2024.11.11AI/MLとは？なぜ不正防止に重要なのか

本記事は、Sift Science, Inc.のBlog記事「What is AI/ML and Why Does it Matter in Fraud Prevention?」を日本語に翻訳したものです。

本記事の著作権は、Sift Science, Inc.および同社の国内パートナーである株式会社スクデットに帰属します。

Sift Trust and Safety Team 著/ 2024年4月29日

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、オンライン不正防止において欠かせないツールとなっています。これらの用語はしばしば混同されがちですが、不正行為から企業を守るためのアプローチはそれぞれ異なります。

不正防止戦略においてAIとMLを効果的に活用するためには、どのように機能し、どのような役割を果たすかを理解することが重要です。

人工知能とは何か？

人工知能は、通常人間の知能を必要とするタスクを実行するコンピュータシステムを指します。AIアルゴリズムは、人間の学習や問題解決、意思決定といった認知プロセスを模倣するように設計されています。不正防止の分野では、AIは大量のデータを分析し、パターンや不正行為を示す異常を検知することに優れています。

AIは以下の技術を用いて不正に対抗します。

自然言語処理（NLP）：AIアルゴリズムは、メールやチャットログといったテキストベースのコミュニケーションを分析し、詐欺の手口や不正犯がよく用いる言語パターンを特定することができます。 

画像および動画分析：高度なAIシステムは、巧妙な詐欺の手口にますます利用されるようになってきている改ざんコンテンツ（ディープフェイクや改ざんされた画像など）を検出することが可能です。 

異常検出：過去のデータやユーザー行動から学習し、通常とは異なる活動や取引を検出して、不正の兆候を示す行動に対し自動的にフラグを立てることができます。

機械学習とは？

機械学習(ML)はAIの一分野で、プログラムによる指示なしに、時間とともに学習しパフォーマンスを向上させるアルゴリズムを開発することに焦点を当てています。MLアルゴリズムは大規模なデータセットで訓練され、複雑なパターンを識別し、予測を行い、進化する不正の手口に適応できるようになります。

機械学習には主に3つの種類があります。

教師あり学習：ラベル付きデータセットでアルゴリズムはトレーニングされ、各データポイントは既知の結果に関連付けられます。アルゴリズムは入力データを正しい結果にマッピングすることを学び、新しいデータに対する正確な予測が可能になります。 

教師なし学習：ラベルなしデータでトレーニングすることで、未知のパターンや構造を自動的に発見できるようにします。この手法は、事前に定義されていない新しい不正手法の検出に特に有効です。

強化学習：試行錯誤を通じて学習し、行動に対する報酬やペナルティを受け取ります。この手法により、アルゴリズムは進化する不正行為に適応し続けながら、最適な不正防止戦略を習得します。

各MLには、それぞれ独自の用途、強み、弱みがあり、適切な手法の選択は、不正の種類やリスクの特性に依存します。教師あり学習は、過去のパターンに基づいて新たな不正を特定することができます。教師なし学習は明示的なラベルがなくても、不正の可能性がある異常なパターンをすばやく発見します。強化学習は、システムが新しい戦術に適応することを可能にします。アルゴリズムは、不正犯との過去のやり取りや対策の有効性のフィードバックに基づいて戦略を改良することができます。 

AI/MLが重要な理由

AIとMLは、複雑な問題を解決し、顧客と従業員の満足度を維持する力を企業に与えます。以下がAI/MLが有効な理由です。

・フリクションレスなセキュリティ：AI/MLソリューションは、顧客体験を向上させ、不正を防止することで、信頼性の高いブランドイメージを構築し、長期的な収益を向上させます。リアルタイムで正確に不正を検知・防止することで、正当な顧客にとっての煩わしさ最小限に抑え、誤認による取引拒否を減らし、スムーズで信頼性のある顧客体験を提供します。2023年に米国の消費者が100億ドル以上の損害を被ったという背景を考えると、顧客にとって金融セキュリティを真剣に取り組む企業の姿勢は大いに評価されるでしょう。

・タスクの自動化：AIとMLは繰り返しのタスクを自動化し、リアルタイムでのインサイトを提供することで、不正検知プロセスを効率化します。これにより、人間の専門家がより複雑なケースや戦略的な業務に集中できるようになります。

・精度の向上：MLアルゴリズムはテラバイト規模のデータを分析し、マニュアルレビューでは見逃されがちな微細なパターンや相関関係を発見するように設計されているため、誤検知が減り、正当な取引が不正とみなされることを防ぎます。

・パーソナライズの向上：顧客データを学習することで、AIとMLは顧客ごとにパーソナライズされた体験を提供します。ユーザーのインプットを記憶し、顧客の好みに合わせて体験をカスタマイズするため、ロイヤルティを強化し、リピート利用を促進します。

・最新かつ統合的：不正行為は常に進化していますが、AIとMLのアルゴリズムは新たな不正パターンに迅速に適応できるため、不正防止ソリューションによる防御を最新の状態に保ち、他のソリューションと統合することで悪質業者に対し一歩先を行くビジネスを実現します。

・費用対効果：AI/MLは不正行為を未然に防ぐことができるため、金銭的損失のリスクを低減します。リアルタイムで不正を防止することで、調査や解決に関連する手間や費用を最小限に抑えます。

スケーラビリティと競合優位性：ビジネスの成長や新しい市場への展開に伴い、AIとMLを搭載した不正防止ソリューションはシームレスにスケールし、増加する取引量や多様な顧客行動に対応します。

不正防止におけるAI/MLの活用方法

AIとMLは、従来の不正対策よりも脅威への対応が速いことから、オンラインリスク業界において広く採用されています。不正検知にAIを活用する方法は数多くありますが、そもそもAIとMLはどのようにして不正を未然に防ぐことができるでしょうか？これには主に3つの方法があります。

予測分析：AIモデルは、過去のデータ、ユーザーの行動、コンテクスト情報に基づいて不正の可能性を予測し、高リスクの取引を事前に特定し、未前に防止します。また、学習するデータが多ければ多いほど、AIの不正予測・防止効果は高まります。

異常検出：MLアルゴリズムは、取引パターンやユーザー行動を継続的に監視し、標準からの逸脱にフラグを立てます。これにより、新たな不正の脅威に対する迅速な検知し対応が可能になります。

深いシグナルと完全なインサイト：深く多様なデータで訓練され、何年もかけて微調整された高度なAIアルゴリズムは、大規模なデータセット内に隠れているパターン、傾向、相関関係を明らかにすることができます。これらのインサイトにより、不正リスクを包括的に理解し、的確な防止戦略を強化します。

Siftで不正防止戦略を強化する

急速に変化するデジタル環境では、協力で適応力のある不正防止戦略がビジネスの成長と顧客の信頼のために不可欠です。Siftの最先端の不正検知プラットフォームは、AIとMLの力を駆使して、リアルタイムのリスク評価、予測分析、および既存システムとのシームレスな統合を提供します。

Siftの専門知識と先進技術を活用することで、以下のようなメリットが得られます。

・進化する不正手法に先手を打つ

・マニュアルレビューを減らし、リソースを最適化

・顧客体験を向上させ、信頼関係を築く

・新たな市場への進出を自信をもって進める

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