FINTECH FRAUD DETECTION
predictive
Fintech・金融向けAI不正検知＆アンチマネロンシステム
クレジットカード不正利用や反社会的な資金洗浄(AML)パターンをグラフニューラルネットワーク(GNN)とXGBoostで50ms以下のレイテンシでリアルタイム検知する金融AIシステム。
# Anomaly Detection# Graph Neural Network# XGBoost# Spark Streaming
契約形態受託開発
開発体制5名
開発期間5ヶ月
注目機能
コアシステム機能一覧
エンドユーザーおよび企業管理者の双方に最適化されたモジュール設計
01
リスク分析官側
- リアルタイム不正疑い取引アラート
- リスクスコア＆要因分解表示
- 不正グループのグラフ構造可視化
- 手動ルール除外・ホワイトリスト管理
- 調査ケース管理ワークフロー
5 機能
02
AI不正検知エンジン側
- 超高速ストリーミング判定 (<50ms)
- Graph Neural Networkによる相関モデル
- XGBoost高精度アンサンブル分類
- 新規不正手法の自己学習・適応
4 機能
03
コンプライアンス管理側
- マネーロンダリング(AML)報告書自動出力
- 金融規制準拠の監査ログ保持
- 誤検知率(False Positive)最小化調整
- 勘定系・Core Banking API連携
4 機能
対応範囲
プロジェクト開発フロー
フェーズ 01
要件定義
フェーズ 02
UI/UXデザイン
フェーズ 03
金融リスクAIモデル構築
フェーズ 04
開発
フェーズ 05
単体・結合テスト
フェーズ 06
運用・保守
Tech Stack Architecture
プロジェクト使用技術スタック
開発言語＆フレームワーク
Python, Scala, PyTorch Geometric
AIツール＆GenAIモデル
Graph Neural Network (GNN), XGBoost, DeepSeek R1, Antigravity Fraud Shield
データベース＆ベクトル検索
Neo4j Graph DB, Redis, PostgreSQL
インフラ＆クラウド基盤
Apache Spark Streaming, Docker, AWS Kinesis
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