Las tareas de GNN en diferentes niveles. Para el nivel de nodo, la etiqueta de cada nodo está determinada por sus características y vecinos. Para el nivel de borde, la etiqueta de cada borde está determinada por las características de la fuente y el nodo de destino. Para el nivel de gráfico, la propiedad está determinada por las características de todos los nodos o bordes. Crédito: fronteras de la informática (2025). Doi: 10.1007/s11704-024-40474-y
Una revisión realizada por investigadores de la Universidad de Tongji y la Universidad de Tecnología de Sydney publicada en Frontiers of Computer Science, destaca el poderoso papel de las redes neuronales Graph (GNN) para exponer el fraude financiero.
Al revelar patrones relacionales intrincados en las redes de transacciones, los GNN superan significativamente los métodos tradicionales de aprendizaje automático basados en reglas y clásicos. El estudio presenta un marco unificado para guiar la comprensión y la aplicación de GNN en varios escenarios de fraude, allanando el camino tanto para la implementación como para los avances futuros.
A medida que el fraude financiero crece tanto en escala como en sofisticación, continúa erosionando la confianza en la banca global, los pagos y los sistemas de seguros. Sin embargo, los sistemas basados en GNN pueden desentrañar la compleja red de interacciones entre cuentas, entidades y comportamientos, lo que los hace expertos en detectar esquemas de lavado de dinero, redes de colusión y uso inusual de dispositivos que a menudo evaden herramientas de detección convencionales.
Una amplia adopción de GNN podría significar una seguridad más estricta para los consumidores, menos pérdidas para las empresas y una supervisión más sólida para los reguladores, que aborda una necesidad urgente de defensas de fraude avanzadas.
Esta revisión exhaustiva ofrece ideas prácticas para múltiples partes interesadas. Para las instituciones financieras, integrar los módulos de GNN en las tuberías existentes de detección de fraude puede agudizar la precisión de detección y reducir los falsos positivos, mejorando en última instancia tanto la eficiencia operativa como la satisfacción del cliente.
Los formuladores de políticas pueden encontrar valor en el análisis impulsados por GNN para dar forma a las regulaciones de intercambio de datos más inteligentes y los estándares de transparencia, al tiempo que equilibran la privacidad con la seguridad. Mientras tanto, la comunidad de investigación se beneficia de una hoja de ruta clara que identifica desafíos clave, como la escalabilidad, la interpretabilidad y la adaptabilidad, que dará forma a la próxima ola de innovación de detección de fraude.
Los autores examinaron más de 100 estudios de primer nivel, identificando cuatro tipos principales de GNNS, concurrentes, basados en la atención, temporales y heterogéneos, y explorando cómo cada uno contribuye a la detección de fraude. Su análisis muestra que los GNN superan constantemente los métodos más antiguos en diversos escenarios, incluidos fraude de tarjetas de crédito, estafas de seguro y anomalías de cadena de suministro.
Los ejemplos del mundo real, como el proyecto antifraude de código abierto en GitHub, demuestran los beneficios tangibles de los GNN, al tiempo que revelan desafíos prácticos, como los altos costos computacionales de procesar gráficos grandes, la necesidad de salidas de modelos claras y la dificultad de mantener el ritmo de los tácticos de fraude en constante evolución.
Para garantizar tanto el rigor científico como la relevancia del mundo real, los investigadores realizaron una revisión sistemática de la literatura e introdujeron un marco analítico unificado. Este marco organiza las metodologías de GNN mediante la arquitectura y la tarea de detección de fraude.
El estudio también incluye evaluaciones de estudios de casos del mundo real, comparaciones de rendimiento contra los métodos tradicionales y las mejores prácticas destiladas para construir gráficos financieros, incluidas la transacción, la relación, el comportamiento y los gráficos de flujo de información, y para la ingeniería de características efectiva.
En resumen, los GNN ofrecen un enfoque poderoso y adaptable para detectar fraude financiero, capaz de aprender patrones sutiles que los modelos tradicionales a menudo pasan por alto. A medida que las tácticas de fraude se vuelven más elaboradas, la integración de soluciones GNN escalables e interpretables será fundamental para proteger los sistemas económicos y la reconstrucción de la confianza pública.
Esta revisión proporciona una base sólida para futuras investigaciones y despliegue, instando a la colaboración entre la academia, la industria y los reguladores a desbloquear la promesa completa de la detección de fraude basada en gráficos.
Más información: Dawei Cheng et al, Redes neuronales Graph para la detección de fraude financiero: una revisión, fronteras de la informática (2025). Doi: 10.1007/s11704-024-40474-y
Proporcionado por la prensa de educación superior
Cita: las redes neuronales Graph muestran una promesa para detectar el lavado de dinero y la colusión en las redes de transacciones (2025, 19 de mayo) Recuperado el 19 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-graph-neural-networks-money-launding.html
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