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リスクモニタリングにおけるAIのユースケース

過去データのパターン分析やリアルタイムデータの分析により、直面する様々なリスクから企業を守り、信頼性・安全性の向上を図るとともに素早い意思決定をサポートします。

不正モニタリング

不正な売買契約、市場取引、金融システムの悪用等、不正の発生とその対応遅延が企業存続にかかわる重大なリスクとなる領域において、より迅速かつ正確に不正の発生を予測・検知することで、リスクから企業を守り、透明性向上に貢献します。

  • 不正の予測・警告
    過去の金融取引や購買、商談、契約などのデータからパターンをAIが学習し、将来における潜在的な不正リスクを予測し対応することで、不正の発生を未然に防ぐことが可能です。
  • 高度なマルチソース分析の実行
    いくつものプロセスが絡む複雑な環境において、さまざまなデータソースや指標から異常を検出するパターンを複数見出すことで、プロセス全体を俯瞰して不正が発生する可能性のある領域を特定することができます。
  • 監査の効率化
    不正リスクの高い取引に対する個別分析からリスク対応手続の立案まで網羅的にAI・アナリティクスを活用することにより、企業の内部監査の工数を減らし、エンタープライズリスクマネジメントの品質向上が見込めます。

サイバーセキュリティ

高度化する攻撃手口に対しAIを防御手段として用いることでセキュリティ上の脅威を低減することができます。

  • 脅威検出
    システムに接続するデバイスやエンドポイント、アプリケーションからのアクセスログ、イベント、ネットワーク内のフローデータをAIでモニタリングすることで攻撃のシグナルや危険な兆候を検出することができます。
  • セキュリティ専門組織（SOC）の高度化
    ユーザーのアクセスパターン等を学習させたAIを搭載したSOC自動化プラットフォームにより、APIトラフィックを検査して異常を発見することや、データアクセスのブロックなどの予防措置、複雑な問題のSOCメンバーへの自動エスカレーションを実現し、検出から修復までの時間短縮が可能です。また、監視や調査などのTier1、Tier2業務の一部をAIが代替することで、セキュリティアナリストをより高度な問題への対処に充てることができます。

設備資産の異常モニタリング

お客様が保有する機械や設備、ファシリティ等の状態をリアルタイムに監視・分析することで損壊や誤作動などの異常の検出や未然防止が可能です。

  • 機器の異常検知
    産業機械やIoTセンサー機器から生成される大量のリアルタイムデータを転送し、迅速に分析することで、危険物の漏出や誤動作に関する警告を発信し、事故の防止や生産性の向上に貢献します。 
  • 保守計画の高度化​
    各設備の使用状況・パターン分析を通じて必要なメンテナンスやダウンタイムを予測し、メンテナンス計画に反映することで、現場のダウンタイムを最小限に抑えることが可能です。

 

ユースケースの実現を支援するサービス例

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