金融および保険業界に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。金融および保険業界では、自社金融機関内業務の効率性の向上の事例が多く報告されています。また、セキュリティが非常に重要であるため、Azure OpenAIでセキュリティを確保している特徴があります。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
Swiftは、企業間のグローバルな財務メッセージング・ネットワークの安全性を確保し、金融犯罪と戦うためにMicrosoft Azureの機密計算とAI技術を導入しました。Azure Machine Learningと機密計算を駆使して異常検知モデルを構築し、新たな金融犯罪の予防・検出手法として期待されています。
【導入の背景】
増加する国境を超えた取引と即時支払いネットワークの成長にともない、金融機関は毎年数百億ドルの費用がかかる詐欺行為との戦いに注力しています。金融メッセージングサービスの主要インフラ提供者として、Swiftはそのコミュニティと共に、詐欺取引を検出・捕捉する新しい方法を常に模索しています。
【元々の課題】
全世界で年間90億以上の金融メッセージを扱うSwiftのセキュリティは極めて重要で、顧客やシステムが金融犯罪の攻撃から守られることが求められています。しかし、個々の銀行単位で金融犯罪を防ぐことは困難であり、詐欺に関連する支払いの問題は業界全体にとって莫大な懸念事項でした。
【解決策】
Microsoftとの協力の下、SwiftはAzure Machine Learningを利用した連合学習アプローチで、セキュアな場所からデータを移動することなく、分散データセットを用いた異常検出モデルの構築を行いました。これにより、データのプライバシーを損なうことなく、金融犯罪の予測と防止を助ける新たな洞察を獲得することが可能になりました。
【効果】
SwiftとMicrosoftの協業により開発された異常検出モデルは、金融犯罪の低減に役立ち、最高レベルのセキュリティ、プライバシー、コスト効率を実現する新たなツールになる見込みです。実地でのモデル利用を通じて、金融機関がグローバルな取引の流れを監視し、ネットワークにおける詐欺の排除を図ることができるようになります。
