カカオバンクは、金融取引前後の行動の流れを分析し、金融詐欺のリスクを予測するAI（人工知能）ベースの金融詐欺検知モデルを導入した。これにより、ボイスフィッシングなどの金融詐欺をより精密に検知する方針である。
カカオバンクは、AIベースの金融詐欺検知モデル「シーケンス検知モデル」を開発し、自社の異常取引検知システム（FDS）に適用したと9日に発表した。
シーケンスモデルは、振込や出金などの個別取引結果だけでなく、取引前後の行動パターンを総合的に分析し、金融詐欺のリスクを予測する。
AIがデータ間の関連性や流れを理解する「アテンションメカニズム」を適用し、取引の発生順序、行動間の時間間隔、デバイスの変更の有無など、さまざまな行動の手がかりを同時に分析する方式である。
例えば、アプリに接続後、取引が進行し、一定時間活動が停止した後に再び取引が行われるパターンまで分析できる。取引の中断後に再開するパターンは、ボイスフィッシング組織が被害者を説得したり、追加送金を誘導する過程でよく見られる特徴であり、シーケンスモデルはこれを検知して金融詐欺の予防に活用する。
成果も現れている。カカオバンクは昨年11月にシーケンスモデルを試験導入した後、FDSモニタリングを通じた金融詐欺の予防件数が導入前に比べて月平均4.4倍増加したと発表した。今年第1四半期には、カカオバンクが予防した全金融詐欺の疑いのある取引の中で、シーケンスモデルが単独で検知した事例の割合が49.8%を占めた。
カカオバンクは今後、シーケンスモデルを高度化し、FDSの体制をさらに精緻に発展させる計画である。カカオバンクの関係者は「特定の時点での異常取引検知を超え、取引前後の行動の流れに基づいてリスクを予測できるようになった」と述べ、「技術研究開発を継続し、ますます知能化する金融犯罪に先制的に対応していく」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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