Leveraging Time-Series Foundation Models for Financial Crime Detection
说明利用时间序列基础模型检测金融犯罪
简介该论文提出 TCEE 框架,用冻结的时间序列基础模型(TSFM)概括每个账户的交易历史,并把相关时间上下文融入每笔交易的表示中,用于边分类或作为图神经网络(GNN)的边特征。在六个 AMLWorld 数据集上,TCEE 的 PR-AUC 相对最强基线平均提高 10.8%,端到端训练速度快 6.0 倍。在以太坊钓鱼数据集上,该方法生成的账户表示用于节点分类时,PR-AUC 比最强基线提高 14.5%。