機械学習で詐欺被害額を半減、金融サービス業など7社の事例に見るDXの進め方

　ポストコロナ時代を見据えて、大手企業はデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させている。特に注力されているのがデータインフラだ。その変革に成功すれば、収益の増加やデータサイロの解消、サービスレベルの向上などとともに、データの保管・分析にかかるコストの削減もできる。

　あるグローバル金融サービス機関が取り組んだのは、小切手用紙の確認処理だった。小切手用紙のスキャンなどプロセスの一部は自動化されていたが、月に数百万枚という小切手から不正を見つけ出すために何百人もの行員が確認作業に従事する必要があった。この状況を変えたのが、小切手画像から詐欺の可能性を判断する、AI主導の機械学習ソリューションだ。過去の不正小切手と比較し、預け入れ処理の実行中に偽造の可能性を判断。運用コストの削減はもちろん、詐欺被害額を半減する効果が得られたという。

　本資料では、この他に消費財メーカーのデジタルシェルフソリューションの構築、電力会社のAI画像認識による遠隔監視の実現など、計7社の事例を紹介している。DXによるデータ管理や意思決定の変革が、幅広い業種ですでに効果を発揮していることが分かるだろう。