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金融交易数据的通用表示：涵盖本地、全球和外部环境
银行数据分析中，有效处理金融交易对于银行业务至关重要。本文提出了一种表示学习框架，用于解决多样化的业务挑战，同时提出了考虑数据特定性的新型生成模型，并提供了一种整合客户表示和外部信息的方法，从其他客户的行为中获取洞察力。最后，我们提供了一个
PDF3 months ago
CaT-GNN: 通过因果时序图神经网络提升信用卡欺诈检测
本文介绍了一种名为 CaT-GNN 的新型信用卡欺诈检测方法，该方法利用因果不变性学习揭示了交易数据中的内在相关性，并通过发现和干预阶段将问题分解，通过识别事务图中的因果节点并应用因果混合策略来提高模型的鲁棒性和可解释性。实验结果表明，Ca
PDF4 months ago
基于 Transformer 嵌入和层次感知注意力结构的金融交易分层分类
本研究提出了一种基于 Transformer 的 Two-headed DragoNet 模型，用于金融交易的分层多标签分类。我们的模型基于一系列 Transformer 编码层，从两个简短的文本描述（商家名称和业务活动）生成上下文嵌入，然
PDF7 months ago
通过污染攻击在事件序列数据中隐藏后门
金融行业使用深度学习模型做出重要决策，但这导致了新的危险，因为深度黑盒模型容易受到对抗性攻击。为了在复杂的离散序列空间上植入后门，我们提供了一种方法来引入隐藏的后门，破坏模型的功能性。我们的实验研究揭示了这些影响如何在不同数据集、架构和模型
PDF10 months ago
抓住我吧：半监督图学习以揭露洗钱活动
本文提出一种半监督图学习方法，用于识别潜在的洗钱节点，实验结果表明该方法可以从真实和合成交易图中检测出洗钱活动。
PDFa year ago
DeepTrax: 金融交易图嵌入
本文使用图形嵌入方法将信用卡交易的账户和商家实体嵌入到欧氏向量空间中，并展示了这些嵌入可以用于欺诈检测等机器学习业务应用。
PDF5 years ago