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「AIは詐欺検出にどのように使われていますか？」

西部劇にはガンスリンガー、銀行強盗、賞金が存在しましたが、今日のデジタルフロンティアではアイデンティティ盗難、クレジットカード詐欺、チャージバックが広まっています。金融詐欺による収益は、数十億ドル規模の犯罪企業となっています。詐欺師の手に渡る「生成AI」は、これをさらに収益化することを約束します。世界的には、2026年までにクレジットカードによる損失は430億ドルに達する見込みです。これはニルソン・レポートによるものです。金融詐欺は、ハッキングされたデータをダークウェブから収集してクレジットカードの盗難に利用するなど、さまざまな手法で行われます。「生成AI」を用いて個人情報をフィッシングする場合もあり、仮想通貨、デジタルウォレット、法定通貨間での資金洗浄も行われています。デジタルの裏世界にはさまざまな金融詐欺が潜んでいます。対応するために、金融サービス企業は詐欺検出にAIを活用しています。なぜなら、これらのデジタル犯罪の多くはリアルタイムで停止し、消費者や金融企業がすぐに損失を止める必要があるからです。では、詐欺検出にはAIはどのように活用されているのでしょうか？詐欺検出のためのAIは、顧客の行動と関連、アカウントのパターンや詐欺特性に合致する行動の異常を検出するために、複数の機械学習モデルを使用しています。生成AIは詐欺の共同パイロットとして活用できる金融サービスの多くはテキストと数字を扱うものです。生成AIや大規模言語モデル(LLMs)は、意味と文脈を学習する能力を持ち、新しいレベルの出力と生産性を約束するため、産業全体に破壊的な能力をもたらします。金融サービス企業は、生成AIを活用してより賢明かつ能力の高いチャットボットを開発し、詐欺検出を改善することができます。一方で、悪意のある者は巧妙な生成AIのプロンプトを使用してAIのガードレールを回避し、詐欺に利用することができます。また、LLMsは人間のような文章を生成することができ、詐欺師はタイプミスや文法の誤りのない文脈に沿ったメールを作成することができます。さまざまなバリエーションのフィッシングメールを素早く作成することができるため、生成AIは詐欺行為を実行するための優れた共同パイロットとなります。詐欺GPTなど、生成AIをサイバー犯罪に悪用するためのダークウェブツールもあります。生成AIは声認証セキュリティにおける金融被害にも悪用されることがあります。一部の銀行は声認証を使用してユーザーを認証しています。攻撃者がボイスサンプルを入手することができれば、ディープフェイク技術を使用して銀行の顧客の声をクローンすることができ、このシステムを破ろうとします。声データは、スパムの電話で集めることができます。チャットボットの詐欺は、LLMsやその他の技術を使用して人間の行動をシミュレートすることに対する懸念があります。これらはインポスター詐欺や金融詐欺に応用されるディープフェイクビデオと音声クローンのためのものです。米国連邦取引委員会はこの問題に対して懸念を表明しています。生成AIは不正使用と詐欺検出にどのように取り組んでいるのか？詐欺審査には強力な新しいツールがあります。マニュアル詐欺審査を担当する従業員は、ポリシードキュメントからの情報を活用するために、バックエンドでRAGを実行するLLMベースのアシスタントのサポートを受けることができます。これにより、詐欺事件がどのようなものかを迅速に判断し、プロセスを大幅に加速することができます。 LLMsは、顧客の次の取引を予測するために採用されており、支払い企業は事前にリスクを評価し、詐欺取引をブロックすることができます。生成AIはまた、トランザクション詐欺を撲滅するために精度を向上させ、レポートを生成し、調査を減らし、コンプライアンスリスクを軽減するのに役立ちます。不正防止のための生成AIの重要な応用例の1つとして、「合成データ」の生成があります。合成データは、詐欺検出モデルのトレーニングに使用するデータレコードの数を増やし、詐欺師が最新の手法を認識するための例のバラエティと洗練度を高めることができます。 NVIDIAは、生成AIを活用してワークフローを構築し、情報検索のために自然言語プロンプトを使用するチャットボットと仮想エージェントを作成するためのツールを提供しています。 NVIDIAのAIワークフローを活用することで、様々なユースケースに対して正確な応答を生成するためのエンタープライズグレードの機能を迅速に構築し、展開することができます。これには、ファウンデーションモデル、NVIDIA NeMoフレームワーク、NVIDIA Triton Inference Server、GPUアクセラレートベクトルデータベースが使用され、RAGによって強化されたチャットボットが展開されます。安全性に焦点を当てた産業では、悪用されにくいように生成AIを保護するための取り組みが行われています。NVIDIAはNeMoガードレールをリリースし、OpenAIのChatGPTなどのLLMsによって動作するインテリジェントアプリケーションが正確で適切、トピックに即して安全であることを確保するために役立てています。…

AIがフィンテックを向上させる方法：追跡すべき有望な7つのAIパワー産業

ウィリー・サットンはかつてアメリカで最も追われていた逃亡者の1人でしたが、彼がなぜ銀行を強盗したのか尋ねられたとき、彼の答えは非常にシンプルでした「お金があるから」とこれは、フィンテックセクターにおける規制の傾向が増していることについて尋ねる人々に与えられる同じ答えですそして、それが増加していると信じている人々も同じです

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃71

今週、ジョー・バイデン大統領は人工知能の規制を再び注目させるために、人工知能の監督を目的とする行政命令に署名しましたこの指令は様々な政府機関に要請し、…

GenAIにとっての重要なデータファブリックとしてのApache Kafka

ジェンAI、チャットボット、およびミッションクリティカルな展開での大規模言語モデルのリアルタイム機械学習インフラとしてのApache Kafka

「AIにおけるプロダクションシステムとは何ですか？例、動作方法、その他」

AIプロダクションシステムは意思決定の基盤です。これらのシステムは、製造ルールによって複雑なタスクを自動化し、データを効率的に処理して洞察を生成します。これらは、グローバルデータベース、製造ルール、制御システムから構成される知識集約型のプロセスを容易にする役割を果たします。その主な特徴は、シンプルさ、モジュラリティ、適応性、修正可能性です。AIプロダクションシステムは、前方推論や後方推論などの制御戦略に基づいて、その特性に応じてさまざまなタイプに分類されます。AIにおけるプロダクションシステムの理解は、AIの潜在能力を活用し、機械学習と統合し、展開時の倫理的な考慮事項に対処するために重要です。プロダクションシステムの構成要素 AIプロダクションシステムの構成要素は、次の3つの要素から成り立ちます：グローバルデータベース：グローバルデータベースはシステムのメモリとして機能し、操作に関連する事実、データ、知識を格納します。これは製造ルールが情報を参照して適切な意思決定を行い、結論を導くためのリポジトリです。製造ルール：製造ルールはシステムの中核となる論理を形成します。これらは、意思決定を行う際にシステムが従うためのガイドラインのセットです。これらの規則は、さまざまな入力や状況に対するシステムの反応を定義します。制御システム：制御システムは製造ルールの実行を管理します。ルールが適用される順序を決定し、効率的な処理とシステムのパフォーマンスの最適化を確保します。 AIにおけるプロダクションシステムの特徴 AIプロダクションシステムは、自動化された意思決定や問題解決のための多様で強力なツールとなるいくつかの重要な特徴を備えています：シンプリシティ：プロダクションシステムは、ルールのエンコードと実行を簡単に行う方法を提供します。これにより、開発者やドメインの専門家にとってアクセスしやすくなります。モジュラリティ：これらのシステムはモジュール化されたコンポーネントから構成されており、ルールの追加、削除、または変更を行うことなくシステム全体に影響を与えずに行うことができます。このモジュラリティは柔軟性とメンテナンスの容易さを向上させます。修正可能性： AIプロダクションシステムは非常に適応性があります。ルールは広範囲の再設計なしで更新や置換ができるため、システムが最新の要件に合わせて調整され、進化し続けることができます。知識集約型：これらのシステムは知識豊富なタスクの処理に優れています。包括的なグローバルデータベースに依存しています。適応性： AIプロダクションシステムは新しいデータやシナリオに動的に適応することができます。この適応性により、システムを持続的に改善することができます。 AIにおけるプロダクションシステムの分類 AIプロダクションシステムは、次の4つの一般的な分類に分類されます：単調プロダクションシステム：…

「マイクロソフトのAzureとGoogleのCloud Platformの比較」

導入 Microsoft AzureとGoogle Cloud Platformは、クラウドコンピューティングの2大巨頭です。この2つの中で、Microsoft Azureは最も効果的かつ適応性のあるソフトウェアソリューションを提案している一方、Google Cloud Platform（GCP）は高度なビッグデータ分析ソリューションを提供し、他のベンダー製品とのシンプルな統合を可能にしています。2023年初めの時点で、Azureは世界で2番目に大きなクラウドサービスとなる23%の市場シェアを獲得し、同時にGoogle Cloudは11%の市場シェアを持っていました。それでは、Microsoft AzureとGoogle Cloud Platformの違いを詳しく探って、最適な選択肢を理解してみましょう。 Azure vs GCP：概要以下の比較表は、AzureとGCPの間のいくつかの主な特徴の違いを示しています。特徴 Microsoft Azure Google Cloud Platform（GCP）設立 2010年に開始…

「あらゆるプロジェクトに適した機械学習ライブラリ」

「機械学習プロジェクトで使用できる多くのライブラリが存在しますプロジェクトで使用するライブラリについての包括的なガイドを探索してください」

「AI革命：主要産業における応用とユースケースの探索」

編集者の注記：ルドレンドゥ・ポールさんは、2023年8月22日から23日に開催されるODSC APAC 2023のスピーカーですぜひ、彼のトーク「ビルトインの責任あるAIプラクティスを備えた大規模言語モデル（LLM）におけるプロンプトエンジニアリングの進化するトレンド」をチェックしてください！この記事では、人工知能（AI）の変革力について掘り下げています...

APAC 2023

「2023年のトップAIポッドキャスト」

「私たちのトップAIポッドキャストリストでは、AIの最新のトレンドや影響についての深い洞察と魅力的な話を提供しています詳細はこちらでご確認ください！」

「2023年にリモートジョブを見つけるための最適なプラットフォーム」

進化する労働環境に伴い、リモートの仕事の機会を提供する信頼性のあるプラットフォームへの需要が急増していますこちらで詳細をご確認ください！

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