論文の概要: TimeTrail: Unveiling Financial Fraud Patterns through Temporal
Correlation Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14215v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 22:27:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 16:02:45.524162
- Title: TimeTrail: Unveiling Financial Fraud Patterns through Temporal
Correlation Analysis
- Title（参考訳）: TimeTrail: 時間相関分析による金融詐欺パターンの解明
- Authors: Sushrut Ghimire
- Abstract要約: 本研究では、時間的相関分析を利用して複雑な金融詐欺パターンを説明する新しい手法「TimeTrail」を紹介する。
時間的データ豊か化、動的相関分析、解釈可能なパターン可視化の3つの重要なフェーズで構成されている。
その結果, 時間的相関やパターンを隠蔽し, 精度と解釈可能性の両面で従来の手法より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of financial fraud detection, understanding the underlying
patterns and dynamics is important to ensure effective and reliable systems.
This research introduces a new technique, "TimeTrail," which employs advanced
temporal correlation analysis to explain complex financial fraud patterns. The
technique leverages time-related insights to provide transparent and
interpretable explanations for fraud detection decisions, enhancing
accountability and trust.
The "TimeTrail" methodology consists of three key phases: temporal data
enrichment, dynamic correlation analysis, and interpretable pattern
visualization. Initially, raw financial transaction data is enriched with
temporal attributes. Dynamic correlations between these attributes are then
quantified using innovative statistical measures. Finally, a unified
visualization framework presents these correlations in an interpretable manner.
To validate the effectiveness of "TimeTrail," a study is conducted on a diverse
financial dataset, surrounding various fraud scenarios. Results demonstrate the
technique's capability to uncover hidden temporal correlations and patterns,
performing better than conventional methods in both accuracy and
interpretability. Moreover, a case study showcasing the application of
"TimeTrail" in real-world scenarios highlights its utility for fraud detection.
- Abstract（参考訳）: 金融不正検出の分野では、効果的で信頼性の高いシステムを確保するためには、基盤となるパターンとダイナミクスを理解することが重要である。
本研究では,複雑な金融詐欺パターンを説明するために,時間相関分析を用いた新しい手法"timetrail"を提案する。
この技術は、時間に関する洞察を活用し、不正検出決定の透明性と解釈可能な説明を提供し、説明責任と信頼を高める。
timetrail" の方法論は,時間的データエンリッチメント,動的相関解析,解釈可能なパターン視覚化という3つの重要なフェーズで構成されている。
当初、生の金融取引データは時間属性で豊かになる。
これらの属性間の動的相関は、革新的統計量を用いて定量化される。
最後に、統一可視化フレームワークは、これらの相関を解釈可能な方法で提示する。
TimeTrail の有効性を検証するため,様々な不正シナリオを取り巻く多様な財務データセットを用いて調査を行った。
その結果, 時間的相関やパターンを隠蔽し, 精度と解釈可能性の両面で従来の手法より優れていることを示す。
さらに、リアルタイムシナリオにおける"TimeTrail"の適用を示すケーススタディでは、不正検出の実用性を強調している。
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