人工知能 (AI) の一分野である機械学習は、多くのデジタル セキュリティ分野に急速に浸透し、かつては考えられなかったソリューションを提供しています。機械学習の本質は、静的で事前定義されたパターンから抜け出し、継続的に学習して適応する能力にあります。
急速に進化する世界において、特に詐欺防止やリスク管理の分野においては、このような動的なソリューションの重要性を過小評価することはできません。驚くべきことに、詐欺師たちは現在、AI ツールやテクノロジーを武器にして、電光石火の速さで悪質な戦術を展開し、従来の詐欺対策メカニズムを凌駕しています。
このブログ記事では、従来のルールベースのリスク エンジンの限界、機械学習ベースの不正検出の利点、モデルの透明性の重要性、そして機械学習が今日の不正行為の状況の課題に対処する上でアナリストに取って代わるのではなく、どのように力を与えることができるかについて説明します。
ルールベースのリスクエンジンの欠点
新たな脅威に対処できない
従来、多くの機関は不正行為に対抗するためにルールベースのリスクエンジンに依存してきました。これらのエンジンは、さまざまな状況にどのように対応するかを指示する事前定義されたルールに基づいて機能します。しかし、現代の詐欺師は、高度で進化し続ける戦術を駆使し、常に革新を続け、企業の防御の抜け穴を見つけています。この危険度の高い猫とネズミのゲームにおいて、固定的なルールに頼るのは、銃撃戦にナイフを持っていくのと同じことだ。
静的なルールベースのシステムは、どれほど複雑であっても、本質的には反応的です。新しい脅威にリアルタイムで反応するのではなく、脅威が顕在化するまで待ってから反応するため、次の更新までシステムが脆弱なままになる可能性があります。今日の攻撃的かつ動的な脅威の状況では、この遡及的なアプローチは不十分であるだけでなく危険です。新たな脅威に対する積極的な予測、早期の特定、迅速な対応が重要であり、静的なルールが通用しないのはまさにこの点です。
メンテナンスと管理の課題
デジタル環境が変化するにつれて、静的検出システムの妥当性を維持するために必要なルールの数は飛躍的に増加する可能性があります。この複雑さから生じる問題には次のようなものがあります。
- ルール セットの拡張:各アプリケーションまたはビジネス ユニットに固有のポリシー グループに何千もの静的ルールが必要であるという例をお客様からよく聞きます。
- 時代遅れで冗長なルール: 時間が経つにつれて、静的ルールの大部分が時代遅れになったり、効果を失ったり、管理者がシステムを監視しなくなったりして、多くのチーム メンバーが理解できない乱雑なルールブックになります。
- 拡張された変更時間: 静的なルールを変更すると、実装に長い時間がかかるだけでなく、既存のルールと誤って競合してしまう可能性もあります。
- チューニングサイクルの長期化: 機械学習モデルの初期トレーニング期間を補完するルールの使用には、一度に数か月かかる場合があり、システムが静的な意思決定に依存することになります。
- ルールの競合:ルールの重複により競合が発生し、管理プロセスがさらに複雑になる場合があります。
- 有効性の短命:脅威の性質が急速に変化するため、ルール変更の効果は一時的なものになる傾向があります。
所有コストが高い
継続的な監視、頻繁な更新、新しいルールの統合の必要性はコストの急上昇につながり、ルールベースのシステムはますます非経済的になります。さらに、ルールの作成、保守、管理には、製品ベンダーからの追加の専門サービスが必要になることがよくあります。これにより、全体的なコストが増加するだけでなく、応答時間が大幅に遅くなり、新たな脅威や変化に迅速に適応する能力が妨げられます。
独自の技術を理解し解釈する上での課題
従来のリスク エンジン ルールは独自のものであることが多く、特定の構文と製品に合わせた深い理解が求められます。この独自性により、これらのシステムを管理する個人には専門的なトレーニングが必要になることがよくあります。
すべての担当者が十分な教育を受け、システムを正しく使用できるようにすることは非常に困難な作業となり、多くの場合、誤った構成、見落とし、非効率性につながります。学習曲線と製品の特殊性が組み合わさると、わずかな変更やアップグレードでも大幅な再トレーニングが必要になる可能性があり、課題がさらに複雑になります。
不正防止における機械学習の利点
機械学習は、不正検出へのアプローチ方法におけるパラダイムシフトを表しています。静的なルールとは異なり、機械学習モデルは膨大な量のデータ、学習パターン、異常に基づいてトレーニングできます。つまり、これまで一度も遭遇したことがない新しい詐欺手法であっても、それを認識して適応するように本質的に設計されているということです。
この動的な学習と適応性により、企業は革新的な詐欺の手法や、ルールベースの保護を識別して回避できる詐欺師に追いつくことができます。この動的な検出アプローチでは、企業はこのセクションで概説されているように、機械学習によって可能になる新しい技術と機能を活用できます。
検出感度調整
Transmit Security Detection and Responseなどの機械学習ベースの検出システムは、企業が独自のニーズや視点に応じて機械学習モデルの検出感度を変更できるようにすることで、顕著なメリットをもたらします。この機能は、固定された条件に固執するのではなく、ビジネス中心のアプローチを重視します。
その結果、企業が顧客向けアプリケーションで潜在的に疑わしいアクティビティに対処する方法を反映した検出が可能になります。この適応性により、ユーザー エクスペリエンスとセキュリティの両方が向上し、企業は変化するビジネス要件や新たな脅威に応じて戦略を変更できるようになります。
拡張性の向上
機械学習モデルは、本質的に、数百万から数十億のデータセットに及ぶ膨大な量のデータを処理するように設計されています。データ量が増えると処理が遅くなる可能性がある従来のシステムとは異なり、これらのモデルはデータ量の増加に応じて機能します。より多くのデータが入力されれば、パフォーマンスは向上します。
これらのモデルには、継続的に新しい情報を取り込み、リアルタイムで適応し、現在の脅威の状況に対応するだけでなく、将来の脅威を予測して調整するプロアクティブなモデルを開発する独自の機能があります。デジタル エコシステムがより複雑かつ拡張的になるにつれ、機械学習モデルが動的に拡張し、新たな脅威に関する情報を獲得する能力は、堅牢なセキュリティ体制を維持しようとする企業にとって重要な資産になります。
経費削減
自動学習により、手動でのルール更新の必要性が軽減されるだけでなく、従来の不正防止システムに関連するオーバーヘッド構造が根本的に変わります。従来のモデルでは、ルールを常に変更する必要があり、頻繁なレビューが必要になります。アプリケーションに小さな変更を加えたり、新しいアプリケーションやチャネルを導入したりするたびに、新しいルール セットの作成が必要になることが多く、ルールの作成と改訂のサイクルがほぼ無限に続くことになります。
機械学習モデルでは、このパラダイムは覆されます。システムは、公開されるデータに応じて自然に進化します。手動による介入を必要とせずに、直感的にパターンを認識し、動作を調整します。これにより、時間、リソース、金銭コストの面で大幅な節約が可能になります。
企業は節約したリソースを他の重要な分野に振り向けることができ、より効率的な運用と人的専門知識の有効活用が可能になります。モデルが自己改善する機械学習の動的な性質により、メンテナンスの労力が最小限に抑えられ、長期的にはより持続可能でコスト効率の高いソリューションが提供されます。
機械学習モデルにおける透明性の重要性
機械学習はルールベースの検出システムに比べて大きな利点を提供しますが、機械学習に単に移行するだけでは万能薬にはなりません。これらの AI システムは、ブラックボックスの検出メカニズムに頼るのではなく、透明性を保ち、ユーザーの異常がどのように検出されるかについての洞察を提供することが不可欠です。意思決定者は、特に不正検出などの重要な分野において、結論がどのように導き出されるかを理解する必要があります。これにより、説明責任が確保され、信頼が構築され、規制要件への準拠が促進されます。
機械学習モデルが継続的に新たな脅威に適応しながら透明性を維持するには、フィードバック ループの統合が極めて重要です。これらのループは、人間が理解できる形式の動的なタグまたはラベルを使用して簡単に管理できるセルフサービス方式で設計する必要があります。このようなアプローチにより、深い専門知識や広範囲にわたるトレーニングを必要とせずに、迅速かつ効果的にフィードバックを提供できるようになります。
不正分析の進化: アナリストに代わるのではなく、アナリストを強化する
AI と機械学習は不正検出を簡素化し、迅速化することができますが、不正検出における AI と機械学習の進歩は不正アナリストの終焉を意味するものではなく、むしろ、彼らの役割をより強力な方向に根本的に変革します。この変化は大きく、主に受動的な姿勢から、能動的でデータ中心の考え方へと移行しています。
従来、不正アナリストの役割は主に受動的なものでした。つまり、不正の事例を調査し、同様の発生を防ぐためのルールを作成または調整していました。このアプローチは勇敢ではあるものの、しばしば「ルール スパゲッティ」と呼ばれる複雑なルールの網を生み出し、管理が煩雑で困難になる可能性がありました。
機械学習モデルの統合により、不正分析者の重点はデータのラベル付けとフィードバックに移ります。アナリストは、詐欺行為に対応してルールを作成する代わりに、詐欺行為の事例を確認し、データに適切なラベルを付けて、この情報を機械学習モデルにフィードバックするようになりました。このフィードバック ループにより、モデルは継続的に学習し、適応し、予測と推奨がますます堅牢になります。
この進化の注目すべき点は、数多くの利点があることです。
- 効率性: 以前はルールを更新したり新しいルールを導入したりするために必要だった継続的なデプロイメントは不要です。このプロセスにより、操作が合理化され、潜在的な障害点が削減されます。
- 制御: 一部の懸念に反して、機械学習アプローチへの移行は制御を放棄することを意味するものではありません。アナリストは、モデルの改良とトレーニングを行い、その正確性と関連性を確保する上で依然として重要な役割を果たしています。
- 複雑さの回避: ルール スパゲッティと呼ばれる、絡み合ったり重複したりすることの多い一連のルールは、無視できます。代わりに、機械学習モデルは、そのような絡み合いなしに膨大な量のデータと複雑な関係を処理できるため、よりスムーズな操作が保証されます。
言い換えれば、不正検出における AI と機械学習の導入によって不正分析者の役割が軽減されるわけではありません。代わりに、彼らの焦点を再調整し、彼らの貢献をルール作成者から、ますます洗練され、適応性が高く、効率的なシステムの重要なトレーナーへと高めます。これは、最先端のテクノロジーを活用するだけでなく、それと調和しながら人間の専門知識を最大限に活用する変革です。
不正検出の未来
詐欺との戦いがますます複雑になるにつれ、従来のルールベースのシステムではもはや十分ではないことは明らかです。将来は、機械学習の力を活用することにあります。動的な学習機能だけでなく、拡張性と適応性も考慮する必要があります。このテクノロジーを透明性が高くユーザーフレンドリーなフィードバック メカニズムと組み合わせることで、システムが説明責任を果たし、理解しやすく、常に最先端の不正防止機能を維持できるようになります。
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