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人工知能・AIブログ

2020年5月11日

AI(人工知能)事例集 vol.181 フィンテックにおける、AIによる不正の検出とリスク評価の可能性

金融サービス会社は、大量のデータ処理に常に苦心してきました。 金融に応用されるテクノロジーに焦点を当てた企業、つまりフィンテックは、AIが何をもたらすかを実証するのに最適といえます。

「AIはフィンテックを一変させる存在となっています。これほどAI革命によってもたらされた能力向上にマッチする業種はありません」と、クラウディオ・ビュティス博士はtechopediaで述べています。

マッキンゼーの推計によると、銀行によるAIや機械学習への支出は、2019年に56億ドルに達すると予想されています。

不正検知への貢献

毎年推定40億ドルの損失をもたらすID窃盗のサイバー犯罪、アカウント・テイクオーバー(ATO)との戦いを含め、AIの不正検知への応用はますます進んでいます。2018年にeコマースで発生した詐欺の約40%は、アカウント乗っ取りに起因しています。携帯電話のATO事件は2017年から2018年にかけて180パーセント増加しています。

Datavisorは、これらのサイバー脅威を防ぐためにGlobal Intelligence Networkを提供しています。このプラットフォームは、40億人以上のユーザーのデータベースから、IPアドレス、地理的位置、メールドメイン、モバイルデバイスの種類、オペレーティングシステム、ブラウザエージェント、電話の接頭辞など、膨大な量のデータを収集しています。データベースは分析され、不審な活動の検出、インシデントの防止、アカウントの乗っ取りを検知します。

マネーロンダリングとの戦い

AIは、世界中の銀行にとって大きな課題であるマネーロンダリングとの戦いにも採用されています。

犯罪者は、金融機関の目をかいくぐる手法を使用してくるため、検知は非常に困難です。今日において、信頼性の高い予測は難しく、公開されているデータセットが少なすぎるため、誤検知の数が許容できないほど多いと言われています。

ここに、人工ニューラルネットワーク(ANN)とMLアルゴリズムを使用することで、従来の統計的手法よりも優れたパフォーマンスが得られるようになっています。ThetaRay社は、複数のデータソースを分析するために、ビッグデータ分析とともに、現在および過去の顧客行動の記録を含む、高度なMLアルゴリズムを使用しています。

ThetaRayは当初、サイバーセキュリティと重要インフラに注力していましたが、数年前から金融機関に対する複雑な金融犯罪の増加に対応するようになりました。

ThetaRayのシステムは、各国の口座のネットワークから、「死角」を探し出します。このシステムは、数万人から数千人規模のネットワークの中で、金融犯罪が発生する前に検知することができるといいます。

【考察】フィンテックに示されるAIの可能性

金融サービスとAIを結びつけるフィンテックという視点において、たくさんのAIの可能性が示されています。

その中でも、スマートフォンの脆弱性をついた不正検知や、マネーロンダリングといった犯罪に対応できるAIの進化は、金融業界において、今後も大きな役割を担うことが期待されます。

参考:https://www.aitrends.com/financial-services/ai-in-fintech-helping-detect-fraud-assess-risk/

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