ルールベース型の検出方式では、事前に設定されたルールに基づいて不正判定を行います。このアプローチは初期段階では機能しますが、事前に設定されたルールでは想定外の不正パターンに対応することが難しくなります。

新しい不正パターンに対応するために、ルールベース型の検出方式では継続的なルール更新が必要となる可能性があります。また、ルール数の増加に伴い、管理が複雑化する傾向があります。

不正検出において人の目による確認は、精度向上の観点では重要です。しかし、膨大な取引や顧客情報を人間だけで監視することは現実的ではありません。特にEC事業者では24時間365日にわたって新規取引が発生し、金融機関においても営業時間外やバックオフィス業務を含めて継続的な取引処理が行われるため、人力で全てを対応することは困難です。

その結果、見落とされる不正が発生し、企業は損害を受け続けることになります。

AIは大量の過去データから複雑なパターンを自動的に学習できます。正常な取引と不正な取引の特徴を抽出し、それらの関連性を理解することが可能です。

重要なのは、人間が想定していなかったパターンも検出できるという点です。AIが学習する対象は、購入金額や購入時間だけではなく、顧客の過去の行動履歴、地理的情報、支払い方法の変化など、複数の変数を同時に分析できます。このような複合的な分析を人間が手作業で行うことは困難です。

詐欺師の手口は常に進化しています。新しい不正手口が出現すると、AIは新たなデータを学習データに加えることで対応できます。ルールの追加・修正と異なり、学習プロセスは自動化できるという特徴があります。

また、AIは複数の変数間の相関関係を認識するため、表面的には異なる不正行為であっても「共通するパターンがある」と判断できるようになります。

AI不正検出システムは、取引が発生した直後に、ほぼリアルタイムで判定結果を返します。従来の人的確認では処理に時間がかかる傾向があるのに対し、AIによる自動判定は迅速な対応が可能です。

特に決済や送金などの重要な取引では、この迅速性により企業損失の最小化に貢献する可能性があります。

不正の可能性がある取引の確認には、従来、手作業による確認や簡易的な自動ツールが活用されてきました。疑わしい案件をリストアップし、それぞれについて詳細を確認し、最終判断を下すプロセスに多くの時間が費やされることがあります。

AI不正検出システムを導入することで、自動判定と優先度の付与が実現します。担当者は、AIが「確認が必要」と判定した案件のみに注力できるため、確認業務全体の作業量を削減できます。結果として、人的リソースをより戦略的な業務へ振り向けることが可能になります。

不正検出システムが過度に敏感だと、正常な取引も「不正の可能性あり」と判定されるケースが増えます。このような誤検出は、顧客に対して取引の制限や追加確認を強いることになり、利用体験を損なわせます。

AIは学習を通じて、正常な取引と不正な取引の境界をより正確に認識するため、精度の高い検出が可能です。その結果、不要な顧客接触が減少し、顧客体験の改善につながります。

多くの企業は、内部統制やリスク管理の観点から、不正検出に関連する記録やログを一定期間保持しています。AI不正検出システムを導入することで、判定プロセスの記録管理が容易になる可能性があります。

また、システムの判定根拠が明確であることで、監査対応や内部調査時の説明責任を果たしやすくなります。

AIの精度は、学習データの品質に大きく左右されます。過去のデータに誤りや不適切なラベル付けがあると、AIは誤ったパターンを学習してしまいます。導入前に、学習に用いるデータの品質を確認し、必要に応じて整備することが重要です。

AI不正検出システムは、導入後も継続的な改善が必要です。実運用の中で新しい不正パターンが発見された場合、学習データの更新やモデルの改善を検討する必要があります。また、業界トレンドや規制環境の変化に対応する態勢も整えておくことが重要です。