Fugu-MT 論文翻訳(概要): GraphFC: Customs Fraud Detection with Label Scarcity

論文の概要: GraphFC: Customs Fraud Detection with Label Scarcity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11377v2
Date: Sat, 19 Aug 2023 13:30:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-22 23:56:26.231465
Title: GraphFC: Customs Fraud Detection with Label Scarcity
Title（参考訳）: GraphFC:ラベルスカルシティによる不正検出のカスタム
Authors: Karandeep Singh, Yu-Che Tsai, Cheng-Te Li, Meeyoung Cha, Shou-De Lin
Abstract要約: 人員が限られているため、税関は限られた数の宣言を手動で検査することしかできない。現在の税関詐欺検出のアプローチは、この現実世界の設定にはあまり適していない。本研究では,モデルに依存しない,ドメイン固有の,半教師付きグラフニューラルネットワークに基づく税関不正検出アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.7060251265426
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Custom officials across the world encounter huge volumes of transactions. With increased connectivity and globalization, the customs transactions continue to grow every year. Associated with customs transactions is the customs fraud - the intentional manipulation of goods declarations to avoid the taxes and duties. With limited manpower, the custom offices can only undertake manual inspection of a limited number of declarations. This necessitates the need for automating the customs fraud detection by machine learning (ML) techniques. Due the limited manual inspection for labeling the new-incoming declarations, the ML approach should have robust performance subject to the scarcity of labeled data. However, current approaches for customs fraud detection are not well suited and designed for this real-world setting. In this work, we propose $\textbf{GraphFC}$ ($\textbf{Graph}$ neural networks for $\textbf{C}$ustoms $\textbf{F}$raud), a model-agnostic, domain-specific, semi-supervised graph neural network based customs fraud detection algorithm that has strong semi-supervised and inductive capabilities. With upto 252% relative increase in recall over the present state-of-the-art, extensive experimentation on real customs data from customs administrations of three different countries demonstrate that GraphFC consistently outperforms various baselines and the present state-of-art by a large margin.
Abstract（参考訳）: 世界中の税関職員が大量の取引に遭遇する。接続性の向上とグローバル化により、税関取引は毎年増加を続けている。税関取引に関連するのは税関詐欺であり、税や義務を避けるために商品宣言を意図的に操作することである。人員が限られているため、税関は限られた数の宣言を手作業で検査できるのみである。これにより、機械学習(ML)技術による税関不正検出を自動化する必要が生じる。新しい宣言をラベル付けするための手動検査が限られているため、MLアプローチはラベル付きデータの不足による堅牢なパフォーマンスを持つべきである。しかし、現在の税関不正検出のアプローチは、この現実世界の設定にはあまり適していない。本稿では,モデル非依存,ドメイン固有,半教師付きグラフニューラルネットワークに基づく,セミ教師付きかつ帰納的能力を持つカスタムス不正検出アルゴリズムである,$\textbf{graphfc}$ ($\textbf{graph}$ neural networks for $\textbf{c}$ustoms $\textbf{f}$raudを提案する。最新技術に対するリコールは252%まで増加しており、3つの異なる国の税関管理からの実際の税関データに関する広範囲な実験は、graphfcが一貫して様々な基準値や現在の技術水準を上回っていることを示している。

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