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AIとディープラーニングで高度化する不正を検知するダンスケ・バンク


AIはデータオタクだけのものではありません。デンマーク最大の銀行:ダンスケ・バンクはすでに素晴らしいビジネス成果をAIを活用することで得ています。

「手を動かさなくていい、これは私のキャリアの中で特筆すべき点です。私は科学分野の人間なので、こういった手法は好きですし、もっと複雑な問題に対処したいと考えています。この手法には、それだけの価値があるのです。」 グローバル・アナリティクス責任者 ナデーム・カルザー氏

ダンスケ・バンクは、様々な分野の不正検知および防止するためにAIとディープラーニングを活用しています。また、モデルが学習し続けているので、日々より精度が向上しています。

ダンスケ・バンクは2種類の不正に対処しています。顧客が詐欺にあう場合と詐欺師による不正行為です。主に顧客が詐欺にあう場合へ対処しています。例えば、顧客が海外から助けを求められたり、商談で訪問調整を依頼され、送金を要求されるケースがあります。そして、本当にプロの詐欺師というものもいます。彼らは大きな不正行為を働くために最適なタイミングを伺っています。マルウェアを使い銀行や個人IDが取得できるPCに侵入する場合もあります。

「いくつかの不正行為の事件で、詐欺師は10分間銀行を攻撃してきましたが、二度と戻ってきません。彼らの目的は10-15分の攻撃を最大化し、名声を得ることなのです。」グローバル・アナリティクス責任者 ナデーム・カルザー氏

ダンスケ・バンクはこれらに対処するために、LIME(Locally Interpretable, Model Explanation)を活用しています。LIMEはディープ・ラーニングとその機能がどのようなものかを説明するメソッドです。LIMEは、モデルを使用している分析チームがそのモデルが確実かどうか判断するために役立つ、オープンなソフトウェアです。テストプロジェクトの1つで、分析チームはクレジットカード取引をブロックする理由を説明する必要がありました。

例えば、顧客がeBayから購入し、支払ったお金は中国に送金される。そして、顧客は今はアリババを利用している。これは詐欺でしょうか?わかりません。このような場合、モデルは何を考慮すべきでしょうか?

別の例では、ブラジルに住んでいる顧客が、今日はコペンハーゲンのレストランで昼食を取り、クレジットカードで清算しています。この取引は不正でしょうか?ここでは、行動データが重要です。多くの顧客は好みというものがあります。その好みに合致していない場合には、何が起きているのでしょうか?このクレジットカードのトランザクションは処理すべきでしょうか?

すべてAIで解決できるのかというと、そうではありません。モデルに学習させるために人の介入が必要です。例えば、異常検出をよりよく理解するために、捜査官を投入しました。不正モデルをよりよく理解するためには、人の知識が必要だったのです。高度化された一連の不正行為の一端なのか?単独の詐欺師の不正行為なのか?詐欺師グループの10-15分の攻撃なのか?それともトレンドなのか?を判別するために。

ダンスケ・バンクの活用方法の一つ特徴的なものは「チャンピオン/チャレンジャー」モデル戦略です。チャンピオンモデルとチャレンジャーモデルの両方は常に実際のデータを使用してテストされています。毎日何十億ものトランザクションが発生しているため、モデルを常に改善することができます。ダンスケ・バンクはモデルのしきい値を設定し、しきい値を下回ると、十分なデータを供給しているかどうかを判断します。たとえば、ジオロケーションデータを追加する必要があるのか?ATMデータを追加すればよいのか?などです。モデル比較はライブで行われています。チャレンジャーモデルが適切な場合には、チャンピオンモデルとなるのです。

この施策には多様性のあるチームが必要です。ダンスケ・バンクでは、プラットフォーム、技術そしてデータの各エンジニア、データサイエンティスト、ビジネス担当者、さらには高度に訓練された犯罪捜査者を雇用しています。そして地元の大学からも雇用する予定です。

その結果得られたビジネス成果は素晴らしいものです。AIとディープラーニングを適用する前に、ダンスケ・バンクは1日に1200件の誤検知がありました。これらはダンスケ・バンクの調査担当者によってさらに分析しなければならないケースであり、場合によってはインターポールのような外部機関に分析を依頼する場合もあります。適用後は誤検知が60%削減され、調査担当者の大幅な時間短縮と実際の不正行為の調査に時間を割くことを可能にしました。それだけではありません。真陽性の検出率は50%に増加しました。ダンスケ・バンクのチームは、これはほんの手始めだと考えています。


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