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Graph Technology
for Financial Services
コネクテッドデータを用いて
収益拡大を実現する金融機関

 

事例紹介:某金融サービス企業(世界企業番付500)

本事例は世界企業番付500社にランクインしている金融サービス企業のものです。
同社は、統合されたデータ配信基盤を構築したいと考えていました。プラットフォームの鍵となるコンポーネントは、マスターシステムから消費者に至るまでのデータセットや属性の履歴を記述できるようにするナレッジベースです。同社は、ナレッジベースのためのメタモデルをNeo4jに格納することにしました。

ナレッジベースを構築する際に直面した課題の一つは、カバレッジでした。すべてのデータセットがプラットフォームに入力されているわけではないので、新しいデータソース、データセット、消費者、ルールに対応するためには、柔軟性が不可欠でした。
さらに、次のような様々な質問に対して容易に答えられるナレッジベースを必要としていました。

  • どのようなデータセットや属性を提供するのか?
  • データセットはどのように関連しているのか?
  • どの消費者がどの属性を使っているか?
  • ユーザーはどのようにデータを受信しているのか?
同社はNeo4jの柔軟なスキーマによって全てのデータフローをモデル化し、そのデータがどこでどのように使用されているかという質問に迅速に答えられるようになりました。Neo4jで実現した成果を受けて、同社はデータセットの範囲を広げて他の業務にもソリューションを提供する予定です。

 

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金融詐欺の摘発と防止

金融機関では、不正行為を特定して停止させることが困難になっています。通常の購買パターンを用いる手法といった標準的な不正防止技術は、離散的なデータを使用しています。これは、単独行動の個人犯罪者を摘発するのには有効ですが、個別対策では詐欺集団を摘発することができません。さらに、多くの個別対策では誤検出が発生しやすく、顧客満足度に影響を与え、結果的に収益を失うことになります。

高度な犯罪集団は、従来の解決策で摘発されないように戦略を変え続けています。例えば……

 

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