PersonaAgent

PersonaAgent框架通过可刷新记忆增强交易异常检测

研究人员开发了PersonaAgent，一个用于检测大规模支付网络中异常的新框架。该系统使用可刷新的记忆来存储卡和商家等实体的最新行为信号，解决了高基数和稀疏交互数据的挑战。通过在推理时检索这些基于个性的信号，PersonaAgent增强了现有的异常分类器，从而显著提高了性能指标。在Visa进行的基准测试表明，PersonaAgent可以有效地对交易进行评分，将PR-AUC提高了高达6.58%，并将一个关键业务指标提高了14%以上。