面向金融犯罪与欺诈检测的图计算：趋势、挑战与展望
密码学与安全
2021-03-05 v1 人工智能
计算机与社会
机器学习
摘要
数字支付的兴起已导致金融犯罪格局发生 consequential 变化。因此，基于规则系统等传统欺诈检测方法在很大程度上已失效。近年来，使用图计算原理的 AI 与机器学习解决方案获得了显著关注。基于图的技术为金融犯罪检测提供了独特的解决机会。然而，在实时金融交易处理系统中以工业规模部署此类解决方案，已暴露出众多应用挑战。在本文中，我们讨论当前及下一代图解决方案所面临的实施困难。此外，金融犯罪与数字支付趋势表明检测技术持续有效性方面正出现新兴挑战。我们分析威胁格局，并论证其为开发基于图的解决方案提供了关键洞见。
引用
@article{arxiv.2103.03227,
title = {Graph Computing for Financial Crime and Fraud Detection: Trends, Challenges and Outlook},
author = {E. Kurshan and H. Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03227},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2103.01854