「不正予測検知ソリューション」はキャッシュレス決済の不正取引を検知するソリューションです。ルールベースによる検知と、AI不正予測モデルによる検知を組み合わせたハイブリッド型システムを採用し、不正検知、アラート通知、ダッシュボード掲載、基幹システムとの連携をワンプラットフォームで行います。資金移動業者様や、資金移動業者様と提携している金融機関様に最適なシステムです。

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ソリューション概要

キャッシュレス決済の不正予測検知ソリューション

FinTech(フィンテック)による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及などにより、金融業界をめぐる環境はここ数年で大きく変化しています。これら新サービスは利便性を高めるためセキュリティの急所である本人確認にて使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織はサイバー攻撃を加速させ脅威の手法も高度化しています。従来からのルールベースのみの対策では取りこぼしや誤検知を減らすことが難しい実情や、一般社団法人全国銀行協会の「資金移動業者等との口座連携に関するガイドライン」(2020年11月発表)においてキャッシュレス決済の不正検知モニタリング態勢高度化を求められているといった市場ニーズに応え、DTSはAltair社と提携し本ソリューションの販売を開始するに至りました。

characteristic

特長

  • 1.

    ハイブリッド型不正検知システム

    制裁リストへの掲載有無など定めた基準に満たなかったものを発見するルールベースのレイヤーと、AIによる不正予測モデルを使うレイヤーの2つのハイブリットで、強力に不正取引を検出します。

  • 2.

    グラフィカルなインターフェイス

    ノンコーディングで不正予測モデルを作成できるグラフィカルなユーザーインターフェイスを備え、継続的な予測モデルの精度向上をスピーディに実現します。

  • 3.

    リアルタイムでの不正取引検知

    取引時にリアルタイムで不正を検知するシステムであり、検知後のアラート通知や基幹システムとの連携機能を使用してお客様が不正に対し迅速な対処できるよう設計されています。

  • 4.

    DTSによる導入サポート

    アンチマネーロンダリングを中心に金融機関の不正取引対策に長年取り組んで来たDTSが、導入に関する業務面・システム面でお客様のスキルに合わせて必要なご支援をいたします。

use case

ユースケース

課題

  • 自社で作成したルールベースの不正検知では、発見できない不正取引があった。
  • キャッシュレス決済で、何らかの不正取引防止策を取りたい。
  • 自社ではどのようにすれば不正の検知ができるのかというノウハウが無い。
  • 不正取引の自動検知から取引停止までを一元的かつ効率的に実現したい。
  • 不正取引検知の基準を自社で設定したい。開発無しに適宜自分たちで変更したい。

解決

  • 不正パターンに影響する変数をシステムが自動分析し発見し、不正予測検知モデルを作成することが可能です。
  • ルール検知で取りこぼした取引を、AIで検知することが可能です。
  • 導入時のみDTSがサポートし、継続的な精度向上はお客様が独力で行う等の体制が組めます。
  • 不正取引をリアルタイムで検知しユーザー画面に表示すると共に、基幹システムへ該当取引を連携できます。
  • 自社独自のルールの設定のほか、ノンコーディングでAIを使用した不正予測検知モデルの作成が可能です。

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その他概要

【不正予測検知ソリューションの特長】

1.機械学習ツールで異常値を検知し、ルールベースエンジンに追加するビジネスルールを素早く作成

①導入時から異常値の検出に注力し、不正パターンを学習、予測。
②継続的なモニタリングにより実際の不正取引を発見・蓄積し、予測モデルの精度向上を実現。
③データサイエンティストが実施したような高精度の予測モデル構築が効率的に作成できる機能を搭載。

2.機械学習ツールの優れた操作性と機能性で生産性向上

①GUIベース、ノーコーディングのユーザーインターフェイスにより、従来製品比で生産性が2~3倍向上、
さまざまなスキルの方が利用可能。
②Altair社独自の決定木機能(デシジョンツリー)により、不正パターンに影響する変数を合理的かつ迅速
に発見。 (コードを介さないインタラクティブな分析視認性に関して、Altair社は特許4件取得済) 
③予測結果に強く影響している変数をグラフ化し、予測モデルの妥当性を検証可能。

3.リアルタイム可視化ツールで、監視と可視化の結果を社内システムへ連携

①予測モデルで検知された不正データをダッシュボード形式でリアルタイムにわかりやすく表示。
②不正予測結果は、メールや音声でのアラート通知のほか、お客様社内システムへの連携も可能。

<参考情報>不正予測検知ソリューションの詳細なシステムの仕組み

【不正予測検知ソリューションに活用されるAltair社のデータアナリティクス製品】

不正予測検知ソリューションはAltair社のデータアナリティクス製品群の中で、高度な機械学習アルゴリズムをコーディングすることなく活用できるAltair® Knowledge Studio®(アルテアナレッジスタジオ※1)と予測結果における異常・傾向を大量のデータから直感的に発見しやすくリアルタイムで可視化するAltair Panopticon™(アルテアパノプティコン※2)を組み合わせて利用しています。

※1 Altair Knowledge Studioは、さまざまなデータから実用的な知見を引き出すための予測分析・機械学習のプラットフォームです。コーディングを一切行うことなく、マウス操作でマーケットバスケット分析、回帰モデル、正則化、クラスター分析、多層ニューラルネットワーク、決定木、戦略木、自然言語を扱うテキスト分析、自然言語処理等を利用することができ、データを即座に可視化して説得力のある分析結果を導くことができます。

※2 Altair Panopticon は、リアルタイムデータと時系列データのストリーム処理および見える化を可能にするツールです。ドラッグ&ドロップの操作だけで、データストリーム分析とデータ見える化のための高度なアプリケーションを構築、変更、導入することができます。

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【ハイブリッド型不正予測検知のフロー】

ハイブリッド型の不正予測検知は抽出ルールや制裁者リストに一致する取引データを検出するレイヤーと構築された予測モデルにより不正利用を検知するレイヤーから構成され、Panopticonに実装されます。Panopticonは予測結果の可視化とアクションレイヤーに連携する役割も担います。

その他概要図2.png

【不正予測検知システム構築のサイクル】

不正予測検知システムは、取引データに係る各種変数(登録データ、セキュリティデータ、口座情報、取引特性など)から外れ値を異常データとして検出する予測モデルの構築からスタートします。本番運用フェーズにて不正と判別されたデータを教師データとして蓄積し機械学習を行うことで、予測モデルの精度が向上していきます。
また、新たな不正手口に追随するためにはモデルの見直し易さが重要なポイントですがAltair社製品を利用すれば実現可能です。

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※「Altair Knowledge Studio」はAltair社の登録商標です。

Altairについて(Nasdaq:ALTR)

製品開発、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)、および人工知能(AI)の分野において、ソフトウェアやクラウドソリューションを提供するグローバル企業です。多種多様な業界のお客様が持続可能な未来を創造し、コネクテッドな世界において力を発揮するためのテクノロジーを提供します。 詳細は、www.altairjp.co.jp/をご覧ください。

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