人工知能・機械学習で異常を検知する
故障予知や不正の早期発見により、
サービスへの影響を最小化し、対応経費も抑止することが可能です。
支援サービス内容
機器の故障予知
過去の故障情報やそれに関連するログに基づいて、近い将来に故障する可能性がある機器・部品を予測します。故障する可能性が高いものについては、事前に修理や交換等の対策を行うことで、サービスへの影響を最小化します。また、緊急での対応頻度が下がることで、対応経費を抑止することも可能です。
導入後の見込み成果◎ 故障予測による、保全サービス品質の効率化やサービス品質の向上
金融取引の不正検知
従来型のルールベースでの不正検知は、既知の不正パターンに対しては精度高く対応できるものの、新たな不正に対しては対応することができず、後追いとならざるを得ません。教師なし学習と呼ばれる機械学習の手法を用いることで、これまでとは異なる振る舞いを異常として検知することができ、未知の手法を早期に発見することを可能にします。
導入後の見込み成果◎ 不正検知の早期発見と精度向上
◎ 過去実績にとらわれない新たに疑うべき取引パターンの発見による不正検知の精度向上
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