論文の概要: Evaluating Fairness in Transaction Fraud Models: Fairness Metrics, Bias Audits, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04373v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 16:08:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 15:14:50.329399
- Title: Evaluating Fairness in Transaction Fraud Models: Fairness Metrics, Bias Audits, and Challenges
- Title（参考訳）: 取引詐欺モデルにおける公正性の評価:公正度指標、バイアス監査、課題
- Authors: Parameswaran Kamalaruban, Yulu Pi, Stuart Burrell, Eleanor Drage, Piotr Skalski, Jason Wong, David Sutton,
- Abstract要約: アルゴリズムの公正性に関する広範な研究にもかかわらず、不正検出モデルにおけるバイアスの研究には顕著なギャップがある。
これらの課題には、不正データの不均衡の性質と不正保護とサービス品質のトレードオフを考慮に入れた公正度メトリクスの必要性が含まれる。
本稿では,公開合成データセットを用いた取引不正モデルの包括的公正性評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.499319293058353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ensuring fairness in transaction fraud detection models is vital due to the potential harms and legal implications of biased decision-making. Despite extensive research on algorithmic fairness, there is a notable gap in the study of bias in fraud detection models, mainly due to the field's unique challenges. These challenges include the need for fairness metrics that account for fraud data's imbalanced nature and the tradeoff between fraud protection and service quality. To address this gap, we present a comprehensive fairness evaluation of transaction fraud models using public synthetic datasets, marking the first algorithmic bias audit in this domain. Our findings reveal three critical insights: (1) Certain fairness metrics expose significant bias only after normalization, highlighting the impact of class imbalance. (2) Bias is significant in both service quality-related parity metrics and fraud protection-related parity metrics. (3) The fairness through unawareness approach, which involved removing sensitive attributes such as gender, does not improve bias mitigation within these datasets, likely due to the presence of correlated proxies. We also discuss socio-technical fairness-related challenges in transaction fraud models. These insights underscore the need for a nuanced approach to fairness in fraud detection, balancing protection and service quality, and moving beyond simple bias mitigation strategies. Future work must focus on refining fairness metrics and developing methods tailored to the unique complexities of the transaction fraud domain.
- Abstract（参考訳）: トランザクション不正検出モデルにおける公正性の確保は、バイアスのある意思決定の潜在的な害と法的影響のために不可欠である。
アルゴリズムの公正性に関する広範な研究にもかかわらず、詐欺検出モデルにおけるバイアスの研究には顕著なギャップがある。
これらの課題には、不正データの不均衡の性質と不正保護とサービス品質のトレードオフを考慮に入れた公正度メトリクスの必要性が含まれる。
このギャップに対処するため、パブリックな合成データセットを用いた取引不正モデルの総合的公正性評価を行い、この領域における最初のアルゴリズムバイアス監査を示す。
1)正当化後にのみ有意なバイアスを呈し,クラス不均衡の影響を浮き彫りにした。
2) バイアスはサービス品質関連パリティ指標と不正保護関連パリティ指標の両方において重要である。
3) 性別などのセンシティブな属性を除去する無意識アプローチによる公平性は,相関プロキシの存在により,これらのデータセット内のバイアス緩和を改善しないと考えられる。
また、取引詐欺モデルにおける社会技術的公正に関する課題についても論じる。
これらの洞察は、不正検出、保護とサービス品質のバランス、そして単純なバイアス軽減戦略を超えて、公正なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
今後の作業は、公正度メトリクスの精査と、トランザクション詐欺ドメインのユニークな複雑さに合わせた方法の開発に注力する必要があります。
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