論文の概要: Transparency and Privacy: The Role of Explainable AI and Federated Learning in Financial Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13334v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 18:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 17:02:58.424276
• Title: Transparency and Privacy: The Role of Explainable AI and Federated Learning in Financial Fraud Detection
• Title（参考訳）: 透明性とプライバシ:金融詐欺検出における説明可能なAIとフェデレーション学習の役割
• Authors: Tomisin Awosika, Raj Mani Shukla, and Bernardi Pranggono
• Abstract要約: 本研究は,これらの課題に対処するために,FL(Federated Learning)とXAI(Explainable AI)を用いた新しいアプローチを提案する。 FLは、金融機関が顧客データを直接共有することなく、不正取引を検出するモデルを協調的に訓練することを可能にする。 XAIは、モデルによってなされた予測が人間の専門家によって理解され解釈され、システムに透明性と信頼のレイヤを追加することを保証します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fraudulent transactions and how to detect them remain a significant problem for financial institutions around the world. The need for advanced fraud detection systems to safeguard assets and maintain customer trust is paramount for financial institutions, but some factors make the development of effective and efficient fraud detection systems a challenge. One of such factors is the fact that fraudulent transactions are rare and that many transaction datasets are imbalanced; that is, there are fewer significant samples of fraudulent transactions than legitimate ones. This data imbalance can affect the performance or reliability of the fraud detection model. Moreover, due to the data privacy laws that all financial institutions are subject to follow, sharing customer data to facilitate a higher-performing centralized model is impossible. Furthermore, the fraud detection technique should be transparent so that it does not affect the user experience. Hence, this research introduces a novel approach using Federated Learning (FL) and Explainable AI (XAI) to address these challenges. FL enables financial institutions to collaboratively train a model to detect fraudulent transactions without directly sharing customer data, thereby preserving data privacy and confidentiality. Meanwhile, the integration of XAI ensures that the predictions made by the model can be understood and interpreted by human experts, adding a layer of transparency and trust to the system. Experimental results, based on realistic transaction datasets, reveal that the FL-based fraud detection system consistently demonstrates high performance metrics. This study grounds FL's potential as an effective and privacy-preserving tool in the fight against fraud.
• Abstract（参考訳）: 不正取引とその検出方法は、世界中の金融機関にとって重要な問題である。 資産の保護と顧客の信頼を維持するための高度な不正検知システムの必要性は金融機関にとって最重要であるが、有効かつ効率的な不正検出システムの開発が課題となっている要因もある。 このような要因の1つは、不正取引は稀であり、多くのトランザクションデータセットが不均衡であるという事実である。 このデータ不均衡は不正検出モデルの性能や信頼性に影響を与える可能性がある。 さらに、すべての金融機関が従うデータプライバシー法により、より高いパフォーマンスの集中モデルを促進するために顧客データを共有することは不可能である。 さらに,不正検出技術は,ユーザエクスペリエンスに影響を与えないように透明でなければならない。 そこで本研究では,これらの課題に対処するために,Federated Learning (FL) と Explainable AI (XAI) を用いた新しいアプローチを提案する。 FLにより、金融機関は顧客データを直接共有することなく不正取引を検出するモデルを協調的に訓練し、データのプライバシと機密性を保護できる。 一方、XAIの統合により、モデルによってなされた予測が人間の専門家によって理解され解釈され、システムに透明性と信頼のレイヤが加えられることが保証される。 現実的なトランザクションデータセットをベースとした実験結果から,FLに基づく不正検出システムは高いパフォーマンス指標を一貫して示していることがわかった。 本研究は、flが不正との戦いにおける効果的なプライバシー保護ツールとなる可能性を根拠としている。

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