論文の概要: Generative AI for Banks: Benchmarks and Algorithms for Synthetic Financial Transaction Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14730v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 10:56:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:28.175202
• Title: Generative AI for Banks: Benchmarks and Algorithms for Synthetic Financial Transaction Data
• Title（参考訳）: 銀行向けジェネレーティブAI:シンセティック・ファイナンシャル・トランザクションデータのためのベンチマークとアルゴリズム
• Authors: Fabian Sven Karst, Sook-Yee Chong, Abigail A. Antenor, Enyu Lin, Mahei Manhai Li, Jan Marco Leimeister,
• Abstract要約: 本研究では、合成金融取引データを生成するための効率的なアルゴリズムを同定する。 フィデリティ、合成品質、効率性、プライバシ、グラフ構造という5つの基準で5つの主要なモデルを評価する。 CTGANは5つの基準のバランスを保ち、適度なプライバシー上の懸念のある一般的なアプリケーションに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.131101229085256
• License:
• Abstract: The banking sector faces challenges in using deep learning due to data sensitivity and regulatory constraints, but generative AI may offer a solution. Thus, this study identifies effective algorithms for generating synthetic financial transaction data and evaluates five leading models - Conditional Tabular Generative Adversarial Networks (CTGAN), DoppelGANger (DGAN), Wasserstein GAN, Financial Diffusion (FinDiff), and Tabular Variational AutoEncoders (TVAE) - across five criteria: fidelity, synthesis quality, efficiency, privacy, and graph structure. While none of the algorithms is able to replicate the real data's graph structure, each excels in specific areas: DGAN is ideal for privacy-sensitive tasks, FinDiff and TVAE excel in data replication and augmentation, and CTGAN achieves a balance across all five criteria, making it suitable for general applications with moderate privacy concerns. As a result, our findings offer valuable insights for choosing the most suitable algorithm.
• Abstract（参考訳）: 銀行部門は、データ感度と規制制約のためにディープラーニングを使用する際の課題に直面しているが、生成AIはソリューションを提供するかもしれない。 そこで本研究では, 合成金融取引データ生成に有効なアルゴリズムを同定し, 5つの主要なモデル – 条件付きタブラリ生成支援ネットワーク(CTGAN), DoppelGANger(DGAN), Wasserstein GAN, Financial Diffusion(FinDiff), Tabular Variational AutoEncoders(TVAE) – を, 忠実度, 合成品質, 効率性, プライバシー, グラフ構造で評価する。 DGANはプライバシに敏感なタスクに最適であり、FinDiffとTVAEはデータのレプリケーションと拡張に優れている。 その結果,最も適切なアルゴリズムを選択するための貴重な知見が得られた。

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