Deep Percept

OFFICIAL BLOG

2020/07/28

データ分析

AML/CFTにおけるAI・機械学習の活用方法
前回の記事でAML/CFTの概要と課題をご紹介しました。AML/CFT業務において、大量の顧客・取引情報の中から高リスクな顧客・取引を人手で検知することが難しくなってきており、システムによるサポートや自動化の仕組みが求められています。既存のシステムでは主にルールエンジンベースの不正検知が用いられていましたが、近年は機械学習の活用事例が増えてきました。今回の記事ではルールエンジン・機械学習の特徴を整理し、機械学習の活用例についてご紹介します。

by 氏弘 一也(うじひろ かずや)

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by 氏弘 一也(うじひろ かずや)

2020/07/07

データ分析

AML/CFTの概要と課題
Deep Percept株式会社は不正検知や顧客管理に関わるプロダクト(eKYC、Communication Automation)を開発しており、AML/CFTにも注目しています。そこで今回、AML/CFTについての記事を書きました。今回の記事ではAML/CFTの概要と課題について、次回は課題解決のためにAI・機械学習の活用方法をご紹介します。

by 氏弘 一也(うじひろ かずや)

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by 氏弘 一也(うじひろ かずや)

2020/06/23

リサーチ

Kaggleのエネルギー使用量予測コンペ(ASHRAEコンペ)に参加しました
はじめまして、開発チームの白井です。 Kaggleのエネルギー使用量予測コンペ(ASHRAEコンペ)に参加し、ソロ銀メダル(70位 / 3614チーム)を獲得できました。 今回はASHRAEコンペの概要や解法について紹介したいと思います。

by 白井 翔太(しらい しょうた)

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by 白井 翔太(しらい しょうた)

2020/06/09

リサーチ

KaggleのUnderstanding Clouds from Satellite Images(雲コンペ)に参加しました
はじめまして。Deep Percept開発チームの久保です。 この記事ではKaggleのコンペティション"Understanding Clouds from Satellite Images"で銀メダルを取得した経験を紹介します。 衛星画像は金融領域におけるalternative dataとして重要性が高まっている分野でもあるので、勘所を得るために参加してみました。

by 久保 祐貴(くぼ ゆうき)

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by 久保 祐貴(くぼ ゆうき)

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