. Hence, our dataset can be used as a benchmark for testing the performance of any classification algorithm. With the provision of data and its generation process, we open baseline codes for fraud detection tasks, as we empirically show that more advanced algorithms can better detect fraud.
• Abstract（参考訳）: 国境を越えた大量の流れを考えると、違法貿易から人々や社会を守るために、効果的かつ効率的な貿易統制がより重要となる。 しかし、トランザクションレベルの取引データセットのアクセシビリティの制限は、オープンリサーチの進展を妨げるものであり、データベースのリスク管理の最近の進歩から多くの税関管理が恩恵を受けていない。 本稿では,税関管理のドメインエキスパートと,データサイエンスや機械学習など多様な分野の研究者のコラボレーションを促進するために,インポート宣言データセットを提案する。 データセットは、22のキー属性を持つ54,000の人工的に生成された取引を含み、相関した特徴を維持しながら条件付き表状GANで合成される。 合成データにはいくつかの利点がある。 まず、データセットのリリースは、オリジナルのインポートデータを公開できない制限から解放される。 製造段階は、貿易統計に存在している可能性のあるアイデンティティリスクを最小化する。 第二に、公開されたデータはソースデータと同様の分布に従っており、様々な下流タスクで使用することができる。 したがって、我々のデータセットは任意の分類アルゴリズムの性能をテストするベンチマークとして利用できる。 データの提供と生成プロセスにより、我々は不正検出タスクのベースラインコードを開く。

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