SCSK、不正取引を検知する共同利用型混合AIモデルを開発。金融犯罪の防止とモニタリング業務効率化に貢献

最終更新日:2024/07/23

不正取引検知AIで金融犯罪防止へ

SCSK-REは、各金融機関の巧妙化する特殊詐欺や不正取引を防ぐため、不正取引検知ができる共同利用型混合AIモデルを開発しました。

SCSK RegTech Edge株式会社（SCSK-RE）は、金融庁から交付されたマネー・ローンダリング等対策高度化推進事業費補助金を活用し、金融機関が不正取引を把握するための共同利用型混合AIモデルを開発しました。

この取り組みは、マネー・ローンダリング、テロ資金供与、拡散金融の対策を迅速かつ効果的に推進することを目的としています。開発した混合AIモデルは、自社の提供する統合アンチマネー・ローンダリング（ AML）ソリューション「BankSavior」に搭載し、2024年7月1日より提供を開始しました。

金融犯罪の手口がますます巧妙化し多様化している昨今、2023年の合計詐欺被害額は455億円にのぼっています。このような中、金融機関にとって不正取引の検知精度の向上、および被害の未然防止や業務効率化は必然的な課題です。

BankSaviorシリーズは、不正対策となる取引モニタリング・顧客フィルタリング・顧客リスク管理の主要3機能を備えたSCSK-REの統合AMLソリューションです。金融犯罪対策業務を包括的にサポートできます。

BankSaviorに搭載された混合AIモデルは、各金融機関において犯罪取引傾向を学習したAIモデルをSCSK-REが集約し、取引毎のAIスコアを算出する際に活用することで、各金融機関の過去実績だけでは捉えきれなかった不正取引の検知を可能にします。また、個別に情報量を増やし学習した専用AIモデルでは、より高精度な不正取引の検知が可能です。

この混合AIモデルと専用AIモデルを組み合わせたAIモデルを利用することで、これまで見逃していた不正取引を含めた幅広い検知が可能となり、誤検知や過検知の大幅な削減が実現。即時検知による被害の未然防止や、モニタリング業務の負荷軽減に貢献します。

また、AIガバナンスを構築し継続的に運用するための指針である「AI事業者ガイドライン」に対応し、AIスコア算出時に作成される特徴量の寄与度を画面で参照する機能を追加しました。AIスコアの根拠を明確化することで、AIの透明性向上を図ります。さらに、算出されたAIスコアの分布等を可視化することで、AIモデルの性能評価や不正取引検知の参考情報としても活用できます。

出典：SCSK

AIsmiley編集部

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