(57)【要約】      （修正有）【課題】不正取引を特定することを提供する。【解決手段】１つまたは複数の異なる取引チャネルからの取引ログ・データを使用して、口座間の複数の金銭取引の関係を表す取引支払関係グラフを生成する。取引支払関係グラフから抽出された特徴に基づいて、取引支払関係グラフにおける任意の口座頂点から別の口座頂点へのエッジが存在する確率を計算する。現在の金銭取引に対応する口座頂点間にエッジが存在する計算された確率は、頂点リンク予測である。現在の取引に対応する口座頂点間にエッジが存在する計算された確率に基づいて、現在の金銭取引の不正スコアを計算する。【選択図】図６
2017091516.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ処理システムによって、不正取引を特定するコンピュータ実装方法であって、
前記データ処理システムによって、１つまたは複数の異なる取引チャネルからの取引ログ・データを使用して、口座間の複数の金銭取引の関係を表す取引支払関係グラフを生成することと、
前記データ処理システムによって、前記取引支払関係グラフから抽出された特徴に基づいて、前記取引支払関係グラフにおいて任意の口座頂点から別の口座頂点へのエッジが存在する確率を計算することであって、現在の金銭取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率は頂点リンク予測である、前記確率を計算することと、
前記データ処理システムによって、前記現在の取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率に基づいて前記現在の金銭取引の不正スコアを計算することとを含むコンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記データ処理システムが、前記現在の取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率に反比例する前記現在の金銭取引の前記不正スコアを計算する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記データ処理システムが閾値関数を使用して前記現在の金銭取引の前記不正スコアを計算し、前記データ処理システムが前記現在の金銭取引に対応する前記口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率が事前定義済みの確率閾値未満であると判断することに応答して、前記データ処理システムが前記現在の金銭取引に不正としてラベル付けすることを更に含む、請求項１または２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記データ処理システムが、以前にラベル付けされた不正金銭取引で学習させた機械学習分類器を使用して前記現在の金銭取引の前記不正スコアを計算する、請求項１乃至３のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記頂点リンク予測は、前記現在の金銭取引に対応する前記口座頂点の特徴に基づき、前記口座頂点の前記特徴は、前記現在の金銭取引に対応する前記口座頂点の次数特徴である、請求項１乃至４のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記頂点リンク予測は、前記現在の金銭取引に対応する支払元口座頂点の出次数と支払先口座頂点の入次数とのうちの少なくとも一方に基づく、請求項１乃至５のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記頂点リンク予測は、前記現在の金銭取引に対応する支払元口座頂点と支払先口座頂点との特徴に基づき、前記特徴は、前記支払元口座頂点と前記支払先口座頂点とに対応する口座の種類と、前記支払元口座頂点と前記支払先口座頂点とに対応する口座の地理的場所と、前記現在の金銭取引に対応する業者の種類とのうちの少なくとも１つである、請求項１乃至６のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記データ処理システムが、特徴の第１のセットを有する支払元口座頂点に対応する口座が特徴の第２のセットを有する支払先口座頂点に対応する別の口座に支払いをするか否かを判断するように機械学習分類器に学習させる、請求項１乃至７のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記現在の金銭取引に対応する前記口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率は支払元口座頂点の出次数および支払先口座頂点の入次数に比例し、支払元口座頂点の出次数がより高く支払先口座頂点の入次数がより高いことが、対応する金銭取引が不正である可能性がより低いことを示す、請求項１乃至８のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記頂点リンク予測は前記取引支払関係グラフの構造に基づく、請求項１乃至９のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記取引支払関係グラフに前記エッジを加える確率は、前記取引支払関係グラフの局部エッジ密度に比例する、請求項１乃至１０のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記データ処理システムがエッジ隣接行列をクラスタ化し、エッジ・クラスタ密度値に比例する前記頂点リンク予測を計算する、請求項１乃至１１のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記データ処理システムが前記エッジ隣接行列に低階数行列因子分解を適用し、再構築されたエッジ隣接行列における前記エッジ・クラスタ密度値に比例する前記頂点リンク予測を計算し、前記低階数行列因子分解は特異値分解または非負行列因子分解のうちの１つである、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記頂点リンク予測は前記取引支払関係グラフにおいて２つの口座頂点を接続する別個のエッジの数に基づく、請求項１乃至１３のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
前記頂点リンク予測は、前記取引支払関係グラフの口座とエッジと構造との特徴に基づく、請求項１乃至１４のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
前記データ処理システムが、前記取引支払関係グラフの金銭取引のセットにテンソル分解を適用し、再構築されたテンソルにおける頂点リンク予測に比例する前記頂点リンク予測を計算する、請求項１乃至１５のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記データ処理システムが、前記取引支払関係グラフの口座とエッジと構造との特徴間の関係に複合行列因子分解を適用し、エッジ隣接行列における再構築されたエッジ・クラスタ密度値に比例する前記頂点リンク予測を計算する、請求項１乃至１６のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
前記頂点リンク予測は、支払元口座頂点ごとに支払先口座頂点のセットに対応する特徴から取り出された相関規則に対応する信頼値に比例する、請求項１乃至１７のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
前記データ処理システムが、支払元口座が支払いをする支払先口座の時間的に順序付けられたセットに対してシーケンス・マイニングを適用する、請求項１乃至１８のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
前記データ処理システムが、前記取引支払関係グラフの部分グラフに対して前記頂点リンク予測を適用する、請求項１乃至１９のいずれかに記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
前記データ処理システムが、前記現在の金銭取引に対応する支払元口座頂点および支払先口座頂点のｋ個のホップ内にある口座頂点に対応するすべての金銭取引および口座情報から前記部分グラフを構築する、請求項２０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２２】
不正取引を特定するためのデータ処理システムであって、
バス・システムと、
前記バス・システムに接続され、プログラム命令を記憶する記憶装置と、
前記バス・システムに接続されたプロセッサであって、１つまたは複数の異なる取引チャネルからの取引ログ・データを使用して口座間の複数の金銭取引の関係を表す取引支払関係グラフを生成すること、前記取引支払関係グラフから抽出された特徴に基づいて前記取引支払関係グラフにおいて任意の口座頂点から別の口座頂点へのエッジが存在する確率を計算することであって、現在の金銭取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率は頂点リンク予測である、前記確率を計算すること、および前記現在の取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率に基づいて前記現在の金銭取引の不正スコアを計算することを行うために前記プログラム命令を実行する、前記プロセッサとを含む、データ処理システム。
【請求項２３】
不正取引を特定するためのコンピュータ・プログラムであって、データ処理システムに、
１つまたは複数の異なる取引チャネルからの取引ログ・データを使用して、口座間の複数の金銭取引の関係を表す取引支払関係グラフを生成することと、
前記取引支払関係グラフから抽出された特徴に基づいて、前記取引支払関係グラフにおいて任意の口座頂点から別の口座頂点へのエッジが存在する確率を計算することであって、現在の金銭取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率は頂点リンク予測である、前記確率を計算することと、
前記現在の取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率に基づいて前記現在の金銭取引の不正スコアを計算することとを含む方法を実行させる、前記コンピュータ・プログラム。
【請求項２４】
前記データ処理システムが、前記現在の取引に対応する口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率に反比例する前記現在の金銭取引の前記不正スコアを計算する、請求項２３に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２５】
前記データ処理システムが閾値関数を使用して前記現在の金銭取引の前記不正スコアを計算し、前記データ処理システムが前記現在の金銭取引に対応する前記口座頂点間に前記エッジが存在する前記計算された確率が事前定義済みの確率閾値未満であると判断することに応答して、前記データ処理システムが前記現在の金銭取引に不正としてラベル付けする、請求項２３または２４に記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般には、不正取引を自動的に特定することに関し、より詳細には、複数の取引に対応する取引データの取引支払関係グラフにおける２つのアカウント頂点間にエッジが存在する確率を予測することによって、不正取引を特定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、金融機関における支払不正の検出は、取引チャネル（例えば、クレジット・カード取引チャネル、オンライン・バンキング取引チャネル、または自動現金預払機取引チャネル）に固有の単純なモデルに基づいており、取引活動の単純な統計モデルに依存していた。例えば、このような統計モデルおよびその他のモデルは、取引における支払者の統計的特性（例えば１日の取引件数が多過ぎるなど）、取引のパラメータ（例えば、地理的に互いに離れた複数の場所で５分以内に複数の現金自動預払機での引出しを行うために使用された口座）、または、取引を行うために使用された取引チャネルに関連付けられた特徴（例えば、オンライン取引を行うために使用された装置のインターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレスまたはオンライン取引で使用された装置上にマルウェアが存在することを示す徴候）に的を絞っていた。また、このような統計モデルまたはその他のモデルは、一般には、チャネルごとに異なる不正モデルを有する単一の取引チャネルに適用可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の課題は、不正取引を特定するコンピュータ実装方法、データ処理システムおよびコンピュータ・プログラム製品を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
例示の一実施形態によると、不正取引を特定するためのコンピュータ実装方法が提供される。データ処理システムが、１つまたは複数の異なる取引チャネルからの取引ログ・データを使用して、口座間の複数の金銭取引の関係を表す取引支払関係グラフを生成する。データ処理システムは、取引支払関係グラフから抽出された特徴に基づいて、取引支払関係グラフにおける任意の口座頂点から別の口座頂点へのエッジが存在する確率を計算する。現在の金銭取引に対応する口座頂点間にエッジが存在するこの計算された確率は、頂点リンク予測確率である。データ処理システムは、この頂点リンク予測確率に基づいて現在の金銭取引の不正スコアを計算する。この不正スコアは、例えば、現在の取引に対応する口座頂点間にエッジが存在する計算された確率に反比例するものとすることができる。他の例示の実施形態によると、不正取引を特定するためのデータ処理システムおよびコンピュータ・プログラム製品が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】例示の実施形態を実装可能なデータ処理システムのネットワークを示す図である。
【図２】例示の実施形態を実装可能なデータ処理システムを示す図である。
【図３】例示の実施形態による、口座間の例示の取引に対応する頂点を示す、例示の取引支払関係グラフを示す図である。
【図４】例示の実施形態による、リンク予測に基づく例示のグラフ方式不正取引特定処理を示す図である。
【図５】例示の実施形態による、エゴ口座頂点部分グラフの一例を示す図である。
【図６】例示の実施形態による、不正取引特定処理を示すフローチャートである。
【図７】代替の例示の実施形態による、別の不正取引特定処理を示すフローチャートである。
【図８】代替の例示の実施形態による、別の不正取引特定処理を示すフローチャートである。
【図９】代替の例示の実施形態による、別の不正取引特定処理を示すフローチャートである。
【図１０】代替の例示の実施形態による、別の不正取引特定処理を示すフローチャートである。
【図１１】例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する処理を示すフローチャートである。
【図１２】代替の例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する別の処理を示すフローチャートである。
【図１３】代替の例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する別の処理を示すフローチャートである。
【図１４】代替の例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する別の処理を示すフローチャートである。
【図１５】代替の例示の実施形態による、現在の金銭取引の不正の尤度を計算する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本発明は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはこれらの組合せとすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の各態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令が記憶された（１つまたは複数の）コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。
【０００７】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置による使用のための命令を保持し、記憶することができる有形の装置とすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁気記憶装置、半導体記憶装置、またはこれらの任意の適切な組合せとすることができるが、これらには限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的リストには、以下のもの、すなわち、携帯型コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、携帯型コンパクト・ディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチ・カードまたは命令が記録された溝内の隆起構造などの機械的に符号化された装置、およびこれらの任意の適切な組合せが含まれる。本明細書で使用するコンピュータ可読記憶媒体とは、電波またはその他の自由に伝播する電磁波、導波路またはその他の伝送媒体を伝播する電磁波（例えば光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、または電線を介して伝送される電気信号などの、一時的な信号自体であると解釈すべきではない。
【０００８】
本明細書に記載のコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理装置に、または、ネットワーク、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、無線ネットワークあるいはこれらの組合せを介して外部コンピュータまたは外部記憶装置にダウンロードすることができる。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはこれらの組合せを含み得る。各コンピューティング／処理装置におけるネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、それらのコンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピューティング／処理装置内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶するために転送する。
【０００９】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラム言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードまたはオブジェクト・コードであってよい。コンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして全体がユーザのコンピュータ上で、または一部がユーザのコンピュータ上で、または一部がユーザのコンピュータ上で一部がリモート・コンピュータ上で、または全体がリモート・コンピュータまたはサーバ上で実行されてよい。後者の場合、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む、任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、または接続は外部コンピュータ（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）に対して行ってもよい。ある実施形態では、本発明の各態様を実行するために、例えばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路が、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を使用して電子回路をパーソナライズすることにより、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００１０】
以下、本発明の態様について、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品を示すフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照しながら説明する。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロックおよび、フローチャート図またはブロック図あるいはその両方のブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装可能であることがわかるであろう。
【００１１】
これらのコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックで規定されている機能／動作を実装する手段を形成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されて、マシンを実現するものであってよい。これらのコンピュータ・プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶された命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックで規定されている機能／動作を実装する命令を含む製造品を実現するように、コンピュータ可読媒体に記憶され、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置、またはその他の装置に対して特定の方式で機能するように指示するものであってもよい。
【００１２】
コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置またはその他の装置上で実行される命令がフローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックで規定されている機能／動作を実装するように、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置、またはその他の装置にロードされ、コンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他の装置上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。
【００１３】
図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能および動作を示す。なお、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、規定されている論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含む、命令のモジュール、セグメント、または部分を表し得る。ある代替実装形態では、ブロックに記載されている機能は、図に記載されている順序とは異なる順序で行われてもよい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に並行して実行されてよく、またはそれらのブロックは場合によっては逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のブロックの組合せは、規定されている機能または動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステムによって実装されるか、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せを実行することができることもわかるであろう。
【００１４】
次に、図を参照すると、特に図１ないし図２を参照すると、例示の実施形態を実装可能なデータ処理環境の図が示されている。図１ないし図２は例示を意図したものに過ぎず、異なる実施形態を実装することができる環境に関していかなる限定も主張するまたは示すことを意図してはいないものと理解すべきである。図示されていう環境には多くの変更を加えることができる。
【００１５】
図１に、例示の実施形態を実装可能なデータ処理システムのネットワークの図を示す。ネットワーク・データ処理システム１００は、例示の実施形態を実装可能なコンピュータまたはその他の装置のネットワークである。ネットワーク・データ処理システム１００は、ネットワーク・データ処理システム１００内でともに接続されているコンピュータおよびその他の装置の間の通信回線を提供するために使用される媒体であるネットワーク１０２を含む。ネットワーク１０２は、例えば有線通信回線、無線通信回線、および光ファイバ・ケーブルなどの接続を含み得る。
【００１６】
図の例では、サーバ１０４およびサーバ１０６が、ストレージ１０８とともにネットワーク１０２に接続される。サーバ１０４およびサーバ１０６は、例えば、ネットワーク１０２への高速接続を備えたサーバ・コンピュータであってもよい。さらに、サーバ１０４およびサーバ１０６は、例えば、取引支払関係グラフにおける２つの口座頂点間にエッジが存在する確率の予測に基づいて、登録されたクライアント装置上で行われている不正金銭取引を自動的に特定するサービスなどのサービスを提供することができる。また、不正金銭取引の特定に応答して、サーバ１０４およびサーバ１０６はその不正金銭取引が行われるのを阻止することができ、またはその不正取引を発生させるリスクを低減する処置を行うことができる。
【００１７】
ネットワーク１０２には、クライアント装置１１０、クライアント装置１１２、およびクライアント装置１１４も接続する。クライアント装置１１０、１１２および１１４は、サーバ１０４およびサーバ１０６の登録クライアントである。サーバ１０４およびサーバ１０６は、ブート・ファイル、オペレーティング・システム・イメージ、およびソフトウェア・アプリケーションなどの情報を、クライアント装置１１０、１１２および１１４に提供することができる。
【００１８】
クライアント装置１１０、１１２および１１４は、例えば、ネットワーク１０２への有線または無線の通信回線を備えたネットワーク・コンピュータまたはデスクトップ・コンピュータなどのコンピュータとすることができる。ただし、クライアント装置１１０、１１２および１１４は例示を意図したに過ぎないことに留意されたい。言い換えると、クライアント装置１１０、１１２および１１４は、例えば自動現金預払機、ポイント・オブ・セール端末、キオスク、ラップトップ・コンピュータ、ハンドヘルド・コンピュータ、スマートフォン、スマートウォッチ、携帯情報端末、ゲーム機、またはこれらの任意の組合せなど、他の装置も含んでよい。クライアント装置１１０、１１２および１１４のユーザは、例えば、金銭取引の履行のために支払元金融口座または支払金融口座から支払先金融口座または受取金融口座への現金振込などの金銭取引を行うためにクライアント装置１１０、１１２および１１４を使用することができる。
【００１９】
この例では、クライアント装置１１０、クライアント装置１１２およびクライアント装置１１４は、それぞれ、取引ログ・データ１１６、取引ログ・データ１１８、および取引ログ・データ１２０を含む。取引ログ・データ１１６、取引ログ・データ１１８および取引ログ・データ１２０は、それぞれクライアント装置１１０、１１２および１１４上で行われた金銭取引に関する情報である。取引ログ・データは、例えばポイント・オブ・セール端末で行われた金銭取引、自動現金預払機で行われた金銭取引、クレジット・カード口座取引ログ、銀行口座取引ログ、オンライン購入取引ログ、携帯電話取引支払ログなどを含み得る。
【００２０】
ストレージ１０８は、構造化形式または非構造化形式の任意の種類のデータを記憶可能なネットワーク記憶装置である。さらに、ストレージ１０８は１つまたは複数のネットワーク記憶装置のセットを表し得る。ストレージ１０８は、例えば履歴取引ログ・データ、リアルタイム取引ログ・データ、金銭取引で使用された金融口座のリスト、金融口座所有者の名前および識別番号、金銭取引支払関係グラフ、頂点リンク予測、頂点リンク予測に基づく金銭取引のスコアおよび不正金銭取引閾値を記憶することができる。また、ストレージ１０８は、ユーザおよびシステム管理者に関連付けられたユーザ名、パスワード、および生体認証データを含み得る認証データまたは信用証明データなど、他のデータも記憶することができる。
【００２１】
さらに、ネットワーク・データ処理システム１００は、図示されていない任意の数の追加のサーバ装置、クライアント装置およびその他の装置を含んでよいことに留意されたい。ネットワーク・データ処理システム１００内に格納されたプログラム・コードが、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、使用のためにコンピュータまたはその他のデータ処理装置にダウンロードされてもよい。例えば、プログラム・コードはサーバ１０４上のコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、クライアント装置１１０上での使用のためにネットワーク１０２を介してクライアント装置１１０にダウンロードされてもよい。
【００２２】
図の例では、ネットワーク・データ処理システム１００は、例えばインターネット、イントラネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、およびワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）などのいくつかの異なる種類の通信ネットワークとして実装することができる。図１は、例示を意図したものであり、異なる例示の実施形態についてアーキテクチャ上の限定を意図したものではない。
【００２３】
次に図２を参照すると、例示の実施形態によるデータ処理システムが示されている。データ処理システム２００は、例示の実施形態の処理を実装するコンピュータ可読プログラム・コードまたはプログラム命令を格納することができる図１のサーバ１０４またはクライアント１１０などのコンピュータの一例である。この図の例では、データ処理システム２００は、プロセッサ・ユニット２０４とメモリ２０６と永続ストレージ２０８と通信ユニット２１０と入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット２１２とディスプレイ２１４との間の通信を可能にする通信ファブリック２０２を含む。
【００２４】
プロセッサ・ユニット２０４は、メモリ２０６にロード可能なソフトウェア・アプリケーションおよびプログラムのための命令を実行する役割を果たす。プロセッサ・ユニット２０４は、特定の実装形態に応じて、１つまたは複数のハードウェア・プロセッサ・デバイスのセットであってよく、またはマルチプロセッサ・コアであってもよい。また、プロセッサ・ユニット２０４は、主プロセッサと二次プロセッサとが単一チップ上に搭載された１つまたは複数の異種プロセッサ・システムを使用して実装してもよい。別の例では、プロセッサ・ユニット２０４は、同じ種類の複数のプロセッサを含む対称型マルチプロセッサ・システムであってもよい。
【００２５】
メモリ２０６および永続ストレージ２０８は、記憶装置２１６の例である。コンピュータ可読記憶装置は、例えば、一時的または永続的あるいはその両方の方式の、データ、関数形式のコンピュータ可読プログラム・コード、またはその他の適切な情報あるいはこれらの組合せなどの情報を記憶することができる任意のハードウェアである。また、コンピュータ可読記憶装置は、伝播媒体を含まない。メモリ２０６は、これらの例では、例えばランダム・アクセス・メモリまたは任意のその他の適切な揮発性または不揮発性記憶装置であってよい。永続ストレージ２０８は、特定の実装形態に応じて様々な形態をとることができる。例えば、永続ストレージ２０８は、１つまたは複数の装置を含むことができる。例えば、永続ストレージ２０８は、ハード・ドライブ、フラッシュ・メモリ、書換え可能光ディスク、書換え可能磁気テープ、またはこれらの組合せであってもよい。永続ストレージ２０８が使用する媒体は、取り外し可能であってもよい。例えば、取り外し可能ハード・ドライブを永続ストレージ２０８に使用してもよい。
【００２６】
この例では、永続ストレージ２０８は不正取引特定部２１８を記憶する。不正取引特定部２１８は、取引支払関係グラフにおける現在の金銭取引に対応する２つの口座頂点間にエッジが存在する確率の予測に基づいて現在の金銭取引のスコアを生成することによって、不正金銭取引を特定し、阻止するために、金銭取引データを監視する。特定された金銭取引を阻止する代わりに、またはそれに加えて、不正取引特定部２１８は特定された金銭取引を適切な不正リスク管理システムに転送してもよい。この例では、不正取引特定部２１８は、取引ログ・データ２２０と、取引支払口座２２２と、取引支払関係グラフ・コンポーネント２２４と、グラフ特徴抽出コンポーネント２２６と、頂点リンク予測コンポーネント２２８と、取引採点コンポーネント２３０と、不正取引評価コンポーネント２３２とを含む。ただし、不正取引特定部２１８に含まれるデータおよびコンポーネントは、例示を意図したものに過ぎず、異なる例示の実施形態を制限することを意図していないことに留意されたい。例えば、不正取引特定部２１８が有するデータまたはコンポーネントは、示されたものより多くても少なくてもよい。例えば、２つ以上のコンポーネントを組み合わせて単一のコンポーネントにしてもよい。
【００２７】
取引ログ・データ２２０は、例えば、図１のネットワーク１０２を介してクライアント装置１１０、クライアント装置１１２、またはクライアント装置１１４あるいはこれらの組合せから受信した、取引ログ・データ１１６、取引ログ・データ１１８、または取引ログ・データ１２０あるいはこれらの組合せなど、１つまたは複数のクライアント装置のセットで行われ、そこからネットワークを介して受信された金銭取引の取引ログ・データとすることができる。不正取引特定部２１８は、例えばポイント・オブ・セール端末、自動現金預払機、クレジット・カード口座コンピュータ、銀行口座コンピュータ、オンライン購入ログ・コンピュータ、携帯電話支払コンピュータなどを含み得る、金銭取引の１つまたは複数のチャネルまたは取引チャネルから、取引ログ・データ２２０を取得してもよい。あるいは、取引ログ・データ２２０は、データ処理システム２００上で行われた金銭取引の取引ログ・データであってもよい。
【００２８】
取引支払口座２２２は、取引ログ・データ２２０に関連付けられた金銭取引に対応する金融口座をリストする。例えば、取引支払口座２２２は、取引ログ・データ２２０にリストされている金銭取引に関与する支払元金融口座または支払金融口座と支払先金融口座または受取金融口座の両方を含み得る。
【００２９】
取引支払関係グラフ・コンポーネント２２４は、取引ログ・データ２２０から、または金銭取引クライアント装置から直接、口座取引データ２３４を取り出す。口座取引データ２３４は、各金銭取引に関与する特定の金融口座（すなわち支払元口座および支払先口座）を識別する。取引支払関係グラフ・コンポーネント２２４は、取引支払関係グラフ２３６など１つまたは複数の取引支払関係グラフのセットを生成する。取引支払関係グラフは、口座取引データ２３４の金銭取引に関与する金融口座に対応する頂点間の支払関係を示す。取引支払関係グラフは、例えば、コンパクト取引グラフ、口座所有者取引グラフ、または多部グラフとすることができる。
【００３０】
グラフ特徴抽出コンポーネント２２６は、取引支払関係グラフ２３６からグラフ特徴２３８を抽出する。頂点リンク予測コンポーネント２２８が現在の口座取引データ２４０を受信するのに応答して、頂点リンク予測コンポーネント２２８は、行われている現在の金銭取引のための頂点リンク予測２４２の生成に使用するために、抽出されたグラフ特徴２３８に関する情報をグラフ特徴抽出コンポーネント２２６から取り出す。現在の口座取引データ２４０は、金融口座間で取引が行われている現在の金銭取引に対応する情報である。頂点リンク予測２４０は、現在の口座取引データ２４０に対応する取引支払関係グラフ２３６における２つの頂点間にエッジが存在する確率パーセンテージである。頂点リンク予測コンポーネント２２８が頂点リンク予測２４２を生成した後、頂点リンク予測コンポーネント２２８は頂点リンク予測２４２を取引採点コンポーネント２３０に転送する。
【００３１】
取引採点コンポーネント２３０が頂点リンク予測２４２を受信するのに応答して、取引採点コンポーネント２３０は、頂点リンク予測２４２に基づいて、行われている現在の金銭取引の不正取引スコア２４４を生成する。取引採点コンポーネント２３０が現在の金銭取引の不正取引スコア２４４を生成した後、取引採点コンポーネント２３０は不正取引スコア２４４を不正取引評価コンポーネント２３２に転送する。不正取引評価コンポーネント２３２は、不正取引スコア２４４を分析して、不正取引スコア２４４が現在の金銭取引が不正なものであるか否かを示しているかを判断する。例えば、不正取引評価コンポーネント２３２は、不正取引スコア２４４を不正取引閾値２４６と比較して、現在の金銭取引が不正であるか否かを判断してもよい。不正取引スコア２４４が不正取引閾値２４６のうちの１つの不正取引閾値２４６以上である場合、不正取引評価コンポーネント２３２は現在の金銭取引が不正であると判断する。
【００３２】
不正取引評価コンポーネント２３２が現在の金銭取引が不正であると判断するのに応答して、不正取引評価コンポーネント２３２は、例えば不正取引ポリシー２４８を使用して現在の金銭取引に関してどの処置を講じるかを判断する。例えば、不正取引ポリシー２４８は、不正取引評価コンポーネント２３２に、不正取引スコアが不正取引閾値以上である現在の金銭取引を阻止するように指示するものであってもよい。あるいは、不正取引ポリシー２４８は、不正取引評価コンポーネント２３２に、支払元金融口座または支払金融口座の所有者に対して現在の金銭取引を許可するための確認を要求する通知を送信することにより不正取引スコアが不正取引閾値以上である現在の金銭取引に伴うリスクを低減するように指示するものであってもよい。不正取引評価コンポーネント２３２は、不正取引データ２５０を記憶する。不正取引データ２５０は、不正取引評価コンポーネント２３２によって以前に特定されたすべての不正金銭取引を、不正取引特定部２１８による参照のためにリストする。
【００３３】
通信ユニット２１０は、この例では、図１のネットワーク１０２などのネットワークを介した他のコンピュータ、データ処理システムおよび装置との通信を可能にする。通信ユニット２１０は、物理通信回線と無線通信回線の両方を使用した通信を提供してもよい。物理通信回線は、データ処理システム２００のために物理通信回線を確立するために、例えば電線、ケーブル、ユニバーサル・シリアル・バス、または任意の他の物理技術を使用してもよい。無線通信回線は、データ処理システム２００のために無線通信回線を確立するために、例えば、短波、高周波、極超短波、マイクロ波、ワイヤレス・フィデリティ（Ｗｉ−Ｆｉ）、ブルートゥース技術、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（ＧＳＭ）、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）、第２世代（２Ｇ）、第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、４Ｇロング・ターム・エボリューション（ＬＴＥ）、ＬＴＥアドバンスト、または任意のその他の無線通信技術または標準を使用してもよい。
【００３４】
入出力ユニット２１２は、データ処理システム２００に接続することができる他の装置との間でのデータの入出力を可能にする。例えば、入出力ユニット２１２は、キーパッド、キーボード、マウス、または他の何らかの適切な入出力装置あるいはこれらの組合せを介して、ユーザ入力のための接続を提供してもよい。ディスプレイ２１４は、ユーザに対して情報を表示する機構を提供するとともに、ユーザが例えばユーザ・インターフェースを介して画面上で選択をし、またはデータを入力することができるようにする、タッチ・スクリーン機能を備えてもよい。
【００３５】
オペレーティング・システム、アプリケーション、またはプログラムあるいはこれらの組合せのための命令は、通信ファブリック２０２を介してプロセッサ・ユニット２０４と通信する記憶装置２１６に格納することができる。この例では、命令は永続ストレージ２０８上に関数形式で格納される。これらの命令は、プロセッサ・ユニット２０４による実行のためにメモリ２０６にロードすることができる。メモリ２０６などのメモリに格納可能なコンピュータ実装プログラム命令を使用して、異なる実施形態の処理もプロセッサ２０４によって実行可能である。これらのプログラム命令を、プロセッサ・ユニット２０４内のプロセッサによる読取りおよび実行が可能な、プログラム・コード、コンピュータ使用可能プログラム・コード、またはコンピュータ可読プログラム・コードと呼ぶ。プログラム・コードは、異なる実施形態において、メモリ２０６または永続ストレージ２０８などの異なる物理コンピュータ可読記憶装置上で具現化可能である。
【００３６】
プログラム・コード２５２は、選択的に取り外し可能なコンピュータ可読媒体２５４上に関数形式で格納され、プロセッサ・ユニット２０４による実行のためにデータ処理システム２００にロードまたは転送することができる。プログラム・コード２５２とコンピュータ可読媒体２５４とは、コンピュータ・プログラム製品を構成する。一例では、コンピュータ可読媒体２５４は、コンピュータ可読記憶媒体２５８またはコンピュータ可読信号媒体２６０であってよい。コンピュータ可読記憶媒体２５８は、永続ストレージ２０８の一部であるハード・ドライブなどの記憶装置への転送のために、永続ストレージ２０８の一部であるドライブまたはその他の装置に挿入または収容される、例えば光ディスクまたは磁気ディスクを含み得る。コンピュータ可読記憶媒体２５８は、データ処理システム２００に接続されるハード・ドライブ、サム・ドライブ、またはフラッシュ・メモリなどの永続ストレージの形態もとり得る。ある例では、コンピュータ可読記憶媒体２５８は、データ処理システム２００から取り外し可能でなくてもよい。
【００３７】
あるいは、プログラム・コード２５２は、コンピュータ可読信号媒体２６０を使用してデータ処理システム２００に転送してもよい。コンピュータ可読信号媒体２６０は、例えば、プログラム・コード２５２を含む伝播データ信号であってもよい。例えば、コンピュータ可読信号媒体２６０は、電磁信号、光信号、またはその他の適切な種類の信号あるいはこれらの組合せであってよい。これらの信号は、無線通信回線、光ファイバ・ケーブル、同軸ケーブル、電線または任意の他の適切な種類の通信回線あるいはこれらの組合せなどの通信回線を介して送信され得る。言い換えると、通信回線または接続あるいはその両方は、具体例では物理または無線回線とすることができる。コンピュータ可読媒体は、プログラム・コードを含む通信回線または無線伝送などの無形媒体の形態をとってもよい。
【００３８】
ある例示の実施形態では、プログラム・コード２５２は、データ処理システム２００内での使用のために、コンピュータ可読信号媒体２６０を介して別の装置またはデータ処理システムからネットワークを介して永続ストレージ２０８にダウンロードしてもよい。例えば、あるデータ処理システム内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されているプログラム・コードを、そのデータ処理システムからネットワークを介してデータ処理システム２００にダウンロードしてもよい。プログラム・コード２５２を提供するデータ処理システムは、サーバ・コンピュータ、クライアント・コンピュータ、または、プログラム・コード２５２を記憶し、送信することができる他の何らかの装置とすることができる。
【００３９】
データ処理システム２００について示した異なるコンポーネントは、異なる実施形態を実装可能な方式にアーキテクチャ上の制限を加えることを意味するものではない。異なる例示の実施形態は、データ処理システム２００について示したものに加えて、またはそれらの代わりとしてコンポーネントを含むデータ処理システムにおいて実装することもできる。図２に示す他のコンポーネントは、図示されている例とは異なっていてもよい。異なる実施形態は、プログラム・コードを実行することが可能な任意のハードウェア装置またはシステムを使用して実装することができる。一例として、データ処理システム２００は、無機コンポーネントと一体にされた有機コンポーネントを含んでよく、またはすべてが人間以外の有機コンポーネントのみから構成されていてもよく、あるいはその両方であってもよい。例えば、記憶装置は有機半導体から構成されていてもよい。
【００４０】
別の例として、データ処理システム２００内のコンピュータ可読記憶装置は、データを記憶することができる任意のハードウェア装置である。メモリ２０６、永続ストレージ２０８、およびコンピュータ可読記憶媒体２５８は、有形形態の物理記憶装置の例である。
【００４１】
別の例では、通信ファブリック２０２を実装するためにバス・システムを使用してよく、システム・バスまたは入出力バスなどの１つまたは複数のバスから構成されていてよい。当然ながら、バス・システムは、バス・システムに接続された異なるコンポーネントまたは装置間でのデータの伝送を可能にする任意の適切な種類のアーキテクチャを使用して実装することができる。また、通信ユニットが、モデムまたはネットワーク・アダプタなど、データの送受信に使用される１つまたは複数の装置を含み得る。さらに、メモリは、例えばメモリ２０６または、通信ファブリック２０２内に存在し得るインターフェースおよびメモリ・コントローラ・ハブにあるものなどの、キャッシュであってもよい。
【００４２】
例示の実施形態は、２つの金融口座間に金銭取引のための支払いが成立することによってその２つの口座間に信頼関係が確立され、その信頼関係が、その成立した支払いを行う実体にのみ依存するという前提に基づく。２つの口座間の信頼関係は、金銭取引を行うために使用された取引チャネルの種類、または金銭取引に対応するその他のパラメータには依存しない。支払元口座または支払口座は、支払元口座が最も高頻度で最も多くの振込金額を直接支払う支払先口座または受取口座または実体を「信頼」する。
【００４３】
例示の実施形態はこの「信頼モデル」または同様の「信頼モデル」を使用して、金融口座間の信頼関係を特定し、図示する。支払関係によって、特定の口座が定期的に金銭取引を行う１つまたは複数の口座のセットを含む各口座についての集合体が定義される。例示の実施形態は、特定の口座のための定義された集合体の外部の金融口座または取引に、異常および場合によっては不正の可能性のあるものとしてフラグを立ててもよい。
【００４４】
例えば、例示の実施形態は、自動現金預払機、クレジット・カード、および携帯電話支払など、様々な異なる種類の取引チャネルで発生する金銭取引データを集約して支払関係を表す単一のグラフとしてもよい。例示の実施形態は、後で、作成された取引支払関係グラフにおける現在の金銭取引に対応する２つの口座頂点の間にエッジが存在する確率の予測に基づいて他の取引の採点をするために、作成された取引支払関係グラフから抽出された特徴を使用する。１つまたは複数のグラフ特徴を使用して、現在の金銭取引に対応する２つの口座頂点間にエッジが存在する確率を計算することを、頂点リンク予測と呼ぶ。例示の実施形態は、頂点リンク予測に基づく取引不正スコアを使用して、不正支払いを特定する。
【００４５】
例示の実施形態は、この頂点間のリンクの予測確率を、現在の金銭取引が不正なものである確率が取引終端頂点間にリンクが予測される確率に反比例するという任意の採点関数を使用して不正取引検出の採点を行う際に使用する。言い換えると、取引支払関係グラフにおける現在の金銭取引に対応する２つの頂点の間にエッジ／リンクが存在する確率が高いほど、その２つの頂点間の現在の取引が不正なものである確率は低い。ただし、頂点間のリンクの予測確率と、現在の取引が不正なものである予測確率の両方が［０−１］である場合、例示の実施形態は１−ｐをとる、学習済みデータを使用して関係を学習する、曲線あてはめをする、などを行うことができることに留意されたい。例示の実施形態は、様々なグラフ特徴に基づく頂点リンク予測を行うためと、特定の金銭取引を中心とする適切な部分グラフを特定するためのいくつかの方法を使用することができ、その部分グラフの特徴を使用することができる。
【００４６】
したがって、例示の実施形態は、口座頂点間にエッジが存在するか否かを予測するために取引支払関係グラフにおける口座頂点間の関係に基づいて抽出された特徴の組を使用することによって取引不正を検出するための、取引チャネルに依存しない機構を提供し、それによって取引不正検出の精度を向上させる。取引チャネル非依存性は、例えば誰が誰に支払うのかなど、より高水準で機能する不正検出のより堅牢なモデルを可能にする。これによって、例示の実施形態は、口座レベルでの不正検出を行うことができる。さらに、例示の実施形態の分析は取引支払関係グラフの抽出された特徴に基づくため、例示の実施形態は規則よりも正確である。
【００４７】
例示の実施形態は、ポイント・オブ・セール端末、自動現金預払機取引、オンライン支払、携帯支払など、１つまたは複数の異なる種類の取引チャネルからの取引ログ・データを収集、集計および分析する。例示の実施形態は、監査可能な「ペーパー・トレイル」を有し、特定の金融口座と一意に関連付けることができるすべての取引および支払システムを含み得る。例示の実施形態は、対象となる定義された時間間隔のうち１つまたは複数の期間のセット中の取引支払関係を取り込むために、収集された取引ログ・データを使用して、取引支払関係グラフを生成する。
【００４８】
様々な異なる種類の取引チャネルからの取引ログ・データは、以下の情報、すなわち、１）取引に対する支払いのために現金が取り出される取引のための支払元口座の識別情報と、その支払元口座に対応する所有者の識別情報（例示の実施形態は、支払元口座が、金銭取引を実行するために利用可能な現金を有する空でない口座であることを前提とする）、２）取引のために支払元口座から支払いを受ける支払先口座の識別情報と、その支払先口座に対応する所有者の識別情報（取引の支払先は、例えば、ポイント・オブ・セール端末、自動現金預払機、またはその他の特定の取引チャネルのための特別に指定されたその他の値を含み得る。例示の実施形態は、チャネル固有情報に基づいてこれらの特別な支払先を支払先口座に対応付けることができる。例えば、例示の実施形態は、ポイント・オブ・セール端末を、そのポイント・オブ・セール端末を所有する業者の口座に関連付けるか、または現金自動預払機の支払先を、各口座に関連付けられた特別な自動現金預払機口座と関連付ける）、３）取引がクレジット取引であるか引落とし取引であるかを示す標識、４）取引のタイムスタンプ（例示の実施形態は、取引支払関係グラフの生成を助けるために、取引チャネルごとのタイムスタンプを使用してもよい。例えば、取引が行われたときのタイムスタンプ、取引が記録されたときのタイムスタンプ、支払元口座から現金が取り出されて支払先口座に送金されたときのタイムスタンプ、取引が正式に行われたとみなされたときのタイムスタンプ、およびそのような同様のタイムスタンプなど、取引に関連付けられた考えられる多くのタイムスタンプが存在してもよい。取引支払関係グラフを作成するために、例示の実施形態は、チャネルごとに異なっていてもよい１つの「基準」タイムスタンプを選択し、そのタイムスタンプを使用する）、および、５）ドル、ユーロなどの通貨による、取引ごとの取引金額を含み得る。
【００４９】
上述の取引ログ・データの他に、取引ログ・データは、特定の取引、特定の種類の取引に関与する口座、またはその取引を行うために使用された特定の種類のチャネルに関する情報あるいはこれらの組合せに関するより細かい詳細を捉える他のデータも含んでよい。例示の実施形態は、この任意選択のデータを利用して、取引の採点のための処理を補強することができる。
【００５０】
以下、この任意選択データのいくつかの例を示す。支払元口座または支払先口座あるいはその両方に関する情報。例えば、口座に関する情報は、口座の種類、ポイント・オブ・セール端末または自動現金預払機の場合は口座の場所、または任意のその他の関連する口座情報を含み得る。例示の実施形態が不正取引の採点にこのような任意選択データをどのように使用することができるかは容易にわかる。例えば、例示の実施形態は、ある特定の種類の金銭取引のみを考慮するために、各不正採点方法をカスタマイズしてもよい。同様に、例示の実施形態は、金銭取引を採点するために場所情報を使用してもよい。例えば、例示の実施形態は、異なる場所の異なる自動現金預払機で行われた２つ以上の金銭取引のセットが不正であるか否かを判断するために、不可能な地理分析情報を使用してもよい。
【００５１】
また、任意選択データは、例えば、特定の取引が外国で行われたか否かなど、特定の取引に関する情報を含んでもよい。また、任意選択データは、各チャネルとともに取得されるチャネル固有情報など、金銭取引を行うために使用された特定の取引チャネルに関する情報も含み得る。例示の実施形態は、このような情報を使用して、特定の取引に特徴を注記として付けてもよい。取引チャネル固有の特徴の例としては、オンライン・バンキング取引を行うために使用されたコンピュータの詳細、インターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレスなどのネットワークの詳細などが含まれ得る。
【００５２】
各金銭取引について、例示の実施形態は、支払元口座と支払先口座との関係を作成し、その取引に、特定の取引に対応するタイムスタンプ、その取引に関与する現金の額、および取引ログ・データにあるその他の任意選択データなどの特徴をラベル付けする。すべての金銭取引記録が別個の支払元口座および支払先口座を有するように、例示の実施形態が取引ログ・データを調整する必要がある場合がある。例えば、各ポイント・オブ・セール端末を識別するための「固有口座」を有することが好ましく、これを例示の実施形態では、各特定のポイント・オブ・セール端末に、各特定のポイント・オブ・セール端末の物理場所などの何らかの固有識別情報を付与することによって行う。
【００５３】
自動現金預払機取引は、現金が支払元口座から引き出されて匿名で使われることを表しているため、例示の実施形態は自動現金預払機取引を別個に扱う。自動現金預払機取引についての手法は、支払口座ごとに取引支払関係グラフにおいて頂点を生成し、その頂点に、例えば「＜ａｃｃｏｕｎｔ−ｎｕｍｂｅｒ＞．ＣＡＳＨ」のように固有にラベルを付けるかまたは同様の方式を使用して各口座番号の自動現金預払機取引ごとに固有のラベルを生成することである。
【００５４】
例示の一実施形態は、金銭取引の２つの終端頂点間のエッジを有するグラフ内の頂点として各金融口座を直接表すことによって、または支払金融口座に対応する支払元口座頂点からの入エッジと、受取金融口座に対応する支払先口座頂点への出エッジとを有する金銭取引を表す頂点によって金銭取引を表すように、取引ログ・データを使用して取引支払関係グラフを構築する。例示の実施形態は、取引支払関係グラフにおける任意の頂点から別の頂点までのエッジが存在する確率を計算することができるどのような方法を使用してもよい。さらに、例示の実施形態は、現在の金銭取引に対応する頂点間にエッジが存在する予測確率に典型的には反比例する不正採点関数を使用してもよい。不正採点関数は、例えば、例示の実施形態では、現在の金銭取引に対応する頂点間にエッジが存在する予測確率が事前定義済みの確率閾値未満である場合に、金銭取引に不正なものとしてラベルを付ける閾値関数であってもよい。あるいは、不正採点関数は、以前にラベル付けされた不正金銭取引で学習させた機械学習分類器であってもよい。
【００５５】
別の例示の実施形態では、取引支払関係グラフにエッジを加える確率を、グラフの局部エッジ密度に比例するものと見ることができる。例示の実施形態は、頂点数に対するエッジ数の比によって取引支払関係グラフの密度を定義してもよい。部分グラフが密な場合、特に部分グラフに多くの頂点が存在する場合、頂点をもう１つ追加しても部分グラフへの影響は小さい。
【００５６】
例示の一実施形態では、頂点リンク予測は、特定の金銭取引の２つの終端頂点の特徴に基づく。２つの終端頂点（例えば、支払元口座頂点と支払先口座頂点）の特徴は、例えば、頂点に対応する口座の種類、口座の地理的場所、および業者の種類などの特徴を含み得る。例示の実施形態は、第１の特徴のセットを有する口座が第２の特徴のセットを有する別の口座に支払うか否かを判断するように機械学習分類器を学習させてもよい。
【００５７】
別の例示の実施形態では、頂点リンク予測は２つの終端頂点の次数特徴に基づく。例えば、頂点リンク予測は、支払元口座頂点の出次数または支払先口座頂点の入次数あるいはその両方に基づいてもよい。現在の金銭取引に対応する２つの終端頂点間にエッジが存在する確率は、支払元口座頂点の出次数および支払先口座頂点の入次数に比例する。支払元口座頂点の出次数がより高く、支払先口座頂点の入次数がより高いことは、対応する取引が不正である可能性がより低いことを示す。
【００５８】
別の例示の実施形態では、頂点リンク予測は、取引支払関係グラフの構造に基づく。取引支払関係グラフがとり得る多くの特別なグラフ構造がある。例えば、ｋ部グラフは、金銭取引を表す任意のエッジが必ず異なる頂点セットまたは特定の頂点セットから描かれた金融口座を表す２つの頂点間に発生するように、頂点をｋ個のセットに分割する。例えば、口座頂点セット＿１内の口座頂点に対応する口座は、口座頂点セット＿２内の口座頂点に対応する口座にのみ支払うことができ、口座頂点セット＿２内の口座頂点に対応する口座は、口座頂点セット＿３内の口座頂点に対応する口座にのみ支払うことができる。口座頂点セット＿３内の口座頂点に対応する口座に支払おうとしている口座頂点セット＿１内の口座頂点に対応する口座は、この原則に違反しており、不正な取引を示す標識である。
【００５９】
例えば平面グラフ、スケール・フリー・グラフ、クリーク・グラフ、ハブ・アンド・スポーク・グラフなど、取引支払関係グラフがとり得る他のグラフ構造もあり、これらは測定可能な特性または強制的な特性を有する。エッジを追加すると支払元口座頂点と支払先口座頂点とを含む取引支払関係グラフまたは部分グラフに違反する場合、例示の実施形態は、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジの存在を予測しない。言い換えると、例示の実施形態は、取引支払関係グラフを生成するためのモデルによってエッジが追加される（すなわち生成される）確率に比例するエッジの存在を予測する。
【００６０】
別の例示の実施形態では、頂点リンク予測は、取引支払関係グラフにおける２つの口座頂点を結ぶ別個のエッジの数に基づく。
【００６１】
例示の実施形態は、エッジ隣接行列をクラスタ化し、エッジ・クラスタ密度値に比例する頂点リンク予測を計算してもよい。例えば、例示の実施形態は、頂点ｉから頂点ｊへのエッジが存在しない場合は行列値Ｍ［ｉ，ｊ］がゼロ（０）であり、頂点ｉから頂点ｊへのエッジが存在する場合は行列値Ｍ［ｉ，ｊ］がゼロより大きい、行列Ｍとして取引支払関係グラフを表してもよい。後者の行列値は二進（１）であり、これはエッジの存在、指定時間範囲内に頂点ｉに対応する口座が頂点ｊに対応する口座に支払った回数、指定時間範囲内に頂点ｉに対応する口座が頂点ｊに対応する口座に支払った合計金額などを示す。
【００６２】
例示の実施形態は、エッジ隣接行列を共クラスタ化することにより、行列においてばらばらであってもよいタイルまたは領域を定義してもよい。［ｉ，ｊ］がタイル内に含まれない場合、例示の実施形態はエッジが存在すると予測しない。［ｉ，ｊ］がタイル内に含まれる場合、例示の実施形態は、エッジ［ｉ，ｊ］が属するタイルのエッジ密度によって［ｉ，ｊ］のエッジ・クラスタ密度値を推算してもよい。一例では、行列の行および列に独立にｋ平均クラスタリングを適用するか、または、無限関係モデルなどの共クラスタリング・アルゴリズムを使用する。無限関係モデルの緩和によって、多重配分クラスタリングを使用してエッジが複数のクラスタに属することができるようにする。
【００６３】
例示の実施形態が、特異値分解（ＳＶＤ）または非負行列因子分解（ＮＭＦ）などの低階数行列因子分解をエッジ隣接行列に適用する場合、例示の実施形態は再構築されたエッジ隣接行列におけるエッジ・クラスタ密度値に比例する頂点リンク予測を計算してもよい。行列因子分解技術は共クラスタリングの使用に代わるものである。これらの行列因子分解技術は、行列Ｍ≒Ｕ＊Ｖ＾Ｔ＝Ｍ’を分解する。ここで、ＵおよびＶの値は小さく、ｋである。ｋが小さいほど、近似の粒度が粗い。低階数行列因子分解の分解を使用することにより、例示の実施形態は、Ｍ’［ｉ，ｊ］を使用してエッジＭ［ｉ，ｊ］のエッジ・クラスタ密度値を近似してもよい。
【００６４】
例示の実施形態は、取引支払関係グラフの金銭取引のセットにテンソル分解を適用し、再構築されたテンソル内の頂点リンク予測値に比例する頂点リンク予測を計算する。テンソルとは、多次元行列である。追加の次元によって、例えば、数日に対する１日などの時間の単位、口座の特徴、所有権などを定義することができる。テンソル分解は、一般化行列因子分解として機能し、その処理は類似している。
【００６５】
別の例示の実施形態では、頂点リンク予測は口座、エッジおよびグラフ構造の特徴に基づく。例示の実施形態は、取引支払関係グラフの口座とエッジと構造の特徴間の関係に複合行列因子分解を適用し、エッジ隣接行列における再構築エッジ・クラスタ密度値に比例する頂点リンク予測を計算する。複合行列因子分解は、複数の関連する行列がまとめて分解される一般化行列因子分解方法である。例えば、例示の実施形態は、複合行列因子分解を使用して口座−口座行列Ｍを口座−所有権行列または口座−種類行列あるいはその両方とともに分解してもよい。この複合行列因子分解技術によって、すべての特徴関係に対応する情報がＭの分解行列値に作用することが可能になり、精度が向上する。
【００６６】
例示の実施形態は、支払元口座頂点ごとに支払先口座頂点のセットに対応する特徴から取り出された相関規則に対応する信頼値に比例する頂点リンク予測を計算してもよい。相関規則は、他の口座の支払いを示す、支払済み口座などの口座の特徴のセット間の関係を発見する。例えば、支払先口座｛Ａ＿１，Ａ＿２，．．．，Ａ＿ｉ｝に支払った支払元口座が、所定のリンク確率を有する頂点に対応する支払先口座｛Ａ＿ｊ，．．．，Ａ＿ｋ｝にも支払う可能性がある。支払元口座ｉが支払先口座ｊに支払う金銭取引について、例示の実施形態は、結果として支払先口座ｊを含むすべての相関規則（Ａ＿ｊ−ｓｅｔ）を探し出し、支払元口座ｉが先行する支払先口座セット（Ａ＿１−ｓｅｔ）内のすべての口座に支払いをしたか否かを判断する。例示の実施形態は、該当するすべてのそのような相関規則を見つけ出す。例示の実施形態は、信頼値に比例する頂点リンク予測を計算する。例示の実施形態は、場合によっては別の学習方法によりこのような相関規則を結合する集合体を適用する。相関規則を生成するために、例示の実施形態はＦＰ成長などのアルゴリズムを使用してもよい。
【００６７】
例示の実施形態は、支払元口座が支払う支払先口座の時間的に順序付けられたセットに、シーケンス・マイニングを適用してもよい。シーケンス・マイニングは、取引が行われた順序または時間が重要であるという点以外は、相関規則にきわめてよく類似している。このシーケンス・マイニングは、別の口座に支払う前に支払う必要がある口座に対応する順序付けられた取引を見つけ出す。シーケンス・マイニング採点は、上述の相関規則採点と類似している。
【００６８】
例示の実施形態は、頂点リンク予測処理を取引支払関係グラフの部分グラフに適用してもよい。例示の実施形態は、現在の金銭取引に対応する支払元口座頂点および支払先口座頂点のｋ個のホップ内にある口座頂点に対応するすべての金銭取引および口座情報から、部分グラフを作成する。
【００６９】
次に図３を参照すると、例示の実施形態による、口座間の例示の取引に対応する頂点を示す取引支払関係グラフの一例の図が示されている。取引支払関係グラフ３００は、例えば、図２の取引支払関係グラフ２３６内の取引支払関係グラフのうちの１つであってもよい。
【００７０】
この例では、取引支払関係グラフ３００は、支払元口座頂点３０２と支払先口座頂点３０４とを含む。支払元口座頂点３０２は口座「１２３４」を表し、支払先口座頂点３０４は口座「５６７８」を表す。口座「１２３４」および「５６７８」は両者の間で行われた複数の取引３０６を有する。例示の実施形態は、口座「１２３４」と「５６７８」との間の複数の取引３０６内の各取引に、タイムスタンプ３０８「２０１４−１２−０２  １３：２０：５０」などのタイムスタンプおよび金額３１０「＄３．２５」などの金額でラベル付けする。
【００７１】
取引支払関係グラフ３００は、口座「５６７８」と、ポイント・オブ・セール端末頂点３１４に対応するポイント・オブ・セール端末との間の取引３１２も示す。「アクメ・ストア  メインストリート１２３、市、州」が、ポイント・オブ・セール端末およびその物理場所を一意に識別する、ポイント・オブ・セール端末頂点３１４のラベルである。同様に、口座「１２３４」は、「１２３４．ＣＡＳＨ」とラベル付けされた自動現金預払機頂点３１８に対応する自動現金預払機と取引３１６を行う。取引３１６は、口座「１２３４」の所有者が口座「１２３４」から現金を引き出したことを示している。取引３１２および３１６は、頂点間に挿入されたエッジの特徴である金額もタイムスタンプも示していない。
【００７２】
代替の例示の実施形態は、コンパクト所有者取引支払関係グラフを生成してもよい。この構造体は、各頂点に所有者を関連付け、関係グラフにおいて、支払元口座の所有者に対応する頂点と支払先口座の所有者に対応する頂点との間の取引グラフにおけるエッジを関連付け、これにより口座所有者間の支払関係の概念をより直接的に取り込む。なお、簡略化として、この代替の例示の実施形態は、所有者を容易に識別可能な、口座のみのためのコンパクト所有者取引支払関係グラフを生成してもよいことに留意されたい。さらに、この代替の例示の実施形態は、上述のように自動現金預払機およびポイント・オブ・セール取引のために、コンパクト所有者取引支払関係グラフに特別な頂点を挿入してもよい。
【００７３】
別の代替例示実施形態は、単一のグラフに取引と、取引チャネルと、口座とに関するできるだけ多くの情報を取り込むことを意図した、複雑な多部取引支払関係グラフを生成することができる。複雑な多部グラフ表現では、頂点は以下のものを含む多くの異なる種類のうちの１種類（頂点の特徴として記憶される）の頂点とすることができる。すなわち、この頂点には、１）各金銭取引が頂点として表される取引頂点、２）自動現金預払機、ポイント・オブ・セール端末およびその他の同様な取引のために作成された特別な口座を含む、様々は金融口座を表す口座頂点、および、３）口座を所有する個人または実体を表す所有者頂点が含まれる。
【００７４】
さらに、オンライン取引を行うために使用された装置の指紋を表す装置頂点など、その他の任意選択の頂点タイプがあってもよい。オンライン取引を行うために使用される装置は、例えば、デスクトップ・コンピュータ、ハンドヘルド・コンピュータ、またはスマートフォンであってよい。口座頂点、所有者頂点、および装置頂点は、例示の実施形態が取引支払関係グラフに加えることができる、口座の種類、所有者のアドレス、および装置の特徴など、１つまたは複数の特徴のセットを含んでよい。例示の実施形態は、取引ごとに、例えば取引に対応するタイムスタンプ、取引識別番号、および取引金額などの特徴のセットを含む新たな頂点を作成する。また、例示の実施形態は、支払元口座頂点から新たな取引頂点までのエッジも挿入し、その新たな取引頂点から支払先口座頂点までのエッジを挿入する。取引が装置頂点など他の頂点タイプに関連付けられている場合、例示の実施形態は、取引頂点とその関連付けられている装置頂点またはその他の頂点との間に双方向エッジを生成する。多部取引支払関係グラフはより複雑であるが、この種のグラフは、ある例示の実施形態では不正採点分析で使用可能な、より多くのきめ細かい情報を取り込む。
【００７５】
次に図４を参照すると、例示の実施形態による、リンク予測に基づくグラフ式不正取引特定処理の一例を示す図が示されている。グラフ式不正取引採点処理４００は、例えば図１のネットワーク・データ処理システム１００などのデータ処理システムのネットワークにおいて実装可能である。あるいは、グラフ式不正取引採点処理４００は、例えば図２のデータ処理システム２００などの単一のデータ処理システムにおいて実装してもよい。
【００７６】
グラフ式不正取引採点処理４００は、例示の実施形態により実行される金銭取引採点の俯瞰的概要を示す。図４の図中の四角は取引を表し、円は口座頂点を表す。例示の実施形態は、取引データから生成された取引支払関係グラフを精査し、取引を採点し、集合体を構築するために、時間を個別の時間単位または時間間隔に分割する。例示の実施形態は、例示の実施形態が時間４０４などの時間にわたって集計した取引データ４０２を使用して、取引支払関係グラフ４０６を生成する。取引データ４０２は、例えば図２の取引ログ・データ２２０であってもよい。取引支払関係グラフ４０６は、図３の取引支払関係グラフ３００と類似している。
【００７７】
例示の実施形態は、過去に行われた金銭取引に対応する取引データ４０２に基づいて取引支払関係グラフ４０６を生成する。例示の実施形態は、現在の取引４１２などの採点対象の現在の金銭取引について、取引支払関係グラフ４０６から現在の取引４１２に対応するグラフ特徴４０８を抽出する。例示の実施形態は、グラフ特徴４０８に関する情報を頂点リンク予測コンポーネント４１０に入力する。頂点リンク予測コンポーネント４１０は、例えば図２の頂点リンク予測コンポーネント２２８であってよい。
【００７８】
並行して、例示の実施形態は、取引支払関係グラフ４０６において現在の取引４１４に関連付けられた口座頂点を特定する。この例では、現在の取引４１４に関連付けられた口座頂点は、支払元口座頂点４１６および支払先口座頂点４１８である。例示の実施形態は、支払元口座頂点４１６および支払先口座頂点４１８に対応するグラフ・ベースの取引特徴４２０を抽出する。また、例示の実施形態は、抽出されたグラフ・ベースの取引特徴４２０に関する情報を、頂点リンク予測コンポーネント４１０に入力する。頂点リンク予測コンポーネント４１０は、現在の取引４１２に対応する支払元口座頂点４１６と支払先口座頂点４１８との間にエッジが存在する可能性を計算する。その後、頂点リンク予測コンポーネント４１０は、支払元口座頂点４１６と支払先口座頂点４１８との間にエッジが存在する確率の頂点リンク予測を、取引採点コンポーネント４２２に出力する。
【００７９】
取引採点コンポーネント４２２は、頂点リンク予測を使用して不正取引スコア４２４を生成する。取引採点コンポーネント４２２は、例えば図２の取引採点コンポーネント２３０であってもよい。不正取引スコア４２４は、現在の取引４１２が不正であるか否かを示す。不正取引スコア４２４が事前定義済みの不正取引閾値スコア以上である場合、図２の不正取引評価コンポーネント２３０などの不正取引評価コンポーネントが、現在の取引４１２を阻止するか、またはその他の方法で現在の取引４１２を抑止してもよい。不正取引評価コンポーネントは、現在の取引４１２を中断させ、現在の取引４１２を続行するかまたは現在の取引４１２を阻止もしくは取り消す許可を要求する通知を支払元口座頂点４１６に対応する支払元口座または支払口座の所有者に送ることにより、現在の取引４１２を抑止してもよい。
【００８０】
取引支払関係グラフ（Ｇ）を基準にした頂点（Ｘ）および（Ｙ）に対応する支払元口座（Ａ）から支払先口座（Ｂ）への取引（ｔ）を採点するために、例示の実施形態は、グラフＧを基準にした頂点ＸおよびＹと、頂点の対＜Ｘ，Ｙ＞とに対応する特徴（Ｆ）を計算する。計算された特徴は、以下を含み得るが、これらには限定されない。
１）頂点ＸおよびＹに対応する特徴ＦＧ（Ｘ）およびＦＧ（Ｙ）例えば、グラフＧ中の隣接頂点数または関連付けられたエッジ数
２）異なる期間または取引の長さから取得可能な異なる時間帯の取引グラフＧ１．．．Ｇｎのセットが与えられた場合の、特徴の変化の様子ΔＦＧ１，．．．，Ｇｎ（Ｘ）およびΔＦＧ１，．．．，Ｇｎ（Ｙ）
３）頂点ＸおよびＹに対応する特徴Ｆの異常スコア’Ａ（Ｆ）Ｇ（Ｘ）および’Ａ（Ｆ）Ｇ（Ｙ）例えば、取引する別々の口座の数と取引の合計金額との比などの特徴が、ある口座をグラフＧにおける他の口座と比較して異常なものとすることがある。
４）グラフＧにおける頂点の対＜Ｘ，Ｙ＞に対応する特徴ＦＧ＜＜Ｘ，Ｙ＞＞例えば、支払元口座Ａに対応する支払元頂点Ｘから支払先口座Ｂに対応する支払先頂点Ｙに、別の頂点Ｚを通って流れる金額
【００８１】
現在の金銭取引を採点するために、例示の実施形態は、与えられた現在の取引の１つまたは複数の取引支払関係グラフのセットから抽出された特徴を入力とし、その与えられた現在の取引に関連付けられた不正の度合い（すなわち、与えられた現在の取引が不正なものであるか否か）を示すスコアを出力する、不正採点関数Ｓ（）を使用する。このような不正採点関数は、教師なしまたは教師あり方式で定義することができる。教師あり不正採点関数Ｓ（）の考えられる例としては、ロジスティック回帰またはサポート・ベクター・マシンがあり得る。このような教師あり機械学習システムは、分類器に学習させるためにラベル付き取引（すなわち、図２の不正取引データ２４６などの不正取引の既知の事例）のセットを必要とする。学習が行われた後は、これらの教師あり機械学習システムは、新たな現在の取引の不正取引スコアを出力することができる。
【００８２】
あるいは、ラベル付き取引サンプルが入手不可能な場合は、例示の実施形態は、不正採点関数Ｓ（）に教師なし機械学習システムを使用してもよい。例えば１クラス・サポート・ベクター・マシンなどの教師なし機械学習システムは、異常な取引または他の取引とは異なる取引を見つけることができる。ここでは、例示の実施形態は、ある特定の特徴が不正取引スコアに対して、良い影響か悪影響かなど、どのように影響を及ぼすかに関する手掛かりをシステムに与えるための領域知識を必要とすることがある。
【００８３】
次に、図５を参照すると、例示の実施形態によるエゴ口座頂点部分グラフの一例の図が示されている。エゴ口座頂点部分グラフ５００は、例えば、図４の取引支払関係グラフ４０６などの取引支払関係グラフに含まれ得る。言い換えると、エゴ口座頂点部分グラフ５００は、エゴ口座頂点部分グラフ５００内のエゴ口座頂点５０２に接続された任意の頂点が、「ｋ」以下の長さのエッジ経路によって接続されるように、エゴ口座頂点５０２Ｄなどの単一頂点（例えばエゴノード）を中心とする、取引支払関係グラフのエゴネットまたは部分グラフである。なお、ほとんどの場合、スケーラビリティの理由でｋは１であり、多くの取引支払関係グラフでは、ｋのさらに小さな値でも取引支払関係グラフ全体が得られることに留意されたい。この例では、長さ１のエッジ経路によってエゴ口座頂点部分グラフ５００内のエゴ口座頂点５０２Ｄに接続されている頂点は、口座頂点５０４Ｂ、口座頂点５０６Ｃおよび口座頂点５０８Ｅである。言い換えると、エゴ口座頂点５０２Ｄ、口座頂点５０４Ｂ、口座頂点５０６Ｃおよび口座頂点５０８Ｅは、エゴ口座頂点部分グラフ５００を構成する。また、エゴ口座頂点部分グラフ５００を構成するこれらの頂点を接続するエッジ経路は、例示のみを目的として破線で示されていることにも留意されたい。
【００８４】
ｋの値が小さい場合、エゴ口座頂点部分グラフは、取引支払関係グラフ内の頂点の集団の好適な定義である。クリークは、エゴ口座頂点部分グラフ内の任意の支払元口座頂点Ｘから任意の支払先口座頂点Ｙへの取引が存在する、エゴ口座頂点部分グラフの特殊なタイプである。取引を採点するために、データ処理システムは、支払先口座頂点Ｙが支払元口座頂点Ｘのエゴ口座頂点部分グラフ内にあるか否か（例えば、支払元口座頂点Ｘと支払先口座頂点Ｙとの間に、または頂点Ｙから頂点Ｘへの以前の取引が存在するか否か）、または支払先口座頂点Ｙが支払元口座頂点Ｘのエゴ口座頂点部分グラフに含まれることが支払元口座頂点Ｘに対応するエゴ口座頂点部分グラフの特徴にどのように影響するかを判断する。
【００８５】
次に、図６を参照すると、例示の実施形態による不正取引特定処理を示すフローチャートが示されている。図６に示す処理は、例えば、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【００８６】
処理は、データ処理システムが、１つまたは複数の異なる取引チャネルからの取引ログ・データを使用して、口座間の複数の金銭取引の関係を表す取引支払関係グラフを生成すると開始される（ステップ６０２）。さらに、データ処理システムは、頂点リンク予測を生成するために、取引支払関係グラフから抽出された特徴に基づいて、取引支払関係グラフにおいて任意の口座頂点から別の口座頂点へのエッジが存在する確率を計算する（ステップ６０４）。また、データ処理システムは、現在の取引に対応する口座頂点間にエッジが存在する計算された確率に反比例する、現在の金銭取引の不正スコアを計算する（ステップ６０６）。また、データ処理システムは、データ処理システムがその不正スコアを使用して現在の金銭取引が不正であると特定することに応答して、不正取引ポリシーのセットに基づく処置を行う（ステップ６０８）。その後、処理は終了する。
【００８７】
次に、図７を参照すると、代替の例示の実施形態による、別の不正取引特定処理を示すフローチャートが示されている。図７に示す処理は、例えば図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【００８８】
処理は、データ処理システムが、取引支払関係グラフで、支払元口座と支払先口座との間の現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を検索すると開始される（ステップ７０２）。その後、データ処理システムは、取引支払関係グラフにおいて支払元口座頂点と支払先口座頂点とが見つかったか否かを判断する（ステップ７０４）。データ処理システムが、取引支払関係グラフにおいて支払元口座頂点および支払先口座頂点が見つからなかったと判断した場合、ステップ７０４でＮＯが出力され、データ処理システムは不正取引ポリシーのセットに基づいてデフォルトの不正取引の決定を行う（ステップ７０６）その後、処理は終了する。
【００８９】
データ処理システムが、取引支払関係グラフにおいて支払元口座頂点および支払先口座頂点が見つかったと判断した場合、ステップ７０４でＹＥＳが出力され、データ処理システムは取引支払関係グラフにおいて支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する（ステップ７０８）。その後、データ処理システムは、現在の取引に対応する支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する計算された確率に反比例する、現在の金銭取引の不正スコアを計算する（ステップ７１０）。
【００９０】
その後、データ処理システムは、不正スコアに基づいて、現在の金銭取引が不正であるか否かを判断する（ステップ７１２）。データ処理システムが不正スコアに基づいて現在の金銭取引が不正であると判断した場合、ステップ７１２でＹＥＳが出力され、データ処理システムは、現在の金銭取引を不正な金銭取引であると特定し（ステップ７１４）、その後、処理は終了する。データ処理システムが不正スコアに基づいて現在の金銭取引が不正なものではないと判断した場合、ステップ７１２でＮＯが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を適正な金銭取引として特定し（ステップ７１６）、その後、処理は終了する。
【００９１】
次に、図８を参照すると、代替の例示の実施形態による別の不正取引特定処理を示すフローチャートが示されている。図８の処理は、例えば、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【００９２】
処理は、データ処理システムが、取引支払関係グラフにおいて現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定すると開始される（ステップ８０２）。さらに、データ処理システムは、取引支払関係グラフにおける支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアを計算する（ステップ８０４）。その後、データ処理システムは、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアが事前定義済みリンク予測閾値以上か否かを判断する（ステップ８０６）。
【００９３】
データ処理システムが、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアが事前定義済みリンク予測閾値以上である判断した場合、ステップ８０６でＹＥＳが出力され、データ処理システムは、現在の金銭取引を適正な金銭取引であると特定し（ステップ８０８）、その後、処理は終了する。データ処理システムが、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアが事前定義済みリンク予測閾値未満であると判断した場合、ステップ８０６でＮＯが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を不正な金銭取引であると特定し（ステップ８１０）、その後、処理は終了する。
【００９４】
次に、図９を参照すると、代替の例示の実施形態による別の不正取引特定処理を示すフローチャートが示されている。図９に示す処理は、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【００９５】
処理は、データ処理システムが取引支払関係グラフにおいて現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定すると開始される（ステップ９０２）。さらに、データ処理システムは、取引支払関係グラフから、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応する特徴を抽出する（ステップ９０４）。また、データ処理システムは、抽出された特徴に基づいて、取引支払関係グラフにおける支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する（ステップ９０６）。
【００９６】
その後、データ処理システムは、取引支払関係グラフにおける支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する計算された確率に対して学習済み機械学習分類器を実行する（ステップ９０８）。その後、データ処理システムは、学習済み機械学習分類器が計算された確率に基づいて現在の金銭取引が不正であると判断したか否かを判断する（ステップ９１０）。データ処理システムが、学習済み機械学習分類器が計算された確率に基づいて現在の金銭取引が不正であると判断したと判断した場合、ステップ９１０でＹＥＳが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を不正な金銭取引であると特定し（ステップ９１２）、その後、処理は終了する。データ処理システムが、学習済み機械学習分類器が計算された確率に基づいて現在の金銭取引が不正であると判断しなかったと判断した場合、ステップ９１０でＮＯが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を適正な金銭取引であると特定し（ステップ９１４）、その後処理は終了する。
【００９７】
次に、図１０を参照すると、代替の例示の実施形態による別の不正取引特定処理を示すフローチャートが示されている。図１０の処理は、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【００９８】
処理は、データ処理システムが、取引支払関係グラフにおいて現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定すると開始される（ステップ１００２）。さらに、データ処理システムは、取引支払関係グラフにおける支払元口座頂点と支払先口座頂点の両方の入次数および出次数を特定する（ステップ１００４）。また、データ処理システムは、支払元口座頂点および支払先口座頂点の入次数および出次数に基づいて、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアを計算する（ステップ１００６）。支払元口座頂点の出次数が高いほどリンク予測スコアが高くなり、支払先口座頂点の入次数がより高いことはリンク予測スコアがより高いことを示す。リンク予測スコアが高いほど、現在の金銭取引が不正である可能性が低いことを示す。
【００９９】
ステップ１００６でリンク予測スコアを計算した後、データ処理システムは、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアが事前定義済みのリンク予測閾値以上か否かを判断する（ステップ１００８）。データ処理システムが、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアが事前定義済みのリンク予測閾値以上と判断した場合、ステップ１００８でＹＥＳが出力され、データ処理システムは、現在の金銭取引を適正な金銭取引であると特定し（ステップ１０１０）、その後、処理は終了する。データ処理システムが、支払元口座頂点および支払先口座頂点に対応するリンク予測スコアが事前定義済みのリンク予測閾値未満であると判断した場合、ステップ１００８でＮＯが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を不正な金銭取引であると特定し（ステップ１０１２）、その後、処理は終了する。
【０１００】
次に、図１１を参照すると、例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する処理を示すフローチャートが示されている。図１１に示す処理は、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【０１０１】
処理は、データ処理システムが、取引支払関係グラフにおいて現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定すると開始される（ステップ１１０２）。さらに、データ処理システムは、取引支払関係グラフにおいてその支払元口座頂点および支払先口座頂点を中心とする部分グラフを特定する（ステップ１１０４）。また、データ処理システムは、取引支払関係グラフのその部分グラフ内のエッジ数および頂点数の密度を計算する（ステップ１１０６）。また、データ処理システムは、その部分グラフ内のエッジ数および頂点数の密度に比例する、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する（ステップ１１０８）。その後、処理は終了する。
【０１０２】
次に、図１２を参照すると、代替の例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する別の処理を示すフローチャートが示されている。図１２に示す処理は、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【０１０３】
処理は、データ処理システムが取引支払関係グラフから支払元口座と支払先口座との間の現在の金銭取引のエッジ隣接行列を生成すると開始される（ステップ１２０２）。さらに、データ処理システムは、支払元口座と支払先口座との間の現在の金銭取引のエッジ隣接行列をクラスタ化する（ステップ１２０４）。また、データ処理システムは、エッジ隣接行列における支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定する（ステップ１２０６）。
【０１０４】
また、データ処理システムは、エッジ隣接行列において支払元口座頂点に対応する第１のクラスタと、支払先口座頂点に対応する第２のクラスタとを特定する（ステップ１２０８）。また、データ処理システムは、支払元口座頂点に対応する第１のクラスタ内のエッジ数の第１の密度と、支払先口座頂点に対応する第２のクラスタ内のエッジ数の第２の密度とを特定する（ステップ１２１０）。さらに、データ処理システムは、第１のクラスタと第２のクラスタとによって定義されるエッジ隣接行列内のタイルのエッジ・クラスタ密度値に比例する、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する（ステップ１２１２）。その後、処理は終了する。
【０１０５】
次に、図１３を参照すると、代替の例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する別の処理を示すフローチャートが示されている。図１３に示す処理は、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【０１０６】
処理は、データ処理システムが取引支払関係グラフから支払元口座と支払先口座との間の現在の金銭取引のエッジ隣接行列を生成すると開始される（ステップ１３０２）。その後、データ処理システムは、エッジ隣接行列に低階数行列因子分解を適用して、支払元口座と支払先口座との間における現在の金銭取引の再構築エッジ隣接行列を構築する（ステップ１３０４）。さらに、データ処理システムは、再構築されたエッジ隣接行列において、支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定する（ステップ１３０６）。また、データ処理システムは、再構築されたエッジ隣接行列のエッジ・クラスタ密度値に比例する、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する（ステップ１３０８）。その後、処理は終了する。
【０１０７】
次に、図１４を参照すると、代替の例示の実施形態による、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する別の処理を示すフローチャートが示されている。図１４に示す処理は、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２に示すデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【０１０８】
処理は、データ処理システムが、取引支払関係グラフにおいて現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定すると開始される（ステップ１４０２）。さらに、データ処理システムは、取引支払関係グラフにおける支払元口座頂点の出次数と支払先口座頂点の入次数とを計算する（ステップ１４０４）。
【０１０９】
また、データ処理システムは、取引支払関係グラフの出次数分布を計算する（ステップ１４０６）。データ処理システムは、取引支払関係グラフの入次数分布も計算する（ステップ１４０８）。また、データ処理システムは、支払元口座頂点の出次数と、取引支払関係グラフの出次数分布と、支払元口座頂点の入次数と、取引支払関係グラフの入次数分布とに基づいて、支払元口座頂点と支払先口座頂点との間にエッジが存在する確率を計算する（ステップ１４１０）。その後、処理は終了する。
【０１１０】
次に、図１５を参照すると、代替の例示の実施形態による、現在の金銭取引の不正の尤度を計算する処理を示すフローチャートが示されている。図１５の処理は、例えば、図１のサーバ１０４またはクライアント１１０および図２のデータ処理システム２００などのデータ処理システムにおいて実装可能である。
【０１１１】
処理は、データ処理システムが取引支払関係グラフにおいて現在の金銭取引に関連付けられた支払元口座に対応する支払元口座頂点および支払先口座に対応する支払先口座頂点を特定すると開始される（ステップ１５０２）。さらに、データ処理システムは、取引支払関係グラフの出次数分布を計算する（ステップ１５０４）。データ処理システムは、取引支払関係グラフの入次数分布も計算する（ステップ１５０６）。また、データ処理システムは、取引支払関係グラフの出次数分布と入次数分布とに基づいて、現在の金銭取引の不正の尤度を計算する（ステップ１５０８）。
【０１１２】
その後、データ処理システムは、不正の尤度が高いか否かを判断する（ステップ１５１０）。データ処理システムが、不正の尤度が高いと判断した場合、ステップ１５１０でＹＥＳが出力され、データ処理システムは出次数分布または入次数分布が高いか否かも判断する（ステップ１５１２）。データ処理システムが、出次数分布または入次数分布が低いと判断した場合、ステップ１５１２でＮＯが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を不正な金銭取引であると特定する（ステップ１５１４）。その後、処理は終了する。
【０１１３】
再びステップ１５１０に戻って、データ処理システムが不正の尤度が低いと判断した場合、ステップ１５１０でＮＯが出力され、データ処理システムは現在の金銭取引を適正な金銭取引であると特定する（ステップ１５１６）。その後、処理は終了する。再びステップ１５１２に戻って、データ処理システムが出次数分布または入次数分布が高いと判断した場合、ステップ１５１２でＹＥＳが出力され、処理はステップ１５１６に進み、データ処理システムは現在の金銭取引を適正な金銭取引であると特定し、その後、処理は終了する。
【０１１４】
以上のように、例示の実施形態は、取引支払関係グラフにおける現在の金銭取引に対応する２つの口座頂点間にエッジが存在する確率を予測することによって不正な取引を特定する、コンピュータ実装方法、データ処理システムおよびコンピュータ・プログラム製品を提供する。本発明の様々な実施形態について例示を目的として説明したが、本発明の説明は網羅的であること、または開示されている実施形態に限定することを意図したものではない。当業者には、記載されている実施形態の範囲および趣旨から逸脱することなく多くの変更および変形が明らかとなろう。本明細書で使用されている用語は、実施形態の原理、実際の適用、または市場に見られる技術の技術的改善を最もよく説明するため、または他の当業者が本明細書で開示されている実施形態を理解することができるようにするために選択されたものである。
【０１１５】
図面中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、方法およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能および動作を示している。なお、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、規定されている論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を含むコードのモジュール、セグメントまたは部分を表す場合がある。ある代替の実装形態では、ブロックに記載されている機能が図に記載されている順序とは異なる順序で実行されてもよいことに留意されたい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、関与する機能に応じて、実際には実質的に並行して実行されてもよく、またはそれらのブロックは場合によっては逆の順序で実行されてもよい。また、ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方のブロックの組合せは、規定されている機能または動作を実行する専用ハードウェア・ベースのシステム、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せによって実装することができる。
【符号の説明】
【０１１６】
１００  ネットワーク・データ処理システム
１０２  ネットワーク
１０４  サーバ
１０６  サーバ
１０８  ストレージ
１１０  クライアント装置
１１２  クライアント装置
１１４  クライアント装置
１１６  取引ログ・データ
１１８  取引ログ・データ
１２０  取引ログ・データ
２００  データ処理システム
２０２  通信ファブリック
２０４  プロセッサ・ユニット
２０６  メモリ
２０８  永続ストレージ
２１０  通信ユニット
２１２  入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット
２１４  ディスプレイ
２１６  記憶装置
２１８  不正取引特定部
２２０  取引ログ・データ
２２２  取引支払口座
２２４  取引支払関係グラフ・コンポーネント
２２６  グラフ特徴抽出コンポーネント
２２８  頂点リンク予測コンポーネント
２３０  取引採点コンポーネント
２３２  不正取引評価コンポーネント
２３４  口座取引データ
２３６  取引支払関係グラフ
２３８  グラフ特徴
２４０  現在の口座取引データ
２４２  頂点リンク予測
２４４  不正取引スコア
２４６  不正取引閾値
２４８  不正取引ポリシー
２５０  不正取引データ
２５２  プログラム・コード
２５４  コンピュータ可読媒体
２５６  コンピュータ・プログラム製品
２５８  コンピュータ可読記憶媒体
２６０  コンピュータ可読信号媒体
３００  取引支払関係グラフ
３０２  支払元口座頂点
３０４  支払先口座頂点
３０６  複数取引
３０８  タイムスタンプ
３１０  口座
３１２  取引
３１４  ポイント・オブ・セール端末頂点
３１６  取引
３１８  自動現金預払機頂点
４００  グラフ式不正取引採点処理
４０２  取引データ
４０６  取引支払関係グラフ
４０８  グラフ特徴
４１０  頂点リンク予測コンポーネント
４１２  現在の取引
４１６  支払元口座頂点
４１８  支払先口座頂点
４２０  取引特徴
４２２  取引採点コンポーネント
４２４  不正取引スコア
４１２  現在の取引
【図１】
2017091516.tif 000003
【図２】
2017091516.tif 000004
【図３】
2017091516.tif 000005
【図４】
2017091516.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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