Feedzaiは、AIネイティブの詐欺リスクスコアリング・プラットフォーム「Feedzai IQ Score」を発表しました。これは、世界的な取引ネットワークで9兆ドル超の決済アクティビティを処理して得た、匿名化された詐欺インテリジェンスに銀行がリアルタイムでアクセスできるようにすることを目的としています。この発表は、AI主導の詐欺攻撃が、従来の銀行の防御システムをますます上回っていることへの対応を意図しています。世界の金融機関は、AI生成のフィッシング攻撃、シンセティック（合成）アイデンティティ、ディープフェイクを可能にする詐欺、リアルタイム決済の詐欺、クロスチャネルでのアカウント乗っ取り、自動化されたソーシャルエンジニアリングのキャンペーンによる圧力の高まりに直面しており、ネットワーク規模での詐欺防止インフラへの需要が増しています。
Feedzai IQ Scoreが、孤立した詐欺システムをネットワーク・インテリジェンスで置き換える
Feedzaiは、この発表が同社の言う「サイロとレガシーのパラドックス」に対応していると述べました。そこでは銀行は主に内部の取引データに依存しつつ、高価で運用上の入れ替えが難しい詐欺対策システムを稼働させています。このモデルは、詐欺攻撃が複数の金融機関、決済チャネル、デジタル・プラットフォームへ同時に広がっていくと問題を生みます。
単一の銀行の過去の取引データのみに頼るのではなく、Feedzai IQ Scoreは、顧客プライバシー保護を維持しながら、Feedzaiのより広範な取引エコシステム全体で生成された集約インテリジェンスのシグナルに、機関がアクセスできるようにします。同社によれば、このプラットフォームはフェデレーテッド（連合）型インテリジェンス・アーキテクチャを使用しており、機関間で生の顧客データを共有することなく、インテリジェンスがネットワーク内を移動します。
Feedzaiのプロダクト担当最高責任者（Chief Product Officer）であるPedro Barataは、「詐欺は、どの単一の機関でも単独で止められる範囲を超えてしまっています。Feedzai IQ Scoreは、銀行が当社のネットワーク全体から得られる集合的な洞察にアクセスできるようにすることで、孤立した防御の時代に終止符を打ちます。今日、私たちはこの製品をあらゆる規模の機関に開放します。これにより、インフラを完全に作り直すことによる混乱なしに、より賢い詐欺判断を行い、防御を現代化するための既製の手段が手に入ります」と述べました。
フェデレーテッド・アーキテクチャにより、4倍の詐欺検知改善を主張
同社によれば、機関は統合から導入までを数日で進められ、特定の決済ユースケースでは解決策を使い始めるのに必要なデータ項目が15項目だけで済む場合もあります。Feedzaiは、このプラットフォームが、従来のルールベースのシステムと比べて、詐欺検知が4倍多く、アラートが50%少ない結果を生み出し、運用面での導入期間もより迅速だったと主張しました。
共有インテリジェンスの重要性の高まりは、すでに金融インフラ全体で起きているより大きな変化を映し出しています。具体的には、ネットワーク型のインフラ・モデル、リアルタイム決済、トークン化された金融システムなどです。今回の発表は、取引規模、AIリソース、そして高度な詐欺モデルを独自に開発するためのエンジニアリング予算を欠きがちな地域の中堅の金融機関にとって、特に重要になり得ます。
大規模なグローバル銀行は、技術の近代化やサイバーセキュリティのインフラに毎年数十億ドルを費やしている一方で、より小規模な機関は、詐欺分析の能力が十分でないことがしばしばあります。この不均衡は、AIツールによって詐欺を仕掛ける側が、大規模で高度な攻撃を行うためのコストと複雑さが下がるにつれ、ますます危険になってきています。
AI生成の詐欺脅威が銀行業界のインフラ転換を後押し
業界の推計では、年間の世界の詐欺損失は数百億ドル規模に上るとされている一方で、金融機関は、払い戻し義務や詐欺防止の統制に関して規制当局からの監視が強まっており、引き続き直面しています。課題は、即時決済が拡大し、決済時間が加速し、デジタルウォレットが世界的に規模を拡大し、国境を越えた決済活動が増え、そして金融サービスが24/7の提供へと移行する中で、さらに深刻化しました。
24/7の金融インフラの台頭は、もともとより遅い銀行のサイクルや、より集中した取引フローを前提に設計された詐欺対策システムに対して、追加の運用上の圧力を生み出しています。生成AIは、攻撃者が現実的な音声のクローン、ディープフェイクによるなりすまし動画、自動化されたフィッシング・コンテンツ、シンセティックな本人登録書類、そして大規模なソーシャルエンジニアリング・キャンペーンを作り出すことを可能にします。
こうした流れは、ますますネットワーク化された攻撃に対して、内部の過去データを基に構築された孤立した詐欺対策システムが依然として有効なのか、金融機関に再考を迫っています。
詐欺防止が、金融サービスにおける主要なAIの商業市場として浮上
投資家は、詐欺検知を、金融サービス全般においてAI導入の大規模な商用ユースケースの中でも最も分かりやすいものの一つと見ています。なぜなら、投資対効果が、詐欺の減少、アラートの減少、運用効率、顧客損失の防止、コンプライアンスのパフォーマンスといった形で測定できるからです。
今回の発表は、銀行が、何百億ドルもの費用になり得るマルチ年にわたる基幹システムの移行を引き起こさずにインフラを近代化することを迫られている状況で行われました。この力学は、既存システムを完全に作り直させることなく、段階的なAI機能を提供できる軽量なAPIベースのインフラ・モデルを後押しします。
ChartisのSenior Research PrincipalであるPhilip Mackenzieは、「ネットワーク上での詐欺インテリジェンス共有は、金融エコシステムにおける分断された詐欺シグナルの監視において、ますます重要になっています。私たちは、この能力をFeedzaiのIQ Scoreソリューションにおける重要な差別化要因だと考えました。これは、リアルタイムの機関間詐欺インサイトと、さまざまな金融機関にまたがる集合的インテリジェンスを組み合わせたものです」と述べました。
FAQ
AI主導の詐欺への対処として、Feedzaiは何を発表しましたか？
Feedzaiは、AIネイティブの詐欺リスクスコアリング・プラットフォームであるFeedzai IQ Scoreを発表しました。これは、世界の取引ネットワークで9兆ドル超の決済アクティビティを処理して得た、匿名化された詐欺インテリジェンスに銀行がリアルタイムでアクセスできるようにするものです。このプラットフォームはフェデレーテッド（連合）型インテリジェンス・アーキテクチャを使い、機関間で生の顧客データを共有せずに、ネットワーク全体でインテリジェンスを共有します。
Feedzai IQ Scoreは、詐欺検知の改善をどれくらいと主張していますか？
Feedzaiは、このプラットフォームが従来のルールベースのシステムと比べて、詐欺検知が4倍多く、アラートが50%少ない結果を生み出したと主張しています。同社によると、機関は統合から導入までを数日で進められ、特定の決済ユースケースでは、ソリューションを使い始めるのに必要なデータ項目が15項目ほどで済む可能性があります。
金融機関にはなぜ、詐欺による圧力が高まっているのですか？
世界の金融機関は、AI生成のフィッシング攻撃、シンセティック（合成）アイデンティティ、ディープフェイクを可能にする詐欺、リアルタイム決済の詐欺、クロスチャネルでのアカウント乗っ取り、自動化されたソーシャルエンジニアリング・キャンペーンによる圧力が高まっています。業界の推計では、年間の世界の詐欺損失は数百億ドル規模に上ります。一方で、24/7の金融インフラの台頭は、もともとより遅い銀行のサイクルを前提に設計されていた詐欺対策システムに対して、追加の運用上の圧力を生み出しています。
