論文の概要: Causal Label Recovery in Payment Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29272v1
• Date: Thu, 28 May 2026 02:43:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:55.599861
• Title: Causal Label Recovery in Payment Networks
• Title（参考訳）: 支払ネットワークにおける因果ラベルの回復
• Abstract要約: 支払いネットワークにおける不正検出モデルは、体系的にバイアスのあるチャージバックラベルでトレーニングする。 共用紙 [arXiv05:26.27557] は、これらの4つの障害が検出性能に最小限の上限を課すことを示した。 観測パイプラインを3段階, 破損層を有する逐次欠落データ問題として定式化し, 逐次トリプライロバスト推定器を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fraud detection models in payment networks train on chargeback labels that are systematically biased. Every label must survive three sequential gates: authorization (declined transactions generate no labels), issuer reporting (unreported fraud is invisible), and delay (pending chargebacks are missing at training time). Labels that do arrive may be corrupted by first-party misuse or issuer misclassification. A companion paper [arXiv:2605.27557] proved that these four impairments impose a minimax lower bound on detection performance. This paper asks: can that bound be achieved? We formalize the observation pipeline as a sequential missing-data problem with three propensity stages and a corruption layer, and construct the Sequential Triply Robust (STR) estimator. The STR corrects for all four impairments simultaneously and achieves the semiparametric efficiency bound -- no estimator can have lower asymptotic variance. It is sequentially triply robust: at each gate, consistency requires only that either the propensity model or the outcome regression is correctly specified, not both. We provide corruption correction via noise-rate-adjusted pseudo-labels, empirical Bayes shrinkage to stabilize inverse-propensity weights for small issuers, a plug-in variance estimator yielding valid confidence intervals, and a Bernstein concentration inequality for finite-sample guarantees. On the operational side, we derive the optimal training delay -- the maturity window that minimizes the sum of label-quality loss and model staleness -- and prove that the STR permits training on data that is days old rather than months old, decoupling model freshness from the chargeback maturity cycle. The STR provably dominates naive chargeback-based training in mean squared error for any sample size.
• Abstract（参考訳）: 支払いネットワークにおける不正検出モデルは、体系的にバイアスのあるチャージバックラベルでトレーニングする。 すべてのラベルは、認証(削除されたトランザクションはラベルを生成しない)、発行者報告(未報告の不正は見えない)、遅延(トレーニング時にチャージバックが欠落している)の3つのシーケンシャルゲートを存続させなければならない。 到着したラベルは、第三者の誤用や発行者の誤分類によって破損する可能性がある。 共用紙 [arXiv:2605.27557] は、これらの4つの障害が検出性能に最小限の上限を課すことを証明した。 この論文は、次のような質問をしている。 観測パイプラインを3つの確率ステージと破損層を持つ逐次欠落データ問題として定式化し、逐次トリプライロバスト推定器(STR)を構築した。 STRは4つの障害を同時に修正し、半パラメトリック効率境界を達成する。 各ゲートでは、整合性は正当性モデルまたは結果回帰のいずれかが正しく指定されるだけで、両方ではない。 我々は、ノイズレート調整擬似ラベルによる汚損補正、小さな発行者に対する逆正当性重みを安定化するための経験的ベイズ収縮、有効な信頼区間を出力するプラグイン分散推定器、有限サンプル保証のためのバーンスタイン濃度不等式を提供する。 運用面では、ラベル品質の損失とモデルの安定性の合計を最小化する成熟度ウィンドウである最適なトレーニング遅延を導出します。 STRは、任意のサンプルサイズに対して平均2乗誤差で、ナイーブなチャージバックベースのトレーニングを確実に支配する。

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