Since introducing changes to the New Payments Platform (NPP) to include longer messages as payment descriptions, it has been identified that people are now using it for communication, and in some cases, the system was being used as a targeted form of domestic and family violence. This type of tech-assisted abuse poses new challenges in terms of identification, actions and approaches to rectify this behaviour. Commonwealth Bank of Australia's Artificial Intelligence Labs team (CBA AI Labs) has developed a new system using advances in deep learning models for natural language processing (NLP) to create a powerful abuse detector that periodically scores all the transactions, and identifies cases of high-risk abuse in millions of records. In this paper, we describe the problem of tech-assisted abuse in the context of banking services, outline the developed model and its performance, and the operating framework more broadly.


翻译:自新支付平台(NPP)引入包含更长消息作为支付描述的变更以来,人们开始将其用于通信,在某些情况下,该系统还被用作一种有针对性的家庭与家庭暴力形式。这类技术辅助的虐待在识别、应对及纠正此类行为方面带来了新的挑战。澳大利亚联邦银行人工智能实验室团队(CBA AI Labs)利用自然语言处理(NLP)领域深度学习模型的进展,开发了一套新系统,该系统能定期对所有交易进行评分,并在数百万条记录中识别出高风险虐待案例。本文描述了金融服务背景下技术辅助虐待的问题,概述了所开发的模型及其性能,并更广泛地阐述了该系统的运行框架。

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