論文の概要: CASE: An Agentic AI Framework for Enhancing Scam Intelligence in Digital Payments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19932v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 14:47:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.670946
- Title: CASE: An Agentic AI Framework for Enhancing Scam Intelligence in Digital Payments
- Title（参考訳）: Case: デジタル支払いにおける詐欺インテリジェンスを強化するエージェントAIフレームワーク
- Authors: Nitish Jaipuria, Lorenzo Gatto, Zijun Kan, Shankey Poddar, Bill Cheung, Diksha Bansal, Ramanan Balakrishnan, Aviral Suri, Jose Estevez,
- Abstract要約: 本稿では,新しいエージェントAIフレームワークであるCASE(Conversational Agent for Scam Elucidation)を提案する。
会話エージェントは、潜在的な犠牲者を積極的にインタビューし、詳細な会話の形でインテリジェンスを引き出すように設計されている。
この新しいインテリジェンスによって既存の機能を増強することで、詐欺行為の量で21%のアップリフトが観測された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24378845585726894
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The proliferation of digital payment platforms has transformed commerce, offering unmatched convenience and accessibility globally. However, this growth has also attracted malicious actors, leading to a corresponding increase in sophisticated social engineering scams. These scams are often initiated and orchestrated on multiple surfaces outside the payment platform, making user and transaction-based signals insufficient for a complete understanding of the scam's methodology and underlying patterns, without which it is very difficult to prevent it in a timely manner. This paper presents CASE (Conversational Agent for Scam Elucidation), a novel Agentic AI framework that addresses this problem by collecting and managing user scam feedback in a safe and scalable manner. A conversational agent is uniquely designed to proactively interview potential victims to elicit intelligence in the form of a detailed conversation. The conversation transcripts are then consumed by another AI system that extracts information and converts it into structured data for downstream usage in automated and manual enforcement mechanisms. Using Google's Gemini family of LLMs, we implemented this framework on Google Pay (GPay) India. By augmenting our existing features with this new intelligence, we have observed a 21% uplift in the volume of scam enforcements. The architecture and its robust evaluation framework are highly generalizable, offering a blueprint for building similar AI-driven systems to collect and manage scam intelligence in other sensitive domains.
- Abstract（参考訳）: デジタル決済プラットフォームの普及は商業に変化をもたらし、世界中で不整合の利便性とアクセシビリティを提供している。
しかし、この成長は悪質な俳優も惹きつけており、それに伴う高度な社会工学の詐欺の増加につながっている。
これらの詐欺は、しばしば支払いプラットフォーム外の複数の面で開始・編成され、ユーザーおよびトランザクションベースの信号が詐欺の方法論と根底にあるパターンを完全に理解するには不十分であり、タイムリーに防止することが非常に困難である。
本稿では,ユーザ詐欺フィードバックを安全かつスケーラブルに収集・管理することで,この問題に対処するエージェントAIフレームワークであるCASE(Conversational Agent for Scam Elucidation)を提案する。
会話エージェントは、潜在的な犠牲者を積極的にインタビューし、詳細な会話の形でインテリジェンスを引き出すように設計されている。
会話の書き起こしは、別のAIシステムによって消費され、情報を取り出し、それを構造化データに変換して、自動および手動の強制機構で下流の使用に使用する。
GoogleのLLMのGeminiファミリを使用して、Google Pay(GPay) India上でこのフレームワークを実装しました。
この新しいインテリジェンスによって既存の機能を増強することで、詐欺行為の量で21%のアップリフトが観測された。
アーキテクチャとその堅牢な評価フレームワークは、非常に一般化可能であり、他の機密ドメインで詐欺情報を収集し管理する、類似のAI駆動システムを構築するための青写真を提供する。
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