現代社会において、金融犯罪はますます巧妙化しています。クレジットカードの不正利用、マネーロンダリング、フィッシング詐欺など、その手口は日々進化し、従来のシステムでは検出が難しくなっています。
そんな中、注目されているのが「生成AI（Generative AI）」による不正検知です。
■ なぜ生成AIなのか？
これまでの不正検知は、「ルールベース」や「過去のデータに基づいた機械学習」が中心でした。しかし、悪意ある攻撃者は日々新たな手法を編み出し、過去のデータではカバーしきれない“未知の攻撃”に対応しきれない課題がありました。
ここで登場するのが生成AIです。生成AIは、パターンの生成や異常の推定といった応用が得意で、「通常の振る舞い」と「異常な振る舞い」の境界線をより高精度に見抜くことができます。
■ 生成AIにできること
1. 異常検知の高度化
通常の取引データから“異常な流れ”を自動で見つけることが可能です。生成AIは数百万件のトランザクションを瞬時に分析し、「本来ありえない組み合わせ」や「時間帯・場所・金額の不自然な一致」を検出します。
2. リアルタイム検知
AIは学習を重ねるほど精度が高まるため、リアルタイムで疑わしい取引をブロックすることも可能になります。これは詐欺被害を未然に防ぐ強力な盾となります。
3. 詐欺手法のシミュレーション
生成AIは、詐欺師の視点に立った取引シナリオも仮想的に作り出すことができます。これにより、企業は“起こりうるリスク”を先回りして対策できます。
■ 導入企業の事例
いくつかの大手金融機関では、すでに生成AIの実装が始まっています。
- アメリカの某大手銀行では、生成AIを活用してATMの不正利用をリアルタイム検知。月間約20%の不正取引を削減しました。
- 日本国内の某キャッシュレス決済企業では、生成AIでチャージ時の挙動を監視し、不正利用を従来比1.5倍の精度で検出。
■ 懸念と課題
ただし、生成AIの活用にはいくつかの課題もあります。
- ブラックボックス化：AIが「なぜそれを異常と判断したか」が分かりにくい場合があります。
- プライバシー問題：大量の個人情報を分析するため、セキュリティと倫理面での配慮が求められます。
- 誤検知のリスク：正常な取引を誤ってブロックしてしまう「偽陽性」にも注意が必要です。
■ 今後の展望
生成AIの発展により、よりスマートで堅牢な金融セキュリティが実現しつつあります。将来的には、AIが“攻撃の一歩先を行く”防御策を自律的に行う世界が訪れるかもしれません。
私たちが安心して金融サービスを利用するためには、AIと人間の共存が重要です。不正検知はAIに任せ、その結果を人間が精査する体制が理想的といえるでしょう。
