* * ***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モルガン、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読んでいます*** * * 人工知能（AI）は、人々と同じくらい詐欺の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（fintech）としても知られる金融テクノロジーは、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、かつ収益性の高いリソースです。AIは、危険な攻撃や侵害のかなりの部分を止めるための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、フィンテックが拡大を続けられるようにするのでしょうか？ **AIが詐欺検知に役立つ方法**------------------------------------AIが脅威の特定と対処を変えている、最も代表的な事例です。### **1. 行動バイオメトリクスとキーストローク解析** AIによる機械学習（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、その個人にとって典型的な動き、スワイプのジェスチャー、タイミングを見つけ出します。犯罪者は認証情報を盗んだり、顔認証を模倣したりすることができますが、キーストロークの模倣ははるかに難しいです。 銀行アプリを開くと、タイピングの観察を始めます。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、実際の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に、不審な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いるなら、アラートを送れます。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まえる、ことが多い静かな監視手法です。### **2. グラフ解析**フィンテックには、ユーザー、デバイス、取引処理会社、そして企業など、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をマッピングするのは難しいですが、AIならそのプロセスを自動化して、不正行為の試みの発信元を特定できます。 一部の攻撃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に侵入します。グラフ解析は、IPアドレスに紐づくメールリンクや店舗（ストア）から始まり、人々のカード情報を盗もうとする侵害のような、より複雑な脅威を可視化します。AIは、このようなステルスな動きを突き止めて、最も破壊的な詐欺計画の一部を止めることができるでしょう。### **3. 地理空間パターン検知**取引記録は、AIが使える物語を語ります。地理空間パターン認識は、その人がどこで最もよく買い物をしているか、そしてどの都市で買い物をしているかを判断できます。これは、マネーロンダリングのような行為を止めるために、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ったとしても、その金額が典型的な費用を大きく上回っているなら、AIはそれをフラグ付けできます。さらに、さまざまな場所で大量の活動が存在する場合、AIはカードを凍結したり、フィンテックでの取引を停止したりすることができます。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措置を引き起こす可能性があります。### **4. 異常検知**フィンテックの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かかります。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、72%のリーダーが、エージェント型AIのような変種を含め、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していることが示されています。しかし、フィンテックからAIによる異常検知を外してしまうと、さらなる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は詐欺リスクを特定し、同じ犯罪が繰り返される前に処理を拒否できます。AIは異常を発見し、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. 透明性のあるレポーティング**AIベースの詐欺検知リソースは、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一貫した詳細記録を持てるため、コンプライアンスを維持しやすくなります。これは将来的に、損なわれるような評価（ダメージのある印）から顧客を守ることで、何百万人ものアメリカ人が信用枠（ライン・オブ・クレジット）にアクセスする可能性をより高めるのに役立つかもしれません。XAIは、最も主要な脅威を引用し、アナリストの将来の防御を強化する旅を支援します。すべての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、次の四半期に資産をより適切に守るために行うことを伝えられます。 **AIがフィンテックの信頼を高める方法**-------------------------------------フィンテックにおけるAIの導入はさまざまな理由で業界を後押ししますが、最も重要なのは、クライアントや顧客との信頼がどれほど増すかです。市民や利害関係者は、生活や事業における重要な側面を安心して任せられると信じられる場合にのみ、日常生活と業務の中でフィンテックを受け入れます。AIは、次のようにし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。 * **自動化された認証**：AIリソースは、手作業の介入なしに身元や取引を検証でき、不審な活動があればユーザーに即座に通知します。 * **透明性の向上**：データログは、取引、認証情報の変更、セキュリティアラートの裏づけとなる記録をアナリストに提供します。 * **人為的エラーの低減**：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より多くなります。人による監督の要素も引き続き存在し、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により良く適応できるようになります。 **AIで金融の不安を和らげる**------------------------------------------フィンテックの投資家、利害関係者、発明者は、より高いサイバーセキュリティに向けて自ら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、社内および顧客の資産に対してより大きな保護を求めるテクノロジー企業と金融企業の取り組みを補完します。利害関係者は、将来の高度なフィンテック・ソリューションの導入を確実にするために、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
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モルガン、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの経営者が読んでいます
人工知能（AI）は、人々と同じくらい詐欺の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（fintech）としても知られる金融テクノロジーは、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、かつ収益性の高いリソースです。AIは、危険な攻撃や侵害のかなりの部分を止めるための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、フィンテックが拡大を続けられるようにするのでしょうか？
AIが詐欺検知に役立つ方法
AIが脅威の特定と対処を変えている、最も代表的な事例です。
1. 行動バイオメトリクスとキーストローク解析
AIによる機械学習（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、その個人にとって典型的な動き、スワイプのジェスチャー、タイミングを見つけ出します。犯罪者は認証情報を盗んだり、顔認証を模倣したりすることができますが、キーストロークの模倣ははるかに難しいです。
銀行アプリを開くと、タイピングの観察を始めます。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、実際の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に、不審な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いるなら、アラートを送れます。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まえる、ことが多い静かな監視手法です。
2. グラフ解析
フィンテックには、ユーザー、デバイス、取引処理会社、そして企業など、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をマッピングするのは難しいですが、AIならそのプロセスを自動化して、不正行為の試みの発信元を特定できます。
一部の攻撃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に侵入します。グラフ解析は、IPアドレスに紐づくメールリンクや店舗（ストア）から始まり、人々のカード情報を盗もうとする侵害のような、より複雑な脅威を可視化します。AIは、このようなステルスな動きを突き止めて、最も破壊的な詐欺計画の一部を止めることができるでしょう。
3. 地理空間パターン検知
取引記録は、AIが使える物語を語ります。地理空間パターン認識は、その人がどこで最もよく買い物をしているか、そしてどの都市で買い物をしているかを判断できます。これは、マネーロンダリングのような行為を止めるために、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ったとしても、その金額が典型的な費用を大きく上回っているなら、AIはそれをフラグ付けできます。さらに、さまざまな場所で大量の活動が存在する場合、AIはカードを凍結したり、フィンテックでの取引を停止したりすることができます。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措置を引き起こす可能性があります。
4. 異常検知
フィンテックの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かかります。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、72%のリーダーが、エージェント型AIのような変種を含め、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していることが示されています。しかし、フィンテックからAIによる異常検知を外してしまうと、さらなる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は詐欺リスクを特定し、同じ犯罪が繰り返される前に処理を拒否できます。AIは異常を発見し、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. 透明性のあるレポーティング
AIベースの詐欺検知リソースは、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一貫した詳細記録を持てるため、コンプライアンスを維持しやすくなります。これは将来的に、損なわれるような評価（ダメージのある印）から顧客を守ることで、何百万人ものアメリカ人が信用枠（ライン・オブ・クレジット）にアクセスする可能性をより高めるのに役立つかもしれません。
XAIは、最も主要な脅威を引用し、アナリストの将来の防御を強化する旅を支援します。すべての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、次の四半期に資産をより適切に守るために行うことを伝えられます。
AIがフィンテックの信頼を高める方法
フィンテックにおけるAIの導入はさまざまな理由で業界を後押ししますが、最も重要なのは、クライアントや顧客との信頼がどれほど増すかです。市民や利害関係者は、生活や事業における重要な側面を安心して任せられると信じられる場合にのみ、日常生活と業務の中でフィンテックを受け入れます。AIは、次のようにして信頼を強化します。
人による監督の要素も引き続き存在し、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により良く適応できるようになります。
AIで金融の不安を和らげる
フィンテックの投資家、利害関係者、発明者は、より高いサイバーセキュリティに向けて自ら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、社内および顧客の資産に対してより大きな保護を求めるテクノロジー企業と金融企業の取り組みを補完します。利害関係者は、将来の高度なフィンテック・ソリューションの導入を確実にするために、実装に時間とリソースを投資しなければなりません。