マシーンラーニングによる詐欺及び誤検知の削減

2019年3月1日

ユーザーエクスペリエンスと強固な取引及びログイン保護とのバランスを取ることは、銀行と顧客の両者に長期的な影響を与える可能性のある、金融機関にとって終わることのない戦いです。

ユーザーXの例を考えてみましょう。サイバーマンデーなので、ユーザーXはお気に入りのディスカウントオンラインストアで最新のスマートフォンの購入を考えています。このサイトの在庫には限りがあるため、午前4時にログインして、確実にスマートフォンを手に入れようとします。彼はわくわくしながら商品をカートに入れ、チェックアウトして、「支払い」ボタンをクリックします。でもそれは、その購入が疑わしいとしてフラグが立てられ、ブロックされたというメッセージを受けとるだけの行為にすぎませんでした。

問題を解決するために彼の銀行と電話で長い時間費やした後、ユーザーXはそのオンラインストアに戻り、夢のスマートフォンが完売したことを知ります。誤検知によりサイバーマンデーの計画が台無しにされたことに腹をたてたそのユーザーは、銀行を彼のデジタルライフスタイルにより適したものに変えることを考え始めます。

インテリジェント取引監視

時代遅れの詐欺防止ソリューションを使用することが、現代のユーザーのニーズに対応できない、あるいは、ユーザーを詐欺の被害者にしてしまうことは明らかです。どちらの場合も、顧客とビジネスを失うリスクが生じます。デジタル世界においてユーザーは、大きなフリクションなしに迅速かつ容易に、ほとんど全て取引を完了できると期待しています。そのソリューションとして有効なのが人口知能ベースの取引監視です。

人口知能及びマシーンラーニングが詐欺対策の世界で長い間、キーワードになっているのには正当な理由があります。Cyxteraの研究者は、インテリジェント詐欺検知システムが、98%以上の精度に達成している信じがたい効率で犯罪行為を検知できることを示してきました。Cyxteraの研究チームは、この技術を使用して、如何に当社の製品を改善し、より優れた機能で顧客を保護できるか常に調査しています。

Cyxteraの取引及びログイン監視ソリューションのDetectTAは、強固なルールと動的なマシーンラーニング・アルゴリズムを組み合わせることで、全てのデジタルトランザクションを安全にカバーします。DetectTAの高度な分析エンジンは、時間やローケーションなどのコンテキスト情報を利用し、組織のユーザー集団の一般的な行動傾向と同様に、個々のユーザーの典型的な行動を比較します。その結果、新規ユーザーは最初のトランザクションから常に保護され、既存のお客様には、誤検知が削減され、より強化された保護機能が提供されます。金融機関は絶え間なく変化するデジタルバンキング環境において信頼される存在であり続けることを確実にするとともに、セキュリティの向上と運用コストの削減というメリットが得られるでしょう。

by Daniel Brody, Product Marketing Manager

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