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AMLworld
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新框架利用时间序列模型提升金融犯罪检测能力
研究人员开发了一个名为时间上下文边缘丰富（TCEE）的新框架，以改进金融犯罪检测。TCEE 利用时间序列基础模型（TSFM）来总结账户交易历史，用时间上下文丰富交易表示。这种方法增强了边缘分类，并可以集成到图神经网络（GNN）中进行更全面的分析。在多个数据集上，TCEE 与现有方法相比，在性能和训练速度上都显示出显著的改进，并在检测网络钓鱼活动的节点分类任务中显示出有效性。
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新方法使用下采样将LLM评估成本降低611倍
研究人员开发了AMLworld-Compact，这是一个新的评估集，旨在显著降低在AMLworld等复杂基于图的数据集上评估大型语言模型（LLM）的成本和时间。该方法采用一种名为HT-Coreset协议的重要性加权下采样技术，将评估目标的数量减少多达611倍，同时仍能提供精确度和F1分数等关键指标的无偏估计。该方法旨在使LLM评估更高效、更易于访问，特别是在大规模金融图数据方面，从而能够进行更有效的错误诊断和模型比较。