AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。部下から不正検出にAIを入れるべきだと言われまして、正直ピンと来ておりません。何がそんなに変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、簡単に整理しますよ。要点は三つです。第一に、この論文はラベルが少ない状況でも不正を検出できる点、第二に、検出理由を説明する点、第三に実データで効果が確認されている点ですよ。
ラベルが少ないというのは、例えば過去の不正データが少ないということですか。うちも不正の記録は少なく、学習用データが集めにくいと聞いています。
その通りですよ。ここで出てくる専門用語をまず一つ。Semi-supervised learning（SSL）＝半教師あり学習は、少ないラベル付きデータと大量の未ラベルデータを組み合わせて学習する手法です。言い換えれば、ラベル付きの例が少なくても、構造や関係性を使って学習を補う手法なんです。
ああ、未ラベルの取引データも無駄にせずに使えるということですね。で、検出の説明というのはよく聞きますが、実務で使えるレベルなんでしょうか。
大丈夫ですよ。ここでの説明はGranger causality（グレンジャー因果）を使っています。簡単に言うと、ある取引や相手が後の不正の発生に先立って情報を与えているかを統計的に示す方法です。ビジネスで言えば、原因を指さすレポートを作れる、という感覚です。
なるほど、要するにラベルが少なくても不正を見つけ、なぜそれが怪しいかも示してくれるということですか？
その通りですよ。実践的には、Graph Neural Network（GNN）＝グラフニューラルネットワークで取引のネットワーク構造を学び、半教師あり学習でラベルを補い、最後にグレンジャー因果で説明を与える流れです。要点を三つで言うと、データ効率、説明可能性、実世界での検証です。
実世界での検証というのは当社でも想像できる数字に結びつきますか。結局は投資対効果が重要ですので、導入後どのくらい業務が効率化するのか知りたい。
良い質問ですね。論文では実データセットで既存手法より良い検出率を示していますが、重要なのはROIの見積もりです。まずは小さなパイロットで効果を測る、次に業務フローに沿って説明を受け入れられるか確認し、最後に段階的に拡大するのが現実的です。要点は三段階の検証です。
段階的に進める、ですね。最後に、うちの現場の人間が使えるレベルで説明が出るのか心配です。結局、現場が納得しないと調査にも繋がりません。
その懸念も重要です。そこでの工夫としては、説明を図や因果の強さのランキングで示す、疑わしい取引につながる相手をハイライトする、といった現場向けの可視化をまず用意します。それで現場が納得すれば運用に移せますよ。
分かりました。要するに、まず小さく試し、検出と説明が現場で受け入れられるかを確認しながら投資を拡大するということですね。自分の言葉で考えると、ラベルが少なくてもネットワーク情報を使って怪しいところを見つけ、その理由も示して現場が動けるようにする仕組み、という理解で間違いありませんか。
