銀行詐欺検出のための AI ハンドブック

不正行為の検出は、金融業界の健全性を守る上で重要な要素です。資産を保護し、顧客の信頼を維持することで、効果的な不正行為検出戦略は、金銭的損失を防ぎ、金融システムの円滑な運用を確保する上で不可欠です。

銀行の不正行為検出に AI が適用されている、最新の金融テクノロジー オフィスを描いた画像。このシーンでは、銀行部門における不正行為を分析し防止するために高度なテクノロジーを活用する専門家チームを示しています。

この記事では、特に銀行業界における詐欺行為を防止するために人工知能 (AI) を活用する手法を構造的に分析します。

不正検出とは何ですか?

銀行業界における不正検出には、金融取引や口座操作における不正行為を示唆する可能性のある異常なパターン、行動、または活動を特定することが含まれます。

このプロセスは、金融機関とその顧客の両方の資産を保護するために不可欠です。最新の不正検出システムは、高度な分析、機械学習アルゴリズム、リアルタイム監視を活用して、潜在的な不正を特定し、防止します。膨大な量のデータを分析することで、これらのシステムは、通常の顧客行動から逸脱した異常を検出し、疑わしい取引をフラグ付けして確認し、将来の不正行為を予測することさえできます。

効果的な不正検出戦略は、金銭的損失を最小限に抑え、顧客の信頼を維持し、規制基準への準拠を確保するのに役立ちます。

銀行業界における詐欺の種類

不正行為の種類を理解することは、標的を絞った検出を開発するために不可欠です。ここでは、発生する不正行為の種類と、AI を使用して不正行為に対抗するための一般的なアプローチをいくつか紹介します。ただし、これは決して網羅的なリストではありません。

個人情報の盗難

このタイプの詐欺は、社会保障番号、口座番号、その他の識別情報などの個人情報を不正に使用して、銀行口座にアクセスしたり、作成したりするものです。これは、不正取引や口座の乗っ取りなど、さまざまな金融犯罪につながる可能性がある基本的なタイプの詐欺です。

取引詐欺

これには、顧客のアカウントに関連するさまざまな不正行為が含まれます。これには、カードスキミング、フィッシング、オンライン詐欺、不正な電信送金などが含まれますが、これらに限定されません。取引詐欺は、個人のアカウント内の資金を直接ターゲットとし、ATM、オンラインバンキング、モバイル取引など、さまざまなプラットフォームで実行される可能性があります。

ローン詐欺

これは、ローン申請プロセス中に故意に虚偽の情報を提出した場合に発生します。これには、収入を誇張したり、職歴を偽ったり、資産価値を膨らませて融資基準を満たすことが含まれます。ローン詐欺は、知らないうちに詐欺計画に巻き込まれる可能性のある個人と、金銭的損失と規制上の影響を受ける金融機関の両方に影響を及ぼします。

レベル0検出: 予防

不正検出技術を詳しく検討する前に、より高度な検出方法を適用する前に不正を防止する方法を検討することが重要です。予防策を講じることで、そもそも不正が発生する可能性を大幅に減らすことができます。
効果的な不正防止戦略の概要は次のとおりです。

外務省

多要素認証 (MFA) を利用すると、セキュリティが大幅に強化されます。単純なパスワード以外の追加の検証要素を要求することで、不正なアカウント アクセスのリスクが大幅に減少します。

暗号化

SSL や TLS などの暗号化と安全な通信プロトコルを実装すると、送信中の顧客データが保護され、機密情報が傍受や不正アクセスから守られます。

顧客教育

詐欺行為を防止するには、顧客への教育が最も重要です。強力なパスワードの作成や安全な Web サイトの特定など、安全な銀行業務に関するガイダンスにより、顧客は自分の口座の安全性を管理できるようになります。さらに、顧客が疑わしい行為を報告しやすい手段を提供することで、組織がより迅速に対応し、潜在的な詐欺行為を防ぐことができます。

堅牢な内部プロセス

最新の詐欺の傾向と防止技術に関する従業員の継続的なトレーニングにより、金融機関のスタッフは詐欺行為を効果的に認識し、対抗できるようになります。定期的な監査とコンプライアンス基準の順守は、内部の脆弱性を特定して対処するために不可欠であり、それによって金融機関全体のセキュリティ体制を強化します。これらの予防措置を統合することで、金融機関は詐欺の発生率を大幅に削減し、すべての関係者にとってより安全な銀行環境を確保できます。

不正行為検出のための AI の活用

機械学習を利用してさまざまな種類の詐欺を検出するには、過去の詐欺パターンやユーザーの行動から学習するさまざまなデータ駆動型の手法とモデルを導入する必要があります。
ここでは、機械学習を各タイプの詐欺に適用する方法の概要を説明します。

個人情報の盗難

パターン認識:機械学習アルゴリズムは、取引履歴、ログイン パターン、およびユーザーの行動を分析して、個人情報の盗難を示唆する異常を特定できます。たとえば、支出習慣の突然の変化や通常とは異なる場所からのアクセスによってアラートがトリガーされる可能性があります。

データの拡充:外部データ ソースを統合することで、機械学習システムはトランザクションとユーザー ID の正当性をより適切に評価できます。これには、公開データベース、信用調査機関、その他の金融機関との相互参照が含まれます。

生体認証:顔認識や指紋パターンなどの生体認証データを分析する機械学習モデルを実装すると、ユーザー ID の認証や不正アクセスの試みの検出に役立ちます。以下は、コンピューター ビジョンで詐欺と戦う Socure の事例です。

取引詐欺

リアルタイム監視:機械学習モデルをトレーニングして、各トランザクションをユーザーの典型的な行動や、トランザクションのサイズ、頻度、地理的パターンなどの既知の不正指標と比較し、トランザクションをリアルタイムで監視できます。

異常検出:各ユーザーの通常のアクティビティのベースラインを確立することで、機械学習は不正なトランザクションを示唆する可能性のある逸脱を識別できます。これらの異常には、異常なトランザクション金額、トランザクションの急速な連続、または新しいデバイスや場所からのトランザクションが含まれます。

テキスト分析:フィッシングやオンライン詐欺の場合、機械学習のサブセットである自然言語処理 (NLP) は、電子メール、メッセージ、Web サイトのコンテンツのテキストを分析して、フィッシングの試み、不正なリンク、詐欺の手口を検出できます。

ローン詐欺

アプリケーション分析:機械学習アルゴリズムは、ローン申請を精査して、矛盾、不一致、異常がないか調べることができます。提供された情報を履歴データや既知の不正パターンと比較することで、システムは、収入の過大申告、負債の過少申告、文書の偽造などの危険信号を特定できます。

行動分析:申請プロセス中の申請者の行動を分析すると、潜在的な不正行為のさらなる手がかりが得られます。機械学習は、フォームの記入速度、申請内容の変更、異常な一連の行動など、標準から逸脱したパターンを検出できます。

さまざまな機械学習や AI 技術の詳細は、これらのさまざまな不正の種類によって異なります。ここでは、あらゆる AI チームが不正検出を最大限に高める上で、その潜在能力を最大限に発揮できるようにするための基本的なベスト プラクティスをいくつか紹介します。

基盤の構築: MLOps とベスト プラクティス

大まかに言えば、人工知能で対処できる問題のほとんどは、データとモデルという 2 つの主要な要素にかかっています。モデルの目的は、そのデータに基づいて特定のアクションまたは分析を実行することです。モデルのタスクは、入力データに関連する可能性のあるデータをさらに生成すること (プロンプトに応答する LLM など) である場合もあれば、単にデータを特定のカテゴリに分類すること (トランザクションを不正または正当に分類するなど) である場合もあります。通常、すべてのモデルはデータで「トレーニング」する必要があります。これは基本的に、モデルにデータを渡して予測を生成するアルゴリズムを実行し、その後、何らかのエラーを計算してモデルを調整し、後続の反復でモデルが正しい値を予測する可能性が高くなることを意味します。

データ

銀行の不正検出の文脈では、データは不正検出の重要な要素です。「データ」という言葉は、しばしばやや曖昧に使用されますが、不正検出の文脈では、「データ」は顧客とその過去の活動に関連するすべての情報と見なすことができます。

人間が意思決定に使用できる可能性のあるすべての情報は、AI システムにとって潜在的に有用である可能性があります。また、どのデータが有用であるかについて疑問がある場合は、情報が少なすぎるよりも多すぎる方を保存する方が、後でデータを削除するのが簡単なので、役立つことがわかりました。

機械学習にデータを適切に活用するためのもう 1 つの重要な要素は、自動化です。時間の経過とともに、より多くのデータを取得できるようになります。これは、システムの改善に役立つ可能性があります。詐欺師が戦術を進化させるにつれて、発生する新しいパターンを検出するためにシステムを適応させる必要があります。そこで、新しい戦術にすばやく適応するための最善の方法は何だろうか、または言い換えると、エンジニアリング チームが新しいデータ用の新しいモデルをすばやく構築するにはどうすればよいのだろうか、と疑問に思うかもしれません。私の意見では、最初に行う最も重要なステップは、データ フライホイールを構築することです。

データフライホイール

データ フライホイールは、反復的なプロセスを通じてデータの収集と分析が継続的に改善されるシステムです。銀行の不正検出の文脈では、収集されたすべてのデータが不正の即時検出と防止に役立つだけでなく、将来の不正を予測して防止する銀行の能力も強化するメカニズムを作成することを意味します。

データ フライホイールの背後にある中心的なアイデアの 1 つは、不正検出モデルの改善に使用できる新しいデータセットの準備プロセスを自動化することです。このプロセスを自動化することで、既存のシステムを改善するための時間と労力を効果的に削減できます。その結果、更新されたモデルの展開が迅速化され、最終的には以前のバージョンのシステムでは検出できなかった不正を検出できるようになります。

モデルのバージョン管理とベンチマーク

データ フライホイールを構築するだけでなく、さまざまなモデルがデータセットの以前のバージョンでどのように機能しているかを追跡するシステムを導入することも重要です。詐欺師は継続的に戦略を進化させているため、新しいデータでトレーニングされたモデルが将来の詐欺の種類を予測するための最適なモデルではない場合があります。したがって、モデルをバージョン管理し、現在のデータセットと過去のデータセットの両方に対してモデルをテストするための堅牢なシステムを用意することが重要です。これにより、モデルが既知の種類の詐欺を正確に検出できるだけでなく、新しいパターンや出現するパターンにも適応できることが保証されます。

この継続的な評価と再評価のプロセスは、データ フライホイールの概念の鍵となります。モデルのパフォーマンスを継続的にベンチマークすることで、どのモデルを展開し、いつ再トレーニングするかについて、情報に基づいた決定を下すことができます。このアプローチは、モデルの偏りや弱点を特定し、タイムリーな調整を行うのにも役立ちます。Weights and Biases は、このプロセスに最適なツールを提供しており、モデルとパフォーマンス メトリックを追跡するためのツールとして強くお勧めします。

競争を促進し、透明な目標を設定する

機械学習の研究は猛烈な勢いで進んでいます。毎日のように、既存の手法を改善する新しい手法が登場しています。この豊富な研究を活用し、既存のシステムに新しい手法を迅速に導入する大きなチャンスがあります。ただし、新しいシステムを本番環境に導入する前に、そのパフォーマンスを検証することも重要です。実験が奨励される環境を作り、成功のための透明な指標を実装することで、あらゆる機械学習チームのイノベーションが促進されます。つまり、組織内のエンジニアがアクセスできる安全なデータセットを作成し、データへのアクセスや、以前のモデルと比較してモデルのパフォーマンスがどの程度優れているかを判断することに関して官僚主義の負担なしに、新しい実験を迅速に実行できるようにします。現在、これには、匿名化されたデータ バージョンの作成やデータ セキュリティのインフラストラクチャの構築などのタスクにさらに多くのリソースが必要になりますが、必要な追加リソースは通常、長期的には報われると私は信じています。さらに、テスト データセットのパフォーマンスに関する社内リーダーボードがあれば、実験が促進され、以前の方法よりも優れた新しい方法がより迅速に採用される可能性があります。

パフォーマンス評価のためのクロスコラボレーション

どのような機械学習システムでも、システムの品質を判断するために使用されるコア メトリックが通常存在します。たとえば、データセット内で正しく分類された顔の数を判断するために精度メトリックを使用する単純な顔認識システムを想像してください。さらに、精度などの他のメトリックを使用して、実際に正しい正の識別の割合を判断することができます。一方、再現率は、正しく識別された実際の正の識別の割合を測定します。顔認識システムのコンテキストでは、セキュリティ アプリケーションなど、誤識別の影響が大きいシナリオでは精度が重要になります。一方、行方不明者の捜索など、顔の識別に失敗すると重大な影響が出る可能性がある状況では、再現率の方が重要になる場合があります。

不正検出に関しては、システムが使用する指標と目標は、多くの場合、もう少し複雑です。たとえば、不正イベントが誤って分類されると、銀行に多大な損失をもたらす可能性があります。ただし、システムが積極的すぎると、顧客に不便をもたらす可能性があります。通常、このような状況では、誤検知と誤検知の間にトレードオフがあり、このバランスは状況によって異なることがよくあります。

この複雑さは、金融機関内のさまざまな部門間の相互連携の重要性を強調しています。データ サイエンティスト、セキュリティ専門家、カスタマー サービス チーム、法務部門は、それぞれの不正検出目標にとって最も重要な指標を定義するために協力する必要があります。この連携により、機械学習システムは技術的に正確であるだけでなく、ビジネス目標や規制要件にも適合していることが保証されます。

これらの指標のバランスをとるための効果的な戦略は、不正検出システムの出力が実際の不正の結果と顧客からのフィードバックに基づいて継続的に確認および改良されるフィードバック ループを実装することです。この反復的なプロセスにより、システムを調整して、時間の経過とともに精度を向上させることができます。

不正検出に関するケーススタディ

このケーススタディでは、Vanini ら (2023) の研究で詳述されているように、不正検出のための最先端の機械学習ベースのアプローチの背後にある技術的な複雑さと戦略的意思決定について詳しく説明します。この研究の主な目的は、自分の利益のために不正な支払いを開始しようとしている外部の詐欺師を正確に特定する方法を開発することでした。この研究は、このような不正行為がますます一般的かつ巧妙になり、個人と金融機関の両方に重大なリスクをもたらしている現代の銀行の現実に基づいています。

ここでは、この研究で設計されたシステムのコアコンポーネントについて説明します。

データ収集と前処理

効果的な不正検出フレームワークを構築するための最初のステップは、包括的なデータの収集と綿密な前処理でした。研究者は、顧客とのやり取りや取引の詳細のさまざまな側面を網羅した広範なデータセットをまとめました。このデータセットには次のものが含まれています。

取引データ:金額、時間、場所、種類 (例: 引き出し、振替、支払い) を含む各取引の詳細。これにより、不正行為の可能性がある金融の動きを直接把握できます。

顧客インタラクション ログ:オンライン バンキング プラットフォーム内での顧客アクティビティの記録。アクションのシーケンス (ログイン、ナビゲーション パス、トランザクション試行など) をキャプチャします。この行動データは、通常のユーザー パターンと異常なユーザー パターンを理解するために重要です。

アカウント情報:アカウントの種類、残高履歴、使用頻度などの顧客固有の情報。これらの詳細は、個々の金融環境における取引データと顧客行動のコンテキスト化に役立ちました。

過去の不正行為事例:確認された不正行為の事例を文書化したもの。機械学習モデルのトレーニングと検証に重要なリソースとして役立ちます。このデータにより、システムは過去の事件から学習し、将来の不正行為をより正確に予測して特定できるようになりました。

機能エンジニアリング

生データを手にした研究者たちは、特徴エンジニアリング プロセスに着手し、収集した情報を機械学習分析に適した構造化形式に変換しました。これには、アクションの頻度や順序など、顧客とのやり取りのログから行動の特徴を抽出して、典型的なユーザー行動と非典型的なユーザー行動を区別することが含まれます。さらに、過去の顧客データと比較した取引パターンと異常の分析を含む取引の特徴も導き出されました。このプロセスには、社会人口統計の詳細と口座特性を考慮した顧客関連の特徴のコンパイルも含まれており、各顧客の銀行プロファイルのより完全な画像を提供します。

モデルの選択と実装:

銀行の新しい不正検出システムの中核は、次の 3 つの主要モデルで構成されていました。

ローカル外れ値要因モデル (LOF):典型的な顧客行動からの逸脱を識別する能力に優れていることから選ばれた LOF モデルは、確立されたパターンから大きく外れた取引を特定するのに不可欠でした。この教師なし学習手法は、特に、これまでに見たことのない新しいタイプの詐欺を検出するのに適していました。

アイソレーション フォレスト モデル (IF):このモデルはデータ内の異常を分離するのに優れており、膨大なデータセットの中から不正な取引を識別するための貴重なツールとなっています。その効率性と拡張性により、IF はリアルタイムの不正検出に最適な選択肢となっています。

Bagged Decision Trees モデル (BDT):通常の顧客行動を表す BDT モデルは、トランザクションを比較する基準として機能します。このモデルは、モデルの堅牢性と、過剰適合せずにさまざまなデータ機能を処理できる能力に基づいて選択されました。

アンサンブル

次の段階では、これらのモデルの出力が結合されます。この結合では、単純な平均化と、限られた利用可能な不正事例データを使用してモデルの貢献を教師あり方式で微調整する、より微妙な方法の両方が使用されます。具体的には、最終的な不正分類にはペナルティ付きロジスティック回帰が適用されます。この方法は、意思決定に役立つだけでなく、モデルの透明性も向上します。モデルのさまざまな部分に重みを割り当てることで、どの基本学習者、機能、およびデータ サンプルが不正の検出に最も影響するかを特定し、よりターゲットを絞った効果的な不正検出システムを実現します。

トリアージモデル

脅威の優先順位付けの重要性を認識し、研究者は機械学習アルゴリズムによって生成されたアラートを管理するトリアージ モデルを実装しました。このモデルは、取引の規模に基づいて不正検出しきい値を調整し、調査リソースをより効果的に割り当て、不正の潜在的な経済的影響を軽減します。

このモデルの学習目標は、できるだけ多くの不正行為を捕捉すること (真陽性率) と、正当な取引を不正行為として誤ってフラグ付けすること (偽陽性率) とのバランスを最適化することです。このモデルは、誤報でシステムを圧倒することなく、特に大規模な取引で実際の不正行為を正確に識別できるようにすることで、全体的な金銭的損失を減らすことを目指しています。

モデルの有効性は ROC 曲線を使用して評価されます。これは、不正行為を正しく検出することと誤報を回避することのトレードオフを視覚化するのに役立ちます。取引サイズに基づいて検出しきい値を調整することにより、モデルは、誤報率を管理可能な範囲に維持しながら、不正行為による銀行の予想損失を最小限に抑えることを学習します。目標は、事前定義された誤報率を超えずに不正取引の検出を最大化する最適なしきい値設定を見つけ、銀行の不正行為検出の取り組みが効率的かつ経済的に健全であることを保証することです。

リスクモデル

最後に、研究者は包括的なリスク モデルを統合して、潜在的な損失を定量化し、より広範なリスクの状況を把握しました。このモデルは、さまざまな詐欺シナリオの可能性と影響に関する統計的な視点を提供し、戦略的な決定と対策の実施を導きました。

結果と分析

研究者は、LOF、IF、BDT の独自の強みをトリアージ モデルとリスク モデルと組み合わせて活用することで、より繊細で応答性の高い不正検出アプローチを実現しました。このシステムの適応性により、新たな不正の傾向に合わせて進化することができ、静的なルールベースのシステムでは実現できないレベルのセキュリティを実現しました。

結論

結論として、金融詐欺との戦いは、絶え間ない警戒と革新を必要とする、常に進化する課題です。この記事では、銀行業界で蔓延している詐欺の種類の理解から、これらの悪意のある活動を阻止するために設計された最先端の AI テクノロジーの導入まで、詐欺検出の幅広い範囲を取り上げました。防止戦略、データ管理プラクティス、AI アプリケーションの層を通じて、より安全で回復力のある金融環境への明確な道筋を認識できます。