詐欺検知
AI技術（異常検知、パターン認識など）を使用して、金融や保険などの不正行為を特定して防止します。
Definition
トランザクションパターン、ネットワークグラフ、およびユーザー行動を分析する教師付き（分類）モデルと教師なし（異常検出）モデルが含まれます。ガバナンスは、検知感度と誤報率のバランスを取り、金融犯罪規制に準拠し、調査員が警告が発生した理由を理解できるように説明可能性を組み込む必要があります。進化する不正手法に対抗するには、継続的なモデルの更新が不可欠です。
Real-World Example
支払い処理業者はハイブリッドシステムを使用しています。監視対象モデルは既知の不正パターン（盗まれたカード）にフラグを立て、教師なしオートエンコーダーは異常（異常な取引金額）を検出します。アラートがリスク閾値を超えると、リアルタイムのトランザクション保留がトリガーされ、不正による損失を 60% 削減すると同時に、誤検出は 5% 未満に抑えられます。
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