* * ***主要なフィンテックのニュースとイベントを発見！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読****JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営層が読んでいます*** * * 人工知能（AI）は、人と同様に不正検知において価値あるリソースであることが証明されています。金融技術は **fintech** とも呼ばれ、ハッカーを含むあらゆる種類の犯罪者にとって脆弱であり、かつ儲かるリソースです。AIは、危険な攻撃や侵害の重大な部分を止める方法になる可能性があり、フィンテックが前進するうえで重要です。AIはどのようにして疑わしい活動を検知し、フィンテックが引き続き拡大できるようにするのでしょうか？ **AIが不正検知に役立つ方法**------------------------------------AIが脅威の識別と対処を変えている、最も目立つ事例です。### **1. 行動バイオメトリクスとキー入力分析** AIを用いた機械学習（ML）は、顔認識や指紋スキャンによるログイン試行のようなユーザーの行動を観察できます。AIはまた、ユーザーの典型的なタイピング習慣を学習することもできます。フィンテックにアクセスする前に、個人にとって一般的な動き、スワイプジェスチャー、タイミングを見つけ出します。犯罪者が資格情報を盗んだり顔認識を模倣したりすることはできても、キー入力を模倣するのははるかに難しいのです。 銀行アプリを開くと、タイピングの観察が始まります。タイピング速度のような指標が異常であれば、ログイン試行を拒否できる可能性があります。AIは、実ユーザーが通常、最初の試行でパスワードを正しく入力する場合に疑わしい活動を検知することもできます。ハッカーが何度も試してくるのであれば、アラートを送れます。これは見過ごされがちな監視手法であり、誤検知の規則性を下げ、多くのハッカーを不意打ちで捕らえます。### **2. グラフ解析**フィンテックには、ユーザー、デバイス、取引処理企業、企業など、多くの可動部分があります。これらのエンティティ間の関係をマッピングすることは難しいですが、AIは不正な試行の発信元を見つけるために、そのプロセスを自動化できます。 攻撃の一部のバリエーションはより連携しており、複数の角度からフィンテックのシステムへ侵入します。グラフ解析は、IPアドレスに紐づくメールリンクの内側から侵害が始まる、あるいは店舗が人々のカード情報を盗むためのような、より複雑な脅威を可視化します。このようなステルスな動きをAIが突き止めれば、最も破壊的な不正の計画の一部を止められる可能性があります。### **3. 地理空間パターン検出**取引記録は、AIが読み取れる物語を語ります。地理空間パターン認識は、人がどの場所で、どの都市で買い物をすることが最も多いかを判断できます。これは、マネーロンダリングのような活動を止めるために、典型的な購入金額とあわせて考慮されます。したがって、犯罪者がPayPalを使って、想定される店舗での取引を行うものの、典型的なコストを大きく上回っている場合、AIはそれをフラグ付けできます。さらに、異なる場所で大量の活動が存在するなら、AIはフィンテックのカードを凍結したり、取引を停止したりできます。これは休暇中のような正当な利用でも起こり得ますが、交換を許可するための追加の認証手段を引き起こすことがあります。### **4. 異常検知**フィンテックにあるデータ量を分析するには、数え切れないほどの手作業の時間が必要になります。AIならそれを数秒で行えます。AIは、通常から逸脱するあらゆる活動に気づけます。研究では、AIリソースに関するプライバシーとセキュリティを懸念するリーダーの72%が、エージェント型AIのようなバリエーションを含めていることが示されています。とはいえ、AIによる異常検知なしでフィンテックを放置すると、より多くの懸念が生じる可能性があります。たとえば、クレジットカード会社はAIを使ってすべての取引を観察できます。AIは不正リスクを特定し、繰り返し犯罪が起きる前に処理を拒否できます。異常を見つけて、即時の確認と顧客通知のために適切な関係者へ通知を送ります。この取り組みは透明性を高め、顧客は守られていると感じます。### **5. 透明なレポーティング**AIベースの不正検知リソースは、説明可能なAI（XAI）を使って、取引レポートをレビュアーにとって明確にします。これにより、すべてのリスクと、それに対抗するために用いた戦略について一貫した詳細な記録があるため、フィンテック企業はコンプライアンスを維持しやすくなります。これは将来、損なうような記録から人々を救うことで、何百万人ものアメリカ人が与信枠にアクセスできる可能性を高めるのにも役立つでしょう。XAIは、最も目立つ脅威を引用し、アナリストが将来の防御を強化する道のりで役立てます。あらゆる判断がデータ主導となり、フィンテック企業は顧客に対して、自社の調査結果と、資産をよりよく守るために今後の四半期に何を行うのかを伝えることができます。 **AIがFinTechへの信頼を高める方法**-------------------------------------フィンテックにAIを導入することはさまざまな理由で業界を助けますが、最も重要なのは、クライアントや顧客との間で信頼がどれほど増すかです。市民や関係者が、自分たちの暮らしやビジネスにおける重要な側面をそれに任せられると信じられる場合にのみ、フィンテックを日常生活や業務に取り入れます。AIは、次によって信頼を強化します： * **常時サポート**：チャットボットやその他のツールにより、AIが終日稼働する形で顧客サービスが利用できます。 * **自動化された認証**：AIリソースは、人手による介入なしに身元や取引を検証し、不審な活動をユーザーへ即座に通知できます。 * **向上した透明性**：データログは、アナリストに対して、取引、資格情報の変更、セキュリティアラートの具体的な記録を提供します。 * **ヒューマンエラーの低減**：AIは過去データに基づいてより多くのアラートを見つけられるため、AIにはより多くのチェックとバランスがあります。また、人による監視の要素も引き続きあり、これらの担当者は、自動化とAIによってフィンテックのセキュリティ環境のスピード感により適応できるようになります。 **AIで金融不安を和らげる**------------------------------------------フィンテックの投資家、関係者、発明者は、より強固なサイバーセキュリティに向けて自分たちのリソースを振り向ける必要があり、AIは包括的な解決策の一部になり得ます。AIは、より高い保護を求めるテック企業や金融企業の取り組みを補完し、社内資産および顧客資産を守ります。関係者は、将来に向けた高度なフィンテックソリューションの採用を固めるため、導入に時間とリソースを投資しなければなりません。
AIの役割：フィンテック詐欺検出における役割
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人工知能（AI）は、人と同様に不正検知において価値あるリソースであることが証明されています。金融技術は fintech とも呼ばれ、ハッカーを含むあらゆる種類の犯罪者にとって脆弱であり、かつ儲かるリソースです。AIは、危険な攻撃や侵害の重大な部分を止める方法になる可能性があり、フィンテックが前進するうえで重要です。AIはどのようにして疑わしい活動を検知し、フィンテックが引き続き拡大できるようにするのでしょうか？
AIが不正検知に役立つ方法
AIが脅威の識別と対処を変えている、最も目立つ事例です。
1. 行動バイオメトリクスとキー入力分析
AIを用いた機械学習（ML）は、顔認識や指紋スキャンによるログイン試行のようなユーザーの行動を観察できます。AIはまた、ユーザーの典型的なタイピング習慣を学習することもできます。フィンテックにアクセスする前に、個人にとって一般的な動き、スワイプジェスチャー、タイミングを見つけ出します。犯罪者が資格情報を盗んだり顔認識を模倣したりすることはできても、キー入力を模倣するのははるかに難しいのです。
銀行アプリを開くと、タイピングの観察が始まります。タイピング速度のような指標が異常であれば、ログイン試行を拒否できる可能性があります。AIは、実ユーザーが通常、最初の試行でパスワードを正しく入力する場合に疑わしい活動を検知することもできます。ハッカーが何度も試してくるのであれば、アラートを送れます。これは見過ごされがちな監視手法であり、誤検知の規則性を下げ、多くのハッカーを不意打ちで捕らえます。
2. グラフ解析
フィンテックには、ユーザー、デバイス、取引処理企業、企業など、多くの可動部分があります。これらのエンティティ間の関係をマッピングすることは難しいですが、AIは不正な試行の発信元を見つけるために、そのプロセスを自動化できます。
攻撃の一部のバリエーションはより連携しており、複数の角度からフィンテックのシステムへ侵入します。グラフ解析は、IPアドレスに紐づくメールリンクの内側から侵害が始まる、あるいは店舗が人々のカード情報を盗むためのような、より複雑な脅威を可視化します。このようなステルスな動きをAIが突き止めれば、最も破壊的な不正の計画の一部を止められる可能性があります。
3. 地理空間パターン検出
取引記録は、AIが読み取れる物語を語ります。地理空間パターン認識は、人がどの場所で、どの都市で買い物をすることが最も多いかを判断できます。これは、マネーロンダリングのような活動を止めるために、典型的な購入金額とあわせて考慮されます。
したがって、犯罪者がPayPalを使って、想定される店舗での取引を行うものの、典型的なコストを大きく上回っている場合、AIはそれをフラグ付けできます。さらに、異なる場所で大量の活動が存在するなら、AIはフィンテックのカードを凍結したり、取引を停止したりできます。これは休暇中のような正当な利用でも起こり得ますが、交換を許可するための追加の認証手段を引き起こすことがあります。
4. 異常検知
フィンテックにあるデータ量を分析するには、数え切れないほどの手作業の時間が必要になります。AIならそれを数秒で行えます。AIは、通常から逸脱するあらゆる活動に気づけます。研究では、AIリソースに関するプライバシーとセキュリティを懸念するリーダーの72%が、エージェント型AIのようなバリエーションを含めていることが示されています。とはいえ、AIによる異常検知なしでフィンテックを放置すると、より多くの懸念が生じる可能性があります。
たとえば、クレジットカード会社はAIを使ってすべての取引を観察できます。AIは不正リスクを特定し、繰り返し犯罪が起きる前に処理を拒否できます。異常を見つけて、即時の確認と顧客通知のために適切な関係者へ通知を送ります。この取り組みは透明性を高め、顧客は守られていると感じます。
5. 透明なレポーティング
AIベースの不正検知リソースは、説明可能なAI（XAI）を使って、取引レポートをレビュアーにとって明確にします。これにより、すべてのリスクと、それに対抗するために用いた戦略について一貫した詳細な記録があるため、フィンテック企業はコンプライアンスを維持しやすくなります。これは将来、損なうような記録から人々を救うことで、何百万人ものアメリカ人が与信枠にアクセスできる可能性を高めるのにも役立つでしょう。
XAIは、最も目立つ脅威を引用し、アナリストが将来の防御を強化する道のりで役立てます。あらゆる判断がデータ主導となり、フィンテック企業は顧客に対して、自社の調査結果と、資産をよりよく守るために今後の四半期に何を行うのかを伝えることができます。
AIがFinTechへの信頼を高める方法
フィンテックにAIを導入することはさまざまな理由で業界を助けますが、最も重要なのは、クライアントや顧客との間で信頼がどれほど増すかです。市民や関係者が、自分たちの暮らしやビジネスにおける重要な側面をそれに任せられると信じられる場合にのみ、フィンテックを日常生活や業務に取り入れます。AIは、次によって信頼を強化します：
また、人による監視の要素も引き続きあり、これらの担当者は、自動化とAIによってフィンテックのセキュリティ環境のスピード感により適応できるようになります。
AIで金融不安を和らげる
フィンテックの投資家、関係者、発明者は、より強固なサイバーセキュリティに向けて自分たちのリソースを振り向ける必要があり、AIは包括的な解決策の一部になり得ます。AIは、より高い保護を求めるテック企業や金融企業の取り組みを補完し、社内資産および顧客資産を守ります。関係者は、将来に向けた高度なフィンテックソリューションの採用を固めるため、導入に時間とリソースを投資しなければなりません。