Leveraging Time-Series Foundation Models for Financial Crime Detection
説明時系列基盤モデルを用いた金融犯罪検知
要約本論文は、凍結した時系列基盤モデル(TSFM)で各口座の取引履歴を要約し、その時間的文脈を各取引の表現に組み込む TCEE フレームワークを提案する。この表現は辺分類に直接用いるほか、グラフニューラルネットワーク(GNN)の辺特徴量としても利用できる。六つの AMLWorld データセットでは、最も強い比較手法に比べ PR-AUC が平均で相対 10.8% 向上し、エンドツーエンドの学習は 6.0 倍速い。イーサリアムのフィッシングデータセットでは、ノード分類においても PR-AUC が最強のベースラインより 14.5% 改善した。