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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
