アメリカン・エキスプレスはAIを活用して不正行為を検出し、セキュリティを強化

アメリカン・エキスプレスは長年にわたり、人工知能と認知技術のリーダーとして活躍してきました。大規模で忠実な顧客基盤を持つ世界的な金融サービス組織として、顧客アカウントのセキュリティを確保することは、American Express にとって常に最優先事項です。不正行為の検出と阻止は、アメリカン・エキスプレスにとって長年の最優先事項でした。近年の人工知能の急速な発展により、アメリカン・エキスプレスの不正検出能力はまさに新たな高みに到達しました。

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アメリカン・エキスプレス、不正およびリスク管理担当副社長、ラジャット・ジェイン氏

最近、アメリカン・エキスプレスのアイデンティティおよび認証戦略のグローバル責任者であるラジャット・ジェイン氏が、機械学習技術を効果的に活用して不正行為を検出および発見する方法、AI と機械学習を使用してアメリカン・エキスプレスの全体的な顧客体験を向上させる方法、AI 技術の導入に関する一連の重要な洞察を共有しました。このインタビューでは、アメリカン・エキスプレスのAIと機械学習（ML）の応用に関する見解を共有し、不正検出におけるアメリカン・エキスプレスの優れた優位性を紹介し、人工知能技術の応用におけるアメリカン・エキスプレスのいくつかの重要な考え方について説明しました。

American Express は、業務プロセスに AI と機械学習をどのくらいの期間使用していますか?

ラジャット・ジェイン：長い歴史があると言えます。 American Express の経営陣は、データ分析とテクノロジーの役割と価値を早い段階から認識しており、それがリスク、マーケティング、サービス分野における積極的な機械学習の変革を推進してきました。 2010 年に、当社は機械学習技術の研究を開始し、信用リスク分析や不正検出などのコアビジネスプロセスにおけるその可能性を評価することに着手しました。 2014 年に、私たちは不正行為検出のための機械学習モデルの初めての大規模な応用を達成しました。以前の非機械学習モデルと比較すると、検出効率は即座に 30% 向上しました。

不正行為を根絶するための当社の絶え間ない努力により、The Nilson Report によれば、American Express は 13 年連続で業界最低の不正行為率を維持しています。実際、当社の損失率は他の主要な決済ネットワークの半分にすぎません。

American Express は不正検出に高度な機械学習をどのように活用していますか?

Rajat Jain: 当社は、カード会員と加盟店を不正行為から保護するために、最新かつ最先端の機械学習テクノロジーを活用するよう努めています。当社の機械学習アルゴリズムは、世界中のすべてのアメリカン・エキスプレス カード取引をリアルタイムで監視しており、その取引額は年間 1.2 兆ドルを超えます。さらに重要なのは、数ミリ秒以内に不正行為を迅速に判定できることです。不正行為を検出するための当社のコアテクノロジーの 1 つは、シーケンシャル RNN です。データを体系的に分析することで、取引間の関係性を理解し、意味のない支出、いわゆる「異常な」支出をより迅速に特定できるようになります。つまり、顧客が午前 10 時にニューヨークでコーヒーを 1 杯購入し、午前 10 時 5 分にロサンゼルス郊外で車にガソリンを入れた場合、その顧客の支払いカードが不正使用されたことがすぐにわかります。

AI と機械学習のテクノロジーは、これまでの不正行為やリスク管理のアプローチとどう違うのでしょうか?

Rajat Jain: 金融サービス企業は、数十年にわたって最先端の新しい分析手法を使用して、顧客の個人情報や口座情報を保護してきました。これらすべては、同じように素早く行動する詐欺師と競争できるようにするために行われます。私の意見では、現在金融業界における詐欺防止の真のブレークスルーは機械学習技術にあります。以前のロジスティック回帰モデルと比較して、機械学習には次の 3 つの主な利点があります。

非線形の傾向と変数間の相互作用をより効率的に捕捉し、検出精度を向上させます。

単一のグローバル ビルド ソリューションを迅速に展開し、複数の地域にわたるトレンドを俊敏に把握します。

チームのスループットを向上させ、より重要なデータ サイエンスの問題に集中できるようにします。

AI と機械学習は、American Express の全体的な顧客体験をどのように向上させているのでしょうか?

Rajat Jain: American Express の機械学習のイノベーションは、非技術的なアプリケーション最適化の新たな波を先導し、世界クラスの顧客サービス体験を生み出しています。決済カードを持つ会員は間違いなく当社の最も貴重な資産であり、不正行為率を低く維持することが会員の信頼を強化し、ユーザーベースを維持するための重要な前提条件です。毎年、何万ものデータ ポイントと何十億もの意思決定が、安全な決済ゲートウェイ、迅速な意思決定、リアルタイムの顧客コミュニケーション、世界クラスの不正防止および処理ソリューションなど、今日の世界で最も重要なサービスを消費者と企業に提供する同じシステムに流れ込んでいます。

AI と機械学習テクノロジーが顧客体験全体に与える影響についてどのようにお考えですか?

Rajat Jain: 最も重要なのは、データ内の点と点をどう結びつけるかです。この目標を達成することによってのみ、世界クラスの日常的な使用体験を顧客に提供することができます。今日の状況では、これは、私たちが顧客を理解し、顧客のニーズを理解し、あらゆるデジタルインタラクションにおいて顧客が必要とするサポートを提供できる能力があることを顧客に対して証明する必要があることを意味します。たとえば、機械学習を使用して不正行為を検出し、支払いカードの登録者にリアルタイムのデジタル通知を配信します。これらのアラート（電子メール、テキスト メッセージ、モバイル アプリのリアルタイム プッシュ通知経由）を通じて、カード会員は自分のアカウントに不正行為がないかより簡単に監視できるようになります。

American Express が AI をどのように活用しているかについて、興味深い話や驚くべき話をいくつか教えていただけますか?

Rajat Jain: American Express のデータ サイエンス チームは、修士号や博士号を取得した多数のデータ サイエンティストで構成されています。彼らは現状に決して満足せず、常にスキルを向上させています。常に進化を続けるデータ サイエンスの分野において、成功する唯一の方法は、新しいテクノロジーを継続的に学び、実験することであると私たちは認識しています。チームは、既存のモデルの長所と短所を定期的に評価し、顧客のニーズを真に満たす革新的な方法を見つけます。実際、当社は最新のイノベーションを活用してさらに多くの不正行為を検出するジェネレーションX不正行為モデルを来月リリースする予定です。

AI と機械学習を銀行業務に適用する上で、現在最も大きな制限は何だと思いますか?

Rajat Jain: 私たちが行うことはすべて、お客様にサービスを提供して、お客様の認識とサポートを得るためです。私たちにとって、銀行業務に機械学習を導入する上での最大の制約は、この新しい分析テクノロジーが、世界中の無数の顧客に代わって私たちが約束した使命を果たすのに実際に役立つことを証明することです。最新のデータ サイエンスの研究と進歩は確かに興味深いものですが、それらはすべて単なる理論的な提案と学術研究にすぎません。現実世界における当社の業務と決定は、すべてのカード保有者のアカウントのセキュリティに影響を及ぼします。したがって、新しい AI テクノロジを適用する前に、それが本番環境に実装され、顧客が期待する結果が得られるかどうかを確認する必要があります。

American Express が ML モデルを構築する際に考慮する必要があるデータの要素を教えてください。

Rajat Jain: 私たちは常に、さまざまな機械学習モデルには大きな違いがあることを強調していますが、私たちのモデルを異なるものにしているのは、使用するデータです。アメリカン・エキスプレスは、カード発行会社、加盟店獲得会社、ネットワーク運営会社として、決済チェーン全体にわたる巨大なグローバルビジネスシステムを確立しています。この「クローズドループ ネットワーク」は、大規模なデータ セットと、十分に訓練された専門知識および最先端の機械学習アルゴリズムを組み合わせて、American Express が不正行為と戦う上で強力な優位性を築くのに役立ちます。当社は、加盟店やカード会員からの膨大なデータにアクセスできるため、他のネットワークやカード発行会社よりも迅速に行動し、実際に不正行為が発生する前にそれを検出して阻止することができます。

American Express は、機械学習モデルを構築する際に、顧客のプライバシーとデータのプライバシーをどのように保護していますか?

Rajat Jain: American Express は、消費者の信頼を維持することの重要性を理解しており、データのプライバシーとセキュリティに対して長年にわたり強力に取り組んでいます。当社は、データ保護およびプライバシーの原則、ならびに実際の拘束力のある社内規則および適用法に従い、契約およびその他のポリシー要件を通じて個人データを保護します。

今後数年間で最も期待している AI テクノロジーは何ですか?

Rajat Jain: 一般的に、私たちは予測のために順序付けられたデータセットを使用するようになったばかりだと思います。 AI はまだ、一連のイベントを秩序だった予測を通じて効果的に結び付けることができません。そのため、この分野でのブレークスルーが、最終的には顧客体験の継続的な向上につながることを期待しています。今後数年間の詐欺対策については、新興技術の評価と効果的な技術的ソリューションの適用を継続し、さまざまな新たな脅威に適切に対応できるよう、能動的および受動的な防御策の強化に努めてまいります。