图神经网络在金融欺诈检测中的应用综述

摘要

随着全球经济一体化的扩展和信息技术的进步，金融交易的复杂性日益增加，这给金融欺诈的检测和管理带来了更大的挑战。本综述探讨了图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在应对这些挑战中的作用，提出了一个统一的框架，用于分类现有应用于金融欺诈检测的GNN方法。通过研究一系列详细的问题，本综述深入探讨了GNN在金融欺诈检测中的适用性、其在现实场景中的部署，以及增强其效果的设计考量。本综述表明，GNN能够非常有效地捕捉金融网络中复杂的关系模式和动态特性，显著优于传统欺诈检测方法。与以往仅表面提及或忽视GNN潜力的研究不同，本综述提供了全面而系统的分析，专注于GNN在金融欺诈检测中的多方面应用与部署。本综述不仅强调了GNN在提升欺诈检测机制中的潜力，还识别了当前研究中的不足，并提出了增强其在金融系统中部署的未来研究方向。通过对超过100项研究的结构化回顾，本论文为GNN在金融欺诈检测中的应用提供了深刻见解，展示了其适应性及潜在的集成策略，进一步推动了对这一领域的理解与发展。

关键词

金融欺诈检测，图神经网络，数据挖掘

1. 引言

近年来，全球经济一体化和信息技术的快速发展，显著增加了金融行业交易的规模和复杂性。然而，这种扩展也带来了更广泛的金融欺诈风险，导致犯罪活动的增加[1, 2]。根据加拿大反欺诈中心（CAFC）的报告，仅2023年，欺诈损失就达到了 5.54亿加元，比上一年增长了4.3%，表明这一趋势持续上升[3]。这些数据表明，金融欺诈不仅直接对受害者和企业造成经济损失，还侵蚀了公众对整个金融体系的信任[4]。因此，建立一个能够预防非法或欺骗性金融获利的金融欺诈检测系统至关重要。传统的基于规则的系统和经典机器学习方法已被用于欺诈检测，但它们往往难以应对大规模金融数据中的复杂欺诈模式[5–11]。相比之下，深度学习技术在各个领域表现出了卓越的性能，其通过学习原始数据中的复杂特征，展现了优异的准确性、适应性和可扩展性[12–15]。近期综述表明，在准确性和适应性方面，深度学习模型优于传统方法[16–18]。其中，一些基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的欺诈检测模型在金融领域取得了显著进展，并表现出卓越的性能[19–23]。GNNs 利用深度学习技术在图结构数据上的优势，可以捕获节点（例如用户、账户）和边（例如交易、关系）的高级特征表示，从而识别传统数据表示中可能隐藏的复杂欺诈模式[24]。例如，通过分析交易网络，可以检测复杂的欺诈行为，如洗钱、信用卡欺诈 和 保险欺诈[25–32]。尽管 GNNs 在欺诈检测中表现出巨大的潜力，但仍然存在一些需要解决的实际挑战。这些挑战包括管理大规模金融图数据、确保模型对动态模式的适应性[33–37]。此外，模型的透明性和可解释性也是增强金融机构信心的重要因素[38–40]。

研究问题

为深入研究 GNN 在金融欺诈检测中的现有挑战，本研究提出了以下详细的研究问题（RQs）：

RQ1：如何通过统一框架理解金融欺诈检测中使用的各种 GNN 方法？
RQ2：为何选择 GNNs 进行金融欺诈检测？它们在其中扮演了哪些角色？
RQ3：如何设计适合金融欺诈检测的 GNN 模型？
RQ4：GNNs 在实际金融欺诈检测场景中的部署方式及其影响是什么？
RQ5：GNN 在金融欺诈检测中面临哪些挑战？未来的研究方向是什么？

研究贡献

为解决上述研究问题，本综述的贡献总结如下，旨在提供一个关于 GNN 在金融欺诈检测中应用的全面视角：

建立统一框架：提出了一个全面的框架，用于分类和分析 GNN 在金融欺诈检测中的方法，从而提升对这一领域的理解深度与清晰度。实践中，AntiFraud 项目（GitHub）提供了相关方法的开源示例。
探索 GNNs 的适用性：详细阐明 GNNs 在金融欺诈检测中的独特优势及其固有能力。
GNNs 的设计考量：分析为金融欺诈检测量身定制的 GNN 设计过程，重点探讨架构和策略选择如何影响其效果。
突出实际应用：展示 GNN 在金融领域中的实际应用实例，并讨论其结果与影响。更多资源可访问 GitHub。
规划未来方向：探讨当前 GNN 研究中的挑战与未来机遇，以激励该领域的进一步创新。

与现有综述的差异

尽管已有许多关于金融欺诈检测中机器学习技术的综述[19, 41–47]，但这些研究通常集中于传统方法，常常忽视 GNN 的潜力。例如，[19,41,44,45,47] 等研究讨论了广泛应用于欺诈检测的深度学习技术，却未涉及 GNNs。而 [43] 和 [48] 探讨了 GNN 在特定子领域的应用，但未全面覆盖金融欺诈检测。此外，尽管一些综述[4] 简要介绍了基于图学习的系统，但它们仅触及了 GNN 在金融欺诈检测中的应用，并未深入研究。另一篇综述[49] 从多个视角尝试分类 GNN 应用，但更关注技术框架，而非其在检测金融欺诈中的实际效用。这些研究大多未深入讨论 GNN 技术的优缺点。本综述不仅总结了现有文献，还深入探讨了 GNN 技术的优势、相关架构选择、当前挑战及未来方向。通过分类和分析超过 100 篇相关研究，本论文旨在为金融欺诈检测领域中 GNN 的进一步研究和应用提供详细的参考。本综述指出，未来研究需重点提升 GNN 的可扩展性、适应性和可解释性，并探索跨领域方法与多模态数据集成，以加强金融欺诈检测并确保金融安全。