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。
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(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。
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。
SASのCMOが語る マーケティング部門が社内の生成AI活用のけん引役に適している理由
データとアナリティクスの世界で半世紀近くにわたり知見を培ってきたSAS。同社のCMOに、...
SALES ROBOTICSが「カスタマーサクセス支援サービス」を提供
SALES ROBOTICSは、カスタマーサクセスを実現する新サービスの提供を開始した。
「Fortnite」を活用 朝日広告社がメタバース空間制作サービスとマーケティング支援を開始
朝日広告社は、人気ゲーム「Fortnite」に新たなゲームメタバース空間を公開した。また、...