セブン銀行｜大学・ACSiONらと不正端末を検知するAIモデルを共同研究

不正アクセス・不正利用端末の検知モデル研究

共同研究者の2021年11月発表が研究実施とモデル作成を報告。Deteckerへの適用を含む実用化は今後の研究課題として区別する。（資料時点）

セブン銀行はACSiON、明治大学の研究グループらと不正な端末を検知するAIモデルの共同研究に参加した。大学側がモデルを作成し、セブン銀行はなりすましや不正送金の検知に関する知見を生かした。

不正端末を検知するAIモデルを作成した。検知率・誤検知率や銀行の損失削減の定量値は当該発表にない。

親銀行の共同研究参加は明記されているが、銀行単独開発や本番導入ではない。ACSiONが外販するDeteckerの顧客実績を同行の成果に転用しない。

AIと人の役割確認できた範囲

自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）

なりすましや不正送金につながる端末を見分けるため、銀行の金融犯罪対策の知見をAIモデルの共同研究に生かす。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

導入企業の公式発表

出典ページ初回公開日：2021-11-24

詳しい記録・用途と導入条件

概要の詳しい記録: セブン銀行はACSiON、明治大学の研究グループらと不正な端末を検知するAIモデルの共同研究に参加した。大学側がモデルを作成し、セブン銀行はなりすましや不正送金の検知に関する知見を生かした。
導入段階の詳しい記録: 共同研究者の2021年11月発表が研究実施とモデル作成を報告。Deteckerへの適用を含む実用化は今後の研究課題として区別する。
成果の詳しい記録: 不正端末を検知するAIモデルを作成した。検知率・誤検知率や銀行の損失削減の定量値は当該発表にない。
留意点の詳しい記録: 親銀行の共同研究参加は明記されているが、銀行単独開発や本番導入ではない。ACSiONが外販するDeteckerの顧客実績を同行の成果に転用しない。
掲載名: セブン銀行｜大学・ACSiONらと不正端末を検知するAIモデルを共同研究
対象業務: セキュリティ
取組・サービス: 不正アクセス・不正利用端末の検知モデル研究
AIの使い方: 金融犯罪対策の知見と大学のAIモデル作成を組み合わせる共同研究
主に使う人: 従業員向け

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分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。