AI活用事例データベース
自社開発のAIスコアリングモデルをマネー・ローンダリング対策の取引モニタリングに導入。疑義確率スコアとAIの判断根拠を提示する仕組みで、調査件数を約50%削減しながら対象範囲を維持。
マネー・ローンダリング(AML)対策として膨大な取引データのモニタリングが求められるが、従来の手法では調査対象が多く要調査案件への集中が困難だった。進化する不正手法への対応力強化も課題。
2023年から自社開発のAIスコアリングモデルを導入し、取引データに対して疑義を示す確率スコアとAIの判断根拠を提示する仕組みを構築。2025年1月には学習データの洗い替えチューニングを実施し、最新の不正傾向を踏まえたスコア算出を可能にした。
AI導入前と比較し調査件数を約50%削減しながら、モニタリング対象範囲は維持。調査不要データをAIが自動識別することで、要調査データへの重点的な調査が可能になった。最新傾向を踏まえた精緻な判断も実現。
AML対策のAI化では自社開発により業務特性に最適化されたモデルを構築できる。定期的なチューニングにより進化する不正手法にも対応力を維持できる点が重要。
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