[论文解读] Synthetic Data Applications in Finance

Vamsi K. Potluru, Daniel Borrajo+18 more|arXiv (Cornell University)|Dec 29, 2023

Stock Market Forecasting Methods被引用 8

一句话总结

本论文综述金融领域中合成数据的应用，详述表格数据、时间序列、事件序列、图像和文本模态，并讨论隐私、公平性与可解释性方面的考量，以及评估指标与库。

ABSTRACT

Synthetic data has made tremendous strides in various commercial settings including finance, healthcare, and virtual reality. We present a broad overview of prototypical applications of synthetic data in the financial sector and in particular provide richer details for a few select ones. These cover a wide variety of data modalities including tabular, time-series, event-series, and unstructured arising from both markets and retail financial applications. Since finance is a highly regulated industry, synthetic data is a potential approach for dealing with issues related to privacy, fairness, and explainability. Various metrics are utilized in evaluating the quality and effectiveness of our approaches in these applications. We conclude with open directions in synthetic data in the context of the financial domain.

研究动机与目标

• 对金融领域中多模态数据的合成数据应用进行广泛概览。
• 在金融情境下详细介绍表格、时间序列、事件序列与非结构化数据的部分应用。
• 讨论影响金融领域合成数据使用的监管与隐私考量。
• 概述用于评估与生成金融领域合成数据的指标与库。

提出的方法

• 回顾现有生成技术，包括基于模型的仿真器、GAN、扩散模型和 EBM，并讨论它们在金融领域的适用性。
• 解释数据质量指标（保真度、效用、隐私）及其与金融数据合成的相关性。
• 提出一个六层隐私防护等级框架用于合成数据并将其映射到用例场景。
• 调研数据模态（表格、事件序列、时间序列、图像、文档）及其代表性模型（如 CTGAN、TimeGAN、Bayes nets）和应用。
• 提供通过保真度、效用和隐私度量来评估合成数据的指南，并讨论可用的 Python 库（SynthCity、SDV、DataSynthesizer、TGAN、Faker、Metadata to Data）。

实验结果

研究问题

• RQ1 对不同金融数据模态（表格、时间序列、事件序列、非结构化数据）而言，哪些合成数据技术最有效？
• RQ2 在不降低下游模型性能的前提下，合成数据如何用于解决金融领域的隐私、公平性与监管问题？
• RQ3 哪些度量与评估框架最能捕捉金融合成数据的保真度、效用与隐私性？
• RQ4 如何用隐私等级框架指导金融领域各用例中合成数据的部署？

主要发现

• 金融领域的合成数据生成涵盖基于模型的仿真、GAN、扩散模型与贝叶斯网络，重点在时间序列与事件序列。
• 隐私攻击（成员身份、属性、特征）促使为合成数据建立六层隐私防护等级。
• 经过标定的仿真与五级合成数据能够在保留统计属性并去除机密数据的同时实现压力测试与可扩展测试。
• 表格数据合成依赖 CTGAN、CopulaGAN、TVAE、GaussianCopula 等方法，贝叶斯与基于机器学习的方法提升保真度。
• 评估以保真度（分布相似性）、效用（下游任务性能）与隐私风险度量（成员身份、属性、模型推断攻击）为核心。
• 如 SynthCity、SDV、DataSynthesizer、TGAN、Faker、Metadata to Data 等库与工具为实际实现提供了概览。