金融機関のコンプライアンスを阻む「過検知」とは？ 機械学習が対策に：金融機関が「AI」でコンプライアンスを効率化する方法【後編】

金融機関がコンプライアンスに関するシステムを運用する際に、直面する課題が「過検知」だ。その正体とは何なのか。対策として機械学習などの人工知能（AI）技術が有効である理由とは。

[Yuktesh Kashyap，TechTarget]

　人工知能（AI）技術は、金融機関が取引を追跡し、異常を特定するのに役立つ。AI技術を活用したデータ収集・監視システムは、パターン認識と異常検出によって、手動では検出が難しかったリスクを追跡してフラグを立てる。

コンプライアンスの壁「過検知」とは？　機械学習でどう対処できるか

会員登録（無料）が必要です

続きを読む

併せて読みたいお薦め記事

連載：金融機関が「AI」でコンプライアンスを効率化する方法

• 前編：金融機関が「AI」を生かすべき用途は「コンプライアンス」だった　その根拠とは◇
• 中編：“AIで法令順守”が金融機関にもたらす「スピード」「セキュリティ」の正体

金融×ITの最前線

• 保険会社のクラウド移行法「2段変速IT」「CMP」「クラウドバースト」の極意
• “お金の相談”は金融のプロでも親でもなく「TikTokインフルエンサー」の時代に

　コンプライアンス（法令順守）に関するシステムにおいて、正当な取引であるにもかかわらずアラートを出す「過検知」の問題がある。システムが1日に数千件の過検知を発生させるとなると、人による監視が必要だ。そうなると人為的なミスが発生しやすくなり、非効率につながる。

　機械学習をはじめとするデータ駆動型のAI技術は、過検知の削減に有効だ。自律的に機械学習をする自己学習型AIシステムは、新たな不正行為を迅速に検出するだけではなく、過検知を減らすための軌道修正を容易にする。人が見逃しがちなエラーを検出することで人為的なミスを軽減し、コンプライアンスのリスクが回避しやすくなる。

　新たな規制による圧力は、今後ますます高まる可能性がある。AI技術は、コンプライアンスをより効率的かつ効果的に実現する。コンプライアンスに関する金融機関の業務量を大幅に軽減し、コストを劇的に削減する可能性がある。これにより金融機関は利益や付加価値を生み出しやすくなる。コンプライアンス以上のことを達成しやすくなるのだ。

TechTarget発　世界のインサイト＆ベストプラクティス

米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。