* * ***トップのフィンテック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などの役員に読まれています*** * * 人工知能（AI）は、人が持つのと同じくらいの価値を、不正の検知におけるリソースとして発揮します。金融技術、**フィンテック（fintech）**とも呼ばれるこれらの技術は、ハッカーを含むあらゆるタイプの犯罪者にとって、脆弱でありながら収益性の高いリソースです。AIは、フィンテックの前進にとって重要な、危険な攻撃や侵害の大きな割合を止めるための手段になり得ます。不審なアクティビティをどう検知し、フィンテックが拡大を続けられるようにできるのでしょうか？ **AIが不正検知に役立つ方法**------------------------------------AIが脅威の特定と対処を変えている、最も目立つ例です。### **1. 行動バイオメトリクスとキーストローク分析** AIを用いた機械学習（ML）は、顔認証や指紋スキャンによるログイン試行などのユーザー行動を観察できます。AIは、ユーザーの典型的なタイピング習慣も学習します。フィンテックにアクセスする前に、その個人にとってどのような動き、スワイプジェスチャー、タイミングが一般的かを見つけ出します。犯罪者が資格情報を盗んだり、顔認証を模倣したりすることはできても、キーストロークを模倣するのははるかに難しいのです。 バンキングアプリを開くと、タイピングを観察し始めます。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、実ユーザーが通常は最初の試行でパスワードを正しく入力している場合、不審な活動も検知できます。ハッカーが複数回それを試している場合には、アラートを送信できます。これは、誤検知の頻度を下げ、多くのハッカーを不意打ちで捕らえることができる、しばしば目立たない監視手法です。### **2. グラフ解析**フィンテックには、ユーザー、端末、取引処理企業、事業者など、多くの要素が動いています。これらのエンティティ間の関係性をマッピングするのは難しいですが、AIならプロセスを自動化し、不正の試みの発生源を見つけられます。 一部の攻撃バリエーションは、より連携が取れており、複数の角度からフィンテックのシステムに侵入します。グラフ解析は、メールのリンク内に始まった侵害で、それがIPアドレスや店舗（ストアフロント）に結び付いていて人々のカード情報を盗む、といった、より複雑な脅威を可視化します。このような、よりステルス性の高い動きをAIが突き止めれば、最も破壊的な不正計画の一部を止められるでしょう。### **3. 地理空間パターン検知**取引記録は、AIが使える「物語」を伝えます。地理空間のパターン認識によって、その人が最もよく買い物をする場所と、どの都市で買い物をするのかを特定できます。さらに、マネーロンダリングのような活動を止めるために、典型的な購入金額も考慮します。したがって、犯罪者が想定される店舗での取引にPayPalを使ったとしても、それが通常のコストを大幅に上回っている場合、AIはそれをフラグ付けできます。加えて、異なる場所で大量の活動が存在するなら、AIはフィンテックでカードを凍結したり取引を停止したりできます。これは休暇中など、正当な利用の際に起こり得ますが、交換（やり取り）を許可するための追加の本人確認手段を引き起こす可能性があります。### **4. 異常検知**フィンテック上のデータ量を分析するには、数えきれないほどの手作業の時間が必要です。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くことができます。調査では、AIリソース（エージェント型AIのような変種を含む）に関するプライバシーとセキュリティを懸念しているリーダーの72%がいることが示されています。しかし、AIを使った異常検知なしにフィンテックを放置すると、さらに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。不正のリスクを特定し、繰り返しの犯罪が起きる前に処理を拒否できるでしょう。AIは異常を見つけ、即時の見直しのため、また顧客への通知のために適切な関係者へ通知を送ります。この実践は透明性を高め、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）を用いて、レポーティングをレビュー担当者にとって明確にします。これにより、フィンテック企業は、あらゆるリスクとそれに対抗するために使われた戦略についての、整合的で詳細な記録を持てるため、コンプライアンスを維持しやすくなります。さらに将来的には、損害の大きい烙印（傷）から人々を救い、数百万人のアメリカ人が与信枠へアクセスできる可能性を高めるのに役立つかもしれません。XAIは、最も目立つ脅威を引用し、アナリストが将来に向けて防御を強化する旅で役立てられるようにします。すべての判断がデータ駆動になり、フィンテック企業は、顧客に対して自社の調査結果と、資産をよりよく保護するために来四半期に行うことを伝えられます。 **AIがFinTech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、最も大きいのは、クライアントや顧客との信頼をどれほど増やすかという点です。市民や関係者が日常生活や業務でフィンテックを受け入れるのは、それを人生や事業における重要な側面について任せられると信じられる場合に限られます。AIは提供することで信頼を高めます： * **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を備えたカスタマーサービスが1日中利用可能です。 * **自動化された本人確認**：AIリソースは、人の手を介さずに身元や取引を検証でき、不審な活動を直ちにユーザーへ通知します。 * **強化された透明性**：データログは、取引、資格情報の変更、セキュリティアラートについての具体的な記録をアナリストに提供します。 * **人為的ミスの低減**：AIは過去の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、チェックとバランスが増えます。加えて、人による監督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よく適応できるようになります。 **AIで金融への不安を和らげる**------------------------------------------フィンテックの投資家、関係者、発明者は、より高い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、より良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・ソリューションの導入を確固たるものにするために、実装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
トップのフィンテック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などの役員に読まれています
人工知能（AI）は、人が持つのと同じくらいの価値を、不正の検知におけるリソースとして発揮します。金融技術、**フィンテック（fintech）**とも呼ばれるこれらの技術は、ハッカーを含むあらゆるタイプの犯罪者にとって、脆弱でありながら収益性の高いリソースです。AIは、フィンテックの前進にとって重要な、危険な攻撃や侵害の大きな割合を止めるための手段になり得ます。不審なアクティビティをどう検知し、フィンテックが拡大を続けられるようにできるのでしょうか？
AIが不正検知に役立つ方法
AIが脅威の特定と対処を変えている、最も目立つ例です。
1. 行動バイオメトリクスとキーストローク分析
AIを用いた機械学習（ML）は、顔認証や指紋スキャンによるログイン試行などのユーザー行動を観察できます。AIは、ユーザーの典型的なタイピング習慣も学習します。フィンテックにアクセスする前に、その個人にとってどのような動き、スワイプジェスチャー、タイミングが一般的かを見つけ出します。犯罪者が資格情報を盗んだり、顔認証を模倣したりすることはできても、キーストロークを模倣するのははるかに難しいのです。
バンキングアプリを開くと、タイピングを観察し始めます。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、実ユーザーが通常は最初の試行でパスワードを正しく入力している場合、不審な活動も検知できます。ハッカーが複数回それを試している場合には、アラートを送信できます。これは、誤検知の頻度を下げ、多くのハッカーを不意打ちで捕らえることができる、しばしば目立たない監視手法です。
2. グラフ解析
フィンテックには、ユーザー、端末、取引処理企業、事業者など、多くの要素が動いています。これらのエンティティ間の関係性をマッピングするのは難しいですが、AIならプロセスを自動化し、不正の試みの発生源を見つけられます。
一部の攻撃バリエーションは、より連携が取れており、複数の角度からフィンテックのシステムに侵入します。グラフ解析は、メールのリンク内に始まった侵害で、それがIPアドレスや店舗（ストアフロント）に結び付いていて人々のカード情報を盗む、といった、より複雑な脅威を可視化します。このような、よりステルス性の高い動きをAIが突き止めれば、最も破壊的な不正計画の一部を止められるでしょう。
3. 地理空間パターン検知
取引記録は、AIが使える「物語」を伝えます。地理空間のパターン認識によって、その人が最もよく買い物をする場所と、どの都市で買い物をするのかを特定できます。さらに、マネーロンダリングのような活動を止めるために、典型的な購入金額も考慮します。
したがって、犯罪者が想定される店舗での取引にPayPalを使ったとしても、それが通常のコストを大幅に上回っている場合、AIはそれをフラグ付けできます。加えて、異なる場所で大量の活動が存在するなら、AIはフィンテックでカードを凍結したり取引を停止したりできます。これは休暇中など、正当な利用の際に起こり得ますが、交換（やり取り）を許可するための追加の本人確認手段を引き起こす可能性があります。
4. 異常検知
フィンテック上のデータ量を分析するには、数えきれないほどの手作業の時間が必要です。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くことができます。調査では、AIリソース（エージェント型AIのような変種を含む）に関するプライバシーとセキュリティを懸念しているリーダーの72%がいることが示されています。しかし、AIを使った異常検知なしにフィンテックを放置すると、さらに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。不正のリスクを特定し、繰り返しの犯罪が起きる前に処理を拒否できるでしょう。AIは異常を見つけ、即時の見直しのため、また顧客への通知のために適切な関係者へ通知を送ります。この実践は透明性を高め、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）を用いて、レポーティングをレビュー担当者にとって明確にします。これにより、フィンテック企業は、あらゆるリスクとそれに対抗するために使われた戦略についての、整合的で詳細な記録を持てるため、コンプライアンスを維持しやすくなります。さらに将来的には、損害の大きい烙印（傷）から人々を救い、数百万人のアメリカ人が与信枠へアクセスできる可能性を高めるのに役立つかもしれません。
XAIは、最も目立つ脅威を引用し、アナリストが将来に向けて防御を強化する旅で役立てられるようにします。すべての判断がデータ駆動になり、フィンテック企業は、顧客に対して自社の調査結果と、資産をよりよく保護するために来四半期に行うことを伝えられます。
AIがFinTech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、最も大きいのは、クライアントや顧客との信頼をどれほど増やすかという点です。市民や関係者が日常生活や業務でフィンテックを受け入れるのは、それを人生や事業における重要な側面について任せられると信じられる場合に限られます。AIは提供することで信頼を高めます：
加えて、人による監督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よく適応できるようになります。
AIで金融への不安を和らげる
フィンテックの投資家、関係者、発明者は、より高い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、より良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・ソリューションの導入を確固たるものにするために、実装に時間とリソースを投資しなければなりません。