图异常检测在金融反欺诈中的应用研究进展

摘要：

随着数字金融的快速发展,欺诈呈现出智能化、产业化以及强隐蔽性等新特点,传统的专家规则和机器学习方法局限性日益显现.图异常检测技术对关联信息具有强大的处理能力,为金融反欺诈提供了新的思路.简要介绍了图异常检测的发展历程和优势;着重从个体反欺诈和群体反欺诈两个视角,将图异常检测划分为基于特征、基于邻近性、基于图表示学习和基于社区划分的个体欺诈检测,以及基于稠密子图、基于稠密子张量和基于深层网络结构的团伙欺诈检测,并对每类技术的基本思想、优缺点、研究进展和典型应用进行对比分析;同时归纳总结了常用的数据集和评价指标,并给出图异常检测在金融反欺诈中的发展前景和研究方向.

关键词：金融反欺诈、图异常检测、数字化金融服务

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海哲学社会科学规划课题2018BJB023

在线出版日期：2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：41-53