論文の概要: Temporal Knowledge Distillation for Time-Sensitive Financial Services Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16799v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 03:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 17:46:17.077235
• Title: Temporal Knowledge Distillation for Time-Sensitive Financial Services Applications
• Title（参考訳）: 時間知覚型金融サービスアプリケーションのための時間的知識蒸留
• Authors: Hongda Shen and Eren Kurshan
• Abstract要約: 異常検出は、金融犯罪検出詐欺やサイバーセキュリティなどの主要なコンプライアンスやリスク機能に頻繁に使用される。 最新のデータパターンでモデルを再トレーニングすることで、急激な変更に追いつくことは、過去のパターンと現在のパターンのバランスをとる上でのプレッシャーをもたらす。 提案手法は、モデル性能を改善しながら、再トレーニング時間に利点をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1795069620810805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting anomalies has become an increasingly critical function in the financial service industry. Anomaly detection is frequently used in key compliance and risk functions such as financial crime detection fraud and cybersecurity. The dynamic nature of the underlying data patterns especially in adversarial environments like fraud detection poses serious challenges to the machine learning models. Keeping up with the rapid changes by retraining the models with the latest data patterns introduces pressures in balancing the historical and current patterns while managing the training data size. Furthermore the model retraining times raise problems in time-sensitive and high-volume deployment systems where the retraining period directly impacts the models ability to respond to ongoing attacks in a timely manner. In this study we propose a temporal knowledge distillation-based label augmentation approach (TKD) which utilizes the learning from older models to rapidly boost the latest model and effectively reduces the model retraining times to achieve improved agility. Experimental results show that the proposed approach provides advantages in retraining times while improving the model performance.
• Abstract（参考訳）: 金融サービス業界では異常検出がますます重要な機能になりつつある。 異常検出は、金融犯罪検出詐欺やサイバーセキュリティなどの主要なコンプライアンスやリスク機能に頻繁に使用される。 特に不正検出のような敵環境における基礎となるデータパターンの動的な性質は、機械学習モデルに深刻な課題をもたらす。 最新のデータパターンでモデルを再トレーニングすることで、急激な変更に追いつくには、トレーニングデータサイズを管理しながら、過去のパターンと現在のパターンのバランスをとる圧力が伴う。 さらに、モデルのリトレーニング時間は、リトレーニング期間が、継続的な攻撃にタイムリーに応答するモデル能力に直接影響する、時間に敏感な高ボリュームデプロイメントシステムにおいて問題を引き起こす。 本研究では,古いモデルからの学習を活かし,最新のモデルを迅速に促進し,モデルのリトレーニング時間を効果的に短縮し,機敏性を向上させる,時間的知識蒸留に基づくラベル拡張手法(tkd)を提案する。 実験の結果,提案手法はモデル性能を向上しつつ,リトレーニング時間に利点をもたらすことがわかった。

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