DeepScore、個人情報大量流出によって想定される なりすまし緊急対策を発売
～最適化AIによるLending as a Serviceにてハイリスク層を分離～
DeepScore株式会社（Founder & CEO 荻野 調）は、ユーザーの個人情報及び、本人確認書類の大量流出事故を受け、なりすまし緊急対策パッケージを発売いたします。
緊急対策の必要性
流出した情報は、
・情報項目：氏名・住所・生年月日・顔写真・年齢確認書類毎の登録番号
・年齢確認審査書類画像：運転免許証、健康保険証、パスポート、マイナンバーカード等
となっております。
多くの銀行証券等の金融機関・通信会社等における本人確認作業は、対面確認によらないオンラインもしくは郵送の場合、本人認証書類のコピーの提出にて完了します。どの金融機関に必要な書類も完璧に揃った状態で流出事故となりました。
既にダークウェブにて当該データが開示されている旨の書き込みや、詐欺迷惑メールの急増を憂う書き込み、悪事を唆す書き込みがTwitterや掲示板には溢れておりますが、
・保険証画像の裏面部分（住所記入欄）偽装
・免許証画像の顔画像の貼り替え（セルフィー対策）
など、何を加工するとどういったサービスをハッキングできるかといった情報が一般の方でも手に入る状況にあります。
・なりすまし口座開設による犯罪利用
・なりすまし借入被害
・なりすまし契約による保証人偽装
・なりすましによる携帯回線契約
など、多くの被害が近々にて想定される状況にあります。
日本におけるなりすまし対策
日本では、なりすまし事件が認知され始めた段階でありますが、法定最低条件を目安としている企業がほとんどのため、本人確認書類が盗まれているような状況に対応できません。
本人ではない方が「本人確認書類」を提出して口座開設・新規契約・サービス申し込み・請求などをした際に、本当にご本人からの申し込みなのか、なりすましの可能性が高いのか低いのかの判別をつけるソリューションが準備できている企業は稀です。
法定要件に定められた単なるドキュメントチェックを実施されている場合、二次被害を誘発する可能性が極めて高い状況と言えます。
海外におけるなりすまし対策
諸外国ではIDの偽造やなりすまし事件は想定される事象の一つであり、各国の金融機関ともに、その対策を講じています。
多くの新興国において、政府発給IDの普及や信用調査機関などの整備はこれからとなっており、顧客が提示したIDが本物かどうか確定できない場合や、顧客のヒストリーレコードが存在しない場合において、これまでのスコアリング手法では与信を与えることが出来ませんでした。
しかしながら特に経済発展が著しいアジア・アフリカ各国においては、収入増加と貯蓄運用増加も急速な成長を見せており、十分な与信価値をもつ方も多く含まれていることは自明であり、AI×Fintechの活用が急速に進んでいるマーケットであります。
従来より、DeepScoreでは、なりすまし対策として、
・お客様ご本人であるかどうか
・お客様の告知内容が正しいかどうか
を判断するためのスコアリングソリューションを、新興国を中心とした金融機関の皆様に提供して参りました。顧客企業との協力によって、犯罪集団の申し込みの事前阻止に成功し、申し込み後のハイリスク層の分離・濃縮に成功しております。
DeepScore Lending-as-a Serviceについて
従来の属性スコアリング手法と同様に、顧客からのユーザーインプットデータを元にした分析を自動化し、10種類以上の統計・AIモデルを利用して、分類モデルを作成、検証します。
米国貸金事業者のデータ（不良率20.03%）では、
・申し込み時点のユーザーインプット情報のみ用いたスコアリングで不良率55.41%へ濃縮
（FICOスコアのみの判定では不良率23.59%）
・FICO情報を利用したスコアリングで不良率93.47%への濃縮
を可能としております。
同時に、AI技術を利用することでこれまで困難であった顧客層に対するスコアリングを可能とし、真面目にサービスを利用する「良い」顧客層と、なりすましや悪意を持った「悪い」顧客層を判別するスコアを提供します。「目が泳ぐ」「声が上ずる」と言った慣用句の通り、多くの方は嘘をつく時に通常と違う挙動を捉えることで、顧客の信頼度を計測しています。
フィリピン・インドネシア・ベトナム等にて不払顧客のx2-3倍の濃縮を達成しております。
今後、各国の金融機関の皆様とパートナー事業展開することも予定しております。
DeepScore株式会社 https://deepscore.ai/
DeepScore株式会社は、AI x Scoringをビジネスチャンスと捉える第一線のAIスタートアップ企業です。顔と声からストレス状態を把握してスコアリングを行うDeepScoreエンジンは信用を担保したい世界の金融機関の貸金業務等に利用されています。
また特に時系列データの取り扱いに長けている為、機関投資家向けには、株価変動情報を蓄積してビッグデータ解析、金融工学をベースとした統計分析、人工知能AIを中心とした最適化学習から作成されたエンジンを提供しています。一般向けにはDeepScore週間株価予報を毎週メディア掲載。
AI Summit2019に登壇しFacebook社製Prophetエンジンより優るエンジンを紹介。
CEOはハーバード大学修士号、東京大学博士号取得。2016-2020年 フィンテック協会理事。
流出した情報は、
・情報項目：氏名・住所・生年月日・顔写真・年齢確認書類毎の登録番号
・年齢確認審査書類画像：運転免許証、健康保険証、パスポート、マイナンバーカード等
となっております。
多くの銀行証券等の金融機関・通信会社等における本人確認作業は、対面確認によらないオンラインもしくは郵送の場合、本人認証書類のコピーの提出にて完了します。どの金融機関に必要な書類も完璧に揃った状態で流出事故となりました。
既にダークウェブにて当該データが開示されている旨の書き込みや、詐欺迷惑メールの急増を憂う書き込み、悪事を唆す書き込みがTwitterや掲示板には溢れておりますが、
・保険証画像の裏面部分（住所記入欄）偽装
・免許証画像の顔画像の貼り替え（セルフィー対策）
など、何を加工するとどういったサービスをハッキングできるかといった情報が一般の方でも手に入る状況にあります。
・なりすまし口座開設による犯罪利用
・なりすまし借入被害
・なりすまし契約による保証人偽装
・なりすましによる携帯回線契約
など、多くの被害が近々にて想定される状況にあります。
日本におけるなりすまし対策
日本では、なりすまし事件が認知され始めた段階でありますが、法定最低条件を目安としている企業がほとんどのため、本人確認書類が盗まれているような状況に対応できません。
本人ではない方が「本人確認書類」を提出して口座開設・新規契約・サービス申し込み・請求などをした際に、本当にご本人からの申し込みなのか、なりすましの可能性が高いのか低いのかの判別をつけるソリューションが準備できている企業は稀です。
法定要件に定められた単なるドキュメントチェックを実施されている場合、二次被害を誘発する可能性が極めて高い状況と言えます。
海外におけるなりすまし対策
諸外国ではIDの偽造やなりすまし事件は想定される事象の一つであり、各国の金融機関ともに、その対策を講じています。
多くの新興国において、政府発給IDの普及や信用調査機関などの整備はこれからとなっており、顧客が提示したIDが本物かどうか確定できない場合や、顧客のヒストリーレコードが存在しない場合において、これまでのスコアリング手法では与信を与えることが出来ませんでした。
しかしながら特に経済発展が著しいアジア・アフリカ各国においては、収入増加と貯蓄運用増加も急速な成長を見せており、十分な与信価値をもつ方も多く含まれていることは自明であり、AI×Fintechの活用が急速に進んでいるマーケットであります。
従来より、DeepScoreでは、なりすまし対策として、
・お客様ご本人であるかどうか
・お客様の告知内容が正しいかどうか
を判断するためのスコアリングソリューションを、新興国を中心とした金融機関の皆様に提供して参りました。顧客企業との協力によって、犯罪集団の申し込みの事前阻止に成功し、申し込み後のハイリスク層の分離・濃縮に成功しております。
DeepScore Lending-as-a Serviceについて
従来の属性スコアリング手法と同様に、顧客からのユーザーインプットデータを元にした分析を自動化し、10種類以上の統計・AIモデルを利用して、分類モデルを作成、検証します。
米国貸金事業者のデータ（不良率20.03%）では、
・申し込み時点のユーザーインプット情報のみ用いたスコアリングで不良率55.41%へ濃縮
（FICOスコアのみの判定では不良率23.59%）
・FICO情報を利用したスコアリングで不良率93.47%への濃縮
を可能としております。
同時に、AI技術を利用することでこれまで困難であった顧客層に対するスコアリングを可能とし、真面目にサービスを利用する「良い」顧客層と、なりすましや悪意を持った「悪い」顧客層を判別するスコアを提供します。「目が泳ぐ」「声が上ずる」と言った慣用句の通り、多くの方は嘘をつく時に通常と違う挙動を捉えることで、顧客の信頼度を計測しています。
フィリピン・インドネシア・ベトナム等にて不払顧客のx2-3倍の濃縮を達成しております。
今後、各国の金融機関の皆様とパートナー事業展開することも予定しております。
DeepScore株式会社 https://deepscore.ai/
DeepScore株式会社は、AI x Scoringをビジネスチャンスと捉える第一線のAIスタートアップ企業です。顔と声からストレス状態を把握してスコアリングを行うDeepScoreエンジンは信用を担保したい世界の金融機関の貸金業務等に利用されています。
また特に時系列データの取り扱いに長けている為、機関投資家向けには、株価変動情報を蓄積してビッグデータ解析、金融工学をベースとした統計分析、人工知能AIを中心とした最適化学習から作成されたエンジンを提供しています。一般向けにはDeepScore週間株価予報を毎週メディア掲載。
AI Summit2019に登壇しFacebook社製Prophetエンジンより優るエンジンを紹介。
CEOはハーバード大学修士号、東京大学博士号取得。2016-2020年 フィンテック協会理事。
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