論文の概要: Detection of Abuse in Financial Transaction Descriptions Using Machine
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08016v1
- Date: Fri, 10 Mar 2023 06:10:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-15 14:27:25.874708
- Title: Detection of Abuse in Financial Transaction Descriptions Using Machine
Learning
- Title(参考訳): 機械学習を用いた金融取引記述の不正検出
- Authors: Anna Leontjeva, Genevieve Richards, Kaavya Sriskandaraja, Jessica
Perchman, Luiz Pizzato
- Abstract要約: 本稿では,銀行業務の文脈における技術支援的虐待の問題点について述べる。
開発モデルとそのパフォーマンス、および運用フレームワークについて概説する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.04516535783148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since introducing changes to the New Payments Platform (NPP) to include
longer messages as payment descriptions, it has been identified that people are
now using it for communication, and in some cases, the system was being used as
a targeted form of domestic and family violence. This type of tech-assisted
abuse poses new challenges in terms of identification, actions and approaches
to rectify this behaviour. Commonwealth Bank of Australia's Artificial
Intelligence Labs team (CBA AI Labs) has developed a new system using advances
in deep learning models for natural language processing (NLP) to create a
powerful abuse detector that periodically scores all the transactions, and
identifies cases of high-risk abuse in millions of records. In this paper, we
describe the problem of tech-assisted abuse in the context of banking services,
outline the developed model and its performance, and the operating framework
more broadly.
- Abstract(参考訳): 新支払いプラットフォーム(NPP)に、より長いメッセージを支払い記述として含めるように変更されて以降、人々がコミュニケーションに使用していることが判明し、場合によっては家庭内および家庭内暴力の標的形態として使用されていた。
このタイプのテック支援虐待は、その行為を正すための識別、行動、アプローチに関して新たな課題をもたらす。
オーストラリアのコモンウェルス・バンク・オブ・オーストラリア(CBA)の人工知能研究所(AI Labs)チームは、自然言語処理のためのディープラーニングモデル(NLP)の進歩を利用して、すべてのトランザクションを定期的にスコア付けし、数百万のレコードでリスクの高い不正行為を識別する強力な不正検出システムを開発した。
本稿では,バンキングサービスにおける技術支援的虐待の問題点を概説し,開発モデルとその性能,および運用フレームワークをより広く概説する。
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