FinTech業界で機械学習が金融詐欺の検出にどのように役立つか

金融サービス部門はデジタル変革を遂げており、その背後にある原動力は機械学習（ML）です。 MLは、明示的にプログラムされていなくても、経験から自動的に学習して改善する機能をシステムに提供します。

金融セクターは毎秒大量の個人データと数十億の重要なトランザクションを処理しているため、不正行為に対して特に脆弱になります。 詐欺師は常に、恐喝のための貴重なデータを取得するためにサーバーをクラックしようとしています。

PwCのGlobalEconomic Crime and Fraud Survey 2020によると、回答者は、不正行為により過去24か月間になんと420億ドルの損失を報告しました。 銀行や金融機関は、機械学習などの革新的なテクノロジーを採用することで防御を強化せざるを得ません。

機械学習は、金融サービスセクターに、ビジネスを保護し、サイバー犯罪者を打ち負かす手段を提供しています。 Markets and Marketsのレポートによると、世界の不正検出および防止（FDP）市場は、2025年までに20.9米ドルから382億米ドルに成長し、CAGRは12.8％になると予想されています。

不正の検出と防止の分野には、マネーロンダリング、保険金請求、電子決済、銀行取引などがあります。

この記事では、金融における機械学習を不正検出に使用できる主な方法を紹介します。 読む！

金融セクターにおける金融詐欺の主な分野

金融業界での機械学習の詳細に入る前に、金融不正検出ソフトウェアが企業を支援できるさまざまな分野に取り掛かりましょう。

1.電子メールフィッシング：これは、攻撃者が偽のメッセージやWebサイトのリンクを電子メールでユーザーに送信するサイバー犯罪の一種です。 これらの電子メールは、誰もがそれらを誤って判断し、それらを危険にさらす脆弱なデータを入力する可能性があるという、一見合法で本物のようです。

このような状況を回避するために、機械学習を使用してフィッシングを検出するための自動化された方法を使用できます。 これらの方法は、分類と回帰のための古典的な機械学習アルゴリズムに基づいています。

2.クレジットカード詐欺：ますますデジタル化する世界では、クレジットカード詐欺は非常に一般的になっています。 この種の金融詐欺には、セキュリティで保護されていないインターネット接続を介してデビットカードまたはクレジットカード番号を盗むことが含まれます。

機械学習アルゴリズムは、どのアクションが本物で、どのアクションが違法であるかを識別するのに役立ちます。 誰かがシステムをだまそうとした場合、MLモデルは銀行に警告し、活動を無効にするための対策を講じることができます。

3.モバイル詐欺：支払い方法が物理的なカードを超えて携帯電話の領域にまで及ぶ場合、詐欺防止システムでの機械学習の統合は特に重要です。

スマートフォンは現在NFCチップを備えており、ユーザーは自分の電話だけで製品の代金を支払うことができます。 これは、スマートフォンがハッキングやサイバー脅威にさらされやすいことを意味します。 Financeの機械学習は、各ユーザーの異常なアクティビティを検出するための効果的なツールであり、モバイル詐欺のリスクを最小限に抑えます。

4.個人情報の盗難：サイバー犯罪者が関与した場合、ユーザーの名前、銀行の詳細、パスワード、ログイン資格情報、その他の非常に機密性の高い情報などの情報が大きな脅威にさらされます。 個人情報の盗難は、個人と企業の両方を危険にさらします。

Financeの機械学習は、パスポートや運転免許証などのIDドキュメントをリアルタイムで調べて安全なデータベースと照合し、すべての不正行為が検出されていることを確認するのに役立ちます。 さらに、MLは、生体認証スキャンと顔認識を有効にすることで、偽のIDと戦うためにも使用できます。

5.保険金請求：保険金詐欺には通常、自動車の損傷、財産、さらには失業の偽の請求が含まれます。 このような不正を減らすために、保険会社は各請求を検証するために膨大な時間とリソースを費やしています。 ただし、このプロセスは費用がかかるだけでなく、ハッキングされる傾向があります。

優れたパターン認識機能による機械学習は、保険金請求を最高の精度で解決し、偽の請求を見つけるのに役立ちます。

[また読む：フィンテック業界がミレニアル世代を驚かせるためにAIを使用している5つの方法]

不正防止のために機械学習を使用する必要があるのはなぜですか？

上記のさまざまな金融詐欺分野でのMLの使用から明らかなように、金融および銀行業界は、機械学習が金融詐欺の検出に非常に役立つと考えています。 大量のトランザクションデータと消費者データにより、複雑な機械学習アルゴリズムのアプリケーションに最適です。 MLは、銀行や金融機関が不正行為をリアルタイムで特定してフラグを立てるのに役立ちます。

機械学習アルゴリズムの精度が向上したことで、金融会社は、誤検知（トランザクションが拒否された不正として誤ってフラグが立てられた場合）および誤検知（不正の真のインスタンスが見落とされた場合）の数を大幅に減らすことができます。 これが、MLが金融セクターで最高の地位を占めている理由です。

機械学習が金融サービスビジネスの不正を検出するのにどのように役立つかについてまだ疑問がある場合は、以下に示すメリットのプールを確認してください。

1.データ収集の高速化：商取引の速度が上がるにつれて、不正を検出するための機械学習などのより高速なソリューションを用意することが重要になります。 機械学習アルゴリズムは、非常に短時間で膨大な量のデータを評価できます。 リアルタイムでデータを継続的に収集および分析し、不正を迅速に検出する機能を備えています。

2.簡単なスケーリング：機械学習モデルとアルゴリズムは、データセットが増えるにつれてより効果的になります。 MLモデルは複数の動作間の類似点と相違点を検出できるため、データが増えると機械学習が向上します。

本物の不正なトランザクションが見つかると、システムはそれらを処理し、バケットに適合するトランザクションの選択を開始できます。

3.効率の向上：人間とは異なり、マシンは反復的なタスクを実行し、大量のデータにわたる変更を検出できます。 これは、はるかに短い時間での不正検出にとって重要です。

アルゴリズムは、1秒あたり数十万の支払いを正確に分析できます。 これにより、トランザクションの分析にかかるコストと時間が削減され、プロセスがより効率的になります。

4.セキュリティ違反のケースの削減：機械学習システムの実装により、金融機関は詐欺に対抗し、顧客に最高レベルのセキュリティを提供できます。 これは、すべての新しいトランザクションを以前のトランザクション（個人情報、データ、IPアドレス、場所など）と比較し、疑わしいケースを検出することによって機能します。 その結果、金融部門は支払いやクレジットカードに関連する詐欺を防ぐことができます。

機械学習を使用するメリットを確認したので、不正検出に使用される機械学習モデルについて詳しく見ていきましょう。

不正検出のための機械学習モデルとアルゴリズム

金融業界で金融詐欺を検出するために使用される機械学習モデルとアルゴリズムの種類は次のとおりです。 それでは、それらを一つずつ理解していきましょう。

1.教師あり学習：教師あり学習は、 FinTechの深層学習環境での不正検出などの場合に機能します。 このモデルでは、すべての情報に「良い」または「悪い」のラベルを付ける必要があります。 そして、それは予測データ分析に基づいています。

2.教師なし学習：教師なし学習モデルは、そのようなデータがないか、利用可能なトランザクションデータがほとんどない場合に、異常な動作を検出します。 新しいデータを継続的に分析および処理し、その結果に基づいてモデルを更新します。 時間の経過とともにパターンを学習し、それらが合法であるか不正な操作であるかを判断します。

3.半教師あり学習：情報のラベル付けが不可能または高額であり、人間の介入が必要な場合に機能します。

4.強化学習：このモデルにより、マシンは指定されたコンテキスト内で理想的な動作を自動的に検出できます。 これは、マシンが環境から学習し、リスクを最小限に抑えるアクションを見つけるのに役立ちます。

MLシステムは不正検出のためにどのように機能しますか？

不正検出プロセスは、機械学習システムを使用してデータを収集およびセグメント化することから始まります。 次に、機械学習モデルにトレーニングアルゴリズムが提供され、不正の可能性が予測されます。

以下は、MLシステムが不正検出のためにどのように機能するかを示す手順です。

1.入力データ：不正を検出するには、機械学習システムは最初にデータを収集する必要があります。 MLモデルが取得するデータが多いほど、不正検出スキルを習得して磨くことができます。

2.特徴の抽出：次のステップは特徴抽出です。 この段階で、顧客の善行と不正行為の両方を説明する機能が追加されます。 これらの機能には通常、次のものが含まれます。

• ID：顧客のIPアドレスの不正率、アカウントの年齢、見られたデバイスの数などで構成されます。
• 注文：この機能は、顧客が行った注文の数、平均注文額、失敗したトランザクションの数などを表示します。
• 場所：この機能は、配送先住所が請求先住所と一致するかどうか、配送先の国が顧客のIPアドレスの国と一致するかどうか、および顧客の場所での不正率を確認するのに役立ちます。
• 支払い方法：クレジットカード/デビットカード発行銀行の不正率、顧客名と請求名の類似性などを特定するのに役立ちます。
• ネットワーク：ネットワーク内で共有される電子メール、電話番号、または支払い方法の数が含まれます。

3.アルゴリズムのトレーニング：アルゴリズムは、操作が不正であるか正当であるかを判断するためにMLモデルが従う必要のある一連のルールです。 ビジネスがトレーニングセットに提供できるデータが多いほど、MLモデルは優れたものになります。

4.モデルを作成する：トレーニングが終了すると、会社は不正検出のための機械学習モデルを受け取ります。 このモデルは、不正を短時間で高精度に検出できます。 ただし、不正の検出を効果的に行うには、機械学習モデルを絶えず改善および更新する必要があります。

機械学習を使用した金融詐欺の検出–ユースケース

金融機関は、MLを利用した最新の不正防止システムを使用して、疑わしい取引の見逃し、人為的ミス、セキュリティ違反のリスクを大幅に軽減します。 機械学習アルゴリズムは、大量のデータを処理し、不正から保護することができます。

Compliance.aiは、FinTechの適応型機械学習モデルを使用して、調査を自動化し、単一のプラットフォームで金融規制コンテンツと規制更新を追跡するスタートアップです。

PayPalのような企業も、機械学習を使用して不正検出とリスク管理機能を強化しています。 線形、ニューラルネットワーク、および深層学習技術の組み合わせにより、PayPalのリスク管理エンジンは数ミリ秒以内に顧客に関連するリスクレベルを決定できます。

機械学習は、このような大企業が偽のアカウント、支払い詐欺、疑わしい取引などの問題を防ぐのに役立ちました。 MLは、予測分析とデータ分析のすべての汚い作業を処理し、企業が不正行為から安全に成長できるようにします。

最終的な考え

世界中の企業が、金融詐欺を防ぐために機械学習を使い始めています。 これは、毎年大きな損失につながる不正な操作を防ぐのに役立つ最も革新的なツールです。

機械学習を使用すると、さまざまなトランザクションや疑わしい財務行動を分析するためのより複雑なアルゴリズムを作成できるため、財務上の損失のリスクを最小限に抑えることができます。

そのため、機械学習開発サービスの採用が金融サービス業界の最優先事項になっています。 Appinventivの専門家は、さまざまな企業にさまざまな革新的なソリューションとアプローチを提供して、生産性を向上させ、財務リスクを軽減します。

MLシステムまたは金融詐欺検出ソフトウェアをビジネスに実装したい場合は、お気軽にお問い合わせください。 この革新的なテクノロジーの計り知れないメリットを理解し、全体的なコストを削減しながらビジネスを拡大するお手伝いをします。