クレジットカード会社アメリカン・エキスプレス(通称アメックス)は、5年ほど前からビッグデータの活用に取り組んできました。最新テクノロジーを用いるために社内の文化の改革や、ビッグデータに長けた専門家を雇用するなど、会社の体質の変革にも積極的です。

今回は、機械学習を活用して詐欺や不正利用からユーザーの身を守り、会社の業務を改善したアメックスの事例をご紹介します。

クレジットカード会社の課題

クレジットカード会社にとって最も重要なのは、会社の信用力を守り、お金が足りない人に無闇にカードを使わせないことです。その他、クレジットカードの情報が盗まれ、所有者以外の人が不正にカードを利用するといった事件も未然に防ぐ必要があります。

そこで、アメックスは機械学習を導入してクレジットカードを使用した怪しい取引が行われていないかチェックすることを始めました。

アメックスの機械学習モデル

アメックスが使用している機械学習は、多様なデータを用いて高度化されています。ユーザーの登録情報はもちろんのこと、クレジットカードの使用歴や、売り手の情報も入っています。これらの情報でトレーニングした機械学習モデルが、現在行われている取引をモニタリングすることで、怪しい取引を検知するのです。

機械学習によって怪しい取引を素早く発見できるので、被害を最小限に抑えることができます。その速さは、取引の情報がアメックスに到着してからわずか1000分の1秒程度の時間。人力では実現不可能なスピードでしょう。

ユーザーだけでなく会社の収益も守る

クレジットカードの取引を監視することで、不正利用などを防ぐことができるようになりました。これによってカードのユーザーが守られるだけでなく、会社の収益も向上しました。

機械学習の導入によって、アメックスでは数百万ドルもの利益が守られたというデータがあります。アメックスの成功事例は業界全体に広がっており、Visaといった大手クレジットカード会社も同様な技術に注目しています。

まとめ

クレジットカード会社による取引の監視に機械学習を用いたアメックスの事例をご紹介しました。詐欺や不正利用など、一般人が事件に巻き込まれる例も多いクレジットカードですが、怪しい取引を会社が素早く発見できるようになり、被害額が大きくなるのを防げるようになってきています。

アメックスはユーザーの情報や使用歴などを機械学習のデータとして利用し、業務を改善した好例です。他業種においても、ユーザデータの活用は業務改善のヒントになり得るでしょう。

英文参考リンク

機械学習について詳しく知りたい方へ

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