不正の早期発見を可能にするメールモニタリング

ビジネスにおける主なコミュニケーション手段がメールになった現在、粉飾決算や贈収賄、品質不正などに関わるやり取りもメールで行われることが珍しくありません。このような不正を未然に防ぐうえで有効な手段となるのが、メールモニタリングです。メールをきめ細かくチェックし、不正の兆候を早いタイミングで見つけ出すことができれば、将来のリスクの抑止につながります。

企業が抱える課題

国内で安全に電子データを管理するクラウドサービス／LD3（Law-designed Data Dynamics）

LD3導入メリット

メールモニタリングの必要性が高まる中、適切なデータ保全のための環境づくりも重要となります。
デロイト トーマツでは、独自のクラウドプラットフォーム「LD3」を構築し、国内のセキュアな環境で重要なデータをお預かり、分析できる環境を提供しています。
分析環境の提供だけでなく、データを活用したリスク対策の実現を支援しています。

AIを活用したメールモニタリング

デロイト トーマツ グループ独自のクラウドプラットフォーム「LD3」を利用し、 AIを活用したメールチェック環境と定期的なチェック体制構築を支援します。

機械学習を活用することで不正またはコンプライアンスに抵触するメールを効率的に検出し、検出したメールデータを確認することが可能です。

機械学習のサイクルとその効果

膨大な電子メールの中から、目的に関連する情報を効率的に発見するためには機械学習が有効です。
機械学習を有効的に利用いただくにはレビュー結果を継続的に学習するサイクルを構築し精度を高めることが重要になります。
機械学習エンジンの精度が高くなるほど効果的なレビューが可能です。

機械学習はレビューボリュームを絞り込むことにも有効です。メールデータをスコアリングし、関連性の高いメールデータを早期にレビュー対象にできることで、スコアリングの低いメールデータを対象外とすることも可能です。