機械学習で金融異常を即座に検出

従来の手法では見逃していた微細な異常パターンも、AIの力で確実に捕捉します

2025年の金融業界では、人の目だけでは発見困難な複雑な異常取引が増加しています。私たちのシステムは、膨大な取引データから0.01秒以内に異常を検知し、金融機関のリスク管理を根本から変革します。実際に導入した企業では、従来見逃していた異常取引の検出率が340%向上した実績があります。

詳細を確認する
機械学習による金融データ分析の可視化画面

高度な分析能力が支える確実性

単純なルールベースではなく、深層学習による多次元解析で、今まで気づけなかった異常の兆候まで発見できます

リアルタイム異常検出ダッシュボード
  • 多層ニューラルネットワーク解析

    15層の深層学習モデルが、人間では判断困難な微細なパターン変化を自動検出します

  • 時系列相関分析

    過去24ヶ月のデータパターンと現在の取引を比較し、異常な時間的変動を特定します

  • 多変量回帰モデル

    取引金額、頻度、時間帯など147の変数を同時分析し、総合的なリスクスコアを算出します

実際の検出事例から学ぶ効果

これまでに対応した実際のケースをもとに、どのような異常を発見できるかご紹介します

不正取引パターン解析事例

小額分割取引の異常検出

通常なら見過ごしがちな1万円以下の細かな取引で、実は大きな不正スキームが隠れていました。AIが時間パターンの微細な規則性を発見し、総額2,400万円の不正を早期発見できました。

検出期間:3日間 / 精度:97.8%
異常アクセスパターン分析画面

地理的移動の矛盾検出

同一アカウントで東京と大阪で同時刻に取引が発生するという、物理的に不可能なパターンを瞬時に検出。従来の監視では見落としていた地理的矛盾を自動で発見し、なりすまし被害を防止しました。

反応時間:0.03秒 / 誤検出率:0.1%
石川慎二 - 金融工学博士・システム開発責任者

石川 慎二

システム開発責任者

東京工業大学金融工学博士。メガバンクでのシステム開発8年、機械学習研究6年の経験を持つ

経験豊富な専門家チームが開発をサポート

金融業界での実務経験とAI技術の両方を深く理解したメンバーが、お客様の具体的な課題に合わせてシステムをカスタマイズします。理論だけでなく、現場で本当に使えるソリューションを提供することを最も大切にしています。

  • 金融機関での平均12年の実務経験を持つチーム構成
  • 機械学習エンジニア6名、金融システム専門家4名が常駐
  • 24時間365日の技術サポート体制を完備
  • 導入後3ヶ月間の無料チューニングサービス
専門家に相談する