論文の概要: Anti-Money Laundering Systems Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19359v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 14:06:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.508847
• Title: Anti-Money Laundering Systems Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた反モニー洗浄システム
• Authors: Mashkhal Abdalwahid Sidiq, Yimamu Kirubel Wondaferew,
• Abstract要約: 本稿では,世界金融産業におけるアンチ・モニー・ロンダリング(AML)の活動が果たす重要な役割について考察する。 これらの課題に対処するために,深層学習技術を用いたリンク解析を活かした高度なAMLシステムを提案する。 このシステムの中心には、Degree Centrality、Closeness Centrality、Interferness Centrality、PageRankといった中央集権アルゴリズムの利用がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we focused on using deep learning methods for detecting money laundering in financial transaction networks, in order to demonstrate that it can be used as a complement or instead of the more commonly used rule-based systems and conventional Anti-Money Laundering (AML) systems. The paper explores the pivotal role played by Anti-Money Laundering (AML) activities in the global financial industry. It underscores the drawbacks of conventional AML systems, which exhibit high rates of false positives and lack the sophistication to uncover intricate money laundering schemes. To tackle these challenges, the paper proposes an advanced AML system that capitalizes on link analysis using deep learning techniques. At the heart of this system lies the utilization of centrality algorithms like Degree Centrality, Closeness Centrality, Betweenness Centrality, and PageRank. These algorithms enhance the system's capability to identify suspicious activities by examining the influence and interconnections within networks of financial transactions. The significance of Anti-Money Laundering (AML) efforts within the global financial sector is discussed in this paper. It highlights the limitations of traditional AML systems. The results showed the practicality and superiority of the new implementation of the GCN model, which is a preferable method for connectively structured data, meaning that a transaction or account is analyzed in the context of its financial environment. In addition, the paper delves into the prospects of Anti-Money Laundering (AML) efforts, proposing the integration of emerging technologies such as deep learning and centrality algorithms. This integration holds promise for enhancing the effectiveness of AML systems by refining their capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金融取引網におけるマネーロンダリングの深層学習手法を用いて,より一般的なルールベースシステムや従来のアンチ・モニー・ロンダリング(AML)システムに代えて,補完的あるいは代用できることを示す。 本稿では,世界金融産業におけるアンチ・モニー・ロンダリング(AML)の活動が果たす重要な役割について考察する。 従来のAMLシステムの欠点は、偽陽性の頻度が高く、複雑なマネーロンダリングスキームを明らかにするための洗練が欠如している点である。 これらの課題に対処するために,深層学習技術を用いたリンク解析を活かした高度なAMLシステムを提案する。 このシステムの中心には、Degree Centrality、Closeness Centrality、Interferness Centrality、PageRankといった中央集権アルゴリズムの利用がある。 これらのアルゴリズムは、金融取引ネットワーク内の影響や相互関係を調べることにより、不審な活動を特定する能力を高める。 本稿では,世界金融セクターにおけるマネーロンダリング対策(AML)の意義について論じる。 従来のAMLシステムの制限を強調します。 その結果,GCNモデルの新たな実装の実用性と優位性を示した。これは接続型データに好適な手法であり,トランザクションや口座は財務環境の文脈で分析される。 さらに、この論文は、深層学習や中央集権アルゴリズムといった新興技術の統合を提唱する反モニー洗浄(AML)の取り組みの展望を掘り下げている。 この統合は、AMLシステムの能力を改善することで、AMLシステムの有効性を高めることを約束している。

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