2022年3月16日9:00
クレディセゾンは、クレジットカード不正使用検知にAIを活用。常に最新の不正手口を学習し続けることで、変化にスピーディに対応し、高い精度で不正使用を抑止することに成功している。同社におけるAIモデル開発の経緯、運用事例、導入効果などについて紹介する。（2022年2月10日開催「ペイメントカード・セキュリティフォーラム2022」より）
株式会社クレディセゾン 東京途上管理センター センター長 新井達也氏
不正被害の増大に歯止めをかけるためAIの導入を決定
クレディセゾンで行っているAIを活用したクレジットカードの不正検知における取り組みについて、お話しいたします。まずAI導入の背景ですが、日本クレジット協会が公表している会員41社の不正被害額のデータからも明らかなように、不正被害は増加傾向が続いています。特に2016年から17年にかけて急激に増加しており、この時期は弊社においても同じように不正被害が増え、対応に苦慮いたしました。増加した被害の大半が番号盗用によるもので、その比率は年々高まっています。
そのような中での不正アタックの傾向を見ると、インターネットを介した取引が増えるにつれ、金額だけではなく、件数が爆発的に増加しているということ。不正パターンが短サイクル化して、変化が激しいということ。また不正アタック先が、従来からターゲットにされてきた家電やチケットから、スマホ決済や電子マネーのチャージ、アパレル関係、コロナ禍の影響で急速に広まったフードデリバリーなど、さまざまな業種業態に広がっていることが挙げられます。
このような状況下で、不正検知業務において、われわれには、大量の取引データを迅速かつ正確に分析する能力・スキルが求められています。しかしそういったスキルのある人材の確保・育成は容易ではありません。つまるところ人手による運用だけでは立ち行かなくなってしまうのではないか。また、これら求められている能力との親和性を考えた結果、AIモデルの活用を検討することにいたしました。
分析精度の高い非線形モデルを採用し
人が培ったノウハウをAIが学習
弊社の不正検知業務の流れについてご説明いたします。まず、検知条件の作成・編集を行います。つまり不正を検知するためのルールを明確にするのです。次に、担当者が実際に取引を目視して、不正かどうかを判断するモニタリングの工程があります。そしてその結果、不正の懸念が高いと判断されたものについては、お客様に連絡をして利用確認をとります。そこで不正が判明したら、不正データとして登録し、分析するというフローになります。この最後の分析の工程は、今までは担当者の知見・ノウハウをもとに人手で行っていました。ここに今回、機械学習による統計的な分析を加えたということになります。
