調査プロセスのベスト プラクティス

このページでは、リスクスコアと説明可能性を使用するためのベスト プラクティスの概要を説明します。

リスクスコアの使用

調査プロセスでリスクスコアを使用して、リスクの高い当事者の調査を優先できます。

一般的なアプローチには、調査員の負荷や選択したリスクレベルに基づくアラートがあります。

  • 容量主導: 利用可能な調査員のボリュームに応じて、リスクスコアに基づいて降順に出力テーブル内の上位 n 件の当事者にアラートまたは調査する。

  • リスク主導: 毎月、固定のしきい値を超えるリスクスコアを持つすべての当事者にアラートまたは調査します。これは、過去のケースの再現率と新しいリスクの検出に許容レベルを与えるバックテスト結果にも基づいています。詳細については、モデルとリスク ガバナンスのアーティファクトを収集するをご覧ください。

説明可能性の使用

正のアトリビューション スコアが最も高い特徴ファミリーを調査員に提供して、調査を指示することで、1 回の調査に必要な時間を短縮したり、成功率を上げたりできます。経験上、負のスコア（特徴ファミリーがケースのリスクを軽減したことを示す）は調査担当者が使用しにくい場合があり、AML AI のお客様の場合、調査担当者に負のスコアが表示されないことがあります。最適な結果を得るには、調査員がさまざまな特徴ファミリーに関連する調査を処理するために必要なトレーニングまたはガイダンスを検討してください。

説明可能性は、他の目的にも使用できます。

  • お客様の行動が変化し、このお客様に対する 2 回目または繰り返しのアラートについて新たに調査する必要があるかどうかを判断する
  • 特徴ファミリーの貢献度から時間の経過に伴う集計分析情報を導出する

繰り返しアラートの除外

AML AI リスクスコアは、リスクの高い当事者を特定しますが、繰り返しアラートを分離することはありません。たとえば、2023 年 3 月に高リスクと判断されたお客様は、2023 年 4 月にも同様に高スコアとなり、行動が同じであるにもかかわらず 2 件連続でケースが生成される可能性があります。現在進行中または最近完了した調査について、リスクスコアや説明可能性に大きな変化がないにもかかわらず当事者に再度アラートが送信されることがないように、ルールを適用して繰り返し発生するアラートを除外できます。