詐欺・妨害など深刻化する不正行為、一元的対策を実現するマシンデータ活用とは

　日常生活のデジタル化が進むにつれ、アカウントの乗っ取り、申請詐欺、非対面取引詐欺などの不正行為が深刻化している。こうした不正行為は組織や企業に金銭的負担を強いるだけでなく、ビジネスの効率やブランドイメージにも大きなダメージを与えることになる。そのため、デジタル時代のサービス提供には、顧客を保護するための一元的な対策が必要になる。

　不正行為の検出と防止において有効となるのが、マシンデータを活用した分析主導型プラットフォームだ。不正行為の証拠やパターンは大量の非構造化マシンデータの中に潜んでいるため、関連性の高いマシンデータをインデックス化し、相関付けを行って不正行為のパターンを特定することでリアルタイムに不正行為を検出。悪影響を与える前に対策を講じることができるという。

　本資料では、アカウントの乗っ取りなど6つの実例に基づくシナリオのほか、銀行や医療機関などの事例から、マシンデータを利用した不正行為の対応例を紹介する。データの盗難や悪用など、広範に渡る不正行為への対策に活用してもらいたい。