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Toward Auditable Fraud Detection: Combining Graph Features, Model Explanations, and Agentic Case Investigation
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Research combines gradient boosting, graph features, anomaly detection, and LLM agents for explainable fraud detection on transaction data.
- Pourquoi ça compte
- Matters for engineers building fraud systems where auditability and human review are required alongside detection accuracy.
- Vigilance
- LLM investigation agent underperformed simple thresholding despite explanations and context, suggesting plausible rationales do not guarantee better decisions.
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The Agent Architect
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