金融機関などでの不正取引をグラフ構造データから検知するサービス、富士通が伊LARUSに技術提供

　イタリアのインテグレーターLARUSがグローバルに提供する「Galileo XAI」は、金融機関などにおける不正取引を検知するためサービス。取引間の関係を解析するために、人やモノのつながりをネットワークの形で表すグラフ構造データを利用することで、循環取引など複雑な不正取引の検知率を高めた（図1）。金融機関のリスク低減やコスト削減が図れるとする。

図1：「Galileo XAI」はグラフ構造データを使って不正取引を検知する

　Galileo XAIの製品化に当たり富士通は、グラフ構造データの関係性を分析するためのDeep Learning（深層学習）技術「Deep Tensor」（富士通研究所が開発）を自社のAIスコアリング基盤サービス「Finplex EnsemBiz」に標準搭載し、LARUSに提供する。Deep Tensorを用いることで、AI（人工知能）による判断理由の提示・可視化が可能になるとしている。

　クレジットカードの不正利用や自動車保険の不正請求を対象にしたPoC（Proof of Concept：概念実証）も、LARUSと富士通が2020年1月から実施してきた。イタリアのクレジット決済サービス会社Nexi Paymentsのデータを使ったPoCでは、人手で定義するルールベースの手法に比べ、不正検知率を72％から89％に高められた。誤検知率は63％削減できた。

　イタリアの自動車保険会社のデータを使ったPoCでは、ルールベースに比べ不正検知率が18％から81％に高まり、誤検知率は82％から19％に低減したという。

　両社は今後、不正検知率の向上を図るとともに、Galileo XAIを金融業界だけでなく、政府や教育、製造、製薬など他業界へも展開していくとしている。