論文の概要: Generative Pretraining at Scale: Transformer-Based Encoding of Transactional Behavior for Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14406v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 03:15:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 16:13:28.858851
• Title: Generative Pretraining at Scale: Transformer-Based Encoding of Transactional Behavior for Fraud Detection
• Title（参考訳）: スケールにおける生成的事前学習: フラッド検出のためのトランザクショナル・ビヘイビアの符号化
• Authors: Ze Yu Zhao (1), Zheng Zhu (1), Guilin Li (1), Wenhan Wang (1), Bo Wang (1) ((1) Tencent, WeChat Pay)
• Abstract要約: 我々のモデルはトークンの爆発に直面し、行動列を再構築し、トランザクションの振る舞いの微妙な理解を提供する。 我々は、中国最大のオンライン決済業者のセキュリティと有効性を活性化し、異常検出を強化するために、差分畳み込みアプローチを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce an innovative autoregressive model leveraging Generative Pretrained Transformer (GPT) architectures, tailored for fraud detection in payment systems. Our approach innovatively confronts token explosion and reconstructs behavioral sequences, providing a nuanced understanding of transactional behavior through temporal and contextual analysis. Utilizing unsupervised pretraining, our model excels in feature representation without the need for labeled data. Additionally, we integrate a differential convolutional approach to enhance anomaly detection, bolstering the security and efficacy of one of the largest online payment merchants in China. The scalability and adaptability of our model promise broad applicability in various transactional contexts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,支払いシステムにおける不正検出に適したgpt(generative pretrained transformer)アーキテクチャを活用した,革新的な自己回帰モデルを提案する。 本手法は,トークン爆発に対して革新的に対処し,行動シーケンスを再構築し,時間的および文脈的分析によるトランザクション動作の微妙な理解を提供する。 教師なし事前トレーニングを利用することで,ラベル付きデータを必要とせず,特徴表現に優れる。 さらに,中国最大のオンライン決済業者のセキュリティと有効性を促進し,異常検出を強化するための差分畳み込みアプローチを統合する。 我々のモデルのスケーラビリティと適応性は、様々なトランザクションコンテキストにおける幅広い適用性を約束します。

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