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財務データの不正検知とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能における財務データの不正検知とは？
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AIの一手法である機械学習において、精度を高めるために欠かせないもの、
それは「教師データの質」です。
人間であれば、2つや3つの見本となる教師データがあれば、ある程度の
判断が可能に思えます。しかし、AIにとっては、その少ないデータで正確な
回答を導き出すのは難しいのです。なぜそうなるのでしょうか。
当資料では、機械学習の仕組みとともに、その理由を詳しく解説いたします。
【掲載内容】
■AI(人工知能)の3ステップ - 教師データは重要な「インプット」
■AIの機械学習における教師データとは
■教師データと機械学習の関係 - 機械学習は何をやっているのか
■適切な教師データ作成の課題
■FRONTEOがAIで支援する「不正調査」「監査」特有の課題、AIごとの強みや使い方
■「発見する」目的に特化したAI、FRONTEOの「KIBIT」
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【ホワイトペーパー進呈中】教師データと機械学習の関係とは
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AI・人工知能における財務データの不正検知
AI・人工知能における財務データの不正検知とは？
AI・人工知能を活用した財務データの不正検知は、近年、金融機関や企業のコンプライアンス強化、リスク管理において不可欠な技術となっています。従来のルールベースの検知では見逃されがちな巧妙な不正行為を、AIが大量のデータを分析し、異常パターンや隠れた相関関係を学習することで、高精度かつ迅速に発見することを目的としています。
課題
検知精度の限界と誤検知
従来のルールベースの検知システムでは、未知の不正パターンへの対応が難しく、また、正常な取引を不正と誤検知するケースも少なくありませんでした。
膨大なデータ処理の負荷
財務データは日々膨大に蓄積され、人間による手動での分析や、従来のシステムでは処理能力に限界があり、リアルタイムでの検知が困難でした。
不正手口の高度化と多様化
不正の手口は年々巧妙化・多様化しており、従来の検知手法では追いつかず、新たな不正リスクへの対応が急務となっています。
専門人材の不足とコスト
高度な分析スキルを持つ専門人材の確保が難しく、また、不正検知システムの導入・運用には多大なコストがかかるという課題がありました。
対策
機械学習による異常検知
過去の正常な取引パターンを学習させ、そこから逸脱する異常な取引をリアルタイムで検知する手法です。未知の不正パターンにも対応可能です。
ディープラーニングによるパターン認識
より複雑なデータ間の関係性を学習し、不正の兆候となる微細なパターンや隠れた相関関係を高い精度で識別します。
自然言語処理によるテキスト分析
報告書やメールなどの非構造化データに含まれる不正の示唆を分析し、財務データと組み合わせて多角的な不正検知を行います。
リアルタイム分析基盤の構築
クラウドベースの高速処理基盤を活用し、大量の財務データをリアルタイムで分析し、不正の発生を即座に検知・通知する体制を構築します。
対策に役立つ製品例
AI駆動型リスク分析システム
機械学習とディープラーニングを活用し、財務データ内の異常パターンを自動で検知し、リスクスコアリングを行うことで、不正の早期発見を支援します。
インテリジェント不正検知エンジン
大量のトランザクションデータをリアルタイムで分析し、複雑な不正アルゴリズムを学習・適用することで、未知の不正行為も高精度に検出します。
統合型コンプライアンス監視システム
財務データだけでなく、関連するテキスト情報なども統合的に分析し、不正行為の兆候を多角的に捉え、コンプライアンス違反のリスクを低減します。
クラウドベースのデータ分析サービス
スケーラブルなクラウドインフラ上で、高度なAI分析モデルを提供し、企業が自社の財務データに対して容易に不正検知を実施できる環境を提供します。
