合成データによる銀行の不正検出

過去20年間のサイバーインシデントの約XNUMX％は世界の金融セクターを標的としており、大きな経済的損失をもたらしています。 12億ドル規模の製品検査を不正行為や不正リスクが増加するにつれて、金融機関は不正検出のために機械学習技術にますます注目するようになっています。

しかし、AI による不正検出には、データの不均衡、不正事例の制限、厳格なプライバシー規制などの課題があります。これらの問題は、合成データによって克服できます。データの品質、量、プライバシー、コンプライアンスに関する懸念がある場合は、Syntho のレビューを読み続けて、合成データ ソリューションが銀行の不正検出をどのように改善できるかを学んでください。

銀行業界における詐欺の種類

オンラインバンキングが拡大するにつれ、詐欺の種類はますます巧妙化しています。最近のデータによると、 連邦取引委員会 米国の消費者は、10年に詐欺による金銭的損失が2023億ドルを超えると報告しています。この数字がこれほど高い水準に達したのは初めてであり、14年よ​​り2022%増加しています。最も一般的な詐欺の傾向と種類は次のとおりです。

• AI 強化フィッシング、スミッシング、ヴィッシング。 人工知能を使用して、より説得力があり検出が困難な攻撃を作成する高度な詐欺。 HBRによると、参加者の 60% がフィッシング攻撃の被害に遭いました。フィッシング攻撃では、人工知能を利用して本物そっくりのメールを作成し、機密情報を盗みます。スミッシングでは、同様の戦術がテキスト メッセージに適用されます。ビッシングでは、AI 支援の音声通話を使用して個人を騙し、個人データを漏らさせます。
• AIを利用した詐欺: 聞いたことがあるかもしれませんが 悪名高い事件 ある多国籍企業の財務担当者が、ビデオ通話中にディープフェイク技術を使って会社のCFOになりすました詐欺師に25万ドルを送金させられた事件がありました。この悪名高い事件は、犯罪者がAIを活用してディープフェイクを作成し、フィッシングの手口を改良していることを浮き彫りにしており、詐欺防止が本当に困難になっています。
• アカウントの乗っ取り: 犯罪者は盗んだ認証情報を使って銀行口座に不正アクセスし、それを制御します。 連邦取引委員会のデータ49年、アカウント乗っ取り（ATO）詐欺を含む詐欺や詐欺行為の件数は2021年に比べて8.8％増加し、消費者はXNUMX億ドル近くの損失を被りました。
• 個人情報の盗難: 詐欺師は、さまざまな金融犯罪を犯すために偽の身元を構築する専門家になりました。2022年には、 46%の組織が個人情報詐欺に遭遇、そして2023年までに、偽の身元による自動車ローンの露出 1.8億ドルに達した. 
• 支払い詐欺。 このタイプのデジタルバンキング詐欺は、主に小切手やデビットカードなどの特定の金融取引や支払い方法を標的としています。 AFP® 支払詐欺および管理調査レポート 80 年には 2023% の組織が支払い詐欺攻撃/試みの被害に遭ったことが文書化されています。
• マルウェア攻撃サイバー犯罪者はマルウェアを展開して銀行システムや個人のデバイスに侵入します。
• クレジットカード詐欺： 約 クレジットカード保有者の60% 米国では、何らかの不正行為を経験しており、45% が複数回不正行為を経験しています。これには、購入や金融資産へのアクセスを目的とした不審な取引やクレジットカード情報の悪意ある操作が含まれます。
• 不正行為防止サービス (FaaS)AI 駆動型プラットフォームにより、詐欺師は大規模な攻撃を実行し、技術に詳しくない犯罪者に詐欺的なサービスを提供できるようになります。

こうした継続的な傾向を把握することは、銀行と消費者の両方にとって、詐欺を防止し、絶えず変化する脅威がもたらす課題に取り組む上で非常に重要です。

銀行業務において詐欺の検出と防止が重要なのはなぜですか?

2023年、銀行・金融セクターにおける不正行為は世界的にも地域的にも大きな課題となった。例えば、英国の消費者は約 $1.57 さまざまな詐欺による被害額は10億ドルに上ります。アジア太平洋地域では、オンライン決済詐欺が大きな懸念事項となっており、損失額は10億ドルを超えると予測されています。 200年末までに2024億ドル. 

金融機関はこれにどのように対抗できるでしょうか? 強力な不正検出および防止対策の実装は、すべての金融機関のセキュリティ戦略の中心となる必要があります。

詐欺防止 は、人、プロセス、テクノロジーを組み合わせて、損失につながる前に詐欺のリスクを軽減する積極的なアプローチを採用しています。顧客とのコミュニケーションと詐欺のリスクに関する顧客教育は、このアプローチの重要な部分です。 不正検出対照的に、は事後対応型であり、不正な取引、銀行口座へのアクセス、その他の重要な活動を監視して、発生した詐欺を特定することを目的としています。

不正行為の検出と防止の取り組みは、銀行にとって次のようなメリットをもたらします。

• 金融資産を保護する
• 顧客の信頼と評判を維持する 
• 経済的損失を減らす
• 規制遵守を確保する
• 個人情報の盗難を防ぐ
• 運用効率の向上
• より安全なデジタルバンキングを推進
• デジタルバンキング顧客のプライバシー権を強化

このアプローチは詐欺行為と闘い、防止する効果的な方法ですが、銀行業界は特に詐欺行為の検出において、対処しなければならない重大な課題に直面しています。

銀行における不正行為の検出方法：課題

銀行業界における不正検出の中心的な問題の 1 つは、不正防止対策の強さはそれを支えるデータによって決まるということです。しかし、プライバシーを重視する今日の世界では、こうしたデータを入手するのはかつてないほど困難になっています。本当の課題はここにあります。

• 不均衡なデータセット: 不正行為はまれで、多くの場合、全取引データのわずか 7 ～ 10% を占めるだけです。この不均衡により、データの大部分が不正行為ではない活動を表すため、AI モデルを効果的にトレーニングすることが困難になります。
• 限定的な詐欺の例AI システムがパターンを学習するには、十分な不正事例が必要ですが、実際には、こうした事例を見つけるのは困難です。十分なデータがなければ、モデルは新たな脅威を見つけるのに苦労します。
• プライバシーに関する懸念: 機密性の高い顧客データの取り扱いにはリスクが伴います。銀行は、このデータを使用して不正行為を検出する際にプライバシー法を遵守する必要があり、小さなミスでも貴重なデータが負債に変わる可能性があります。
• 企業コンプライアンス とセキュリティ銀行は、銀行システムにおける不正行為の検出を国内および海外の厳格な規制に合わせるというプレッシャーに常に直面しています。その主なものをいくつか挙げます。
• GDPR（一般データ保護規則） 銀行は強力なデータ保護を確保し、顧客に個人情報の管理権限を与え、データ侵害の通知を要求する必要があります。
• PCI-DSS (ペイメントカード業界のデータセキュリティ標準) 決済カードデータのセキュリティと保護に関する厳格なガイドラインを設定します。
• SOX (サーベンス・オクスリー法) 銀行を含む米国の公開企業に適用され、財務データの透明性を義務付け、データ管理慣行のコンプライアンスを確保します。
• BCBS 239 (バーゼル銀行監督委員会) リスクデータの集約と報告の要件を概説します。 
• 顧客の本人確認、取引の監視、疑わしい活動の報告を通じてマネーロンダリングやテロ資金供与を防止するための AML (マネーロンダリング防止) および KYC (顧客確認) の実践。
• HIPAA（医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）銀行の場合、HIPAA は金融データとともに医療情報の保護を義務付けています。これらすべての (およびその他の) コンプライアンス標準を満たしながらデータ セキュリティを確保するには、さらに複雑さが増します。
• データバイアス: 不正検出に使用される履歴データには、予測を歪めるバイアスが含まれている可能性があり、誤検知につながる可能性があります。

Syntho の合成データ ソリューションは、これらの課題の解決に役立ちます。特に、AI によって人工的に生成された模擬データは、機密情報を公開することなく現実世界のパターンを反映するため、銀行はプライバシー リスクを回避しながら正確な不正モデルをトレーニングできます。

合成データは不正行為の検出にどのように役立ちますか?

銀行業界における最大の課題は、不正な金融取引と正当な金融取引の不均衡です。たとえば、150,000 件の取引のデータセットのうち、不正な取引は 150 件だけである可能性があり、機械学習モデルが不正を正確に予測することが困難になります。

この課題に対処する一般的な方法の1つは、 アップサンプリングこれは、少数クラスのインスタンス数を増やすことでデータセット内のクラスの不均衡に対処し、モデルのパフォーマンスを向上させる一般的な方法です。ただし、アップサンプリングには制限のある従来のアプローチがいくつかあります。

• アンダーサンプリング 正当な取引が減少し、貴重なデータが失われるリスクがあります。
• オーバーサンプリング 詐欺事件が重複し、 過適合モデルはトレーニング中はうまく機能しますが、実際のシナリオでは苦労します。
• スモート (合成少数派オーバーサンプリング手法) は合成された不正な例を生成しますが、高次元のデータセットでは問題があり、不正パターンの重要なニュアンスが失われることがよくあります。

合成データ ここで、より高度なソリューションが提供されます。従来の方法とは異なり、合成データを使用すると、統計的に不正な例に類似するデータ サンプルの数を増やすことができます。このアプローチを適用すると、データのプライバシーを損なうことなく、さまざまな不正シナリオをキャプチャできます。さらに、このアプローチでは、機械学習モデルに多様で現実的なトレーニング データが提供され、実際の環境での不正検出が大幅に改善されます。

銀行における不正行為検出に合成データを適用する利点

銀行の不正検出技術を強化するために合成データがどのような価値を持つのかを詳しく見てみましょう。

機械学習アルゴリズムの改良されたパフォーマンス

合成データは、機密情報を公開することなく、よりバランスの取れたデータセットを作成することで、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させます。たとえば、通常のトランザクションと不正なトランザクションの既存の例に基づいて、まれな不正行為を含む実際のデータに見られるパターンを反映する現実的なサンプルを生成するのに役立ちます。これにより、機械学習アルゴリズムはより幅広いシナリオから学習できるようになり、目に見えないデータを一般化する能力が向上し、誤検知と過剰適合のリスクが軽減されます。

より良いデータ共有の機会

データ共有は詐欺対策の中核ですが、必要なデータの機密性が高いため、非常に困難です。データは個人的かつ商業的に価値があり、安全な環境に保存されているため、アクセスや共有が困難です。さらに、法的に許可されている場合でも、銀行内でデータ共有に抵抗を感じる文化的な障壁があります。

これらの課題は、新たなデータ共有契約を締結するために必要な、長くて官僚的なプロセスによってさらに複雑化します。

合成データは実用的なソリューションを提供し、セキュリティを損なうことなく、情報へのアクセスを容易にし、自由に交換することができます。Syntho データ プラットフォームは、アドホック合成データや合成データ ウェアハウスなどのオプションを提供します。これらの方法について詳しくは、こちらをご覧ください。 こちら.

規制遵守とセキュリティ

Syntho のプラットフォームを通じて提供される合成データにより、銀行は GDPR、PCI-DSS、HIPAA などの規制要件に準拠できます。モデル トレーニングに対するこの安全で準拠したアプローチにより、再識別のリスクが最小限に抑えられ、個人を特定できる情報 (PII) の取り扱いに関連する潜在的な問題が軽減されます。これにより、銀行は機密データの安全性と機密性を確保しながら、コア業務に集中できます。

自律的AI Syntho の品質保証 (QA) レポート銀行組織は、合成データが精度、プライバシー、速度という 3 つの主要な指標で評価されることを保証できます。Syntho のプラットフォームは、GDPR や HIPAA などの業界標準に準拠しており、機密情報を完全に保護しながら、合成データが元のデータセットの統計的特性を反映することを保証します。さらに、同一一致率や最近傍距離比などの指標を使用してプライバシーを評価し、全体にわたって堅牢なプライバシー保護を保証します。

ここで、ケース スタディ「実際の使用例 - 銀行における詐欺検出に対する Syntho のソリューション」のプレースホルダを残すことができます。ただし、現時点では、ケース スタディが準備できていないため、状況そのもの、Syntho と SDV の比較がいつ、なぜ行われたのか、誰がそれを開始したのかについての具体的な情報が不足しています。この部分は後で記述できます。問題ありません。

まとめ：

「データを拷問すれば、全てを自白するだろうしかし、ここでの課題は、効果的に「拷問」するのに十分なデータがあることです。合成データは銀行にとって重要な資産であり、個人を特定できる情報のない高品質で豊富なデータセットを提供します。これにより、機密情報を保護しながら詐欺を検出および防止するための実用的なツールになります。詐欺師がテクニックを改良し続ける中、先手を打つには新しいツールを導入するだけでなく、信頼できるパートナーとのコラボレーションが必要です。Syntho と連携することで、銀行業界で際立つと同時に、顧客との信頼と自信を築くことができます。 今日デモをスケジュールする.