論文の概要: Graph Neural Networks for Financial Fraud Detection: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05815v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 03:59:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-17 08:33:23.114354
- Title: Graph Neural Networks for Financial Fraud Detection: A Review
- Title（参考訳）: ファイナンシャル・フラッド検出のためのグラフニューラルネットワーク
- Authors: Dawei Cheng, Yao Zou, Sheng Xiang, Changjun Jiang,
- Abstract要約: 本稿では、金融不正問題に対処する上でのグラフニューラルネットワーク(GNN)の役割について概説する。
GNNは金融ネットワーク内の複雑な関係パターンやダイナミクスを捉えるのに非常に適しています。
本稿では,100以上の研究の構造化レビューを通じて,財務不正検出におけるGNN適用の理解に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.27732184004872
- License:
- Abstract: The landscape of financial transactions has grown increasingly complex due to the expansion of global economic integration and advancements in information technology. This complexity poses greater challenges in detecting and managing financial fraud. This review explores the role of Graph Neural Networks (GNNs) in addressing these challenges by proposing a unified framework that categorizes existing GNN methodologies applied to financial fraud detection. Specifically, by examining a series of detailed research questions, this review delves into the suitability of GNNs for financial fraud detection, their deployment in real-world scenarios, and the design considerations that enhance their effectiveness. This review reveals that GNNs are exceptionally adept at capturing complex relational patterns and dynamics within financial networks, significantly outperforming traditional fraud detection methods. Unlike previous surveys that often overlook the specific potentials of GNNs or address them only superficially, our review provides a comprehensive, structured analysis, distinctly focusing on the multifaceted applications and deployments of GNNs in financial fraud detection. This review not only highlights the potential of GNNs to improve fraud detection mechanisms but also identifies current gaps and outlines future research directions to enhance their deployment in financial systems. Through a structured review of over 100 studies, this review paper contributes to the understanding of GNN applications in financial fraud detection, offering insights into their adaptability and potential integration strategies.
- Abstract（参考訳）: 金融取引の状況は、グローバルな経済統合の拡大と情報技術の進歩により、ますます複雑化している。
この複雑さは、金融詐欺の検出と管理において大きな課題をもたらす。
本稿では、金融不正検出に適用される既存のGNN方法論を分類する統一フレームワークを提案することにより、これらの課題に対処する上でのグラフニューラルネットワーク(GNN)の役割について検討する。
具体的には、一連の詳細な研究課題を調べることで、金融詐欺検出のためのGNNの適合性、現実シナリオへの展開、その有効性を高める設計上の考慮事項について考察する。
このレビューでは、GNNは金融ネットワーク内の複雑なリレーショナルパターンやダイナミクスを捉えるのに非常に適しており、従来の不正検出方法よりもはるかに優れています。
GNNの特定の可能性を見落としたり、表面的にのみ対処する以前の調査とは異なり、我々のレビューは、金融詐欺検出におけるGNNの多面的応用と展開に明確に焦点をあて、包括的かつ構造化された分析を提供する。
このレビューは、不正検出メカニズムを改善するためのGNNの可能性を強調するだけでなく、現在のギャップを特定し、金融システムへの展開を強化するための今後の研究の方向性を概説する。
100以上の研究の構造化されたレビューを通じて、金融詐欺検出におけるGNN応用の理解に寄与し、その適応性と潜在的な統合戦略に関する洞察を提供する。
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