金融取引のリアルタイム不正検知AIの技術検証

金融機関向けに、取引の不正やマネーロンダリングをリアルタイムに検知する仕組みの技術検証(PoC)を担当しました。

ルールベースの判定だけでは見逃しや誤検知が生じやすいため、機械学習による異常検知や、行動パターンの分析(UEBA)を組み合わせた多層の検知パイプラインを設計・実装しました。送金のネットワーク構造から不審な取引パターンを見つける仕組みも組み込んでいます。

1件あたり約9ミリ秒という高速な判定を実現し、複数の検知手法を一つの仕組みに統合した、再現性のある検証環境を構築しました。