機械学習が詐欺防止に優れたツールである理由は何ですか?

現代技術の発展と向上により、生活はますます快適になりました。以前は複雑な操作を同時に実行することは不可能だと考えられていましたが、現在ではコンピューターによってこの作業が容易になっています。

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同時に、スパイウェアやランサムウェアなどの違法なアプリケーションを使用してコンピュータに不正にアクセスする手法も横行しています。ハッカーはさまざまなツールを使用してネットワークの動作に影響を与え、人々のデータを盗みます。

詐欺的な手法もよく見られます。場合によっては、詐欺が非常に巧妙に設計されているため、本物と偽物の区別がつかないこともあります。これらの脅威に対抗するために、人工知能がよく使用されます。この記事では、機械学習が詐欺防止に優れたツールである理由を説明します。

銀行口座は高リスクグループに属する

膨大なキャッシュフロー、数十億件の取引、そして数百万の顧客からの支払い取引は、ハッカーが人々の銀行口座に侵入するのに好条件を作り出します。詐欺師の行為は直接的な物質的損失を引き起こすだけでなく、金融機関の信頼性を損ない、銀行の評判に深刻なダメージを与えます。

現在、標的型攻撃の件数が大幅に増加しています。標的型攻撃では、特定の被害者が選択され、攻撃自体は、悪意のあるコードの開発と販売、通信チャネルの侵害、新たな詐欺スキームの出現など、特定の種類の活動に特化したさまざまな攻撃者グループによって慎重に準備され、実行されます。

詐欺は、銀行員を含む銀行システムに影響を与える方法によって、外部詐欺と内部詐欺に分類されます。詐欺は、次の実行チャネルに分類することもできます。銀行支店 - 口座支出操作の違法実行、詐欺的な補償、支払い、返金、一時的な資金の借入、固定口座の違法操作、取り消し。銀行カードと支払いカード - カードスワイプ（支払い端末とATMでカードが盗まれる）、CNP詐欺（カードを保持せずにオンラインショッピングでカードデータが盗まれる）。フィッシング - 取引に関する顧客による虚偽の陳述。リモートバンキングサービス - チャネルの妨害、顧客情報の変更、不正な送金、支払い指示の受取人の詳細の変更など。

サービス チャネル、侵害方法、合成された盗難データなどの特性により、各詐欺スキームには、現金の準備、販売、抽出、換金という独自の動作があります。

不正防止システムは不正防止のための優れたツールです

外部および内部の詐欺から保護する最も効果的な方法は、銀行顧客の支払いとセッション取引を制御し、銀行員の行動を評価し、さまざまなサービス チャネルにおける新しい詐欺スキームを迅速に特定し、顧客口座からの資金の引き出しを防止できる詐欺防止システムを使用することです。

これは他の業界、特に詐欺率の高い業界にも当てはまります。たとえば、暗号通貨業界を考えてみましょう。 2018年から2019年にかけて行われたICOのうち80%が詐欺だったと言われています。これにより、すべての暗号通貨プロジェクトは詐欺であるという前提が生まれます。これが真実からかけ離れていることは私たちもよく承知しています。

現在、不正検出 AI は不正の疑いを発見するためではなく、確認するために使用されています。たとえば、Bitcoin Evolution 詐欺の際、同社は数人の AI 専門家を雇い、アルゴリズムを使って同社の活動を調査させました。最終的に、AIは会社を無罪とすることに成功し、専門家の言葉よりも信頼性があることを証明しました。

不正防止システムの主な特徴は、さまざまなソースから大量のデータを集約する機能です。これにより、さまざまなチャネルにわたる顧客と従業員の行動のコンテキストで操作を表示できます。不正行為防止システムの主な目的は次のとおりです。

• さまざまなシステムで実行される金融取引および非金融取引のフローを分析および処理します。
• ビジネス ルールとアルゴリズムを適用して疑わしいアクティビティを検出します。
• 異常な顧客または従業員の行動パターンを特定する。
• 詐欺行為を示唆する一連のイベントを特定する。
• データを調査および分析するための便利なツールを提供します。

エキスパート システムは、不正な取引を検出するためにも広く使用されています。エキスパート システムには、疑わしい取引を識別するために設計された多くの統計ルールと論理式が含まれていますが、このアプローチにはいくつかの欠点があります。

なぜ機械学習は詐欺を防止する効果的な方法であることが証明されているのでしょうか?

機械学習手法と統計ルールの使用は、特に正当な取引が不正と誤認されるケースを減らし、確実に検出される真の不正の数を増やすことにより、エキスパート システムの限界に関連するリスクを軽減するのに役立ちます。機械学習アルゴリズムは、人間には明らかではない依存関係を検出できるため、大量のデータを迅速に分析できます。

不正行為を検出するために、教師あり学習（教師あり学習）と教師なし学習（教師なし学習）の両方の学習アルゴリズムが使用されます。最初のケースでは、以前に既知の答えを持つトレーニング例がある場合、主に分類アルゴリズムについて説明します。 2 番目のケースでは、そのような答えはありません。国境を越えたシーケンスはテキストとして表示でき、テキスト データ分析と自然言語処理 (NLP) の方法が生まれます。

分類アルゴリズムが機能するためには、たとえば、一定期間内に不正な取引と正当な取引を識別するデータ セットが必要です。ただし、トランザクションにラベルを付ける際には、必然的に困難が生じます。多くの場合、モデルの構築に使用された不正調査から得られた情報に基づいて、手動でラベル付けを行う必要があります。不正取引のサンプルは、調査文書の機械解析を通じて入手することもできますが、構造と品質が悪いため、これを実現するのは困難です。

先生と一緒に勉強する場合、クラスの不均衡は避けられません。正当な取引が不正な取引を何十万倍も上回るからです。この場合、データのバランス調整、フィルタリング、専門家が不正の可能性が高いと考える追加の取引を「再ラベル付け」してサンプルを充実させるなどの方法を使用できます。さらに、不正であることがわかっている取引と未知の取引の両方を使用する半教師あり学習法が使用されました。

結論は

不正検出の問題を解決するときは、データの徹底的な予備分析を実行し、モデルを構築および検証するための適切なアプローチを選択することが重要です。そうしないと、モデルを再トレーニングする必要がある可能性があります。不正行為を検出するあらゆるタスクに等しく適した標準的なソリューションは存在しません。それぞれのケースにおいて、問題のすべての特殊性と不正行為防止システムの要件を考慮した個別のアプローチが必要です。

機械は優れたメカニズムではなく、間違いを犯すこともありますが、銀行、システム、さまざまなネットワークの正常な運用を損なう詐欺行為に対抗するための優れたツールです。技術専門家たちは、機械の動作をさらに改善し、脅威に対する警戒度を高めるために多くの作業を行ってきました。