論文の概要: GPT-Guided Monte Carlo Tree Search for Symbolic Regression in Financial Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04459v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 06:12:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:37:15.822100
• Title: GPT-Guided Monte Carlo Tree Search for Symbolic Regression in Financial Fraud Detection
• Title（参考訳）: GPT-Guided Monte Carlo Tree Search for Symbolic Regression in Financial Fraud Detection
• Authors: Prashank Kadam,
• Abstract要約: SR-MCTSは基本GPTモデルを用いてMCTSを誘導し、その収束速度と生成した表現の品質を大幅に向上させる。 我々の実験では、SR-MCTSは業界で広く使われている手法よりも、より効率的に不正を検知できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With the increasing number of financial services available online, the rate of financial fraud has also been increasing. The traffic and transaction rates on the internet have increased considerably, leading to a need for fast decision-making. Financial institutions also have stringent regulations that often require transparency and explainability of the decision-making process. However, most state-of-the-art algorithms currently used in the industry are highly parameterized black-box models that rely on complex computations to generate a score. These algorithms are inherently slow and lack the explainability and speed of traditional rule-based learners. This work introduces SR-MCTS (Symbolic Regression MCTS), which utilizes a foundational GPT model to guide the MCTS, significantly enhancing its convergence speed and the quality of the generated expressions which are further extracted to rules. Our experiments show that SR-MCTS can detect fraud more efficiently than widely used methods in the industry while providing substantial insights into the decision-making process.
• Abstract（参考訳）: オンラインで利用できる金融サービスの増加に伴い、金融詐欺の頻度も高まっている。 インターネット上のトラフィックと取引レートは大幅に増加し、迅速な意思決定が必要になった。 また、金融機関は意思決定プロセスの透明性と説明責任をしばしば要求する厳格な規制を課している。 しかし、現在業界で使われている最先端のアルゴリズムのほとんどは、スコアを生成するために複雑な計算に依存する非常にパラメータ化されたブラックボックスモデルである。 これらのアルゴリズムは本質的に遅く、従来のルールベースの学習者の説明可能性や速度に欠ける。 本稿では,基本GPTモデルを用いてMCTSを誘導するSR-MCTS(Symbolic Regression MCTS)を導入する。 実験の結果,SR-MCTSは業界で広く使われている手法よりも効果的な不正検出が可能であり,意思決定プロセスに関する重要な知見が得られた。

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