2021年7月21日開催のニッキン主催「FITウェビナー」にて、「ポストコロナの経済再開に伴う人手不足を乗り切る！米金融機関の業務効率化事例」をテーマに講演させていただきました。 https://fit.nikkin.co.jp/event/detail/fweb210721_02 新型コロナワクチンの普及により経済再開が急速に進む米国では、人手不足が喫緊の課題となっています。 DX先進国である北米の金融機関では、データとAIを活用して業務効率化を徹底的に進め、この危機を乗り越えようとしています。 本セミナーでは、米国金融機関の業務自動化事例を2つご紹介します。 -------------------------- ①消込業務や照合、報告書作成業務は属人化しやすく、多くの工数が割かれています。PDFや取引明細形式など異なるシステムからのデータ集計作業を自動化し、人的ミスや作業時間を削減、担当者の負担を軽減した事例をデモを交えてご紹介します。 ②新しい手口が続発し、多くの人件費が費やされている不正検知においても、ルールベースと機械学習を組み合わせ、ハイブリッド型の不正取引リアルタイム監視システムとして自動化が可能です。さらに、不正データが少ない環境でも精度の高い不正予測モデルを開発する手法も併せてご紹介します。 --------------------------

FinTech（フィンテック）による取引のデジタル化、キャッシュレス決済の普及など、金融業界をめぐる環境はここ数年で激変しています。新サービスの利便性を高めるため、セキュリティの肝となる本人確認は使いやすさを重視した設計とされる傾向があり、そこに目をつけた犯罪組織は、金融機関を主要ターゲットとしてサイバー攻撃を加速させています。昨今はITの技術的発展により脅威の手法が高度化し、新たな手口の犯罪が増えているのも特長です。 この状況において、金融機関はリスク管理をどのように考え、具体的にどういった対策を取るべきでしょうか。 編集：マイナビニュース

2021年2月22日開催のグッドウェイ主催「AMLコンファレンス2021」にて、近年のキャッシュレス決済不正を題材に当社の金融不正利用予測検知のソリューションをご紹介しました。 IT技術の進化により日々新たな不正パターンが生まれ、金融機関は即座な不正利用への対応を求められます。Altairのソリューション機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリングで、新たな不正への取り組みを強化しましょう。

金融犯罪の手口は無数に存在し、その範囲も保険、政府の補助金、小売店の返品、クレジットカードでの購入、税情報の過少申告や虚偽申告、住宅ローンや消費者ローンの申請など多岐にわたります。 不正を防ぐためのテクノロジーとビジネスプロセスには、柔軟な設計と不正防止に関わる担当者全員が理解できるシンプルさが求められるほか、新しい手口が登場するたびに一から作り直すことなく対応できる機敏さも欠かせません。 組織全体に目を光らせて不正を検知するには、全チームおよび全部門のデータを分析用のデータに含める必要があります。 不正アナリストの専門知識に加えて機械学習（ML）ベースの予測モデルからの知見があれば、証拠に基づく防止策を強化し、金融犯罪の新たな手法に迅速に対応することが可能になります。 本ガイドブックでは、機械学習（ML）とデータ可視化が、リスク評価に基づく意思決定を迅速に下す際の情報の質を高め、損失を減らすことに役立つ理由を解説します。 ＜目次＞ ・不正を検知する ・ビジネスルールの概要と不正検知における重要性 ・不正検知にディープラーニングを応用する ・高頻度取引（HFT）を用いた不正行為の検知にストリーミング分析を応用する ・Altair のソリューション