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富士通研究所と伊LARUS社、グラフデータベースと説明可能なグラフAI技術により金融取引の解析性能を向上
[20/11/24]
TOKYO, Nov 24, 2020 - (JCN Newswire) - 株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）とイタリアのグラフデータに向けたソリューションベンダーであるLARUS Business Automation S.r.l.（注2）（以下、LARUS）は、このたび、富士通研究所が開発した説明可能なグラフAI技術「Deep Tensor（ディープ テンソル）」（注3）とLARUSのグラフデータベースプラットフォームを組み合わせることで、クレジットカードの決済サービスにおける不正を高精度に検出できることを共同で実証しました。
グラフデータベース上のデータの解析は、例えばソーシャルネットワークの分析や新たな薬品の開発などに現在活用されていますが、その複雑なデータ構造に起因する解釈の多様性から、専門のデータアナリストが現場へのヒアリングを重ねながら、目的とする重要な関係性を抽出していく必要があります。しかし、高度な専門知識を持つデータアナリストであってもこの作業には長い時間を要するため、データ解析を自動化できるグラフAI技術による効率化が期待されています。
今回、金融の分野で深刻な社会課題となっているクレジットカードの決済サービスにおける不正取引検知について共同で検証を行った結果、不正取引の分析を行うデータアナリストが手動で不正パターンのルールを定義する既存手法に対し、不正取引の検知率を72%から89%に向上させ、誤検知率を63%削減することができました。また、グラフAI技術により検知された不正事例の判断要因をあわせて提示することで、不正検知に関するルール作成の支援ができることを確認しました。
今後、両社で本技術の有効性について他の分野でも検証を進め、グラフデータ利活用に取り組んでいきます。
本実証の詳細は、2020年11月23日（月曜日）から24日（火曜日）までオンラインで開催される「AI＆Big Data Expo Europe 2020」のカンファレンスにて紹介します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/24.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
Copyright 2020 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
グラフデータベース上のデータの解析は、例えばソーシャルネットワークの分析や新たな薬品の開発などに現在活用されていますが、その複雑なデータ構造に起因する解釈の多様性から、専門のデータアナリストが現場へのヒアリングを重ねながら、目的とする重要な関係性を抽出していく必要があります。しかし、高度な専門知識を持つデータアナリストであってもこの作業には長い時間を要するため、データ解析を自動化できるグラフAI技術による効率化が期待されています。
今回、金融の分野で深刻な社会課題となっているクレジットカードの決済サービスにおける不正取引検知について共同で検証を行った結果、不正取引の分析を行うデータアナリストが手動で不正パターンのルールを定義する既存手法に対し、不正取引の検知率を72%から89%に向上させ、誤検知率を63%削減することができました。また、グラフAI技術により検知された不正事例の判断要因をあわせて提示することで、不正検知に関するルール作成の支援ができることを確認しました。
今後、両社で本技術の有効性について他の分野でも検証を進め、グラフデータ利活用に取り組んでいきます。
本実証の詳細は、2020年11月23日（月曜日）から24日（火曜日）までオンラインで開催される「AI＆Big Data Expo Europe 2020」のカンファレンスにて紹介します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/24.html
概要： 富士通株式会社
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