アカウント登録と本人確認手続
なりすまし、無効な身分証明書、改ざんされた住所証明や公共料金の請求書を特定することで、銀行サービスへの不正アクセスを防止します。
組織は不正行為の検知において大きな課題に直面
非効率で高価な手作業による検証
受け取った文書を手作業でレビューするのは、時間がかかり、ミスも発生しやすいというデメリットがあります。従業員の多大なリソースが必要なのにも関わらず、犯罪者が用いる巧妙な改ざん手法により、検出率は比較的低いというのが事実です。
AIを活用したソリューションは、より高い精度と低コストで、瞬時に結果をもたらします。
さまざまな文書の種類、フォーマット、品質が混在
ビジネス文書には、さまざまなファイル形式、文書タイプ、品質レベル（PDF、スキャン、写真など）のものがあります。分類されていない文書を仕分け、および分類するのは、不正検出ソリューションにとって多くの場合、課題となります。
不正検知に特化したソリューションにファイルを取り込む前に、受け取った文書を分析・整理することで、検出率を向上させることができます。
不完全な不正検知ソリューション
画像改ざん検出だけに注力する単純な不正検出ソリューションを導入することは、文書に含まれるデータが持つ膨大な可能性を活用できていません。
画像改ざんチェックとルールに基づくデータ照合を組み合わせることで、より強力かつ正確に不正文書を検出することができます。
常に進化を続ける不正行為の状況
犯罪者が不正な文書のテンプレートにアクセスすることは、かつてないほど容易になっています。最新のテクノロジーとAIが成熟するにつれて、組織がこれらのテンプレートを本物の文書と区別することは難しくなってきています。
不正行為に特化した当社のAIソリューションは、最新の不正テクニックをインテリジェントに学習して検知するため、今後も有効な不正検出アプローチとして唯一の実現可能な将来保証ソリューションとなります。
最先端の不正検出ソリューションで、重要な業務プロセスを安全に守りましょう
住宅ローンおよび消費者金融
虚偽の申告、虚偽説明、偽造された本人確認書類、あるいは修正された内容を検出することにより、融資承認プロセスを強化します。
保険金請求手続き
偽装業者、改ざんされた請求書、信頼できない情報源、重複書類を検出することで、不正請求を特定・防止します。
給付金の登録
収入証明の重複、資格証明書類の偽造、改ざんされた本人確認書類、住所証明、在留証明の改ざんなどを検出し避けることで、受給資格者のみに給付されるようにします。
支払い
資金の安全な送金を実現しましょう。重複請求書、変更された支払い条件、編集された支払い依頼、コンプライアンス違反の仕入先などを検出することで不正送金のリスクを軽減できます。
AIによる不正文書検知の仕組み
ABBYYのインテリジェント文書処理 は、AI 技術を活用して文書をデータに変換し、ビジネスプロセスの自動化と高速化を支援します。当社の不正分析技術は、お客様の文書やコンテンツが本物であり、コンプライアンスに準拠しており、改ざんされていないことを確保します。これにより、財務リスクに繋がる露出を減らし、コストを抑制し、顧客体験を向上させることができます。
- 収集と自動分類
- 抽出と検証
- 文書の分析
「証明」書類を収集し、自動的に分類
組織が受け取る書類には、以下のようなものが挙げられます。
- 本人確認書類- パスポート、ID（住民基本台帳）カード、運転免許証
- 収入証明書- 給与明細書、銀行口座明細書、納税証明書
- 居住証明- 公共料金の請求書、住所証明、住宅ローンの請求書
- 支払証明書 - 請求書、領収書、銀行取引明細書、支払確認書
- 配達証明
これらの文書は、電子メール、モバイルキャプチャプロセス、チャットボットなど、さまざまなチャネルを通じて、さまざまな形式で送られてきます。
ABBYY IDPは、AIベースの分類を活用して、さまざまな文書を検出し、文書タイプごとに分類・タグ付けを行い、さらなる処理のためにAIモデルへとルーティングします。
AIモデルによる必要なデータの抽出と検証
「スキル」と呼ばれる目的に特化したAIモデルは、事前に定義されたビジネスルールに基づき、各文書タイプから主要データを正確に抽出、標準化、検証します。その検証方法には、以下のようなものが挙げられます。
- IDのMRZ（機械可読ゾーン）に含まれるデータとIDデータの照合
- 請求書の明細金額と合計金額の照合
- 有効期限または発行日に基づく文書の有効性の確認
要件に合致しない抽出データは、手動によるレビューと特別な注意を促すためにフラグが立てられます。
AIで文書の真正性を判定
AIベースの文書鑑識は、レイアウト、内容、デジタル分析を通じて、複雑な真正性チェックを数秒で実行します。鑑識では、ブラックリストに登録された不正なテンプレートの使用、文書の再利用、デジタル改ざん、その他さまざまな項目を検索します。
基礎となるAIモデルは、新たに浮上する不正行為の評価手法を取り入れながら、分析する文書ごとに継続的に学習・改善していきます。
このソリューションは、意思決定を迅速化するために、リスク評価スコアと詳細情報を提供します。
AIを活用したインテリジェント文書処理で不正を防止
リスク軽減とコンプライアンス
財務上の損失リスクを低減し、課された規制を遵守します。
財務上損失からの保護
偽造文書による経済的負担や罰則のリスクを最小限に抑えます。
評判と顧客信頼の維持
悪評や風評被害を防ぎ、顧客の信頼を維持します。
合理化された運用
少ないリソースと投資で、受け取った文書をリアルタイムかつ完全にカバーします。
不正検出に関するFAQ
文書詐欺とは具体的にどのようなことを指していますか？
文書詐欺とは、故意に偽造した文書を使ったり、本物の文書を改ざんしたり、最初から偽物を作成したりする行為です。このような偽造された文書は、金銭的利益を得たり、財産を取得したり、サービスやサイトへのアクセス権限を詐取したり、違法に入国したりする目的で使用されるおそれがあります。
文書詐欺にはどのような種類がありますか？
文書詐欺は、一般的に2種類の文書で実行されます。虚偽の文書と偽の情報を含む正規の文書です。
虚偽の書類は、正当な記録なしにすべて捏造されたものです。これらの文書は、架空の情報を本物であるかのように見せかけ、欺くことを目的としています。犯罪者は、以下のような手法で虚偽の書類を作成したり使用したりすることがあります。
- 文書偽造。文書偽造とは、真正な文書を模倣するために、まったくゼロから偽の文書を作成することを指しています。
- テンプレート詐欺。サイバー犯罪の最も古い例のひとつで、犯罪者は編集可能なテンプレートを使って、通用する偽の文書を作成します。
- 合成身分証明書詐欺。合成詐欺では通常、本物と偽物の情報を組み合わせて、まったく新しい、架空の身分証明書を作成します。
- 生成文書詐欺。この新しいタイプの詐欺では、犯罪者は消費者向けAIソフトウェアに働きかけて、一から書類を作成させます。
偽の情報を含む正規の文書とは、情報を詐称するために改ざんまたは複製された正規の文書のことです。これらは真正であったかもしれない文書が、不正な目的のために編集・変更されているものを指します。例を見てみましょう。
- なりすまし。この一般的な文書詐欺は、誰かの個人情報を、その人が知らないうちに、あるいは同意なしに入手し、詐欺目的のために利用する行為を指しています。
- デジタル化以前の文書改ざん。これは、原本の文書を物理的に改ざんした後、印刷し直し、スキャンまたは写真撮影をして新たなデジタルファイルを作成するというものです。この手法は、原本に残るデジタル署名や追跡情報 (デジタル・フィンガー プリント) を消去することを目的としています。
大規模組織では、近年、「連続的改ざん」 など、他のタイプの文書偽造がますます一般的になってきています。この連続的改ざんとは、先述したような不正行為をいくつかまとめて大規模に行う手口です。
どのような文書が偽造されることが多いのですか？
最もよく偽造される書類には、身分証明書類（運転免許証やパスポートなど）、財務書類（給与明細書や銀行明細書など）、公共料金の請求書などが挙げられます。
詐欺師たちは、融資から居住権まで重要なサービスへのアクセスを可能にするため、以下のような文書を標的にすることがよくあります。犯罪者は一般的に、偽造文書を使って身元、財務状況、居住地などの情報を偽り、金銭的利益やサービスを受け取るための不正アクセスを試みます。
不正文書検知ソリューションのメリットを享受できるのはどんな業種ですか？
文書偽造は、実行方法が容易になり、またアクセスしやすくなってきていることから、あらゆる業界の組織にとって、文書検証を優先することが不可欠になっています。不正検出ソリューションの導入により恩恵を受けられる業界には、以下のようなものが挙げられます。
- バンキングと金融- 偽造文書の検出は、詐欺師による資金調達、融資取得、マネーロンダリングを防ぐために不可欠です。
- 保険- 書類の正当性を確認することで、虚偽の請求や過大な支払いを避けることができます。
- 医療- 医療提供者は、患者の身元と保険の詳細を認証し、適切な治療結果を保証することができます。
- 政府機関- より優れた不正防止ソリューションにより、入国管理手続きや給付金分配を確実に施行することができます。
- 不動産- 書類が本物であることを確認することで、合法的な不動産の所有権やテナント情報を確認することができます。