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機械学習を使用して不正防止を強化する Capital One
誤検出を減らしながら顧客を保護する
Capital One は米国最大手の銀行の 1 社であり、最大のデジタルバンクです。消費者の実店舗離れが続き、デジタルファーストへの移行が増大している中、Capital One は新しいテクノロジーを採用し、人工知能や機械学習ソリューションをビジネスのほぼあらゆる面に採用、適用し、カスタマーエクスペリエンスにインテリジェンスを注ぎ込んでいます。
Capital One は、不正検知にも機械学習を駆使しています。世界最悪のサイバー犯罪者の中には、金融サービス業界に焦点を当てている者もおり、セキュリティの重要性はますます高まっています。米大統領経済諮問委員会の 2018 年の報告によると、悪意のあるサイバー活動は近年 570 億ドルから 1,090 億ドルの経済被害を生んでおり、なかでも金融業界が最も多くの不正侵入を受けています。
Capital One では、大量のデータが多数のストレージセンターに分散しているため、お客様のフィナンシャル・ウェルビーイングを保護する上で、つまりお客様が経済力をつけ、不正行為に注意を払い、誤検出を減らし、支出をより良く管理するできるよう手助けする上で、機械学習が非常に重要な役割を果たしています。
Capital One の機械学習担当 VP である Nitzan Mekel-Bobrov 博士は、こう話しています。「私たちは過去何年にもわたって機械学習を利用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、また顧客との関わり合いについて、より多くの情報に基づいた決定をサポートする重要性を認識してきました。構造化されているかどうかにかかわらずさまざまなデータを活用できる、より高度なシステムを継続的に構築しています。これにより、アクティビティが不正であるかどうかについて、より正確な予測を行うことができています」。
Capital One では、アマゾン ウェブ サービス (AWS) の TensorFlow などの幅広い一連の機械学習ツールおよびフレームワークを利用して、大量のデータを分析し、リアルタイムで不法行為を検出および防止するサポートをしています。不審なアクティビティが発生した場合、Capital One は自動的にお客様に警告し、不正行為の報告手順の説明をし、カードをロックして新しいカードを注文するのを助け、テンポラリーカードのロックを解除します。これにより、お客様は支障なくお金を使うことができます。より大量のデータとより長いデータ履歴、高度なアルゴリズムにより、Capital One は機械学習を活用して不正行為の管理方法に革命を起こすことに注力しています。
お客様から
「私たちは過去何年にもわたって機械学習を利用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、また顧客との関わり合いについて、より多くの情報に基づいた決定をサポートする重要性を認識してきました」。
Nitzan Mekel-Bobrov 博士
機械学習担当バイスプレジデント
Capital One
キャピタルワン向け AWS ソリューション
AWS 上でデータ分析と機械学習を使用することで、ユーザーエクスペリエンスをカスタマイズし、顧客とのエンゲージメントについてより多くのインサイトを得られるようになるだけでなく、重要なビジネス上の意思決定に情報を役立てることができるなどといった多くの新しい機会が Capital One にもたらされています。これは銀行のコールセンターにも当てはまることで、音声認識技術が自動化されたトレーニングと検証システムに使われており、過去 1 年半で精度が約 2 倍に向上しました。
Mekel-Bobrov 氏は、こう話しています。「機械学習を活用して不正行為を防ぐことで、お客様を保護しています。しかし同時に、それは表裏一体ともいえます。一方で、これは私たちの防御戦略の重要な要素です。しかしまたその一方で、お客様が不当に拒否されるというネガティブな経験も防止しています。機械学習は私たちを保護していますが、過保護ではないのです」。
Mekel-Bobrov 氏の見解のとおり、誤検出は顧客をいらいらさせたり、さらには顧客を遠ざけることでもよく知られています。Mekel-Bobrov 氏はさらにこのように述べています。「現在、私たちは機械学習を使って、方程式の両側をより動的に、そしてさらにうまくバランスをはかることができるようになっています。十分な保護を提供するスイートスポットを最適化しながらも、やりすぎて誤検出を多く出すことがないようにできるのです」。
決定的なこととして、AWS クラウドでは、Capital One は社内のソフトウェアツールと機械学習ツールの両方をデプロイすることができます。これにより、銀行はリアルタイムでデータを活用し、規制の厳しい業界で不可欠な迅速なソリューションを提供できるのです。また、AWS クラウドはオンプレミスのデータセンターと同等の安全性があり、多くの場合オンプレミスのデータセンターよりも安全性が高いため、顧客とそのデータを保護するという責任を守りながら、これらのイノベーションを適用することができます。
「AWSとクラウドへの移行により、すべてのデータが接続され、完全に利用可能な状態で、真に近代的な機械学習エコシステムを構築することができます。これにより、受信データに自動的に設定されるモデルをデプロイし、インフラストラクチャを自動的にスケーリングし、さらに柔軟性を高めるために独自のソリューションを接続することもできます。これにより、機械学習の潜在的な素晴らしい使用法に焦点を合わせることができます」と Mekel-Bobrov 氏は語っています。
partners.wsj.com より
