GMIC 2018: DataVisor が成長中の企業に AI 不正防止機能を導入する方法

9月26日から28日まで、北京でグローバルモバイルインターネットカンファレンス（GMIC 2018）が開催されました。インターネット業界で最も有名なカンファレンスとして、GMIC は 10 年間開催されています。 10周年を迎えた今回のカンファレンスは「AIがすべてを創る」をテーマとし、Sinovation Ventures会長兼CEOの李開復氏、Facebookの人工知能チームの主任AI科学者のヤン・ルカン氏、カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学部の機械学習部門ディレクターのトム・ミッチェル氏など、人工知能分野のトップクラスのゲストが多数招待され、基調講演を行った人工知能の専門家らがいた。

大手AI不正防止技術革新企業であるDataVisorも参加するよう招待されました。同社が独自の教師なし不正防止機械学習アルゴリズムで開拓した不正防止ソリューションは、これまで中国の多くの成熟したインターネット企業や権威ある第三者機関から認められてきました。カンファレンスでは、DataVisor ChinaのゼネラルマネージャーであるWu Zhong氏が「グループ詐欺検出における人工知能の応用」というテーマを共有し、成長企業のオンラインセキュリティ保護に焦点を当てた新製品DataVisor UML Essentialsをカンファレンスで初めてリリースしました。

詐欺行為の状況は憂慮すべきものです。成長中の企業を誰が守るのでしょうか?

現在、詐欺はますます深刻化しており、ほぼすべてのオンラインビジネスが詐欺の問題に直面しています。いくつかの市場調査レポートによると、詐欺による世界全体の年間損失総額は 500 億米ドルを超えています。 2016 年だけでも、クレジットカード、デビットカード、プリペイドカード、プライベート ラベル決済カードによる世界全体の損失は 163 億 1,000 万ドルに達しました。電子機器の小売業者と卸売業者は、詐欺により年間収益の 7.5% 以上を失っています。

成熟した企業は、技術力と財務的背景の両方で大きな優位性を持っているため、独自の研究開発を実施したり、外部の高度な不正防止技術ソリューションを導入したりするのに十分な条件が整っています。

しかし、成長中の企業の場合、状況はまったく異なります。一般的に、成長段階にある企業はユーザーの成長に重点を置いており、リスク管理のための人的資源や資金資源への投資が限られているため、より多くのリスクと課題に直面します。 DataVisor ChinaのゼネラルマネージャーであるWu Zhong氏は次のように述べています。「中国のインターネット業界は非常に活発に発展しています。多くの企業が急速に立ち上げまたは拡大しており、技術革新と製品構築にほとんどのエネルギーを注いでいます。全体的な内部リスク管理システムは特に成熟していません。企業開発の初期段階で高度なAI技術を迅速に導入し、プラットフォームリスクを回避する方法は、解決しなければならない困難な問題となっています。」

DataVisor がリリースした UML Essentials は、こうした企業のニーズを満たすように設計されています。呉中氏は次のように述べた。「DataVisorは、成熟した企業が最新のAI不正防止技術を利用できるようにすることを目指すだけでなく、絶えず革新を続ける成長中の企業にも注目しています。当社独自の技術革新を通じて、より多くの企業ユーザーが不正行為に適切に対処し、不必要な損失を削減できるようになることを願っています。」

DataVisor UML Essentials の 4 つの機能

さまざまなビジネスシナリオにおける「大規模登録」の第一歩として、高頻度のシナリオに焦点を当てて不正行為を防止します。登録は業種やシナリオに制限されません。 DataVisor は、過去に蓄積された豊富な経験をモデルに注入し、理由を説明可能にしながら高品質の検出結果を保証します。

簡単で高速なアクセス DataVisor UML Essentials では、ユーザーは指示に従って、データのアップロード、データ品質チェック、本番環境への展開、ビジュアル レポートの生成、レポートのカスタマイズなどのプロセス全体を簡単に完了できるため、サービスを完全に制御できます。

自動モデルチューニング DataVisor は AI 技術を活用し、革新的な自動モデルチューニング サービスを開発しました。これにより、従来の機械学習サービスにおける手動モデル最適化にかかる時間が大幅に短縮され、ユーザーの接続時間が数週間から数日に短縮されます。

強力なデータ処理プラットフォーム DataVisor UML Essentials をサポートするデータ処理プラットフォームは、主流のクラウド コンピューティング インフラストラクチャ上に構築され、高度で柔軟なアーキテクチャ設計を採用しています。マルチテナント、タスク自動化、パイプラインの水平拡張、モデルのグレースケール リリース、1 日あたり 1,000 万件を超えるイベント処理能力を実現します。

調査会社MarketsandMarketsのデータによると、不正防止市場は2022年までに416億ドルに達すると予想されている。この市場には大きな可能性があることがわかります。 UML Essentials のリリースにより、DataVisor のユーザー範囲は拡大し続けており、この新製品は市場のさらなる拡大にも貢献するでしょう。

新製品について、呉中氏は次のように話した。「AIの発展に伴い、AIはあらゆる分野の将来の発展方向を表しています。DataVisorは、詐欺対策の分野で成熟した強力なAI技術を持っています。従来の詐欺検出方法は、過去に発生した詐欺の履歴データに依存してモデルを作成し、ルールを継続的に更新します。DataVisorの利点は、履歴データやラベルを必要とせず、事前に詐欺を予測し、損失が発生する前に詐欺グループ全体を捕捉できることで、これまでのすべての従来の詐欺対策技術の限界を打ち破りました。1年以上前に中国に参入して以来、DataVisorは多くの大企業のオンライン詐欺防止を支援し、業界で高い評価を得ています。多くの顧客にサービスを提供してきた技術力と経験により、DataVisorはより多くの企業に優れたAI技術を提供したいと考えています。」

報道によると、2016年にDataVisorは米国から最先端のAI技術を中国に持ち込み、2018年には長年の技術経験と顧客サービス経験を蓄積した後、再びより多くの成長企業にAI技術を持ち込んだという。

DataVisorについて

DataVisor は、オンライン サービスにおけるエンドユーザーの信頼を構築し、保護することに尽力しています。 DataVisor は、世界最大の金融会社やインターネット業界と連携して、詐欺、虚偽広告、マネーロンダリングなどのさまざまな攻撃からこれらの企業を保護します。 DataVisor の教師なし機械学習は、不正行為防止分野における最先端のテクノロジーです。その検出ソリューションは、トレーニング データを必要とせずにさまざまな種類の攻撃を自動的に検出し、早期警告を提供できます。 2015年10月、DataVisorはGSRとNew Enterprise Associatesが主導するシリーズAの資金調達を受けたと発表し、2016年5月にはYuansheng CapitalからシリーズBの投資を受け、同年に中国支店を設立した。同社は2018年2月にセコイア・キャピタル・チャイナが主導するシリーズCの資金調達で4,000万米ドルを調達した。