論文の概要: Deep Learning for Cross-Border Transaction Anomaly Detection in Anti-Money Laundering Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07027v1
- Date: Thu, 21 Nov 2024 03:55:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-15 08:59:00.178998
- Title: Deep Learning for Cross-Border Transaction Anomaly Detection in Anti-Money Laundering Systems
- Title（参考訳）: 反モニー洗浄システムにおけるクロスボーダートランザクション異常検出のための深層学習
- Authors: Qian Yu, Zhen Xu, Zong Ke,
- Abstract要約: 本稿では,クロスボーダーAMLシステムにおける教師なし学習モデルの応用について検討する。
基本畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からハイブリッドCNNGRUアーキテクチャまでの5つのディープラーニングモデルが設計およびテストされた。
その結果、モデル複雑性が増加するにつれて、システムの検出精度と応答性も向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.439233916969748
- License:
- Abstract: In the context of globalization and the rapid expansion of the digital economy, anti-money laundering (AML) has become a crucial aspect of financial oversight, particularly in cross-border transactions. The rising complexity and scale of international financial flows necessitate more intelligent and adaptive AML systems to combat increasingly sophisticated money laundering techniques. This paper explores the application of unsupervised learning models in cross-border AML systems, focusing on rule optimization through contrastive learning techniques. Five deep learning models, ranging from basic convolutional neural networks (CNNs) to hybrid CNNGRU architectures, were designed and tested to assess their performance in detecting abnormal transactions. The results demonstrate that as model complexity increases, so does the system's detection accuracy and responsiveness. In particular, the self-developed hybrid Convolutional-Recurrent Neural Integration Model (CRNIM) model showed superior performance in terms of accuracy and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). These findings highlight the potential of unsupervised learning models to significantly improve the intelligence, flexibility, and real-time capabilities of AML systems. By optimizing detection rules and enhancing adaptability to emerging money laundering schemes, this research provides both theoretical and practical contributions to the advancement of AML technologies, which are essential for safeguarding the global financial system against illicit activities.
- Abstract（参考訳）: グローバル化とデジタル経済の急速な拡大という文脈では、特に国境を越えた取引において、対マネーロンダリング(AML)が金融監督の重要な側面となっている。
国際金融フローの複雑さと規模の増加は、よりインテリジェントで適応的なAMLシステムを必要とし、より洗練されたマネーロンダリング技術と戦う必要がある。
本稿では,相互境界AMLシステムにおける教師なし学習モデルの適用について検討し,コントラスト学習手法によるルール最適化に着目した。
基本的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からハイブリッドCNNGRUアーキテクチャまでの5つのディープラーニングモデルが設計され、異常なトランザクションを検出するパフォーマンスを評価するためにテストされた。
その結果、モデル複雑性が増加するにつれて、システムの検出精度と応答性も向上することが示された。
特に、自己発達型畳み込み型ニューラル統合モデル(CRNIM)は、受信動作特性曲線(AUROC)の精度と面積において優れた性能を示した。
これらの知見は、AMLシステムのインテリジェンス、柔軟性、リアルタイム能力を大幅に向上させる教師なし学習モデルの可能性を浮き彫りにした。
本研究は、検出規則を最適化し、新たなマネーロンダリング方式への適応性を高めることにより、不正行為に対する世界金融システムの保護に不可欠であるAML技術の進歩に理論的および実践的な貢献を両立させる。
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