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      REPORT
      IBM Z16による不正防止対策:バンキング、カード、決済における損失を削減
      セレントの推測では、IBMのzSystemメインフレーム上で実行されるバンキング、カード、決済のすべてのトランザクションにAI推論モデルを適用すれば、不正による損失を世界全体でおよそ1,610億米ドル削減できるかもしれない。
      6th April 2022
      //IBM Z16による不正防止対策:バンキング、カード、決済における損失を削減

      ディープラーニングといった人工知能(AI)の進歩により不正検出機能は著しく向上してきている。しかしAIモデルを利用する大手銀行や決済処理業者は多くの場合が、不正検出システムのスループットやレイテンシーの制約により、トランザクションの一部でしかAIモデルを利用していない。その結果、多くの不正取引は監視されずに見逃されてしまう。

      IBMのIntegrated Accelerator for AIは、IBMの新しいメインフレーム用プロセッサー「Telum」の一部であり、リアルタイムのワークロードの推論を大規模かつ低レイテンシーで実行するよう設計されている。同チップはデータ量の多い銀行/ カード/ 決済処理環境であってもリアルタイムで不正検出をサポートできるよう設計されている。

      この不正行為対策のイノベーションの潜在的価値を銀行や決済処理業者が理解できるように、セレントは、これらの企業がAI推論を100%のトランザクションに適用した場合、不正による損失をどれだけ減らすことができるか推定値をまとめた。

      本レポートはIBMからの依頼を受けて作成したものだが、分析と結論はセレントが単独でまとめた。

      Author
      Neil Katkov
      Neil Katkov
      Director, Risk
      Neil Katkov
      Details
      Geographic Focus
      Asia-Pacific, EMEA, LATAM, North America
      Horizontal Topics
      Artificial Intelligence, Risk: Banking Risk, Risk: Financial Services Risk, Risk: Fraud & Financial Crime