AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から”AIで不正送金やマネーローンダリングの検知が可能”と聞きまして、正直何をどう変えるのか掴めていません。要するにうちのような老舗でも使えるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に説明しますよ。今回の論文は金融取引や顧客の関係性を”点と線”で表すネットワークを賢く読む方法を示したものです。要点は三つ、現場データの活用、関係の種類を区別すること、そしてそれを学習するモデル設計です。
関係の種類を区別する、ですか。銀行の業務では取引だけでなく、法人関係や役割データもあります。これを全部ひとまとめにしていいものか不安です。
その不安は正当です。論文では”heterogeneous graph”（異種グラフ）という表現を使い、取引・契約・役職など異なる種類の”線”を別々に扱います。身近な比喩で言えば、職場の組織図とプロジェクトの人間関係を別々に解析してから掛け合わせるようなものです。
それって要するに、犯罪者同士のつながりを顧客関係の形で見ることで、洗い場を特定するってことですか？
まさにその通りです。ただし注意点もあります。モデルは”Message Passing Neural Network（MPNN）”という仕組みを基礎にしており、それを異種データ向けに拡張しています。異なる関係ごとに情報をやり取りする演算を変えるため、誤検出を減らしつつ隠れた連携を拾いやすくなるのです。
うちの会社のようにデジタルが得意でない現場でも、現実的に導入できるのでしょうか。コストや現場運用が気になります。
良い問いです。投資対効果の観点では三つの視点で考えます。第一に既存のルールベースと併用して優先度の高いアラートを絞ることで対応工数を減らすこと、第二にデータ整備の段階でコストはかかるが一度整えば継続的に使えること、第三に複数金融機関でのデータ連携ができれば検出精度が飛躍的に改善することです。
データ連携は規制や競争とぶつかりますよね。そうなると実運用は遠いように思えますが、まず何から手を付ければ良いですか。
まずは内部で使える範囲のデータを整備し、ルールベースの弱点が顕在化しているケースを収集することです。そこから段階的にプロトタイプを作り、現場の担当者と共同で運用フローを設計します。小さな勝ちを積み重ねることが最短です。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まず社内データの”関係の種類”を整理して小さく試し、ルール検知と組み合わせることで運用負荷を下げたい、ということですね。
素晴らしいまとめです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次のステップとしてはデータの棚卸しと、検知したい典型ケースの整理から始めましょう。
