機械学習アルゴリズムは簡単に詐欺を検出できるので、詐欺を恐れる必要はありません。

実のところ、誰もが詐欺防止を必要としているわけではありません。

金融機関が最新の犯罪手法に追いつこうとしている一方で、詐欺師たちはそれに代わる新たな手法を編み出している。詐欺師と戦う義務が常にあるため、金融機関にとって犯罪者に追いつくことは継続的な課題です。同時に、金融業界は詐欺を防止するために、より高度なテクノロジーを開発または導入するために多額の予算、時間、労力を費やしています。

しかし、彼らに欠けているのは、詐欺の手法と同じくらい迅速に適応し、変化するテクノロジーかもしれない。

従来、組織は不正行為を阻止するためにルールベースのアルゴリズムに依存してきました。ルールは if-else ロジックを使用して、既知の不正パターンを徹底的に検出します。ルールは（高度な方法と組み合わせれば）依然として重要な不正防止ツールですが、既知のパターンに限定されます。未知の詐欺パターンや詐欺計画に適応できず、巧妙な詐欺手法を効果的に識別することができません。

処理するすべてのデータを学習して適応する機械学習 (ML) アルゴリズムは、不正行為と戦う上で役割を果たすことができます。最適に設計された AI システムは、新しい変更に適応できるだけでなく、過剰な誤検知につながる可能性のある過剰適合なしに新しいパターンを発見することもできます。

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そのため、ますます多くの業界で、不正行為の検出と防止に機械学習と人工知能が導入されています。調査によると、AI ベースのソリューションを導入している詐欺防止の専門家の 80% が、AI は詐欺師と戦うのに効果的であると考えています。

しかし、残る問題は、どの機械学習アルゴリズムが未知の不正パターンを効果的に検出できるかを見つけることです。教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムのどちらがより効果的でしょうか?

不正検出にはどのような ML アルゴリズムを使用すべきですか?

1. 不正行為の検出

つまり、機械学習はデータから既知および未知のパターンを抽出するプロセスを自動化します。同時に、取得したデータ内のパターンを識別し、それを未知のデータや実際のデータに適用します。システムは、フィードバック ループを通じて提供される新しいパターンや結果を通じて学習し、適応することもできます。

2. 教師ありまたは教師なしの ML モデル

教師あり学習モデルと教師なし学習モデルでは、学習と適応が区別されます。教師あり学習では、機械学習モデルはデータ内の既知のパターン (ラベル付きデータとも呼ばれます) から学習しようとします。教師あり ML モデルをトレーニングするには、不正なデータ レコードと不正でないデータ レコードの両方 (ラベル付きデータ) がアルゴリズムに入力されます。

一方、教師なし ML アルゴリズムは異なる動作をします。ラベル付けされていないデータはモデルに提示され、モデルはデータの構造を独自に学習します。これは、データから未知のパターンを検出するのに役立ちます。

ML モデルの 5 つの重要なポイント

では、ML モデルはどのように機能するのでしょうか? 不正行為検出のための堅牢な ML システムを実装するには、どのようなコンポーネントが不可欠ですか? 不正行為防止に ML を適用するには、次の要素が必要です。

• データ: AI であれ ML であれ、高品質なデータは不正防止システムを構築するための基盤となります。現在利用可能なデータの量は豊富であり、データ駆動型 AI モデルに関しては、データが増えるほど不正検出の精度が向上するという格言のおかげで、21 世紀の新しい通貨と見なされています。しかし、企業にとっての重要な課題は、データと複雑さの増加に応じて拡張できる AI プラットフォームを持つことです。
• 強化: 不正検出において、教師ありまたは教師なしの ML アルゴリズムを単独で使用して最適な結果を得ることはできません。成功を収めるには、さまざまなアルゴリズムやアプローチを採用し、さまざまなデータ サンプルでテストする必要があります。
• 統合: 開発された AI/ML モデルのうち、市場に投入されるのはわずか 50% であり、その結果、労力と作業が無駄になります。データが Hadoop にあるということは、モデルを Hadoop でのみ適用できることを意味します。一方、データがリアルタイムシステムで送信される場合は、これらのシステムに組み込むことができる ML アルゴリズムが必要になります。そのため、モデル用の移植可能な統合 (API など) を開発することが重要です。
• 継続的な監視: 継続的な監視が不可欠であり、これにより ML モデルは単純なルールベースのアルゴリズムよりも効果的になります。優れた継続的な監視プログラムは、ML モデルの継続的な有効性を登録および追跡できます。
• 実験: 詐欺師は賢く、テクノロジーは急速に変化します。したがって、不正検出のための ML モデルを構築して展開するだけでは不十分です。 AI 科学者が新しい技術とデータに基づいて ML モデルを継続的にテストし、強化できるプラットフォームが必要です。

不正行為への対処、顧客体験の向上など

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出典: Pexels

洗練された顧客体験を提供しながら詐欺師を検出するのは困難な作業です。組織のシステムが不正行為を正確に予測してブロックしていても、面倒な本人確認手段を採用していると、顧客を簡単に失う可能性があります。

詐欺防止に加えて、AI はさまざまな方法で銀行業界を変革することができます。シームレスな顧客体験、モバイル バンキング、リスク管理、コスト削減などは、AI が貢献する方法の一部です。

要約する

悪意のある行為者は金融システムを悪用する新しい方法を継続的に採用しており、その戦術はますます巧妙になっています。不正な取引は割合としては小さいものの、広範囲にわたる影響を及ぼす可能性があり、数百万ドルの損失につながる可能性があります。

AI の進歩により、不正行為を防止するために新たなパターンを学習、適応、発見できるシステムが、それを必要とするすべての企業で利用できるようになる日が来ると私は信じています。