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。
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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
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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
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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
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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
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。
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。
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