• AIを活用した不正行為モデルは、個々の取引プロファイルを組み込んで、顧客の独自の取引履歴を把握し、将来の取引を予測する。
  • 不正行為モデルのハイパーパーソナライズ化により、誤検知を大幅に減らし、取引を正当なものとして承認できる。
  • ハイパーパーソナライゼーションは、個々の顧客の過去の取引だけでなく、似た顧客の行動に基づいて未来を予測する。
  • 共同プロファイルを活用したハイパーパーソナライゼーションは、不正行為モデルに貴重な個別の洞察を提供し、よりスマートなAIによる決定を促進する。

この記事では、ハイパーパーソナライゼーションがAI不正行為検出にどのように影響するかについて探求されています。個別の取引プロファイルや共同プロファイルを活用することで、AIモデルは顧客の過去の取引履歴や似た顧客の行動を考慮し、取引の正当性をより正確に判断することができます。

元記事: https://www.informationweek.com/machine-learning-ai/transforming-banking-with-ai-hyper-personalization-catches-more-fraud-with-less-friction