title: Finding a Needle in a Haystack: A Machine Learning Framework for Anomaly Detection in Payment Systems
Creators: name: Desai, Ajit
name: Kosse, Anneke
name: Sharples, Jacob
Publisher: name: Bank of Canada
publisherIdentifier: https://ror.org/05cc98565
publisherIdentifierScheme: ROR
Year: 2024

description: We propose a flexible machine learning (ML) framework for real-time transaction monitoring in high-value payment systems (HVPS), which are a central piece of a country’s financial infrastructure. This framework can be used by system operators and overseers to detect anomalous transactions, which—if caused by a cyber attack or an operational outage and left undetected—could have serious implications for the HVPS, its participants and the financial system more broadly. Given the substantial volume of payments settled each day and the scarcity of actual anomalous transactions in HVPS, detecting anomalies resembles an attempt to find a needle in a haystack. Therefore, our framework uses a layered approach. In the first layer, a supervised ML algorithm is used to identify and separate “typical” payments from “unusual” payments. In the second layer, only the unusual payments are run through an unsupervised ML algorithm for anomaly detection. We test this framework using artificially manipulated transactions and payments data from the Canadian HVPS. The ML algorithm employed in the first layer achieves a detection rate of 93%, marking a significant improvement over commonly used econometric models. Moreover, the ML algorithm used in the second layer marks the artificially manipulated transactions as nearly twice as suspicious as the original transactions, proving its effectiveness
description: Nous proposons un cadre flexible d’apprentissage automatique pour surveiller les transactions en temps réel dans les systèmes de paiement de grande valeur (SPGV), lesquels représentent un élément central de l’infrastructure financière d’un pays. Notre cadre est susceptible de servir aux opérateurs et aux organes de surveillance de ces systèmes pour détecter des anomalies qui – si elles étaient causées par une cyberattaque ou une défaillance opérationnelle et passaient inaperçues – pourraient avoir de graves conséquences pour le SPGV concerné, ses participants et le système financier en général. Compte tenu du volume important des paiements à régler chaque jour et de la rareté des transactions vraiment anormales dans les SPGV, repérer des anomalies revient à chercher une aiguille dans une botte de foin. C’est pourquoi notre cadre repose sur deux niveaux de traitement. Le premier est basé sur un algorithme d’apprentissage automatique supervisé qui distingue les paiements typiques des paiements inhabituels. Seuls les paiements inhabituels sont soumis au second niveau de traitement, et passent par un algorithme non supervisé de reconnaissance des anomalies. Pour tester ce cadre, nous recourons à des données de transaction manipulées artificiellement et à des données de paiement provenant de SPGV canadiens. L’algorithme d’apprentissage automatique du premier niveau atteint un taux de détection de 93 % – résultat nettement supérieur à celui obtenu par les modèles économétriques couramment utilisés. De plus, l’algorithme du second niveau présente les transactions manipulées comme étant près de deux fois plus suspectes que les transactions originales, ce qui prouve son efficacité.