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コインチェックがアンチマネーロンダリングにDataRobotのAIを活用

最終更新日:2021/09/29

ビットコインなどの暗号通貨取引所で知られるコインチェックはアンチマネーロンダリング(AML)システムをDataRobotのプラットフォーム上で開発したAIで高度化しました。DataRobot MLOpsを合わせて活用することによって、日々変化する不正取引への対処として、モデルの劣化を自動的に検知することも可能となりました。

このAIニュースのポイント

  • コインチェックはアンチマネーロンダリング(AML)システムをDataRobotで開発したAIで高度化
  • 従来の金融犯罪対策の調査コストを抑えながら、パターンの疑わしい取引の検知が可能
  • DataRobot MLOpsの活用でモデルの劣化を自動的に検知することも可能に

エンタープライズAIのリーダーであるDataRobot, Inc.は本日、コインチェック株式会社が、DataRobotのプラットフォーム上で開発したAIによって、既存の不正取引検知におけるアンチマネーロンダリング(AML)システムを高度化し、実運用を開始したことを発表しました。

これにより、従来の金融犯罪対策の調査コストを抑えながら、これまでの取引モニタリングシステムでは困難だったパターンの疑わしい取引の検知も可能となります。なお、DataRobot AutoMLの導入およびDataRobotによるAIサクセス支援によって、AI構築を内製化し、開発からわずか2ヶ月間での実運用を実現しました。

これまでのAMLシステムにおける取引モニタリングシステムは、ルールベースによる検知システムが主流であり、定期的に膨大な数のルールを見直す必要性があっただけでなく、大量の偽陽性アラートが発生していました。そのため、アラートへの対処に、膨大な人的リソースと工数がかかるだけでなく、調査員個人に依存した対処によって属人化が拡大するといった課題がありました。

今回、取引モニタリングシステムにDataRobotを活用したことで、これまでの疑わしい取引検知の精度向上(偽陰性率の最小化と偽陽性の削減)を実現するだけでなく、リスク判定をスコアベースで行い、そのスコアにいたった理由も表示させることが可能になります。

そのため、スコアベースで優先度を判断した効率的かつスムーズな対処を、高精度モデルによる説明可能な判断基準で実行できます。また、DataRobot MLOpsを合わせて活用することによって、日々変化する不正取引への対処として、モデルの劣化を自動的に検知することも可能となりました。

 

出典:PR TIMES
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