金融犯罪(AML、KYC)、不正検知、サイバーセキュリティ
Dataikuを使い、膨大な取引から少数の異常を検知するのに不可欠な多種多様なデータソースを繋げ、機械学習ベースの異常検知システムを開発しています。例えば、BGL BNPパリバは、Dataikuを使って、わずか8週間で(データガバナンスの基準を損なうことなく)クレジットカード不正検知の改良型プロトタイプを作成し、検証の結果、今では過去のルールベースのアプローチに代わって、偽陽性率の60%削減を実現しています。いくつかの銀行は、機械学習を利用したモデルをAMLのセットアップに統合し、モデルの説明性の基準を維持しながら、金融犯罪のセットアップを強化することが可能となりました。
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