論文の概要: Intelligent Anti-Money Laundering Solution Based upon Novel Community Detection in Massive Transaction Networks on Spark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09026v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 02:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-19 07:42:21.824897
• Title: Intelligent Anti-Money Laundering Solution Based upon Novel Community Detection in Massive Transaction Networks on Spark
• Title（参考訳）: Spark上の大規模トランザクションネットワークにおける新しいコミュニティ検出に基づくインテリジェントなアンチモニー洗浄ソリューション
• Authors: Xurui Li, Xiang Cao, Xuetao Qiu, Jintao Zhao, Jianbin Zheng,
• Abstract要約: 関連するマネーロンダリングパターンに従ってコミュニティを検出するための時間方向ルービンアルゴリズムが提案されている。 このソリューションは、金融規制機関のマネーロンダリング防止作業の効率を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.230386823973596
• License:
• Abstract: Criminals are using every means available to launder the profits from their illegal activities into ostensibly legitimate assets. Meanwhile, most commercial anti-money laundering systems are still rule-based, which cannot adapt to the ever-changing tricks. Although some machine learning methods have been proposed, they are mainly focused on the perspective of abnormal behavior for single accounts. Considering money laundering activities are often involved in gang criminals, these methods are still not intelligent enough to crack down on criminal gangs all-sidedly. In this paper, a systematic solution is presented to find suspicious money laundering gangs. A temporal-directed Louvain algorithm has been proposed to detect communities according to relevant anti-money laundering patterns. All processes are implemented and optimized on Spark platform. This solution can greatly improve the efficiency of anti-money laundering work for financial regulation agencies.
• Abstract（参考訳）: 犯罪者は、違法行為から得た利益を、目に見える正当な資産に洗浄するために、あらゆる手段を使用している。 一方、ほとんどの商用の反マネーロンダリングシステムは依然としてルールベースであり、変わらぬトリックには対応できない。 いくつかの機械学習手法が提案されているが、主に単一アカウントにおける異常な振る舞いの観点に焦点を当てている。 マネーロンダリング(マネーロンダリング)がしばしばギャング犯罪者に関係していることを考えると、これらの方法はいまだに犯罪ギャングを全面的に取り締まるほどの知性を持っていない。 本稿では、不審なマネーロンダリング・ギャングを見つけるための体系的な解決策を提案する。 関連するマネーロンダリングパターンに従ってコミュニティを検出するための時間方向ルービンアルゴリズムが提案されている。 すべてのプロセスはSparkプラットフォームで実装され、最適化されている。 このソリューションは、金融規制機関のマネーロンダリング防止作業の効率を大幅に向上させることができる。

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