論文の概要: Realistic Synthetic Financial Transactions for Anti-Money Laundering Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16424v2
• Date: Sun, 29 Oct 2023 07:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 21:01:01.144570
• Title: Realistic Synthetic Financial Transactions for Anti-Money Laundering Models
• Title（参考訳）: 反マネーロンダリングモデルのためのリアルな合成金融取引
• Authors: Erik Altman, Jovan Blanu\v{s}a, Luc von Niederh\"ausern, B\'eni Egressy, Andreea Anghel, Kubilay Atasu
• Abstract要約: マネーロンダリング(英: Money laundering)とは、不正な資金が彼らの起源を隠蔽する動きである。 国連の推計では、世界のGDPの2-5%、すなわち0.8ドルから2.0兆ドルは毎年世界規模で洗浄されている。 本稿では、合成金融トランザクションデータセット生成器と合成生成されたAMLデータセットのセットに貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3802629107286046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the widespread digitization of finance and the increasing popularity of cryptocurrencies, the sophistication of fraud schemes devised by cybercriminals is growing. Money laundering -- the movement of illicit funds to conceal their origins -- can cross bank and national boundaries, producing complex transaction patterns. The UN estimates 2-5\% of global GDP or \$0.8 - \$2.0 trillion dollars are laundered globally each year. Unfortunately, real data to train machine learning models to detect laundering is generally not available, and previous synthetic data generators have had significant shortcomings. A realistic, standardized, publicly-available benchmark is needed for comparing models and for the advancement of the area. To this end, this paper contributes a synthetic financial transaction dataset generator and a set of synthetically generated AML (Anti-Money Laundering) datasets. We have calibrated this agent-based generator to match real transactions as closely as possible and made the datasets public. We describe the generator in detail and demonstrate how the datasets generated can help compare different Graph Neural Networks in terms of their AML abilities. In a key way, using synthetic data in these comparisons can be even better than using real data: the ground truth labels are complete, whilst many laundering transactions in real data are never detected.
• Abstract（参考訳）: 金融のデジタル化や暗号通貨の普及に伴い、サイバー犯罪者が考案した詐欺スキームの高度化が進んでいる。 マネーロンダリング(資金洗浄)は銀行と国の境界を越えて複雑な取引パターンを生み出す可能性がある。 国連の推計では、世界のGDPの2-5\%、すなわち0.8ドル=2.0兆ドルが毎年洗浄されている。 残念なことに、洗浄を検出するために機械学習モデルをトレーニングする実際のデータは一般的には利用できない。 現実的で標準化された公開可能なベンチマークは、モデルの比較と領域の進歩のために必要である。 そこで本研究では,合成金融トランザクションデータセット生成と合成生成されたAML(Anti-Money Laundering)データセットのセットについて述べる。 このエージェントベースのジェネレータをキャリブレーションして、実際のトランザクションを可能な限り密に一致させ、データセットを公開しました。 生成元を詳細に記述し、生成したデータセットが、AML能力の観点から異なるグラフニューラルネットワークを比較するのにどう役立つかを実証する。 重要な方法では、これらの比較で合成データを使用することは、実際のデータを使用するよりもさらによい。

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