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Fraud.net が AWS 上で金融不正対策のための最新アプリケーションを構築するのに機械学習を利用した方法

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科学者が患者の健康状態をより正確に予測できるようにする AI/ML から、命を救うイノベーションを促進するクラウドコンピューティング、アクセシビリティを強化する最新アプリケーションまで、優れたテクノロジーがいかに生活の質を向上させることができるかを、Startups は身をもって知っています。

テクノロジーが向上すれば、犯罪者がより高度な犯罪を犯す機会も生まれます。社会がデジタルファーストの世界に移行するにつれ、特に不正は技術の高度化とともに発生しています。不正やサイバー犯罪も著しい速度で増加しており、現在、世界中の企業は年間 6兆 USD 以上、つまり収益の平均 5% の損害を被っています。

元銀行員の Whitney Anderson 氏と Cathy Ross 氏は、犯罪者が不正行為を行うために使用するテクノロジーに勝るべく、2016 年に不正とコンプライアンスのための最新のプラットフォームである Fraud.net を設立しました。Fraud.net は、人工知能機械学習を使用して不正行為を迅速に特定し、より効率的な運用と顧客満足度の向上につながるサーバーレスの最新アプリケーションを世界中の銀行およびフィンテック業界の顧客に提供しています。

進化する問題に最新のソリューションを提供する

多くの成功したスタートアップがそうであるように、Fraud.net は課題に直面し、自社や他企業がそれを克服するのに役立つソリューションを構築する機会を見出しました。

「私たちは自身のユースケースでした」と Whitney 氏は説明します。デジタルコマースと決済の世界で企業を運営しているときに、「最大の不満の 1 つは、不正行為の割合が数パーセントに上り、支払い処理業者が不正の解決に必要な情報を私たちに提供しないことでした」

企業と顧客の両方に被害をもたらす問題を解決するために、「私たちはデジタル世界の他のプレーヤー、つまり支払い仲介者、マーチャント、その他のエコシステム参加者を集め始めました」と彼は説明します。

「安全で匿名化されたデータを共有することで、不正行為を 66% 以上削減できました。シンプル、即時、そして直感的でした」

主な発見の 1 つは、同じ人が同じテクノロジーベースの方法を使用して複数の企業を不正したことです。「自力で不正と闘うのは本当に難しいです。安全かつセキュアな方法でデータを共有することで、悪質者についてより深く理解し、99% の優良顧客を真に満足させるという目標を掲げて、悪質者を分けることができます」と Whitney 氏は言います。

業界横断的なコンソーシアム内で膨大な量の情報を共有していたため、Fraud.net はデータを統合し、リアルタイムで実用的なインサイトを生み出すための迅速でスケーラブルなソリューションを必要としていました。

Fraud.net は、Amazon Web Services (AWS) を全面的に採用することを選択しました。

AWS でのイベント駆動型アーキテクチャの構築

クラウドネイティブな最新アプリケーションとして、Fraud.net はサーバーレスコンポーネントを使用するイベント主導型アーキテクチャを採用しています。イベント主導型アーキテクチャでは、イベントに対応できるようスケールアップし、イベントが発生しない場合はスケールダウンします。スタートアップは最新アプリケーションをより効率的に開発できるため、リソースとコストを節約できます。これは、スタートアップが市場に参入するうえで不可欠です。Fraud.net のイベント主導型アーキテクチャの利点の 1 つは、デベロッパーが製品を市場に投入できるスケーラビリティとスピードにあります。

Fraud.Net の AWS ソリューションには、コンピューティング用の EC2 と Lambda、拡張性の高いオブジェクトストレージ用の S3、NoSQL サーバーレスデータベースとしての DynamoDB が含まれます。

これらのソリューションを組み合わせることで、顧客レベルのデータ、機関レベルのデータ、機関間のデータという 3 つのレベルのデータを統合して分析できるようになります。

「AWS のサーバーレステクノロジーやその他の素晴らしいイノベーションのおかげで、不正防止、マネーロンダリング防止、コンプライアンス機能のためのデータを統合することができました」と Whitney 氏は言います。

Fraud.NET プラットフォームからのイベントは、Amazon API Gateway が管理する Fraud.net API を介して届きます。イベントが到着すると、AWS Lambda 関数がトリガーされ、Amazon DynamoDB からのレコードが処理されます。

「Lambda 関数は私たちにとって画期的なものでした。私たちは、さまざまなシナリオとリスクプロファイルに基づいて、リスク評価のために提出されたアプリケーションやトランザクションごとに何千もの質問をします。これらはすべて、大量のサーバーを備えた自社のデータセンターで行う必要があったでしょう。代わりに、Lambda とそのサーバーレスキャパシティのおかげで、これらの質問にミリ秒で回答でき、99.9% 以上の意思決定精度を実現できました。当社にとっても顧客にとっても、非常に効率的で費用対効果の高いテクノロジーです」と Whitney 氏は言います。

また、Fraud.net では Amazon Kinesis を使用してストリーミングデータをリアルタイムで処理および分析し、最新かつ最も包括的なデータに基づいて顧客に結果を提供しています。Amazon Redshift は同社のデータウェアハウスであり、受信イベントやトランザクションなどに関するデータ分析を行うために使用しています。

Whitney 氏によれば、「AWS のおかげで、3、4 年前には事実上不可能だった規模で、1 秒あたり数千件のトランザクションを処理できるようになりました」

スケーラビリティとスピードを重視したサーバーレス化

Whitney 氏は、あらゆるデジタルトランザクションを安全にする、という Fraud.net の使命において、AWS のサーバーレステクノロジーが重要な要素であると考えています。「これまで、不正と闘うための統一されたマイクロサービスのスイートを提供することは、これまで行われていなかったか、あるいは確かに効果的に行われていなかったことです。古いサイロ化されたデータベースの中には、それを行うことすらできなかったものもありました」と Whitney 氏は説明します。

「サーバーレスは、銀行がシステムの統合に 6 か月から 1 年かかると予想していたオンプレミスソフトウェアと比べて、信じられないほど迅速かつ簡単です」と Whitney 氏は説明します。Fraud.net は顧客のオンボーディングの大半を、一連の API を活用して銀行やフィンテック企業を 30 日以内にオンボーディングする、コード不要のシンプルなツールセットで完了しています。このツールは、計画とトレーニングの時間を含めて、30 日以内に完了します。

「費用対効果が非常に高いため、99% サーバーレスになっています」と Whitney 氏は言います。

Fraud.net は、サーバーレス製品の 1 つとして、トランザクションモニタリング、不正防止、収益向上プラットフォームである Transaction AI を AWS Marketplace で提供しています。

機械学習を使用して実用的なインサイトを得る

Fraud.net は Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイしています。これにより、不正行為を平均 80% 削減し、誤検出を 92% 減らし、誤ってハイリスクとフラグ付けされた優良顧客の承認率を 30% 向上させることができます。

機械学習により、Fraud.net は銀行やフィンテックに対し、手作業で顧客情報を照合するような時間のかかる作業を 1 秒以内に行うことができます。Whitney 氏は次のように説明しています。「AWS テクノロジーをベースラインとし、その最上位に Fraud.net のソフトウェアレイヤーを配置することで、チームの効率が大幅に向上し、時間をより賢く使うことができます」

「基盤となるテクノロジーと Amazon の価格設定により、新しいアカウント申請や取引を受けるたびに、身元や行動について約 20,000 の質問をすることができます」と Whitney 氏は説明します。「そのすべてが機械学習に引き継がれます。今では、AWS によって比較的安価に実行できるようになったため、入力として数億の機能を用いて、クライアントのカスタム ML リスクモデルを日常的に構築しています」

AWS と提携して顧客に価値を提供する

Fraud.net は、顧客に不正対策のための迅速かつ正確なツールを提供するために使用している AWS テクノロジーに加えて、AWS と連携して顧客のコストを最適化しています。Whitney 氏は次のように説明しています。「当社の顧客が Fraud.net を使用している場合の平均投資収益率 (ROI) は 700% を超えています。これは主に AWS のコスト構造の効率性によるものです。私たちはそれを活用し、Fraud.net を使用するあらゆる企業に信じられないほどの価値を提供しています」

また、Fraud.net は AWS の小売決済チーム、金融犯罪チーム、その他のチームと協力して、クライアントに安全で効果的なオンボーディング体験を提供しています。「私たちはさまざまな AWS チームから多くのサポートを受けています。多くの場合、これは顧客がクラウド環境との初めての接点となります。当社の大手金融サービスの顧客の中には、オンプレミス環境から来ている顧客もいますが、特に最初のクラウドベースのプロジェクトを使用することで非常に強力な ROI を得られたことを証明するために、当社を利用します」と Whitney 氏は言います。

不正対策の将来を見据えて

グローバルな不正防止管理システムである Fraud.net は、「現時点ではスケーリングがすべてだ」と Whitney 氏は言います。一流の金融機関から初期段階のフィンテックスタートアップまで、また金融、e コマース、旅行などのさまざまな業界を顧客とする Fraud.net のゴールは、すべてのデジタル企業にとって優れた不正およびリスク管理のレイヤーとなることです。

スタートアップを成功させたいと考えている他の創設者に対して、Whitney 氏は優れた起業家になるための 3 つのアドバイスをします。

業界をよく知り、そのギャップを理解し、その業界のより良い未来を思い描いてください。

目の前の問題を解決できる可能性にワクワクするできるような問題解決者になってください。

良い時も悪い時も乗り切るために、深いエネルギーと熱意を蓄えてください。

特にフィンテックのスタートアップについては、2023 年に予定されている FedNow サービスの開始は、「新たに大きなリスクをもたらし、リスクを直ちに解決する必要がある」と Whitney 氏はアドバイスしています。FedNow サービスはリアルタイムの決済ネットワークで、数日ではなく数秒で送金できるようになります。

この支払い技術の進歩により。Whitney 氏は、テクノロジーが犯罪者を追い越して進化するにつれて、AWS とフィンテックの世界で膨大な量の有益なイノベーションが起こると予想しています。

「単純な信頼性の実現に戻ってきます。銀行や企業にとっては、何千マイルも離れた場所にいる、会うことのない顧客との信頼関係を取り戻すことです」と彼は説明します。

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Megan Crowley

Megan Crowley

Megan Crowley は、AWS の Startup Content Team の Senior Technical Writer です。高校の英語教師としてのキャリアを持つ Megan は、教育的かつインスピレーションを与えるコンテンツに貢献したいという絶え間ない熱意に突き動かされています。スタートアップのストーリーを世界と共有することは、AWS での Megan 役割の最もやりがいのある部分です。余暇には、木工品を制作したり、庭で遊んだり、アンティークマーケットに出かけたりしています。

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