AIと機械学習を用いたリアルタイム不正検知

問題の提言 金融、電子商取引、ソーシャルメディアなどの業界におけるオンラインアプリケーションの急速な増加に伴い、詐欺の試みの頻度と複雑さが増加している。電子商取引アプリケーションは、不正な取引、偽の銀行口座の作成、ボット駆動の攻撃など、財務的損失、評判の損害、ユーザーの信頼の低下という課題に直面している。 現在の詐欺検出方法は、事後分析に頼りすぎており、実時間での対処の必要性に応じていない。最重要の問題は、パフォーマンス、ユーザー体験、データのプライバシーをバランスしながら、詐欺が発生する瞬間に検出して防ぐことができるシステムを開発することである。