論文の概要: Challenges and Complexities in Machine Learning based Credit Card Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10943v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 07:53:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 14:01:04.884530
• Title: Challenges and Complexities in Machine Learning based Credit Card Fraud Detection
• Title（参考訳）: 機械学習によるクレジットカード詐欺検出の課題と複雑さ
• Authors: Gayan K. Kulatilleke
• Abstract要約: 取引量、詐欺の独自性、詐欺師の巧妙さは詐欺を検知する上で大きな課題である。 機械学習、人工知能、ビッグデータの出現は、詐欺と戦うための新しいツールを公開した。 しかし,不正検出アルゴリズムの開発は,不正データの極めて不均衡な性質のため,困難で遅かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Credit cards play an exploding role in modern economies. Its popularity and ubiquity have created a fertile ground for fraud, assisted by the cross boarder reach and instantaneous confirmation. While transactions are growing, the fraud percentages are also on the rise as well as the true cost of a dollar fraud. Volume of transactions, uniqueness of frauds and ingenuity of the fraudster are main challenges in detecting frauds. The advent of machine learning, artificial intelligence and big data has opened up new tools in the fight against frauds. Given past transactions, a machine learning algorithm has the ability to 'learn' infinitely complex characteristics in order to identify frauds in real-time, surpassing the best human investigators. However, the developments in fraud detection algorithms has been challenging and slow due the massively unbalanced nature of fraud data, absence of benchmarks and standard evaluation metrics to identify better performing classifiers, lack of sharing and disclosure of research findings and the difficulties in getting access to confidential transaction data for research. This work investigates the properties of typical massively imbalanced fraud data sets, their availability, suitability for research use while exploring the widely varying nature of fraud distributions. Furthermore, we show how human annotation errors compound with machine classification errors. We also carry out experiments to determine the effect of PCA obfuscation (as a means of disseminating sensitive transaction data for research and machine learning) on algorithmic performance of classifiers and show that while PCA does not significantly degrade performance, care should be taken to use the appropriate principle component size (dimensions) to avoid overfitting.
• Abstract（参考訳）: クレジットカードは近代経済において爆発的な役割を担っている。 その人気と普遍性は、クロスボーダーのリーチと即時の確認によって支援され、詐欺の豊かな基盤を生み出した。 取引が増えている一方で、詐欺率は上昇し、ドル詐欺の真のコストも上昇している。 取引量、詐欺の独自性、詐欺師の巧妙さは詐欺を検知する上で大きな課題である。 機械学習、人工知能、ビッグデータの出現により、詐欺と戦うための新しいツールが開かれた。 過去のトランザクションを考慮に入れれば、機械学習アルゴリズムは、最高の人間研究者を上回る、リアルタイムで不正を識別するために、無限に複雑な特性を'学習'する能力を持つ。 しかし,不正検出アルゴリズムの開発は,不正データの非バランス性,ベンチマークや標準評価指標の欠如による優れた分類器の同定,研究結果の共有と開示の欠如,研究用秘密取引データへのアクセスの難しさなど,困難かつ遅かった。 本研究は, 典型的に不均衡な不正データ集合の特性, 利用可能性, 研究用途に適した性質について検討し, 詐欺分布の多様性について検討した。 さらに,人間のアノテーションエラーが機械分類エラーとどのように結合するかを示す。 また,分類器のアルゴリズム性能に対するPCA難読化(研究用および機械学習用機密トランザクションデータを拡散する手段として)の効果を判定する実験を行い,PCAは性能を著しく低下させるものではないが,過度な適合を避けるために適切な原理成分サイズ(次元)を使用する必要があることを示した。

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