総合情報サイト / AI活用事例・AI導入事例 / AI技術の不正検知への適用方法、メリット・活用事例をご紹介

AI技術の不正検知への適用方法、メリット・活用事例をご紹介

金融取引のデジタル化にともない、クレジットカード決済の不正取引をはじめ、企業の不正会計など、その手口は複雑化・巧妙化しています。 今やインターネット上での金銭のやりとりはビジネスに欠かせないものとなっており、その分不正利用や不正取引が行われるリスクは増加していると言えるでしょう。 不正を取り締まるためにモニタリング部門に人員を割く必要がありますが、それでは取引が増加するたびに人材を増員する必要がありますし、やみくもに人を増やしたところで不正検知の精度にも不安が残ります。 そこで近年、人の目によるチェックではなく、AIを活用してその不正を検知しよう、という動きが加速しています。特にクレジットカードの取引では、AIによる不正検知についての期待が高まっています。 この記事では、AIを活用した不正検知の導入メリット、注意点、導入事例などを紹介します。

  • AIを不正検知に活用するメリット


    先に述べたように、不正検知に専門スタッフを配置することで対応することも可能です。しかし、その精度・対応スピードにおいてはAIの方が優れていると言えます。
    不正検知にAIを活用することで、具体的にどのようなメリットがあるのか紹介します。

    ■Web上の不正にスピーディーに対応できる
    インターネット上における金融取引の普及により、人の目によるチェックでは追いつかなくなっているのが実情です。ネット上の取引は360日24時間行われており、常に監視をする必要があります。

    AIを活用した不正検知システムを導入した場合、あらかじめ設定した基準・データに基づいて、その不正を分析・判別し、取り締まることができます。
    ケースごとにリスクのレベルが点数として表示されるため、その点数によって相応の対応が可能になります。
    危険度が高いと判別されたユーザーをブラックリストに登録することで、的確な対応ができます。

    また、AIの不正検知システムは、実際に行われた取引に対してスコアをつけるだけでなく、事前に防止することも可能です。
    メールアドレス、カード情報などを入力するとリスクが算出されるため、不正ユーザーを未然に検知可能です。
    この機能は、事業者の負担を軽くする役割があります。通販サイトなどにおいて、個人のお客様がクレジットカード情報を不正利用をされた場合は「チャージバック」といった返金の仕組みがあります。これはそのサイトの利用者にとっては安心できる仕組みですが、販売元である事業者にとっては送付した商品が戻ることはないうえ、売上も取り消されることから、損害が発生してしまいます。
    ECなどの事業者にとっては、ネット上の取引の不正検知対策は急務と言えるでしょう。実際に、多くのEC店舗では、チャージバックによる損失があることを想定して運営費を振り分けています。

    ■AIに自動学習をさせることで最新の手法においても不正検知ができる
    従来の不正検知のシステムは、不正をどのように検知するかによって、以下の3種類に大別されます。

    □従来の不正検知システムに利用されている型

    ・ルール型
    ルールを追加・更新することで不正検知の基準を設定

    ・スコアリング型
    ルールに点数化の概念を加えて、不正を判別する

    ・統計型
    過去の不正検知データを活用して不正を判別する

    上記のやり方には、メリットだけでなくデメリットもあります。
    ルール型・スコアリング型は、どうしても人が考えるルールに基づいて判別されるため、多様化・複雑化する手口に対して、対応が遅れる可能性が高いと言えます。
    また、できるだけ多くの不正について網羅するためルールを多く設定してしまうと、かえって精度が落ちる場合があるため、注意が必要です。
    統計型は、ある程度の量のデータが必要であること、また複雑な事象には弱いことがデメリットです。

    一方、AIを活用した場合は、機械学習によって顧客特性などから不正を判別できるため、人によるルール設定よりも柔軟に対応ができます。そのため、広範囲のカバーが可能です。
    また新しい不正の手法が現れた場合でも、AIが自ら学習することによって対応ができます。
    不正の手口は日々新しくなっているので、人による対応よりも、AIの方が精度高くスピーディーに対応ができます。

    ■効率的に不正検知ができる
    不正検知の業務を人が担う場合、その監視に常時スタッフを配置する必要があります。従来のやり方では、そのうちに不正を検知しきれなくなり、スタッフの負担が大きくなることが予想されます。

    AIによる不正検知システムを採用すれば、発見できる不正が増えるだけでなく、自ら学習していくため、精度を高めることができます。
    AIを活用することで、不正検知の監視に割いていたコストや時間を削減し、業務を効率化できます。

  • 不正検知にAIを活用した事例

    ■AIを活用したクレジットカードの不正検知の事例(1)
    大手カード会社では、AIを活用したクレジットカードの不正監視システムで「推定で年間250億ドル(約2兆7100億円)の被害を防げた」とする解析結果を発表しました。
    このシステムでは、クレジットカード決済時の状況、購買の傾向などから、不正行為の兆候を約1ミリ秒以下で評価することが可能と言われています。
    また新規のカード利用者、カードの利用頻度が低い利用者の場合でも、誤って不正取引と認識されてしまうことを防ぎ、正しい取引だと判別することができるといいます。
    こうした機械学習を利用した不正検知システムの場合、活用すればするほど、その精度・対応力が増していくというメリットがあるといえるでしょう。

    ■AIを活用したクレジットカードの不正検知の事例(2)
    大手通信会社の子会社である決済サービス事業会社では、AIによるクレジットカード不正利用検出サービスの提供を開始しました。

    このサービスでは、年間数億件を超える決済データを元に、過去のあらゆる不正パターンを機械学習し、そのモデルを作成しました。ユーザーがクレジットカード決済をするタイミングにおいて、不正パターンとの類似性をスコアとして算出します。こうした手法により、人の目では見分けがつかないレベルでの判別が可能となりました。
    事業者はリアルタイムにスコアを把握することで、不正な取り引きを早期に発見できるようになるといいます。

    従来の不正検知ツールでは、事業者からの追加情報が必要なケースが多く、都度業務負荷が発生していました。一方、このAIを活用した不正検知システムでは、決済時の情報を利用するため、こうした事業者の負荷を軽減できるというメリットがあります。

    この決済サービス事業会社が提供するサービスでは、ほかに事業者の独自ルールの設定(不正利用が疑われる取引を抑止する目的)や、疑わしいと検出された取引にのみ本人認証サービスを追加するなどの機能があります。

  • プログラミング不要!不正検知にAIを活用できる「MatrixFlow」

    ビジネスのためのAI活用プラットフォームに「MatrixFlow」(マトリックスフロー)というサービスがあります。特徴は、プログラミング不要で、ドラッグ&ドロップをするだけで簡単に機械学習を使いこなせることです。
    またデータの管理や作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理することができます。
    もちろん、金融業界や、クレジットカードの不正検知業務においても、AIを構築して活用が可能です。
    使い続けるほどに、ノウハウやデータがプラットフォーム上に蓄積されるため、精度が向上します。AIが学習を続けるため、たとえ担当者が変更になったとしても、変わらないクオリティでの運用ができます。ぜひ、詳細はお問い合わせください。

お問い合わせ

    氏名
    会社名
    会社メールアドレス
    つながりやすい電話番号

    個人情報保護方針に同意の上送信します。

    プログラミングなしでAIを構築・AI需要予測の実施方法をはじめ、業界別のAI活用を掲載しています

    資料ダウンロード

    関連した事例

    問い合わせ 資料請求