各取引先の業種業態・使用場面により、不正検知に活用できる情報種類には差があります。そのため案件に応じて個別の不正検知AIの構築が必要です。過去と同事象の不正を検知する不正検知モデルと、過去発生していない未知の不正と思われる取引（通常のトランザクションとは異なるトランザクション）を検知する異常検知モデルに加え、ロジックによるルールを組み込んだ不正検知エンジンを開発しました。本システムの導入により大手金融機関の事例では、損失額の1/3（約2,500万円／月）を削減し、大口の不正利用を8割程度抑止できることを確認しました。

不正検知エンジンの詳細はこちら