Advanced search ?

Object

An Analysis of Novel Money Laundering Data Using Heterogeneous Graph Isomorphism Networks. FinCEN Files Case Study
Download

Title: An Analysis of Novel Money Laundering Data Using Heterogeneous Graph Isomorphism Networks. FinCEN Files Case Study

Title in english:

Wykorzystanie heterogenicznych grafowych sieci izomorficznych w analizie danych związanych z praniem brudnych pieniędzy. Studium przypadku FinCEN

Creator:

Wójcik, Filip

Description:

Econometrics = Ekonometria, 2024, Vol. 28, No. 2, s. 32-49

Abstrakt:

Aim: This study aimed to develop and apply the novel HexGIN (Heterogeneous extension for Graph Isomorphism Network) model to the FinCEN Files case data and compare its performance with existing solutions, such as the SAGE-based graph neural network and Multi-Layer Perceptron (MLP), to demonstrate its potential advantages in the field of anti-money laundering systems (AML). Methodology: The research employed the FinCEN Files case data to develop and apply the HexGIN model in a beneficiary prediction task for a suspicious transactions graph. The model's performance was compared with the existing solutions in a series of cross-validation experiments. Results: The experimental results on the cross-validation data and test dataset indicate the potential advantages of HexGIN over the existing solutions, such as MLP and Graph SAGE. The proposed model outperformed other algorithms in terms of F1 score, precision, and ROC AUC in both training and testing phases. Implications and recommendations: The findings demonstrate the potential of heterogeneous graph neural networks and their highly expressive architectures, such as GIN, in AML. Further research is needed, in particular to combine the proposed model with other existing algorithms and test the solution on various money-laundering datasets. Originality/value: Unlike many AML studies that rely on synthetic or undisclosed data sources, this research was based on a publicly available, real, heterogeneous transaction dataset, being part of a larger investigation. The results indicate a promising direction for the development of modern hybrid AML tools for analysing suspicious transactions, based on heterogeneous graph networks capable of handling various types of entities and their connections.

Publisher:

Publishing House of Wroclaw University of Economics and Business

Place of publication:

Wroclaw

Date:

2024

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

doi:10.15611/eada.2024.2.03 ; oai:dbc.wroc.pl:127167

Language:

eng

Relation:

Econometrics = Ekonometria, 2024, Vol. 28, No. 2

Rights:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Access Rights:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

License:

CC BY-SA 4.0

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Group publication title:

Ekonometria = Econometrics

Subject and keywords:

money laundering deep learning machine learning network analysis graphs pranie brudnych pieniędzy uczenie głębokie analiza sieci grafy

Object collections:

Last modified:

Jul 25, 2024

In our library since:

Jul 24, 2024

Number of object content hits:

18

All available object's versions:

https://dbc.wroc.pl./publication/165813

Show description in RDF format:

RDF

Show description in OAI-PMH format:

OAI-PMH

Edition name Date
An Analysis of Novel Money Laundering Data Using Heterogeneous Graph Isomorphism Networks. FinCEN Files Case Study Jul 25, 2024

Similar

Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Improvement of e-commerce recommendation systems with deep hybrid collaborative filtering with content: A case study

Wójcik, Filip Górnik, Michał

2020
artykuł
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

Value generated by social networks in the context of Metcalfe’s law

Abramek, Edyta

2017
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Evolutionary graph mining in suspicious transaction detection

Michalak, Krzysztof Korczak, Jerzy

2011
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

Grafy a teoria stabilnych alokacji

Kozioł-Kaczorek, Dorota Pietrych, Łukasz

2016
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Współpraca patentowa nauki i biznesu na przykładzie województwa podkarpackiego – analiza sieci

Sworowska, Anna

2016
artykuł
Debiuty Studenckie
Debiuty Studenckie

Przeciwdziałanie zjawisku prania brudnych pieniędzy ze szczególnym uwzględnieniem inwestycji na rynku nieruchomości

Darul, Karolina Swacha-Lech, Magdalena. Redakcja Dittmann, Iwona. Redakcja

2023
rozdział
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Sieci korporacyjne w zarządzaniu strategicznym

Światowiec-Szczepańska, Justyna

2016
artykuł
Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences
Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences

Mapaorganizacji.pl – partycypacyjna platforma badań sieci organizacyjnych

Żak, Błażej Zbieg, Anita Możdżyński, Daniel

2014
artykuł
More
×

Citation

Citation style:

Contact details

Address

Wrocław University of Science and Technology (Coordinator)
Library of Wrocław University of Science and Technology
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Poland

Phone

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Visit us!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

This page uses 'cookies'. More information