銀行はクレジットリスク管理にスコアリングモデルを半世紀以上にわたって活用してきました。カードネットワークも機械学習ベースの不正利用検知モデルを長年運用してきました。変化したのは、その適用範囲です。現在、人工知能 (AI) モデルは非構造化データを処理し、人間が読めるアウトプットを生成し、これまで熟練した人間の判断を必要としていたワークフロー全体で稼働しています。金融テクノロジー、すなわちフィンテックにおける AI とは、機械学習モデル、大規模言語モデル (LLM)、統計的パターン認識を活用して金融商品・サービス・インフラを支えることを指します。この変化は、金融商品の構築・価格設定・提供のあり方を根本から変えつつあります。

以下では、フィンテックにおける AI のコアユースケース、決済と不正利用検知の位置づけ、そして考慮すべきデータ、セキュリティ、規制上の制約について説明します。

ハイライト

• フィンテックにおける AI は、予測モデル・生成モデル・意思決定自動化システムという 3 つのカテゴリーに分類されます。各モデルは、構築・評価・規制の方法がそれぞれ異なります。

• 不正利用検知はその重要な応用例の 1 つです。ネットワークレベルの機械学習モデルは、単一の企業では検知できない組織的な不正利用パターンを識別できます。

• 金融サービスにおける AI 導入の成否は、データ品質・ガバナンス構造、そして独自開発が競争優位をもたらす領域の的確な見極めにかかっています。

フィンテックにおける AI とは

フィンテックにおける AI は、不審なカード取引にフラグを立てる不正利用モデルから、人間の審査担当者を必要とせずにローンの価格設定を行えるリスク評価システムまで、幅広い用途に及びます。AI は、金融機関が大規模に、より迅速で正確な意思決定を行えるようにすることで、金融システムを強化します。

フィンテックにおける AI の仕組み

技術的な詳細は適用例によって異なりますが、金融サービスにおける AI システムは同様のアーキテクチャに従う傾向があります。さまざまなモデルを使用して、新しいイベントをリアルタイムでスコアリングまたは予測します。

3 つの一般的な例を以下に示します。

不正利用検知

決済代行業者は、購入金額、加盟店カテゴリーコード、デバイスのフィンガープリント、位置情報、取引速度、アカウントの経過期間などの取引シグナルを収集します。これらのシグナルは、確認された不正利用のケースを含む、数億 (または数十億) の過去の取引でトレーニングされたモデルに入力されます。次にモデルがリスクスコアを算出します。決定エンジンはそのスコアを使用して、通常はカードのオーソリの期間内に、取引を承認するか、拒否するか、手動レビューに回すかを決定します。

クレジットのリスク評価

貸し手は、信用情報機関のデータと、銀行の取引履歴や申し込みプロセス中の借り手の行動などのその他のシグナルを組み合わせます。ニューラルネットワークなどのモデルは、借り手が債務不履行に陥る確率を推定します。その予測は、ローンの承認と価格設定の判断材料となります。

LLM

LLM は、テキストの読み書きを伴うワークフローを自動化するために使用できます。金融サービスでは、ドキュメント分析 ( ローンの申し込み、保険金請求、規制当局への提出書類)、カスタマーサポート、社内調査を支援できます。LLM の出力は確率に基づいており監査が困難であるため、解釈可能性と説明責任が必要とされる規制環境では新たな課題が生じます。

AI が金融サービスを変革している理由

金融サービス業界は、大規模なデータセットと絶え間ない意思決定を組み合わせているため、機械学習に最適です。ここでは、AI による改善に適した業界の側面を詳しく見ていきます。

• データの密度: 銀行、貸し手、決済ネットワークは、膨大な量の取引、アカウント履歴、市場データを処理します。この構造化情報の豊富さにより、機械学習モデルには非常に豊富なトレーニングデータが提供されます。

• 意思決定の量: 金融機関は、取引の承認、ローンの評価、請求のルーティング、アクティビティの監視など、毎日何百万もの小さな意思決定を行っています。意思決定の精度のわずかな向上でも、すぐに積み重なってコスト削減と収益の増加につながります。

• 効率: 住宅ローンのリスク評価や請求のレビューなどのプロセスは、歴史的に広範な手作業を必要としてきました。AI 支援ワークフローにより、人件費と所要時間を最小限に抑えることができます。

• 不正利用防止: より優れたモデルは、誤検知 (拒否される正当な取引の減少) と見逃し (承認される不正利用の取引の減少) を減らすのに役立ちます。それぞれの改善は、収益、ビジネスコスト、顧客の信頼に直接影響します。

• 非構造化データ: 以前の自動化システムは、数値やカテゴリーなどの構造化された入力でうまく機能していました。新しいモデルは、ドキュメント、会話、その他の非構造化データを解釈できるため、以前は人間の判断が必要だった領域での自動化が可能になります。

フィンテック業界全体における主要な AI のユースケースとは

フィンテック業界全体で、AI は特定のドメインに集中する傾向があります。それらのドメインでは、大規模なデータセットと大量の意思決定により、自動化が特に価値を持ちます。主なユースケースをいくつか示します。

クレジットとリスク評価

従来のクレジットスコアリングは信用情報機関のデータに大きく依存しているため、「クレジットインビジブル」の人々は対象から除外され、信用履歴が乏しい人々にもサービスが十分に行き届いていません。銀行取引のパターン、家賃の支払い、給与記録などの代替データでトレーニングされた AI モデルは、正確なリスク予測を維持しながら、クレジットへのアクセスを拡大できます。

不正利用防止

不正利用検知は、金融における機械学習のより成熟した応用例の 1 つです。最新のシステムは、静的なルールでは検出が困難なアカウントの乗っ取りの試み、合成アイデンティティ、組織的な不正利用グループなどのパターンを識別します。

顧客のオペレーションとサポート

LLM を活用したアシスタントは、アカウントに関する質問、取引の不審請求の申し立て、アカウント登録のガイダンスなど、多くの日常的な顧客とのやり取りを処理できます。効果的なシステムは、簡単なリクエストを自動化し、複雑なケースや慎重な対応が必要なケースを人間の担当者にエスカレーションします。

法令遵守

マネーロンダリング防止 (AML) の監視は多数のアラートを生成し、その多くは誤検知です。機械学習モデルは、真の不審なアクティビティと、異常ではあるが正当な動作を区別するのに役立ち、調査の作業負荷を軽減します。AI は、ドキュメントから本人確認データを抽出することで、KYC (Know Your Customer) プロセスを加速させることもできます。

市場分析とリスク管理

AI は、決算説明会、ニュース、衛星画像、集計された取引データなどの非構造化情報を分析することで、定量的モデルの能力を拡張します。これにより、取引とリスク監視のための追加のシグナルを提供できます。

決済、不正利用、リスク管理に AI はどう適用されるか

決済、不正利用、リスク管理は、金融サービスにおいて最も労働集約的で影響の大きい側面の一部です。決済インフラは、AI システムに対して最も厳格なリアルタイム要件を課しており、不正利用は誤った判断によって最も直接的に発生するコストです。

企業が決済、不正利用、リスクにわたる問題を解決するために AI を使用する際に注意すべき点は以下のとおりです。

決済と不正利用

取引のオーソリの判断を行う不正利用モデルは、迅速かつ正確である必要があります。正当な購入を拒否すると顧客の不満を招く可能性があり、不正利用を見逃すと直接的な経済的損失が生じる可能性があります。Stripe Radar のようなツールは、幅広いネットワークの取引データでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、各取引の不正利用のリスクスコアを算出します。これにより、単一の企業では観察できない不正利用パターンをモデルに学習させることができます。そのシグナルは、ネットワーク内の 1 つの企業を攻撃する不正利用組織が拡大する前に発見するのに役立ちます。企業は、基盤となるモデルに加えて独自のルールでツールの動作をカスタマイズでき、モデルは新たな不正利用パターンが出現するたびに継続的に更新されます。

クレジットとリスク管理

クレジットの結果は、変化する経済状況、借り手のライフイベント、および固有の不確実性に依存します。AI はその不確実性を排除するものではありませんが、利用可能なデータからより予測的なシグナルを抽出できます。これにより、よりきめ細かいリスクの価格設定が可能になります。ただし、クレジットモデルは過去のデータから学習するため、放置すると既存のバイアスを再現する可能性があります。責任ある導入には、モデルが保護対象グループを体系的に不利にしないように、公平性のテスト、慎重な特徴量選択、継続的な監視が必要です。

金融サービスにおける AI のデータ、セキュリティ、規制に関する考慮事項

金融サービスにおける AI は、複数の重複する法令遵守の枠組みと制約に関わります。導入と法令遵守には、これらがどのように組み合わさるかについての深い知識が必要です。

以下の点を考慮してください。

• データプライバシーとレジデンシー: 金融データは機密性が高いものです。EU の 一般データ保護規則 (GDPR) などの規制は、自動化された意思決定に関連する権利を個人に付与しており、AI 主導のクレジットまたは保険の決定に対する解釈可能性と透明性の義務を課します。アメリカのさまざまな州には、特定の要件を持つ独自のプライバシー法があります。

• モデルの解釈可能性: 金融規制当局は多くの場合、貸し手に対して、不利な決定を申請者に説明することを義務付けています。これはルールベースのシステムでは簡単ですが、多面的な機械学習モデルではより困難です。

• モデルのリスク管理: アメリカ連邦準備制度理事会の SR 11-7 ガイダンスなどのフレームワークは、金融機関に対し、モデルを検証し、その前提条件を文書化し、時間の経過とともにパフォーマンスを監視することを義務付けています。AI システムは、従来のモデルと同じ監視要件の対象となります。

• セキュリティと敵対的リスク: 機械学習システムは新たな攻撃対象領域をもたらします。不正な行為者が不正利用検知モデルを調査して弱点を発見する一方で、トレーニングされたモデルから情報を抽出する行為者もいます。AI インフラのセキュリティ保護は、より広範な金融サイバーセキュリティの一部です。

• ベンダーリスク: 多くの金融機関は、サードパーティのベンダーから AI モデルのライセンスを取得しています。効果的なリスク管理には、これらのモデルがどのようにトレーニングされ、どのように監視されているか、また障害が発生した場合にどのようなセーフガードが設定されているかを理解する必要があります。

組織に金融サービスで AI を採用する準備はできているか

AI の採用を成功させられるかどうかは、主に組織のデータの品質とガバナンスにかかっています。始める前に、AI がどのように役立つか、またどのように適用できるかについて、現実的な期待を持つ必要があります。

採用の手順は以下のとおりです。

• データから始める: データインフラを改善します。AI システムの信頼性は、トレーニングに使用されたデータの品質によって決まります。ラベル付けが不十分な取引、断片化された顧客記録、またはバイアスのある過去の決定は、欠陥のあるモデルを生み出します。

• ガバナンスの確立: モデルのパフォーマンスと監視に関する責任の所在を明確に定義する必要があります。チームは、モデルドリフトを誰が監視し、公平性を評価し、システムが予期しない動作をしたときに誰が対応するかを把握している必要があります。

• 構築するか購入するかを決定する: 独自のデータや専門的なニーズがある場合は、独自のモデルを構築することが理にかなっています。問題が一般的でよく理解されている場合は、モデルの購入またはライセンス取得のほうが早いことがよくあります。

• まずは限定的なユースケースを試す: 広範な AI 変革を試みるのではなく、明確な過去のデータと成功の指標がある大量の意思決定プロセスから始めることができます。既存のワークフローと並行してモデルを実行することで、パフォーマンスを測定し、信頼を構築できます。

• 既存のインフラを使用する: 不正利用防止のための Radar や、Stripe アプリケーションプログラミングインターフェイス (API) を介して利用できるデータシグナルなどの Stripe のインフラは、すべてをゼロから構築する必要のない出発点を企業に提供します。すべての組織は、AI をどこに適用し、どのように管理・監視するかを決定する必要がありますが、この種のツールで決済と不正利用に対応できます。

Stripe Payments でできること

Stripe Payments は統合型のグローバル決済ソリューションです。成長中のスタートアップから大企業まで、あらゆる企業がオンライン、対面、そして世界中で決済を受け付けられます

Stripe Payments は以下のような場面でお役に立ちます。

• 決済体験の最適化: 構築済みの決済 UI、125 種類以上の決済手段へのアクセス、Stripe が構築したウォレットである Link により、スムーズな顧客体験を実現し、エンジニアリングの工数を何千時間も節約できます。

• 新市場への迅速な展開: 195 か国、135 以上の通貨で利用可能な国際決済オプションにより、世界中の顧客にリーチし、多通貨管理の複雑性とコストを軽減できます。

• 対面とオンライン決済の統合: オンラインと対面チャネルにまたがるユニファイドコマース体験を構築し、インタラクションをパーソナライズし、ロイヤルティに報い、収益を伸ばします。

• 決済パフォーマンスの向上: コード不要の不正利用対策や、承認率向上のための高度な機能を含む、カスタマイズ可能で設定が簡単な決済ツールを活用して、収益を増やします。

• 柔軟で信頼性の高いプラットフォームによる迅速な成長: 99.999% の過去の稼働時間と業界トップクラスの信頼性を備え、スケールに合わせて拡張可能なプラットフォーム上で構築できます。

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