Secure and Transparent Banking: Explainable AI-Driven Federated Learning Model for Financial Fraud Detection
Notice bibliographique
Résumé
The increasing sophistication of fraud has rendered rule-based fraud detection obsolete, exposing banks to greater financial risk, reputational damage, and regulatory penalties. Financial stability, customer trust, and compliance are increasingly threatened as centralized Artificial Intelligence (AI) models fail to adapt, leading to inefficiencies, false positives, and undetected detection. These limitations necessitate advanced AI solutions for banks to adapt properly to emerging fraud patterns. While AI enhances fraud detection, its black-box nature limits transparency, making it difficult for analysts to trust, validate, and refine decisions, posing challenges for compliance, fraud explanation, and adversarial defense. Effective fraud detection requires models that balance high accuracy and adaptability to emerging fraud patterns. Federated Learning (FL) enables distributed training for fraud detection while preserving data privacy and ensuring legal compliance. However, traditional FL approaches operate as black-box systems, limiting the analysts to trust, verify, or even improve the decisions made by AI in fraud detection. Explainable AI (XAI) enhances fraud analysis by improving interpretability, fostering trust, refining classifications, and ensuring compliance. The integration of XAI and FL forms a privacy-preserving and explainable model that enhances security and decision-making. This research proposes an Explainable FL (XFL) model for financial fraud detection, addressing both FL’s security and XAI’s interpretability. With the help of Shapley Additive Explanations (SHAP) and LIME, analysts can explain and improve fraud classification while maintaining privacy, accuracy, and compliance. The proposed model is trained on a financial fraud detection dataset, and the results highlight the efficiency of detection and successful elimination of false positives and contribute to the improvement of the existing models as the proposed model attained 99.95% accuracy and a miss rate of 0.05%, paving the way for a more effective and comprehensive AI-based system to detect potential fraudulence in banking.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».