誤検出を減らしながら顧客を保護する
Capital One は米国最大手の銀行の 1 社であり、最大のデジタルバンクです。消費者がデジタルを優先することを諦め続ける中、Capital One は新しいテクノロジーを採用し、AI や機械学習ソリューションをビジネスのほぼあらゆる面に採用、適用し、カスタマーエクスペリエンスにインテリジェンスを注ぎ込んでいます。
Capital One が機械学習を適用している分野の 1 つは、不正検出です。世界中に存在する悪質なサイバー犯罪者のいくつかは金融サービス業界に焦点を当てているため、セキュリティがますます重要になっています。 米大統領経済諮問委員会の 2018 年の報告によると、悪意のあるサイバー活動は近年 570 億ドルから 1,090 億ドルの経済被害を生んでおり、なかでも金融業界が最も多くの影響を受けています。
大量のデータを多数のストレージセンターに分散し、顧客が財政的権限を持つための手助けし、不法行為や誤検知を減らし、顧客に支出のより効率的な管理方法を提供するなど、顧客の財政の健全性を確保に尽力している Capital One にとって、機械学習は非常に貴重なものです。
Capital One の機械学習担当 VP である Nitzan Mekel-Bobrov 博士は、こう話しています。「私たちは過去何年にもわたって機械学習を利用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、また顧客との関わり合いについて、より多くの情報に基づいた決定をサポートする重要性を認識してきました。構造化されているかどうかにかかわらずさまざまなデータを活用できる、より高度なシステムを継続的に構築しています。これにより、アクティビティが不正であるかどうかについて、より正確な予測を行うことができています」
Capital One では、アマゾン ウェブ サービス (AWS) の TensorFlow などの幅広い一連の機械学習ツールおよびフレームワークを利用して、大量のデータを分析し、リアルタイムで不法行為を検出および防止するサポートをしています。疑わしいアクティビティが発生した場合、Capital One は自動的に顧客に警告し、不正行為のレポート手順を進め、カードのロックと新しいカードの注文をサポートし、そのあと一時的なカードのロックを解除します。これにより、顧客の財政の流れを止めることはありません。より大量のデータとより長いデータ履歴、高度なアルゴリズムにより、Capital One は機械学習を活用して不正行為の管理方法に革命を起こすことに注力しています。
「私たちは過去何年にもわたって機械学習を利用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、また顧客との関わり合いについて、より多くの情報に基づいた決定をサポートする重要性を認識してきました」
Nitzan Mekel-Bobrov 博士
機械学習担当バイスプレジデント
Capital One
「私たちは過去何年にもわたって機械学習を利用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、また顧客との関わり合いについて、より多くの情報に基づいた決定をサポートする重要性を認識してきました」
Nitzan Mekel-Bobrov 博士
機械学習担当バイスプレジデント
Capital One
AWS でデータ分析と機械学習を使用することで、ユーザーエクスペリエンスをカスタマイズし、顧客との関わり合いに関する多くのインサイトを得る、および重要なビジネス上の意思決定の通知をサポートする、などといった多くの新しい機会が Capital One にもたらされています。これは、自動トレーニングおよび検証システムで使用されている音声認識技術の精度を過去 18 か月間で約 2 倍に向上した、銀行のコールセンターにも当てはまります。
Mekel-Bobrov 氏は、こう話しています。「機械学習では、不正行為を防ぐことで顧客を保護しています。しかし同時に、それは表裏一体ともいえます。一方で、これは私たちの防御戦略の重要な要素です。しかしまたその一方で、顧客が不当に拒否されることによって経験するマイナスのエクスペリエンスを防止しているともいえます。機械学習は私たちを保護していますが、過保護とまではいきません」
Mekel-Bobrov 氏の見解のとおり、誤検出は顧客をいらいらさせたり、さらには顧客を遠ざけることでもよく知られています。Mekel-Bobrov 氏はさらに「私たちが機械学習に対して今できることは、方程式の両側をより動的に、より良くバランスを取ることです」と話しています。「十分な保護を提供するようにスイートスポットで誤検出を最適化することはできますが、あまりに多くの誤検出ではできません」
決定的なこととして、AWS クラウドでは、Capital One は社内のソフトウェアツールと機械学習ツールの両方をデプロイすることができます。これにより、銀行はリアルタイムでデータを活用し、規制の厳しい業界で不可欠な迅速なソリューションを提供できるのです。また、AWS クラウドはオンプレミスのデータセンターと同じくらい、多くの場合オンプレミスのデータセンターより安全であるため、顧客とそのデータを保護するという責任を守りながら、これらのイノベーションを適用できます。
Mekel-Bobrov 氏は「AWS とクラウドへの移行により、すべてのデータが接続され、完全に利用可能になる、真に近代的な機械学習エコシステムを構築できるようになりました」と話しています。「これにより、受信データに自動的に設定されるモデルをデプロイし、インフラストラクチャを自動的に拡張し、さらに柔軟性を高めるために独自のソリューションを接続することもできます。これにより、機械学習の潜在的な素晴らしい使用法に焦点を合わせることができます」
partners.wsj.com より