取引データをもとに不正・リスク兆候を検知し、AIによる自動抽出と人による確認を組み合わせた監視業務を支援する生成AIシステムの企画・検証。
背景・目的
大量の取引データに対する監視は重要だが、人手による確認には限界があった。取引量増加やパターンの複雑化により、人の目では把握しづらい傾向を早期に捉える必要があった。
ソリューション概要
数値ベースの検知（Discriminative AI）と、言語ベースの調査（Generative AI）を分業する監視フローを構築。
ソリューションフロー
- 検知フェーズ：構造化データを用いてリアルタイムにスコアリングし、高リスク取引を抽出。
- 調査フェーズ：AIエージェントがKYC情報や過去の問い合わせ履歴を横断検索し、自然言語の調査レポートを生成。
- 判断フェーズ：担当者はAIのドラフトを確認・修正するだけで業務が完了。
導入効果
- 初期調査（トリアージ）を数十分から数分に短縮。
- 誤検知の説明提示で「問題なし」の判断が即時化。
- 報告品質の均一化を実現。