シンガポール、5行の銀行データを活用したAI詐欺検知システムを試験導入　詐欺の早期発見と顧客の被害軽減を目指す

シンガポールの銀行システム全体における詐欺検知体制が、人工知能（AI）を中核として再構築されつつある。規制当局と業界パートナーは、データの共有と機械学習を活用することで、不審な取引をより早期に検知し、顧客の損失を軽減できるかどうかを検証している。

AIがシンガポールの銀行詐欺対策に参入

シンガポール金融管理局は、5つの銀行、政府技術庁、およびシンガポール警察と協力し、AIと機械学習が金融セクター全体の詐欺検知をどのように改善できるかを模索している。

この取り組みは、機関間のデータを統合することで、高リスクな取引や口座を特定するためのより正確なモデルを構築できるかどうかを検証する「実証実験（Proof-of-Value）」の一環である。

その目的は早期発見にあり、損失が拡大する前に銀行が迅速に対応できるようにすることにある。

MASは、この取り組みが、取引パターンに関するより広範な業界レベルの視点を加えることで、個々の銀行が使用する既存の不正防止システムを強化することを目的としていると述べた。

5行のデータはどのように活用されるのか？

このプロジェクトでは、AIモデルの学習と評価を行うために、参加する5行の過去の取引記録（銀行口座番号を含む）を活用する。

金融機関間で情報を共有することで、MASは、個々のデータを単独で分析した場合には見過ごされがちな詐欺パターンを、モデルが検出できるようになることを期待している。

同当局は、この広範なデータセットにより、不審な行動の特定精度が向上し、見逃しを減らすことができると指摘した。

安全なデータ環境はどのようなものか？

プライバシーに関する懸念に対処するため、MASは厳格なアクセス規則と暗号化措置を備えた管理されたデータ共有環境を構築した。

同当局は、「顧客情報を保護するためのポリシーとプロトコルによって管理される安全なデータ共有環境」であると述べた。

試験運用段階で使用される口座番号はハッシュ化されており、つまりコード化された値に変換されるため、元の銀行のみが実際の口座に紐づけることができる。

アクセスは監視下にあるシステム内の権限を持つ担当者に限定されており、試験運用が終了次第、すべてのデータは削除される。

また、プロセス全体を通じて情報の機密性を保持するために、暗号技術も使用されている。

これにより、詐欺の早期発見方法が変わる可能性はあるか？

成功すれば、このシステムは銀行が不審な活動をより早く検知するのを助け、迅速な介入を可能にし、詐欺に関連する顧客の損失を軽減できる可能性がある。

MASは、この取り組みが、AIを活用して金融犯罪により効果的に対処するための、業界全体でのより広範な連携の基盤を築くことも目的としていると述べた。

結果次第では、モデルの適用範囲を拡大し、より大規模なデータセットや金融システム全体の追加のユースケースを取り込むことも検討される見込みです。