暗号資産交換業におけるAML対策として初となる実務導入をわずか2ヶ月で実現

コインチェックがDataRobotを活用し、AIによるアンチマネーロンダリングシステムを高度化

従来の金融犯罪対策における課題をDataRobotによって解決し、取引モニタリングシステムにAIを活用

 エンタープライズAIのリーダーであるDataRobot, Inc.(本社:米国マサチューセッツ州ボストン、CEO:Dan Wright、以下 DataRobot)は本日、コインチェック株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:蓮尾 聡、以下 コインチェック)が、DataRobotのプラットフォーム上で開発したAIによって、既存の不正取引検知におけるアンチマネーロンダリング(AML)システムを高度化し、実運用を開始したことを発表しました。これにより、従来の金融犯罪対策の調査コストを抑えながら、これまでの取引モニタリングシステムでは困難だったパターンの疑わしい取引の検知も可能となります。なお、DataRobot AutoMLの導入およびDataRobotによるAIサクセス支援によって、AI構築を内製化し、開発からわずか2ヶ月間での実運用を実現いたしました。

■ AML運用におけるこれまでの課題

 これまでのAMLシステムにおける取引モニタリングシステムは、ルールベースによる検知システムが主流であり、定期的に膨大な数のルールを見直す必要性があっただけでなく、大量の偽陽性アラートが発生していました。そのため、アラートへの対処に、膨大な人的リソースと工数がかかるだけでなく、調査員個人に依存した対処によって属人化が拡大するといった課題がありました。

■ 取引モニタリングシステムにDataRobotを導入する効果

 今回、取引モニタリングシステムにDataRobotを活用したことで、これまでの疑わしい取引検知の精度向上(偽陰性率の最小化と偽陽性の削減)を実現するだけでなく、リスク判定をスコアベースで行い、そのスコアにいたった理由も表示させることが可能になります。そのため、スコアベースで優先度を判断した効率的かつスムーズな対処を、高精度モデルによる説明可能な判断基準で実行できます。また、DataRobot MLOpsを合わせて活用することによって、日々変化する不正取引への対処として、モデルの劣化を自動的に検知することも可能となりました。

 DataRobotは、今後もコインチェックにおけるさらなるAMLシステムの高度化を支援してまいります。

 ※以下は添付リリースを参照

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

添付リリース

https://release.nikkei.co.jp/attach/617945/01_202109151037.pdf