本文提出了一种名为 LaundroGraph 的新型自监督图表示学习方法，可将银行客户和金融交易编码为有意义的表示，并使用这些表示来为 AML 审查过程提供洞见，以识别给定客户的异常交易，从而提高了 AML 的检测效率。

Oct, 2022

该研究论文探讨了有组织犯罪对人类社会带来的巨大伤害，特别是针对金融领域的洗钱活动。研究者提出了一种新方法，使用大规模图形深度学习对涉嫌犯罪的金融数据进行犯罪活动监测，实验结果表明该方法具有很大的应用前景。

Nov, 2018

本研究首次应用图神经网络（GNN）在一个大规模真实异构网络上，通过结合机器学习技术，提高银行电子监控系统检测洗钱行为的质量。

Jul, 2023

本文介绍了反洗钱规定在维护金融系统安全方面扮演的关键角色，以及加密货币所引入的假名化和开放数据等新问题，同时提出使用分类算法和图方法来预测和控制非法交易，并分享了一个被标记的比特币交易数据集以供进一步研究。

Jul, 2019

这篇论文介绍了一个合成财务交易数据集生成器和一组合成的反洗钱数据集，该生成器已被校准以尽可能接近真实交易，并公开了数据集，可以用于比较不同的图神经网络在 AML 方面的能力。

Jun, 2023

该研究提出了一个适用于领域特定约束条件的框架（称为 FaSTMAN），以有效地构建顺序交易的时间图。该框架使用二阶图表示的加权方法来量化边的重要性，使我们能够在更小而密集的网络流中分配复杂查询。最后，基于这些查询，我们可以有效地识别可疑流动的网络。在对来自多个大型欧洲银行的超过 10 亿个交易数据集进行了广泛评估后，结果表明我们的框架在效率和实用性上具有明显的优势。

Sep, 2023

本文介绍了一种利用多视图网络结构、半监督学习和分层注意力机制的图神经网络，用于在支付宝用户中进行欺诈检测，并实现比现有方法更为准确的预测，并且提供了可解释的结果。

Feb, 2020

洗钱是一个普遍存在的挑战，通过为非法活动提供资金而对社会构成负担。为了更有效地打击和检测洗钱行为，人们越来越多地利用网络信息进行研究，因为洗钱必然涉及到相互连接的各方。本文对现有文献进行了全面系统的审查，通过对 Web of Science 和 Scopus 数据库中的 97 篇论文进行鉴别和分析，建立了一个遵循 Bockel-Rickermann 等人的欺诈分析框架的方法分类体系。此外，本文还提出了一个综合性实验框架，在统一的环境中评估和比较了著名的网络分析方法的性能。该框架应用于公开可用的 Elliptic 数据集，实现了手动特征工程、基于随机游走的方法和深度学习 GNN 模型。从结果中我们得出结论，网络分析提高了反洗钱模型的预测能力，其中以图神经网络取得了最佳结果。我们提供了实验框架的开源实现，以便研究人员和从业人员可以在此基础上进行扩展和实验，并通过这些结果推动在反洗钱的网络分析中采用标准化的方法和评估体系。

May, 2024

通过使用可扩展的图神经网络，以子图级别编码关系信息，通过提供具有反洗钱犯罪活动相关子图的数据集，实现对加密货币中的洗钱行为进行形状学习和准确分类，为反洗钱和取证分析提供了潜在的新标准和直接实际价值。

Apr, 2024

我们提出了一种新颖的多模态主动方法来解决金融网络犯罪检测中的可解释性问题。我们利用深度学习模型从交易顺序、子图连接和叙述生成中提取关键表示，显著简化分析师的调查过程，并利用 LLM 生成传真来帮助分析师进一步理解交易和其元数据。

Oct, 2023