機械学習を使って調達詐欺を検出する

調達詐欺は多くの企業に影響を与える大きな問題だよ。この犯罪は、組織内の個人やグループが調達プロセスを通じて不当な利益を得るために行う欺瞞的な行為を含んでいるんだ。企業にはこうした詐欺を見つけるための監査部門があるんだけど、内部からの報告に頼っていることが多くて、効果的に状況を管理するのが難しいんだよね。

SFエクスプレスと協力して、私たちのチームは2015年から2017年の調達データを調べて、機械学習技術が調達詐欺の検出と分類にどのように役立つかを見てみたよ。具体的な調達イベントの特徴を使って怪しい取引を特定するモデルを作ることに集中したんだ。大きなデータセットでモデルをテストした結果、調達詐欺を検出するのに役立つことがわかったけど、改善の余地はあるね。

#調達詐欺って何？

調達詐欺、つまり契約詐欺は、組織内で一般的でコストがかかる犯罪として知られているんだ。不正な調達の利点を得るために意図的に欺瞞的な行為を行うことを含むよ。サプライヤーと企業の従業員の共謀や、賄賂、偽の取引を作成することが例として挙げられる。こうした行為は、企業や政府機関にとって大きな財務的損失を引き起こす可能性があるんだ。

世界中の企業や政府は、長い間調達詐欺に関連する問題に直面してきた。入札者間の共謀や賄賂、偽造された取引といった問題があるんだ。こうした活動は、できるだけ安い価格で製品やサービスを取得したい組織に大きな財務的損害を引き起こす可能性があるよ。

調達詐欺の深刻さにもかかわらず、多くの監査部門は報告書や監査帳簿の見直しといった従来の手法に依存していて、十分に効果的とは言えないかもしれない。SFエクスプレスとの話し合いで、この大手エクスプレス物流企業ですらプロアクティブな詐欺監査を行う力がないことがわかったので、より小さな企業はさらに脆弱な状態なんだ。

#調達詐欺検出における機械学習の必要性

調達プロセスの量と複雑さが増しているため、監査部門がすべてを手動で追跡するのは難しくなっているんだ。機械学習は、大量のデータを処理して、さまざまな調達ステップや要素間のパターンや関係を特定することで、解決策を提供できるんだ。

機械学習を使えば、データを分析するアルゴリズムを活用して、より効率的に調達詐欺を検出できるようになる。私たちの研究では、調達データを分析して、関連情報が少しあれば詐欺の可能性をユーザーに知らせるモデルを開発することを目指しているよ。

#機械学習の進化

機械学習は、コンピュータがデータから明示的にプログラムされなくても学ぶことを可能にする分野なんだ。人工知能にそのルーツがあり、統計モデルを使って実世界の問題を解決する方へと徐々にシフトしてきた。機械学習が扱う一般的な問題のタイプには、分類、回帰、クラスタリング、推定が含まれるよ。

ニューラルネットワークは、機械学習の一部で、相互接続されたノードの複数の層で構成されているから、従来のモデルに比べてデータをより効果的に処理できるんだ。特にGPUの計算能力の向上は、深層学習の能力を大幅に向上させ、さまざまな分野で重要なツールになっているよ。

#詐欺検出における以前の研究

クレジットカード取引など、さまざまな分野で詐欺を検出するために機械学習、特にニューラルネットワークを利用する試みがいくつかあったよ。研究によると、ニューラルネットワークは、ラベル付きデータセットを使って詐欺の取引を特定するのに効果的だということがわかっているんだ。

これらのクレジットカード詐欺検出の洞察を調達詐欺検出に適用することは、貴重な指針を提供するよ。一つの分野での成功は、同様の方法が私たちの監査プロセスに適用できるという自信を与えてくれるし、信頼できるデータときちんと構造化されたモデルの必要性を強調するんだ。

#調達詐欺研究の課題

調達詐欺に関する研究は、リスク管理研究の中で十分な注目を集めていないんだ。機械学習アルゴリズムの効率性は、調達詐欺の目撃や予測には完全に適用されていない。手動調査には多くの訓練を受けた専門家が必要で、たくさんの組織にとっては現実的ではないかもしれない。

過去の研究の中には、調達詐欺のリスク管理モデルを開発してその効果を示したものもあったけど、これらの研究は監査人が潜在的な詐欺ケースをより攻撃的に調査するのに効果的にはなっていないんだ。

私たちの研究は中国市場に焦点を当てているのは、使用したデータが中国の企業からのもので、調達詐欺に関する地元の法律や規制を理解するのに役立つからなんだ。

#研究のためのデータ収集

調達監査のための機械学習モデルを作成するには、企業の過去の記録が必要だったんだ。SFエクスプレスは、2015年1月1日以降の調達記録を含むデータベースへのアクセスを提供してくれた。これがモデルを効果的に訓練するために非常に重要だったんだよ。

正のケース（詐欺的な調達）と負のケース（正当な調達）間の不均衡に対処するために、私たちは分析のために正と負のケースを同数サンプリングした。この均等な代表性により、モデルが両方のタイプのデータから効果的に学ぶ能力が向上したんだ。

#モデルの変数選択

SFのSAPシステムの利用可能なユーザーインターフェースを使用することで、分析できる変数の数が制限されていた。そのため、特定の基準に基づいて入力変数を選定することに集中したよ。各変数は、詐欺検出に関連があり、計算が管理可能で、理解しやすいものである必要があったんだ。

私たちが含めた重要な変数のいくつかは次の通り：

1. 調達シリアルナンバー（PSN）: 各調達取引を識別し、同様の詐欺行為を追跡するのに役立つ。
2. 調達グループ番号（PGN）: 過去の詐欺ケースと特定のグループを結びつけるとして、モデルがどのグループが高リスクかを学ぶのを助ける。
3. 素材グループ番号（MGN）: 特定のタイプの製品が高い詐欺リスクと関係していることを示す。
4. ネット価格（NP）: 大きな利益が不正な行動を促進する可能性があるため、利益の意図と潜在的な詐欺を結びつける。
5. 詐欺タイプ（FT）: すでに疑わしいと識別されたケースでの詐欺のタイプを分類するのに役立つ。

多様でありながら関連性のある入力変数のセットを組み立てることで、モデルが調達詐欺の発生とタイプの両方を検出できるようにすることを目指したんだ。

#ニューラルネットワークモデルの設計

私たちが設計したニューラルネットワークモデルは、さまざまな層を通じて入力を処理する仕組みになっているよ。各層は、勾配降下法という手法を使って、出力予測を改善するためにパラメータを調整する。これらのパラメータを繰り返し洗練させることで、モデルは時間とともにより正確になるんだ。

私たちは、入力データフォーマットに適した多層パーセプトロン（MLP）ネットワーク構造を選んだ。モデルは、疑わしい調達と非疑わしい調達を分離し、疑わしい取引の中で詐欺タイプを分類するように設計されているよ。

#モデルの実装とテスト

私たちは、モデルを実装するためにTensorFlowやKerasなどの人気のあるライブラリを選んだ。入力データの正規化により、モデルが調達データセット内の異なるスケール全体で効果的に動作することを保証したんだ。

5万サンプルを使ってモデルの訓練を行った後、それらのパフォーマンスを評価し始めた。クロスバリデーション技術を使って、モデルが全体としてどれだけうまく機能しているかをよりよく理解することができたんだ。

#精度結果とパフォーマンス評価

私たちのバイナリモデル（疑わしい調達を検出するため）とマルチクラスモデル（詐欺タイプを分類するため）の両方が有望な精度を示したよ。バイナリモデルの結果は、ほとんどの調達詐欺を確実にキャッチできることを示していて、従来の監査手法よりもパフォーマンスが良かったんだ。

マルチクラスモデルもさまざまな詐欺タイプの分類において注目すべき精度を達成していて、調査中の監査人を支援するのに効果的であることを示しているんだ。

#今後の研究の方向性

今後、いくつかの分野をさらに探る必要があるよ。データ収集方法を改善して、より統合されたデータベースを作ることが重要だね。それに、トレーニングモデル用の詐欺ケースのボリュームを増やすことが、その効果を高めるだろう。

正規化手法も洗練させて、さまざまなデータフォーマット間での一貫性を確保しなければならない。機械学習が監査実践にますます統合されるにつれて、さらなる研究が詐欺検出にもたらす潜在的な課題と利点を明らかにするのに役立つだろう。

#結論

私たちの研究は、機械学習が調達監査を変革する大きな可能性を持っていることを示しているんだ。ニューラルネットワークのような高度なモデルを使うことで、調達詐欺をよりよく特定し、分類できるようになるし、監査部門の効率と効果を向上させることができるよ。

SFエクスプレスのような企業との協力は非常に貴重で、必要なデータと洞察を提供してくれたおかげで、この分野をさらに探求することができたんだ。モデルを洗練させて変更を実施していく中で、調達詐欺検出の大幅な向上を期待できるし、より信頼できるビジネス環境への道を切り開いていくことができるんだ。