論文の概要: AutoFraudNet: A Multimodal Network to Detect Fraud in the Auto Insurance
Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07526v1
- Date: Sun, 15 Jan 2023 13:50:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 15:51:13.889540
- Title: AutoFraudNet: A Multimodal Network to Detect Fraud in the Auto Insurance
Industry
- Title（参考訳）: AutoFraudNet:自動車保険業界の不正を検知するマルチモーダルネットワーク
- Authors: Azin Asgarian, Rohit Saha, Daniel Jakubovitz, Julia Peyre
- Abstract要約: 保険請求には、通常、さまざまなモダリティのデータが多用される。
近年のマルチモーダル学習の進歩にもかかわらず、これらのフレームワークはいまだに共同学習の課題に悩まされている。
本稿では,不正な自動保険請求を検出するためのマルチモーダル推論フレームワークAutoFraudNetを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.871148938060281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the insurance industry detecting fraudulent claims is a critical task with
a significant financial impact. A common strategy to identify fraudulent claims
is looking for inconsistencies in the supporting evidence. However, this is a
laborious and cognitively heavy task for human experts as insurance claims
typically come with a plethora of data from different modalities (e.g. images,
text and metadata). To overcome this challenge, the research community has
focused on multimodal machine learning frameworks that can efficiently reason
through multiple data sources. Despite recent advances in multimodal learning,
these frameworks still suffer from (i) challenges of joint-training caused by
the different characteristics of different modalities and (ii) overfitting
tendencies due to high model complexity. In this work, we address these
challenges by introducing a multimodal reasoning framework, AutoFraudNet
(Automobile Insurance Fraud Detection Network), for detecting fraudulent
auto-insurance claims. AutoFraudNet utilizes a cascaded slow fusion framework
and state-of-the-art fusion block, BLOCK Tucker, to alleviate the challenges of
joint-training. Furthermore, it incorporates a light-weight architectural
design along with additional losses to prevent overfitting. Through extensive
experiments conducted on a real-world dataset, we demonstrate: (i) the merits
of multimodal approaches, when compared to unimodal and bimodal methods, and
(ii) the effectiveness of AutoFraudNet in fusing various modalities to boost
performance (over 3\% in PR AUC).
- Abstract（参考訳）: 保険業界では、不正なクレームを検出することが重大な経済的影響を伴う重要な課題である。
不正なクレームを識別する一般的な戦略は、支持する証拠の矛盾を探すことである。
しかし、保険請求は通常、さまざまなモダリティ(画像、テキスト、メタデータなど)から得られる大量のデータを伴っているため、これは人間の専門家にとって退屈で認知的な作業である。
この課題を克服するために、研究コミュニティは複数のデータソースを効率的に推論できるマルチモーダル機械学習フレームワークに注力してきた。
マルチモーダル学習の最近の進歩にもかかわらず、これらのフレームワークは依然として苦しむ
(i)異なるモダリティの異なる特徴による関節訓練の課題と課題
(II)高モデル複雑さによる傾向の過度化。
本研究では,不正な自動保険請求を検出するためのマルチモーダル推論フレームワークであるAutoFraudNetを導入することで,これらの課題に対処する。
AutoFraudNetは、カスケードされたスローフュージョンフレームワークと最先端のフュージョンブロックであるBLOCK Tuckerを使用して、共同トレーニングの課題を軽減する。
さらに、オーバーフィットを防ぐために軽量なアーキテクチャ設計と追加の損失が組み込まれている。
実世界のデータセット上で行われた広範な実験を通して、我々は以下のことを実証する。
(i)ユニモーダル・バイモーダル法と比較した場合のマルチモーダルアプローチのメリット、
(II) AutoFraudNet が様々なモダリティを融合して性能を高める効果(PR AUC では 3 % 以上)。
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