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ゲスト：エリック・レインズバーグ
詳しく見ていきましょう。
不正対策チームは、かつてないほど多くのデータを集めています。
取引のデータ。デバイスの手がかり。行動の分析。顧客に関する知見。決済リスクの指標。
しかし、私が繰り返し目にしている問題があります。
それらのデータの多くが、組織のあちこちに散らばって存在しているのです。
不正対策チームにはある一組の手がかりがあり、セキュリティ部門には別のものがあり、プロダクト部門は独自のダッシュボードを持っています。そしてリスクに関する知見は、互いにほとんど連携しない仕組みの間に散らばってしまいます。
エリック・レインズバーグ氏が長年かけて解こうとしてきたのは、まさにこの課題です。
このエピソードでは、リスク情報の中央ハブを築くという考え方についてエリック氏と語り合います。これは、Macy’s、Bloomingdale’s、Huntington National Bankといった企業で企業不正の戦略と分析に携わるなかで、彼自身が育ててきた構想です。
そしてここからが興味深いところです。
不正に関する知見が一つに集まると、組織はそれまで到底捉えられなかったパターンを見つけ始めるからです。
リスク情報の中央ハブは、実際には次のような形をとります：
- 不正対策、セキュリティ、リスクの分析を一つの情報基盤にまとめる
- 複数の不正検知ツールにまたがるデータの手がかりを集約する
- 部門を越えたチームが同じリスク情報にアクセスできるようにする
- 部署や製品ラインをまたいで不正のパターンを見つける
このエピソードで聞ける内容：
- 企業がリスク情報の中央ハブを築いている理由
- データの集約が不正のパターン検出をどう改善するか
- 不正防止において分析とビジネスインテリジェンスが果たす役割
- 不正対策チームに部門を越えたより強い連携が必要な理由
- AIと機械学習が現代の不正対策の知見をどう支えているか
次のような方におすすめのエピソードです：
- 不正対策の戦略や分析のチームを率いている
- 企業リスク、不正防止、セキュリティ分析に携わっている
- 組織全体で不正に関する知見を高めたい
- データに基づく不正検知の手法を検討している
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