論文の概要: Fraud Analytics: A Decade of Research -- Organizing Challenges and Solutions in the Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04329v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 10:34:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:08:10.791062
• Title: Fraud Analytics: A Decade of Research -- Organizing Challenges and Solutions in the Field
• Title（参考訳）: Fraud Analytics: 研究の10年 - この分野における課題とソリューションの組織化
• Authors: Christopher Bockel-Rickermann, Tim Verdonck, Wouter Verbeke
• Abstract要約: 不正分析と不正検出に関する文献は、過去10年間で大幅に増加している。 学者の焦点は、不正なクレジットカード支払いの特定から、不正な保険請求の特定まで多岐にわたる。 本研究の目的は,研究における不正分析の概要を提供することであり,その分野とその多くのサブフィールドをより狭義に整理することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.823175044954797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The literature on fraud analytics and fraud detection has seen a substantial increase in output in the past decade. This has led to a wide range of research topics and overall little organization of the many aspects of fraud analytical research. The focus of academics ranges from identifying fraudulent credit card payments to spotting illegitimate insurance claims. In addition, there is a wide range of methods and research objectives. This paper aims to provide an overview of fraud analytics in research and aims to more narrowly organize the discipline and its many subfields. We analyze a sample of almost 300 records on fraud analytics published between 2011 and 2020. In a systematic way, we identify the most prominent domains of application, challenges faced, performance metrics, and methods used. In addition, we build a framework for fraud analytical methods and propose a keywording strategy for future research. One of the key challenges in fraud analytics is access to public datasets. To further aid the community, we provide eight requirements for suitable data sets in research motivated by our research. We structure our sample of the literature in an online database. The database is available online for fellow researchers to investigate and potentially build upon.
• Abstract（参考訳）: 不正分析と不正検出に関する文献は、過去10年間で生産量を大幅に増加させている。 このことは、詐欺分析研究の様々な側面の幅広い研究トピックと全体的なほとんど組織化につながった。 学者の焦点は不正なクレジットカード支払いの特定から不正保険請求の特定まで多岐にわたる。 加えて、様々な方法や研究目的がある。 本研究の目的は,不正分析の概観を提供することであり,その規律と多くのサブフィールドをより狭く整理することである。 2011年から2020年にかけて発行された不正分析に関する300件近い記録のサンプルを分析した。 体系的に、私たちはアプリケーションの最も顕著な領域、直面する課題、パフォーマンスメトリクス、使用されるメソッドを特定します。 さらに,詐欺分析手法の枠組みを構築し,今後の研究のキーワード化戦略を提案する。 不正分析の重要な課題の1つは、公開データセットへのアクセスである。 コミュニティをさらに支援するため,研究の動機となる研究において,適切なデータセットに対する8つの要件を提供する。 文献のサンプルをオンラインデータベースに構築する。 データベースは、同僚の研究者が調査し、構築する可能性を秘めている。

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