AIとBIの連携により不正取引検知の高度化を実現

背景

近年、金融犯罪は高度化・巧妙化しており、金融機関にはマネー・ローンダリングやテロ資金供与等への対応として、不正取引検知体制の一層の強化が求められています。また、日々変化する金融犯罪に対応するため、従来の検知手法を補完するデータ・AI活用の重要性が高まっています。
京都銀行においても、不正取引検知の高度化に向け、地域性や自行データの特徴を踏まえたAIによる新たな検知手法の実現をめざしていました。また、検知後の不正取引の判断には、顧客情報や取引明細など複数システムから情報を収集・確認する必要があり、業務負荷が課題となっていました。
NTTデータはこれまで、SICやDataRobotの提供、AIサクセスによる伴走支援を通じて、京都銀行のデータ活用を支援してきました。本取り組みでは、これらを組み合わせることで、不正取引検知の高度化と業務の効率化の両立をめざしています。
なお、NTTデータは金融機関の経営変革と地域社会の持続可能な発展を支援する新たな取り組み「ARISING^®」^注4を推進しています。本案件はその取り組みの一環として位置づけられるユースケースです。

概要（特長）

図：AI×BIによる不正取引検知高度化

NTTデータは、本取り組みにおいてAIとBIを組み合わせた不正取引検知の高度化を支援しました。主な内容は以下の通りです。

効果

2025年12月から実施した有効性検証では、従来手法では検知できなかった不正取引を新たに検知できることを確認しました。また、不正取引の判断に必要な情報収集・確認作業について、従来比約30％の効率化を実現しました。

今後について

NTTデータは今後も、SICとDataRobot、AIサクセスを組み合わせた支援を通じて、金融機関におけるデータ活用の高度化を支援していきます。
また、不正取引検知の高度化は金融機関共通の重要な課題であることから、本取り組みで得られたAIモデル構築ノウハウと業務実装の知見をSICコミュニティ^注5へ展開し、金融機関によるマネー・ローンダリング対策およびデータ活用の高度化に貢献していきます。