图异常检测在金融反欺诈中的应用研究进展

来源：计算机工程与应用杂志2022年第22期北京时间：

作者：刘华玲, 刘雅欣, 许珺怡, 陈尚辉, 乔梁

单位：上海对外经贸大学 统计与信息学院，上海 201620

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