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金融シナリオ別 不正防止ソリューション
ユーザー登録 & オンボーディング & プロフィール変更
ローン申請提出 & 出金
本人 & 書類の検証
資金の支出
FinDocX
ID/運転免許証/パスポート/有権者カード/その他の書類 OCR
銀行明細/資産証明/契約書の解析
FinAuth
eKYC ― 金融グレードのライヴネスチェックと認証
Face search
重複ユーザー/ブラックリストユーザーのアラート
Face riskDetect
装着物・シーン・表情・行動などの認識
インテリジェント本人なりすまし対策シナリオ
FinAuth はライヴネス検知、ディープフェイク検知、行動リスク制御などを活用し、本人なりすましや身分詐称を効果的に特定・防止。ユーザーの真正性と取引の安全性を確保します。
不正リスク低減と与信健全性の向上
ディープフェイク検知とライヴネス検知を組み合わせ、身分詐称を効果的に防ぎ、融資業務を保護。
高い成功率と離脱率の低下
複雑な照明下でも高精度を維持し、本人確認失敗による顧客離脱を低減。
最適化された体験と高いコンバージョン
複数のライヴネス方式でセキュリティと操作性を両立し、満足度とコンバージョンを向上。
FinAuth — インテリジェント本人不正防止
FinDocX
ディープフェイク検知
ランダム要素検知
ライヴネス検知
大規模ビジュアルモデル
デバイスリスク検知
顔照合
ビジュアルラベル
リスク行動検知
ユーザー事例
本人確認から与信リスク管理まで、企業の安全・効率・知能化を支援します。
インテリジェント本人不正防止
顧客の課題
ある大手消費者金融は、従来の検証では対処できない高度化する不正（AI ディープフェイク等）に直面していました。
ソリューション
FinAuth の金融グレード顔認証を導入し、ビジュアル基盤モデルとランダム要素検知を組み合わせた強固な本人不正防止体制を構築。
結果
  • ディープフェイク・動画注入攻撃の検知率が 95% 向上、成功率も維持。
  • 資金の安全性とユーザー体験が向上。
返済能力評価
顧客の課題
ローンプラットフォームは、与信事前審査の精度を高め、なりすましや文書偽造リスクを抑える必要がありました。
ソリューション
申請者の本人確認、画像データ分析、詐欺検知、返済能力評価を行うビジュアルリスク制御を実装。
結果
  • 不正検知精度が大幅に向上し、なりすましが顕著に減少。
  • 顧客セグメンテーションを強化し、審査効率を最適化、コンバージョン改善につながった。
インテリジェント本人不正防止
顧客の課題
ある銀行のカードセンターは、AI ベースのディープフェイクを検出できない旧式の顔認識アルゴリズムに起因する課題に直面。端末レベルの保護不足や戦略柔軟性の制約もあり、規制順守が難航していました。
ソリューション
FinAuth を採用し、「3D ライヴネス」技術で偽顔攻撃に対抗、柔軟な戦略設定と能動防御を強化。
結果
  • 多数の不審な認証試行を遮断し、延滞リスクを低減。
  • 年間数億規模の損失削減が見込まれ、成功率と安全性を維持したまま監査を通過。
ビジュアルリスク制御による不正防止
顧客の課題
地域商業銀行では、悪意の仲介業者が偽造書類で提出する不正申請が問題に。構造化データ依存の従来システムでは十分に特定できませんでした.
ソリューション
非構造化画像データを解析できるマルチモーダル大規模モデル搭載のビジュアルリスク制御を導入し、70 以上の不正関連パターンを検出可能に。
結果
  • 導入後、毎月 180 件超の高リスク申請を遮断。
  • 不正仲介由来の不良債権率を 10% に低減。
  • 信用業務の総合収益性が 25% 向上。
信頼できる次世代の顔認証
10 秒で要件を送信し、FinAuth デモを入手。
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