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AIを活用した誤判定の抑制 Part 2: ベンダーの取り組み

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2018/07/02
ジョアン・マッゴーワン

誤判定抑制のために作られたAIマシーン

Key research questions

  • AIに期待できることは?
  • AIが不審なアクティビティや誤判定の抑制に適しているのはなぜか?
  • AIの利用を規制当局に納得させる方法は?

Abstract

本レポートで取り上げた13社はいずれも、誤判定抑制のための高度なデータ解析や機械学習技術を何らかの形で提供しているベンダーである。例えば、ニュースコンテンツや、ウォッチリスト、または非構造化データに特化したベンダーもいれば、インテリジェント・オートメーション、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)、またはより高度なセグメンテーション解析に特化したベンダーもいる。自然言語処理/生成技術を開発しているベンダーは非常に少ない。我々の考えでは、レポート生成(narrative generation)ツールの実装は低リスク/低コストであり、ネガティブニュースに関する報告書や規制当局への提出書類、または疑わしいアクティビティに関する報告書を作成する時の、データや文章の構文解析作業、分析作業や報告文章の構築といった作業に役立つだろう。

本レポートでは以下のベンダーを取り上げた。

Arachnys, Ayasdi, Brighterion, FICO, IBM, Intel Saffron, LexisNexis Risk Solutions, NICE Actimize, Oracle, Pelican, Regulatory DataCorp (RDC), SAS, ThetaRay

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