Temporal Contrastive Transformer for Financial Crime Detection: Self-Supervised Sequence Embeddings via Predictive Contrastive Coding

O Temporal Contrastive Transformer (TCT) é uma nova estrutura de aprendizado de representação desenvolvida para sequências de transações financeiras, visando a detecção de fraudes. Ele utiliza aprendizado contrastivo auto-supervisionado para criar embeddings que capturam padrões comportamentais temporais, demonstrando desempenho preditivo relevante, especialmente em conjunto com features específicas do domínio.