[事例ニュース]

2023年11月15日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　千葉銀行は、“振り込め詐欺”などの金融犯罪による被害口座やマネーロンダリングおよびテロ資金供与などが疑われる不正利用口座（加害口座）の検知を高度化するため、AI技術を用いた不正取引検知モデルを2024年に導入する。

図1：不正検知の仕組みの違い（出典：千葉銀行）
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　従来は、ルールベースで不正取引を検知していた。不正が疑われる取引の特徴から、顧客属性や取引金額などの抽出条件をルールとして事前に設定し、ルールに合致した場合に、犯罪の疑いがある取引として検知する仕組みである。一方、導入するAIを用いた方法では、銀行取引の特徴をAIに学習させて検知モデルを作成することで、不正の疑いのある取引を検知する（図1）。

　 「ルールを用いる仕組みは、人間が設定した特定の条件であることから、検知した理由が分かりやすいが、複雑な条件の設定が難しい。一方、AIは取引の特徴を学習してきめ細かい観点で分析するので、高精度で不正取引の検知が可能である」（千葉銀行）

　システムとして、ラックの金融犯罪対策センター（FC3：Financial Crime Control Center）が提供する不正取引検知サービス「AIゼロフラウド（ ZeroFraud）」を導入する。2023年11月にシステム開発・導入を始め、2024年から運用開始する（図2、関連記事：ラック、不正な金融取引をAIで検知する「AIゼロフラウド」を提供）。

図2：「AIゼロフラウド」の利用イメージ（出典：ラック）
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　同行は導入に先立ち、同サービスのPoC（概念実証）を行ってきた。特殊詐欺における不正取引および不正口座に対する検知精度の高さを評価できたことから導入を開始した。