不正行為の検知とセキュリティ強化における人工知能
取引ややり取りがほぼオンラインで行われる現代では、詐欺の脅威が蔓延している。ますます多くの金融業務がデジタル空間の領域で発生することを考えると、セキュリティを確保するための制御メカニズムが存在するはずだ。人工知能は、不正防止業務において効率的なツールであることが証明されている。その機能は、十分な量のデータから学習し、パターンと逸脱を識別して違法行為を認識し、それを防止することに基づいている。不正検知における人工知能の影響、その可能性、そしてデジタル領域におけるセキュリティと信頼への影響力について説明する。
様々なセクターにおける不正とその蔓延
不正はあらゆるセクターにおいて重要な関心事であり、金銭的損失から組織に対する評判への影響まで、様々な形で結果をもたらします。詐欺事件の約17％を占める銀行・金融サービス分野では、現金窃盗、小切手改ざん、ID窃盗がこの分野で最もよく見られるリスクである。政府もまた、その規模の大きさと複雑さゆえにリスクにさらされている。実際、この分野は詐欺事件の約10％を占めている。この分野では、請求詐欺、資産の横領、給与詐欺などが発生しやすい。最後に、報告されたケースの約10％は製造業であり、商品の窃盗、請求詐欺、知的財産などの現金以外の詐欺が7％含まれている。
最後に、医療もまた、請求詐欺が全報告事例の約40％を占める、露呈した分野である。さらに、プロバイダーは保険金詐欺にも手を染めており、事態は大きく制御不能に陥っている。警戒を怠らず、予防策を導入する理由がさらにあるのは教育機関で、処理されたケースの割合は約6％である。教育機関では、請求や経費精算、汚職、給与支払いなどの不正行為が報告されている。最後に、小売業は、発生頻度は高いものの、平均損失額は小さく、多くの場合、在庫や現金の不正によるものである。
詐欺師がますます巧妙になり、その活動も拡大していることから、企業は存続の危機に直面している。財務、評判、そして長期的な存続を守るため、企業は内部統制に積極的に取り組み、定期的な監査を実施し、社内における不正リスクに対する意識を高める必要がある。さらに、官民の協力と強固な規制は、不正行為に関与するリスクを高め、業界全体で検知能力を向上させる上で極めて重要である。
従来の不正検知手法とより高度なソリューションの必要性
ルール・ベースのシステムに基づく従来の不正検知手法は、現代の金融取引を取り巻く環境では非常に非効率的です。このような結論に至った主な理由に、誤検知と誤検知があります。偽陽性による不正検知の精度の低さは、取引確認前の取引延期やさらなる調査の必要性につながり、何のメリットももたらさないまま不便を強いることになる。
逆に、偽陰性は、金融機関が不正行為を防ぐことができず、金銭的損失や評判の低下をもたらすため、さらに大きな弊害をもたらす。偽陽性と偽陰性の両方に共通する欠点は、事前に定義されたルールに依存することです。ルールにはすべての可能性が含まれているわけではありませんが、数が多いため変更することができません。そのため、よりインテリジェントで柔軟な不正検知方法を導入する必要がある。
第二に、データの質が従来の不正監査システムのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。不完全、不正確、あるいは古いデータは、システムが不正のパターンを適切に特定する能力に悪影響を及ぼす。今日収集されるデータは膨大かつ多様であるため、適切な解釈を可能にする高品質なデータを入手することは困難である。しかし、データソースの信頼性とタイムリー性を確保することは、従来のシステムの成果を高める上で不可欠である。高品質のデータを生成することは容易ではなく、レガシー・システムやハイブリッド・データ・ソースで運用している企業には特に関係が深い。
しかし、人工知能と機械学習技術の登場により、金融サービス機関はこうした課題を克服する機会を得た。人工知能と機械学習技術は、大量のデータをリアルタイムで迅速に処理し、不正を示す可能性のある微妙なパターンを特定し、新たな不正戦略に適応することを容易にします。
人工知能と機械学習技術は、予測モデリング、言語処理、異常検知技術を使用し、金融機関が不正検知の精度と効率を向上させ、誤検知を減らすのに役立ちます。そのため、不正検知システムにおける人工知能と機械学習の活用は、不正行為者の一歩先を行き、今日のデジタルな現実における金融取引の安全性を確保したいと考える金融機関にとって必要不可欠なものとなっています。
不正検知における人工知能の役割
人工知能は、複雑なアルゴリズムを使用して活動を分析し、異常を特定し、ビッグデータセットの不正を発見する不正検知において重要な役割を果たします。人工知能システムは過去の経験から学習するため、実際には、詐欺師が使用する新しいテクニックに適応することで、時間の経過とともに詐欺を予測・認識する能力が向上します。これには、異常の自動検出、行動分析、自然言語処理などが含まれ、不正の指標となり得る傾向や行動を特定し、評価することができます。
人工知能による不正検知は、オペレーションを観察し、正常な実行の平均を判断し、リアルタイムで正しいオペレーションと不正なオペレーションの区別を改善するために判断を精緻化することで機能する。膨大な量のデータを非常に高速に処理することで、微妙な不正パターンを正確に特定し、金銭的な損失をもたらし、消費者の信頼を維持することができる。
さらに、人工知能技術は幅広い取引チェック分野で使用することができ、取引とその際限のない顕著な特徴のリストを監視し、行動バイオメトリクスを使用してID窃盗に利用される多くの特徴も認識する。不正検知における人工知能が、取引のセキュリティを維持し、不正による被害を回避する上で非常に有効な手段であることは明らかだ。
人工知能と機械学習アルゴリズムが不正検知をどのように変革するか
人工知能と機械学習アルゴリズムの使用は、さまざまな分野の組織が不正を認識し、防止するのに役立つ方法に革命をもたらす可能性があります。
予測モデリング
人工知能と機械学習アルゴリズムは、過去のデータを分析して将来の不正行為の可能性を予測することができます。データのパターンや異常を特定することで、予測モデルは潜在的な不正行為を事前に検知し、組織が予防策を講じることを可能にします。
異常検知
人工知能と機械学習テクノロジーは、不正行為を示す可能性のある異常な行動パターンを特定することに優れています。例えば、新しい場所での大量購入など、顧客の行動が突然変化した場合、潜在的な不正の指標としてフラグを立てることができ、さらなる調査と緩和が可能になります。
自然言語処理
自然言語処理（NLP）は、人工知能と機械学習が不正検知において重要な役割を果たすもう一つの重要な分野です。電子メールやチャットログなどの文書コミュニケーションを分析することで、これらのテクノロジーは、通常とは異なる言葉遣いや要求などの疑わしい行動を特定し、不正行為の早期発見に役立ちます。
マシンビジョン
画像や映像を解析するコンピュータ・ビジョンを活用した技術であるマシン・ビジョンは、偽造品のような不正行為の検出や、監視カメラの映像から個人を特定するために使用することができます。この視覚分析機能により、さまざまな場面で不正行為の検知が強化される。
継続的学習
人工知能アルゴリズムは、新しいデータを用いて継続的に学習させることで、時間の経過とともに精度と有効性を高めることができます。この継続的な学習アプローチにより、不正検知システムは最新の不正傾向やパターンを常に把握し、不正行為の特定と防止における全体的な有効性を向上させることができます。
不正検知に活用される人工知能と機械学習アルゴリズム
不正検知では、特定の機械学習アルゴリズムが不正行為の特定と防止に重要な役割を果たします。ここでは、不正検知で一般的に使用される主なアルゴリズムについて説明します：
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、不正検知における基本的なアルゴリズムであり、取引が不正か不正でないかの判断など、結果がカテゴリーである場合に特に有用です。データをロジスティック関数に当てはめることで、異なる結果に対する確率を推定し、特定のパラメータと過去のデータに基づいて不正の可能性に対する洞察を提供します。シンプルで解釈しやすいため、取引データを分析し、不正の可能性のある行為を特定するための貴重なツールとなります。
決定木
決定木は、取引の特徴に基づいて解釈可能なルールを作成することに優れた汎用性の高いアルゴリズムです。不正検知において、決定木はデータを分割または分類するために採用され、金額、場所、頻度などの取引特徴に基づいて不正の可能性を予測することができます。その直感的な性質により、不審なトランザクションを効果的に識別し、さらなる調査のためにフラグを立てることができるルールベースのシステムを作成することができます。
ランダムフォレスト
ランダムフォレストは、アンサンブル学習を活用して精度を向上させ、オーバーフィッティングを軽減することで、不正検知の進歩を表しています。複数の決定木を組み合わせることで、ランダムフォレストは予測を集約し、より強固で正確な不正検知機能を実現します。大規模なデータセットや複雑なパターンを扱うことができるため、多様な取引環境における不正行為の特定に特に有効であり、金融分野におけるリスク軽減戦略の改善に貢献する。
ニューラルネットワーク
人間の脳の構造にヒントを得たニューラルネットワークは、データ内の複雑なパターンや関係を学習できる強力なアルゴリズムである。不正検知において、ニューラルネットワークは大量の取引データを効率的に処理することに優れており、異常の検知、取引の分類、不正パターンの特定を可能にする。その適応性と複雑な詐欺スキームを発見する能力により、金融詐欺との継続的な戦いにおいて不可欠なツールとなり、組織は新たな脅威の先手を打ち、資産を守ることができる。
結論として、不正検知における人工知能の統合は、デジタル取引を保護し、オンライン取引における信頼を強化する上で大きな進歩を意味する。機械学習とデータ分析の力を活用することで、人工知能システムは進化する詐欺の手法に継続的に適応し、悪意のある行為者の一歩先を行くことができます。
人工知能技術の成熟が進むにつれ、不正検知の精度と効率がさらに向上し、さまざまな業界のセキュリティ対策がさらに強化されることが期待される。しかし、信頼と説明責任を維持するためには、倫理的配慮に取り組み、人工知能主導の不正検知システムの透明性を確保することが極めて重要です。継続的な研究と業界関係者間の協力により、人工知能はセキュリティを強化し、デジタル・エコシステムにおける信頼を醸成する上で極めて重要な役割を果たし続けるだろう。
このトピックに関する最も頻度の高い質問とその回答をご用意しました
生成型人工知能は不正検出にどのように使用されますか？
生成的人工知能は、実際の取引に酷似した合成データを作成することで不正行為の特定と防止を支援し、不正検知に活用されます。
人工知能はどのように不正行為と戦うのか？
人工知能は、機械学習アルゴリズムを活用して大量のデータを分析し、疑わしいパターンを特定し、リアルタイムで異常を検出することで、不正行為と戦うことができます。
人工知能は銀行業務においてどのように不正防止に役立つのか？
人工知能は、機械学習アルゴリズムを活用して膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、異常を検出し、疑わしいパターンを特定し、さらなる調査のために不正の可能性がある取引にフラグを立てることで、銀行業務における不正行為の防止に役立ちます。
人工知能はどのようにして犯罪者を特定できるのか？
人工知能は、人工知能を活用した顔認識技術によって犯罪者を特定することができます。ディープラーニング手法を使用して顔のポイント、距離、角度を分析することで、人工知能は顔をマッピングして既存のデータベースと比較することができ、マスクやスカーフで顔を隠そうとしている場合でも、個人の本当の身元を明らかにすることができます。
人工知能による検知の仕組み
人工知能による検出は、自然言語処理技術と機械学習アルゴリズムの組み合わせを利用してデータのパターンや特徴を分析し、不正または不適切なコンテンツの識別を可能にします。
