ケーススタディ
大手国際銀行による高度な分析とテストのための合成データ
クライアントについて
私たちの顧客は多国籍の銀行および金融サービス企業です。 主な重点分野は、リテール バンキング、商業銀行業務、投資銀行業務、ホールセール バンキング、プライベート バンキング、資産管理、および保険サービスです。 50 か国以上に 30 万人を超える顧客がいます。 この銀行は、世界最大の銀行 100 社のリストの上位 1000 社に名を連ねています。
状況
銀行部門内のデータ環境をナビゲートするには課題が生じます。 この銀行は、異種データベースとコンプライアンス規制にまたがる断片化したストレージにより、データへのアクセスと利用が困難に直面していました。 さらに、プライバシー保護を目的としたデータの匿名化では、貴重なコンテキスト情報が失われるため、機械学習モデルのパフォーマンスが低下することがよくありました。
銀行は厳格なデータプライバシー対策に取り組んでおり、シームレスなデータ共有とコラボレーションはさらに複雑になっています。 これらの障害は、意思決定、イノベーション、効率的な不正検出戦略、そしてオープン バンキングへの野望の実現のためにデータ主導の洞察を活用することを妨げています。
ソリューション
Syntho の AI 合成データ生成プラットフォームを銀行内に導入すると、複雑なデータの課題に対処する革新的なアプローチが提供されます。 プライバシーに準拠した現実的なデータセットを生成することで、合成データにより正確な機械学習モデルのトレーニングが可能になり、不正行為の検出とリスク評価の機能が向上します。 このアプローチにより、開発サイクルが短縮され、モデルのパフォーマンスが向上するだけでなく、機関間の安全なデータコラボレーションも可能になります。
メリット
少数派グループのアップサンプリング
合成データは、データセット内の少数派グループを戦略的にアップサンプリングするための強力な戦略を提供し、それによって機械学習モデルに対するよりバランスの取れた代表的な入力を促進します。 このアプローチは、たとえば、利用可能なデータが不足していて制限されていることが多い不正行為の検出や資金洗浄のコンテキストで使用されます。
プライバシーバイデザイン
合成データを使用することで、銀行は厳格なデータ プライバシー規制を遵守しながら、正確な結果と革新的な進歩を達成できます。 機密性の高い顧客情報を確実に保護することで、この銀行はプライバシーを保護しながらデータ主導型のイノベーションを実現できるようになりました。 革新的なモデルは、たとえばデフォルトの予測、マーケティングの最適化、KYC の分野で使用されます。
KYC: 詐欺、マネーロンダリング対策、テロ資金供与対策
合成データの共有は、銀行部門内の金融犯罪との戦いにおいて戦略的利点として浮上しており、現実世界の機密データを損なうことなく共同作業を可能にします。 金融機関、規制当局、法執行機関間での安全なデータ共有の促進と分析。 また、銀行は、まれな量の金融犯罪データ (限られた詐欺データなど) をアップサンプリングすることで、補間や SMOTE などの従来の技術と比較して、AI ベースのアップサンプリング技術を実験することができました。
データの価値と品質を維持する
従来の匿名化ではデータが破壊され、ドメインの知識が必要になります。 合成データは、実際のデータを模倣するだけでなく、時系列データ (トランザクション内の) や位置データなどの複雑なデータ構造であっても、元の形式を維持します。
組織： 大手国際オランダ銀行
住所 The Netherlands
産業： ファイナンス
サイズ： 60,000 +の従業員
使用事例： アナリティクス
対象データ: 金融取引データ
ウェブサイト： 要求に応じて
