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본 논문은 트랜잭션 데이터에 특화된 다목적 트랜스포머 기반 파운데이션 모델인 TREASURE (TRansformer Engine As Scalable Universal transaction Representation Encoder)를 제시합니다. TREASURE는 소비자 행동과 결제 네트워크 신호를 동시에 포착하여 이상 행동 탐지, 개인화된 추천 시스템 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 산업 등급 데이터셋을 통해 검증되었으며, 효율적인 훈련과 추론을 위한 입력 모듈, 고차원 범주형 속성 예측을 위한 훈련 패러다임, 그리고 이상 행동 탐지 성능을 111% 향상시키고 추천 모델을 104% 향상시키는 임베딩 제공자로서의 효과를 입증했습니다.