論文の概要: Representation Learning on Graphs to Identifying Circular Trading in Goods and Services Tax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07660v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 10:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:42:32.883859
• Title: Representation Learning on Graphs to Identifying Circular Trading in Goods and Services Tax
• Title（参考訳）: 商品・サービス税の循環取引を識別するためのグラフによる表現学習
• Authors: Priya Mehta, Sanat Bhargava, M. Ravi Kumar, K. Sandeep Kumar, Ch. Sobhan Babu
• Abstract要約: 円商は、不正な納税者の集団(取引者)が違法な取引を隠蔽することを目的とした脱税の一形態である。 この研究は、ビッグデータ分析とグラフ表現学習技術を用いて、円形トレーダーのコミュニティを識別するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5608023535768845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Circular trading is a form of tax evasion in Goods and Services Tax where a group of fraudulent taxpayers (traders) aims to mask illegal transactions by superimposing several fictitious transactions (where no value is added to the goods or service) among themselves in a short period. Due to the vast database of taxpayers, it is infeasible for authorities to manually identify groups of circular traders and the illegitimate transactions they are involved in. This work uses big data analytics and graph representation learning techniques to propose a framework to identify communities of circular traders and isolate the illegitimate transactions in the respective communities. Our approach is tested on real-life data provided by the Department of Commercial Taxes, Government of Telangana, India, where we uncovered several communities of circular traders.
• Abstract（参考訳）: 循環取引は、商品・サービス税における脱税の一形態であり、不正納税者(商人)のグループは、短期間に複数の架空の取引(商品・サービスに価値を付加しない)を自身で重ね合わせて不正取引を隠蔽することを目的としている。 納税者の膨大なデータベースのため、当局は循環トレーダーのグループと彼らが関与している不正取引を手動で識別することは不可能である。 この研究は、ビッグデータ分析とグラフ表現学習技術を用いて、循環トレーダーのコミュニティを特定し、各コミュニティにおける不正取引を分離するフレームワークを提案する。 当社のアプローチは、インドのテランガナ州商務省が提供した実生活データに基づいてテストされ、循環型トレーダーのコミュニティがいくつか見つかった。

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