Automatic Procurement Fraud Detection with Machine Learning

要約

タイトル：機械学習による自動調達詐欺検知
要約：
– 調達詐欺は市場経済において常に深刻な問題であり、監査部門はその検出においても情報源からの報告に強く頼る傾向がある。
– SFエクスプレス社から2015年から2017年までの調達に関連するデータベースへのアクセスを共有してもらい、機械学習技術が中国市場における最も深刻な犯罪の1つである調達詐欺の監査にどのように役立つかを研究している。
– 各調達イベントを9つの具体的な特徴として表現し、ニューラルネットワークモデルを構築して、疑わしい調達を特定し、詐欺のタイプを分類する。
– 調達データベースから収集された約50000のサンプル上でモデルをテストすることにより、モデルは改善の余地があるにもかかわらず、調達詐欺の検出に役立つことが証明された。

要約(オリジナル)

Although procurement fraud is always a critical problem in almost every free market, audit departments still have a strong reliance on reporting from informed sources when detecting them. With our generous cooperator, SF Express, sharing the access to the database related with procurements took place from 2015 to 2017 in their company, our team studies how machine learning techniques could help with the audition of one of the most profound crime among current chinese market, namely procurement frauds. By representing each procurement event as 9 specific features, we construct neural network models to identify suspicious procurements and classify their fraud types. Through testing our models over 50000 samples collected from the procurement database, we have proven that such models — despite having space for improvements — are useful in detecting procurement frauds.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI