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特許7652334監視システム、モデル生成装置、モデル生成方法およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-03-18
(45)【発行日】2025-03-27
(54)【発明の名称】監視システム、モデル生成装置、モデル生成方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 40/02 20230101AFI20250319BHJP
【ＦＩ】
G06Q40/02
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2024507406
(86)(22)【出願日】2022-03-18
(86)【国際出願番号】 JP2022012627
(87)【国際公開番号】W WO2023175903
(87)【国際公開日】2023-09-21
【審査請求日】2024-09-04
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100110928
【弁理士】
【氏名又は名称】速水 進治
(72)【発明者】
【氏名】杉山 洋平
(72)【発明者】
【氏名】奥田 実
(72)【発明者】
【氏名】中谷 友洋
【審査官】田付 徳雄
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２１－１１１２６１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－７２０５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－７５９８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２００６／０２０２０１２（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２００９／００１８９４０（ＵＳ，Ａ１）
【文献】米国特許第７７８８１９５（ＵＳ，Ｂ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有するモデル生成装置。
【請求項2】
請求項１に記載のモデル生成装置において、前記テンプレート情報取得手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、モデル生成装置。
【請求項3】
請求項１または２に記載のモデル生成装置において、前記モデル生成手段は、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、モデル生成装置。
【請求項4】
請求項１から３のいずれか一項に記載のモデル生成装置において、前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデル生成手段は、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、モデル生成装置。
【請求項5】
請求項１から４のいずれか一項に記載のモデル生成装置において、前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、モデル生成装置。
【請求項6】
請求項１から５のいずれか一項に記載のモデル生成装置において、前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、モデル生成装置。
【請求項7】
請求項１から６のいずれか一項に記載のモデル生成装置において、前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、モデル生成装置。
【請求項8】
金融取引における不正取引を検出するモデルを生成するモデル生成装置と、前記モデル生成装置が生成した前記モデルを用いて前記金融取引を監視する監視装置と、を備え、
前記モデル生成装置は、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有する、監視システム。
【請求項9】
１以上のコンピュータが、金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、前記１以上のコンピュータが、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得し、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御し、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法。
【請求項10】
コンピュータに、金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、監視システム、モデル生成装置、モデル生成方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、金融取引において不正が疑われる取引は、増加傾向にある。このため、口座取引の監視を強化することが望まれている。
【0003】
口座取引の監視を行う取引モニタリングシステムの一例が特許文献１に記載されている。特許文献１のシステムは、取得手段と、算定手段と、決定手段とを備え、判断の難易度が高い場合は習熟度の高い担当者に判断させるなどすることにより、疑わしい取引か否かの判断が複雑であっても正確に判断するための支援をする。
【0004】
特許文献２に記載には、不正な金融取引を検知する不正金融取引検知プログラムが記載されている。特許文献２に記載のプログラムにおいて、新たに不正取引を検知する新規検知対象者の銀行口座における取引履歴に関する取引情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の検知対象者の銀行口座における取引履歴に関する参照用取引情報と、当該過去の検知対象者の不正取引の可能性との３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した取引情報に基づき、上記新規検知対象者の不正取引の可能性を判定する判定ステップとをコンピュータに実行させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２０１９－６１５４８号公報
【文献】特開２０２１－１４４３５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
上述した特許文献に記載された技術においても、機械学習やディープラーニングなどの学習の技術を使用し、過去のデータなどに基づいて学習データを生成し、不正検出に使用することが記載されている。また、上述した特許文献に記載の技術においては、「疑わしい取引」や「不正金融取引」についてのスコアを取引単位で算出し、不正な金融取引を検知している。このため、上述した特許文献に記載の技術では、口座単位または顧客単位で金融取引の不正を検出することは想定されていなかった。
これに対し、本発明者は、金融取引における不正取引を検出するために使用されるモデルを生成する場合、金融取引に関する情報は膨大にあるが、それら全ての情報に基づいてモデルを生成しても、不正取引を検出する性能が高いモデルになるとは限らないことに着目した。そして、本発明者は、目的に合致した高性能のモデルを生成するために、モデルを生成する際にどの情報を使用し、どのような説明変数を生成するかを検討した。
これに対し、本発明者は、金融取引における不正取引を検出するために使用されるモデルを生成する場合、金融取引に関する情報は膨大にあるが、それら全ての情報に基づいてモデルを生成しても、不正取引を検出する性能が高いモデルになるとは限らないことに着目した。そして、本発明者は、目的に合致した高性能のモデルを生成するために、モデルを生成する際にどの情報を使用し、どのような説明変数を生成するかを検討した。
【0007】
本発明の目的の一例は、上述した課題を鑑み、金融取引の不正検知の目的に合致した高性能のモデルを生成できる監視システム、モデル生成装置、モデル生成方法および記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の一態様によれば、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有するモデル生成装置が提供される。
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有するモデル生成装置が提供される。
【0009】
本発明の一態様によれば、
金融取引における不正取引を検出するモデルを生成するモデル生成装置と、
前記モデル生成装置が生成した前記モデルを用いて前記金融取引を監視する監視装置と、を備え、
前記モデル生成装置は、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有する、監視システムが提供される。
金融取引における不正取引を検出するモデルを生成するモデル生成装置と、
前記モデル生成装置が生成した前記モデルを用いて前記金融取引を監視する監視装置と、を備え、
前記モデル生成装置は、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有する、監視システムが提供される。
【0010】
本発明の一態様によれば、
１以上のコンピュータが、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、前記１以上のコンピュータが、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得し、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御し、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法が提供される。
１以上のコンピュータが、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、前記１以上のコンピュータが、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得し、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御し、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法が提供される。
【0011】
本発明の一態様によれば、
コンピュータに、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が提供される。
コンピュータに、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体が提供される。
【0012】
なお、本発明の他の態様としては、上記一態様の方法を少なくとも１以上のコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、モデル生成装置上で、そのモデル生成方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、モデル生成装置上で、そのモデル生成方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
【0013】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【0014】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
【0015】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。
【0016】
さらに、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
【発明の効果】
【0017】
本発明の一態様によれば、金融取引の不正検知の目的に合致した高性能のモデルを生成できる監視システム、モデル生成装置、モデル生成方法および記録媒体を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0018】
【図1】実施形態に係る監視装置の概要を示す図である。
【図2】本実施形態の監視装置の動作例を示すフローチャートである。
【図3】実施形態に係る監視システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図4】監視装置を実現するコンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図5】取引情報のデータ構造例を示す図である。
【図6】顧客情報のデータ構造例を示す図である。
【図7】口座情報のデータ構造例を示す図である。
【図8】不正取引スコアのデータ構造例を示す図である。
【図9】不正取引情報の出力画面の例を示す図である。
【図10】根拠情報出力画面の例を示す図である。
【図11】実施形態に係るモデル生成装置の概要を示す図である。
【図12】本実施形態のモデル生成装置の動作例を示すフローチャートである。
【図13】実施形態に係る監視システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図14】二次情報の一例である期間内取引情報のデータ例を示す図である。
【図15】実施形態のモデル生成装置の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。
【図16】期間内取引情報のデータ例を示す図である。
【図17】期間内操作結果情報を示す期間内取引情報のデータ例を示す図である。
【図18】場所比較情報を含む二次情報のデータ構造例を示す図である。
【図19】取引金額割合情報を含む二次情報のデータ構造例を示す図である。
【図20】実施形態のモデル生成装置の動作例を示すフローチャートである。
【図21】実施形態に係るモデル生成装置の概要を示す図である。
【図22】実施形態のモデル生成装置の動作例を示すフローチャートである。
【図23】実施形態に係る監視システムのシステム構成を概念的に示す図である。
【図24】テンプレート情報のデータ構造を示す図である。
【図25】インポート画面の一例を示す図である。
【図26】入力情報選択画面の一例を示す図である。
【図27】二次情報選択画面の一例を示す図である。
【図28】テンプレート情報のデータ構造例を示す図である。
【図29】テンプレート選択画面の一例を示す図である。
【図30】実施形態のモデル生成装置の動作例を示すフローチャートである。
【図31】テンプレート情報のデータ構造例を示す図である。
【図32】実施形態のモデル生成装置の動作例の要部を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0019】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、以下の各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。
【0020】
実施形態において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。
【0021】
（第１実施形態）
＜最小構成例＞
図１は、実施形態に係る監視装置１００の概要を示す図である。監視装置１００は、入力部１０２と、生成部１０４と、出力部１０６と、を備える。
入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報、顧客に関する情報である顧客情報、および、口座に関する情報である口座情報を入力する。
生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報、顧客情報、および、口座情報を用いて、学習済みモデルを使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報を生成する。
出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報を出力する。
不正取引情報は、口座別不正取引スコアおよび顧客別不正取引スコアの少なくとも一方を含む。
＜動作例＞
図２は、本実施形態の監視装置１００の動作例を示すフローチャートである。
まず、入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報、顧客に関する情報である顧客情報、および、口座に関する情報である口座情報を入力する（ステップＳ１０１）。そして、生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報、顧客情報、および、口座情報を用いて、学習済みモデルを使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報を生成する（ステップＳ１０３）。出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報を出力する（ステップＳ１０５）。ここで、不正取引情報は、口座別不正取引スコアおよび顧客別不正取引スコアの少なくとも一方を含む。
＜最小構成例＞
図１は、実施形態に係る監視装置１００の概要を示す図である。監視装置１００は、入力部１０２と、生成部１０４と、出力部１０６と、を備える。
入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報、顧客に関する情報である顧客情報、および、口座に関する情報である口座情報を入力する。
生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報、顧客情報、および、口座情報を用いて、学習済みモデルを使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報を生成する。
出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報を出力する。
不正取引情報は、口座別不正取引スコアおよび顧客別不正取引スコアの少なくとも一方を含む。
＜動作例＞
図２は、本実施形態の監視装置１００の動作例を示すフローチャートである。
まず、入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報、顧客に関する情報である顧客情報、および、口座に関する情報である口座情報を入力する（ステップＳ１０１）。そして、生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報、顧客情報、および、口座情報を用いて、学習済みモデルを使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報を生成する（ステップＳ１０３）。出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報を出力する（ステップＳ１０５）。ここで、不正取引情報は、口座別不正取引スコアおよび顧客別不正取引スコアの少なくとも一方を含む。
【0022】
この監視装置１００において、入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報、顧客に関する情報である顧客情報、および、口座に関する情報である口座情報を入力する。生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報、顧客情報、および、口座情報を用いて、学習済みモデルを使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報を生成する。出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報を出力する。そして、不正取引情報は、口座別不正取引スコアおよび顧客別不正取引スコアの少なくとも一方を含む。
【0023】
このように監視装置１００によれば、取引単位では金融取引の不正が検知できないという問題を解決し、口座単位または顧客単位で金融取引の不正を検出することができる監視システム、監視装置、監視方法および記録媒体を得ることができる。
【0024】
以下、監視装置１００の詳細例について説明する。
【0025】
【0026】
監視システム１、監視装置１００を備える。監視装置１００は、金融取引の不正を監視する。監視装置１００は、金融取引サーバ３０と通信ネットワーク３ａを介して接続される。
【0027】
通信ネットワーク３ａは、複数のネットワークを組み合わせて構成されてよいが、いずれも外部からの不正アクセスに対してセキュアなネットワークであるものとする。さらに、金融取引サーバ３０は、複数のＡＴＭ２０と通信ネットワーク３ｂを介して接続されている。通信ネットワーク３ｂは、金融取引サーバ３０と接続するための専用の回線であり、高度なセキュリティ対策が施されているネットワークである。
【0028】
監視装置１００は、記憶装置１２０を有する。記憶装置１２０は、監視装置１００が入力および処理する各種データを記憶する。監視装置１００は、モデル１１０を記憶する記憶装置（不図示）をさらに有する。モデル１１０は、金融取引の不正を検出するための学習済みモデルである。モデル１１０を記憶する記憶装置および記憶装置１２０は、監視装置１００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり、モデル１１０の記憶装置および記憶装置１２０いずれも、監視装置１００と一体のハードウェアであってもよいし、監視装置１００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0029】
また、モデル１１０は、後述する実施形態のモデル生成装置２００（またはモデル生成装置３００）により生成される。
【0030】
金融取引サーバ３０は、金融機関毎に設けられていてよく、当該金融機関の金融取引に関する情報を管理する。金融取引サーバ３０は、当該金融機関の金融取引に関する情報を記憶する記憶装置４０を含む。記憶装置４０は、金融取引サーバ３０の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり、記憶装置４０は、金融取引サーバ３０と一体のハードウェアであってもよいし、金融取引サーバ３０とは別体のハードウェアであってもよい。
【0031】
複数のＡＴＭ２０における金融取引に関する情報は、通信ネットワーク３ｂを介して、当該金融取引に関連する金融機関の金融取引サーバ３０に送信され、記憶装置４０に記憶される。
【0032】
監視装置１００は、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータにより実現される。金融取引サーバ３０は、サーバコンピュータなどにより実現されてもよいが、金融取引サーバ３０は、金融機関側のシステムであるため、本発明では特に限定されない。
【0033】
さらに、監視システム１は、操作端末１０を備えてもよい。操作端末１０は、監視装置１００と通信ネットワーク３ａを介して接続される。操作端末１０は、金融機関または金融取引を監視する機関の担当者が使用する端末である。操作端末１０は、パーソナルコンピュータなどである。監視装置１００は、操作端末１０に、監視装置１００における金融取引の監視結果、例えば、不正取引の検出結果などを出力させることができる。
【0034】
＜ハードウェア構成例＞
図４は、監視装置１００を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図３の金融取引サーバ３０、および操作端末１０も、コンピュータ１０００によって実現される。
図４は、監視装置１００を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図３の金融取引サーバ３０、および操作端末１０も、コンピュータ１０００によって実現される。
【0035】
コンピュータ１０００は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０を有する。
【0036】
バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【0037】
プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
【0038】
メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
【0039】
ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は監視装置１００の各機能（例えば、図１の入力部１０２、生成部１０４、出力部１０６など）、あるいは、後述するモデル生成装置２００の各機能（例えば、図１１の二次情報生成部２０２、モデル生成部２０４、図１５の入力部２０６など）、後述するモデル生成装置３００の各機能（例えば、図２１のテンプレート情報取得部３０２、入力情報取得部３０４、制御部３０６、モデル生成部３０８など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は監視装置１００の記憶装置１２０と、監視装置１００、モデル生成装置２００、およびモデル生成装置３００のモデル１１０の記憶装置と、金融取引サーバ３０の記憶装置４０と、の各データも記憶してもよい。
【0040】
プログラムモジュールは、記録媒体に記録されてもよい。プログラムモジュールを記録する記録媒体は、非一時的な有形のコンピュータ１０００が使用可能な媒体を含み、その媒体に、コンピュータ１０００（プロセッサ１０２０）が読み取り可能なプログラムコードが埋め込まれてよい。
【0041】
入出力インタフェース１０５０は、コンピュータ１０００と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース１０５０は、ブルートゥース（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）などの近距離無線通信を行う通信インタフェースとしても機能する。
【0042】
ネットワークインタフェース１０６０は、コンピュータ１０００を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。この通信ネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０が通信ネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【0043】
そして、コンピュータ１０００は、入出力インタフェース１０５０またはネットワークインタフェース１０６０を介して、必要な機器（例えば、監視装置１００または操作端末１０のディスプレイ、操作部（キーボード、マウス、タッチパネル、タッチパッドなど）、スピーカ、マイクロフォン、プリンタ等）に接続する。
【0044】
図１の各実施形態の監視装置１００、図１１および図１５の各実施形態のモデル生成装置２００および、図２１のモデル生成装置３００の各構成要素は、図４のコンピュータ１０００のハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。各実施形態の監視装置１００、モデル生成装置２００およびモデル生成装置３００を示す機能ブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、論理的な機能単位のブロックを示している。
【0045】
＜機能構成例＞
以下、実施形態の監視装置１００の機能構成例について図１を用いて説明する。
入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する。
以下、実施形態の監視装置１００の機能構成例について図１を用いて説明する。
入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する。
【0046】
図５は、取引情報４００のデータ構造例を示す図である。
取引情報４００は、例えば、取引毎に、当該取引が発生した口座を特定可能な、口座の保有店の店番（店舗コード）、科目（普通預金、当座預金など）を示す科目コード、および口座番号と、当該取引が発生した口座を保有する顧客の顧客番号と、当該取引を特定可能な取引明細番号と、当該取引の取引種別（例えば、現金出金、振込出金などの種別）と、当該取引のチャネル（例えば、店舗窓口、ＡＴＭ、インターネットバンキングなど）を示す取引チャネルと、当該取引を実施した日付（取引日）と、その時刻と、当該取引の取引金額と、当該取引が発生した口座の取引後残高と、取引口座に適用される支払限度額を示す支払可能残高）と、当該取引の送金先の口座を特定可能な相手金融機関コード、相手店舗コード、および相手口座番号とを含む。
取引情報４００は、例えば、取引毎に、当該取引が発生した口座を特定可能な、口座の保有店の店番（店舗コード）、科目（普通預金、当座預金など）を示す科目コード、および口座番号と、当該取引が発生した口座を保有する顧客の顧客番号と、当該取引を特定可能な取引明細番号と、当該取引の取引種別（例えば、現金出金、振込出金などの種別）と、当該取引のチャネル（例えば、店舗窓口、ＡＴＭ、インターネットバンキングなど）を示す取引チャネルと、当該取引を実施した日付（取引日）と、その時刻と、当該取引の取引金額と、当該取引が発生した口座の取引後残高と、取引口座に適用される支払限度額を示す支払可能残高）と、当該取引の送金先の口座を特定可能な相手金融機関コード、相手店舗コード、および相手口座番号とを含む。
【0047】
図６は、顧客情報４１０のデータ構造例を示す図である。
顧客情報４１０は、取引情報４００に含まれる取引が発生した口座の保有店の店番（店舗コード）と、当該取引が発生した口座を保有する顧客の顧客番号と、当該顧客の人格（個人、法人、金融機関、公金、個人事業主など）を示す人格コード、当該口座を保有する顧客の生年月日、当該口座を保有する顧客の国籍などを含む。
顧客情報４１０は、取引情報４００に含まれる取引が発生した口座の保有店の店番（店舗コード）と、当該取引が発生した口座を保有する顧客の顧客番号と、当該顧客の人格（個人、法人、金融機関、公金、個人事業主など）を示す人格コード、当該口座を保有する顧客の生年月日、当該口座を保有する顧客の国籍などを含む。
【0048】
図７は、口座情報４２０のデータ構造例を示す図である。
口座情報４２０は、取引情報４００に含まれる取引が発生した口座の保有店の店番（店舗コード）と、当該口座の科目（普通預金、当座預金など）を示す科目コードと、当該口座の口座番号と、当該口座を保有する顧客の顧客番号と、当該口座を開設した日付とを含む。
口座情報４２０は、取引情報４００に含まれる取引が発生した口座の保有店の店番（店舗コード）と、当該口座の科目（普通預金、当座預金など）を示す科目コードと、当該口座の口座番号と、当該口座を保有する顧客の顧客番号と、当該口座を開設した日付とを含む。
【0049】
入力部１０２が各情報の入力を受け付けるタイミングは、例えば、１日の営業時間の終了後から営業開始までの間の所定のタイミングに１日分単位で入力を受け付けてもよいし、営業時間内も含めた所定のタイミングで前営業日まで（または所定期間の）の所定日数分をまとめて受け付けてもよい。入力部１０２が入力した情報は、それぞれ取引情報４００、顧客情報４１０、および口座情報４２０として記憶装置１２０に記憶される。
【0050】
生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０を用いて、学習済みモデル１１０を使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報４３０を生成する。
【0051】
不正取引情報４３０は、不正取引を示すスコアを含む。スコアは、取引別、口座別、および顧客別のスコアの少なくとも一つのスコアが生成される。特に、不正取引情報４３０は、口座別の不正取引スコアおよび顧客別の不正取引スコアの少なくとも一方を含むのが好ましい。生成された不正取引情報４３０は、記憶装置１２０に記憶される。
【0052】
スコアは、当該取引が不正であるか否かを示す値および不正であることの確からしさを示す値の少なくとも一方であり、例えば、０～１００の範囲の数値で示される場合、０に近い程、不正である可能性は低くなり、１００に近い程、不正である可能性が高くなることを示してもよい。あるいは、スコアは、正負の値を用いてもよく、負の値である場合、不正である可能性が高くなり、正の値である場合、不正である可能性は低くなることを示してもよい。
【0053】
不正取引スコアの基準は、当該取引が発生した口座または顧客が、法人か個人かによって変えてもよい。
例えば、法人取引と個人取引を分けて、それぞれの母集団でスコアを降順に並べる。この場合、法人と個人で、上位から所定割合（Ｎ％）の取引を抽出する際のスコアは異なる値となる。このようにして得られる値を法人および個人の不正取引スコアの基準値としてそれぞれ用いてもよい。
例えば、法人取引と個人取引を分けて、それぞれの母集団でスコアを降順に並べる。この場合、法人と個人で、上位から所定割合（Ｎ％）の取引を抽出する際のスコアは異なる値となる。このようにして得られる値を法人および個人の不正取引スコアの基準値としてそれぞれ用いてもよい。
【0054】
「金融取引における不正」とは、例えば、禁じられた取引先との金融取引や、不正を目的とした金融取引である。このような取引の一例は、資金洗浄（マネーロンダリング）やテロリズムに対する資金供与を目的とした金融取引である。このような取引においては、他人名義の口座を買い取り、不正な取引に利用することがある。そのような場合、口座が売買される前後において、入出金の状況が急変することがある。急に入出金額が増えたり、急に入出金回数が増えたりする。あるいは、不正取引に使用される口座は、入金と出金が短時間で繰り返されたりするなどの特徴を有している。
【0055】
監視装置１００は、このような不正取引の特徴を学習してモデル化した学習済みモデルを用いて金融取引における不正の有無を予測し、スコア化する。ここで「学習」とは、機械学習やディープラーニングなどを含む。
【0056】
図８は、各不正取引スコアのデータ構造例を示す図である。図８（ａ）は、取引別の不正取引情報４３０、図８（ｂ）は、口座別の不正取引情報４３０、図８（ｃ）は、顧客別の不正取引情報４３０のデータ構造例をそれぞれ示している。
【0057】
図８（ａ）の取引別の不正取引情報４３０は、当該取引を特定可能な取引明細番号と、不正取引スコアが少なくとも紐付けられている。取引別の不正取引情報４３０は、さらに、当該取引が発生した口座を保有する店舗の店番と、当該口座の科目コードと、当該口座の口座番号と、当該口座を保有している顧客の顧客番号とをさらに含んでもよい。
【0058】
図８（ｂ）の口座別の不正取引情報４３０は、当該取引が発生した口座の口座番号と、不正取引スコアが少なくとも紐付けられている。口座別の不正取引情報４３０は、さらに、当該取引が発生した口座を保有する店舗の店番と、当該口座の科目コードと、当該口座を保有している顧客の顧客番号とをさらに含んでもよい。
【0059】
図８（ｃ）の顧客別の不正取引情報４３０は、当該取引が発生した口座を保有する顧客の顧客番号と、不正取引スコアが少なくとも紐付けられている。顧客別の不正取引情報４３０は、さらに、当該取引が発生した口座を保有する店舗の店番と、当該口座の科目コードと、当該口座の口座番号とをさらに含んでもよい。
【0060】
顧客別の不正取引情報４３０を特定する際、取引が発生した口座を保有している顧客の顧客番号が一致する顧客を同一人物としている。ただし、顧客に関連する取引を特定する場合、当該取引が発生した口座を保有している顧客の顧客番号だけでなく、他の顧客の属性、例えば、顧客の生年月日や国籍などの情報のうち、全部または少なくとも一部が一致するときに、同一の顧客に関連する取引であると特定してもよい。あるいは、複数の口座のうち、当該口座を保有している顧客の顧客番号だけでなく、他の顧客の属性、例えば、顧客の生年月日や国籍などの情報のうち、全部または少なくとも一部が一致するときに同一の顧客に関連する口座であると特定してもよい。
【0061】
出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報４３０を出力する。例えば、出力部１０６は、監視装置１００のディスプレイ、あるいは、操作端末１０のディスプレイに不正取引情報４３０を示す画面５００を表示させてもよい。
【0062】
操作端末１０には、監視システム１を利用するための権限が予め付与されており、操作端末１０を使用する担当者は、監視システム１にログインするためのアカウント情報（例えば、ユーザ名およびパスワード）を予め取得しておく。また、操作端末１０には、予め当該監視システム１が提供するサービスを利用するためのアプリケーションプログラムがインストールされており、プログラムを起動した後、監視システム１にアカウント情報を用いてログインすることで、監視システム１のメニュー画面から「不正取引情報４３０の閲覧」を選択して画面５００を表示させることができる。
【0063】
図９は、各不正取引情報４３０の出力画面５００の例を示す図である。図９（ａ）は、取引別の不正取引情報４３０の出力画面５００であり、例えば、閾値以上のスコアを有する取引に関する情報をリストにして出力する。リストは、例えば、閾値以上のスコアを有する取引の取引明細番号と、不正取引スコアの値とを少なくとも含む。リストには、さらに、当該取引が発生した口座の口座番号と、当該口座を保有する顧客の顧客番号とを含んでもよいし、さらに、相手口座番号、相手顧客番号などを含んでもよい。また、当該リスクは、不正取引スコアが高い順にソートされてもよい。
【0064】
図９（ｂ）は、口座別の不正取引情報４３０の出力画面５００であり、例えば、閾値以上のスコアを有する口座の口座番号と、不正取引スコアの値とを少なくとも含む。リストには、さらに、当該口座を保有する顧客の顧客番号、当該口座を保有する店舗の店番などを含んでもよい。また、当該リスクは、不正取引スコアが高い順にソートされてもよい。
【0065】
図９（ｃ）は、顧客別の不正取引情報４３０の出力画面５００であり、例えば、閾値以上のスコアを有する顧客の顧客番号と、不正取引スコアの値とを少なくとも含む。リストは、さらに、当該顧客が保有する口座の口座番号と、当該口座を保有する店舗の店番とを含んでもよい。また、当該リスクは、不正取引スコアが高い順にソートされてもよい。
【0066】
さらに、出力部１０６は、各不正取引情報４３０を生成した根拠となる根拠情報を出力する。
【0067】
図１０は、根拠情報出力画面５１０の例を示す図である。図１０（ａ）は、口座別の不正取引情報４３０の根拠情報を含む根拠情報出力画面５１０の例を示している。この根拠情報出力画面５１０は、口座別の不正取引スコアが閾値以上の口座について、当該口座の口座番号を表示する不正取引口座情報表示部５１２と、口座別の不正取引スコアの値を表示するスコア表示部５１４と、当該不正の根拠となる根拠情報を表示する根拠情報表示部５１６と、当該根拠情報の元となる情報を表示する元情報表示部５１８と、を含む。
【0068】
この例では、２０２２年２月を境として、当該口座における取引回数が急増していることを示す根拠情報が根拠情報表示部５１６に表示されている。
【0069】
図１０（ｂ）は、不正取引情報４３０の根拠情報を含む根拠情報出力画面５１０の例を示している。この根拠情報出力画面５１０は、顧客別の不正取引スコアが閾値以上の顧客について、当該顧客の顧客番号と、当該顧客が保有している少なくとも一つの口座の情報、例えば、口座の店番と、科目と、口座番号とを含む顧客情報を表示する顧客情報表示部５１９を、図１０（ａ）の根拠情報出力画面５１０の不正取引口座情報表示部５１２の替わりに含むとともに、スコア表示部５１４と、根拠情報表示部５１６と、元情報表示部５１８と、を含む。
【0070】
この例では、２０２２年２月から、当該顧客の保有する口座における取引金額が急増していることを示す根拠情報が根拠情報表示部５１６に表示されている。
【0071】
このように、出力部１０６は、各不正取引情報４３０を生成した根拠となる根拠情報を出力するので、担当者は、不正取引の疑いがあるとして出力された取引について、その判断の妥当性を具体的に確認することができる。そのため担当者の確認作業の負担を低減できる。
【0072】
＜動作例＞
以下、実施形態の監視装置１００の動作例について図２を用いて説明する。
まず、入力部１０２は、所定のタイミングで、金融取引における、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する（ステップＳ１０１）。入力された取引情報４００、顧客情報４１０および口座情報４２０は、記憶装置１２０に記憶される。
以下、実施形態の監視装置１００の動作例について図２を用いて説明する。
まず、入力部１０２は、所定のタイミングで、金融取引における、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する（ステップＳ１０１）。入力された取引情報４００、顧客情報４１０および口座情報４２０は、記憶装置１２０に記憶される。
【0073】
そして、生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０を用いて、学習済みモデル１１０を使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報４３０を生成する（ステップＳ１０３）。不正取引情報４３０は、顧客別の不正取引情報４３０および口座別の不正取引情報４３０の少なくとも一方を含む。不正取引情報４３０は、さらに、取引別の不正取引情報４３０を含んでもよい。各不正取引情報４３０は、記憶装置１２０に記憶される。
【0074】
そして、出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報４３０を出力する（ステップＳ１０５）。出力部１０６は、例えば、操作端末１０のディスプレイに図９（ａ）～図９（ｃ）のうち少なくともいずれか１つの画面５００を表示させる。さらに、出力部１０６は、操作端末１０のディスプレイに図１０（ａ）および図１０（ｂ）の少なくとも一方の根拠情報出力画面５１０を表示させてもよい。
【0075】
例えば、出力部１０６は、図９（ｂ）の画面５００を操作端末１０のディスプレイに表示させているときに、口座番号のカラムの選択操作を受け付けると、表示画面を画面５００から、図１０（ａ）の口座別の不正取引情報４３０の根拠情報出力画面５１０に移行させてもよい。同様に、出力部１０６は、図９（ｃ）の画面５００を操作端末１０のディスプレイに表示させているときに、顧客番号のカラムの選択操作を受け付けると、表示画面を画面５００から、図１０（ｂ）の顧客別の不正取引情報４３０の根拠情報出力画面５１０に移行させてもよい。
【0076】
以上、本実施形態によれば、監視装置１００は、入力部１０２と、生成部１０４と、出力部１０６と、を備えている。入力部１０２は、金融取引における、過去の取引情報、顧客に関する情報である顧客情報、および、口座に関する情報である口座情報を入力する。生成部１０４は、入力部１０２によって入力された取引情報、顧客情報、および、口座情報を用いて、学習済みモデル１１０を使用して、不正取引に関する情報である不正取引情報を生成する。出力部１０６は、生成部１０４によって生成された不正取引情報を出力する。不正取引情報は、口座別の不正取引スコアおよび顧客別の不正取引スコアの少なくとも一方を含む。
【0077】
このように監視装置１００によれば、取引単位では金融取引の不正が検知できないという問題を解決し、口座単位または顧客単位で金融取引の不正を検出することができる。
【0078】
また、不正取引情報は、取引別の不正取引情報４３０を含むこともできるので、漏れなく金融取引の不正を検知できる。
【0079】
（第３実施形態）
図１１は、実施形態に係るモデル生成装置２００の概要を示す図である。本実施形態のモデル生成装置２００は、図１の監視装置１００が使用する学習済みモデル１１０を生成する。はじめに、モデル生成装置２００の最小構成例について説明する。
図１１は、実施形態に係るモデル生成装置２００の概要を示す図である。本実施形態のモデル生成装置２００は、図１の監視装置１００が使用する学習済みモデル１１０を生成する。はじめに、モデル生成装置２００の最小構成例について説明する。
【0080】
＜最小構成例＞
モデル生成装置２００は、二次情報生成部２０２と、モデル生成部２０４と、を備える。
二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する。
モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報を用いて、モデル１１０を生成する。
モデル生成装置２００は、二次情報生成部２０２と、モデル生成部２０４と、を備える。
二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する。
モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報を用いて、モデル１１０を生成する。
【0081】
＜動作例＞
図１２は、本実施形態のモデル生成装置２００の動作例を示すフローチャートである。
まず、二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する（ステップＳ２０１）。そして、モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報を用いて、モデル１１０を生成する（ステップＳ２０３）。
図１２は、本実施形態のモデル生成装置２００の動作例を示すフローチャートである。
まず、二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する（ステップＳ２０１）。そして、モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報を用いて、モデル１１０を生成する（ステップＳ２０３）。
【0082】
このモデル生成装置２００は、二次情報生成部２０２と、モデル生成部２０４と、を備えている。二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する。モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報を用いて、モデル１１０を生成する。
【0083】
このようにモデル生成装置２００によれば、金融取引の不正検知の目的に合致した高性能のモデル１１０を生成できる。
【0084】
以下、モデル生成装置２００の詳細例について説明する。
【0085】
（第４実施形態）
＜システム概要＞
図１３は、実施形態に係る監視システム１のシステム構成を概念的に示す図である。図１３の監視システム１は、図３の監視システム１の構成に加え、さらに、モデル生成装置２００を備えている。モデル生成装置２００は、通信ネットワーク３ａを介して金融取引サーバ３０に接続される。ただし、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
＜システム概要＞
図１３は、実施形態に係る監視システム１のシステム構成を概念的に示す図である。図１３の監視システム１は、図３の監視システム１の構成に加え、さらに、モデル生成装置２００を備えている。モデル生成装置２００は、通信ネットワーク３ａを介して金融取引サーバ３０に接続される。ただし、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0086】
モデル生成装置２００は、記憶装置２２０を含むとともに、モデル１１０を記憶する記憶装置（不図示）を含んでもよい。モデル１１０の記憶装置および記憶装置２２０は、モデル生成装置２００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり、モデル１１０の記憶装置および記憶装置２２０いずれも、モデル生成装置２００と一体のハードウェアであってもよいし、モデル生成装置２００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0087】
モデル生成装置２００は、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどにより実現される。
【0088】
＜機能構成例＞
以下、モデル生成装置２００の機能構成について図１１を用いて説明する。
二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する。二次情報は、金融取引における不正取引の有無や不正取引であることの確からしさを目的変数とするモデル１１０の説明変数となる情報を含む。例えば、上記したように、不正取引に使用される口座は、入金と出金が短時間で繰り返されたりするなどの特徴を有している。そのため、二次情報として、所定期間内における、入金と出金が短時間で繰り返される特徴の取引を示す入金から出金までの時間差や、１日当たりの入金回数、１日当たりの出金回数などを生成する。モデル生成部２０４は、金融取引の不正の有無や不正取引であることの確からしさを目的変数とするモデル１１０の説明変数として生成した二次情報に基づいてモデル１１０を生成することで、モデル１１０の不正取引の検出性能を向上させることができる。
以下、モデル生成装置２００の機能構成について図１１を用いて説明する。
二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する。二次情報は、金融取引における不正取引の有無や不正取引であることの確からしさを目的変数とするモデル１１０の説明変数となる情報を含む。例えば、上記したように、不正取引に使用される口座は、入金と出金が短時間で繰り返されたりするなどの特徴を有している。そのため、二次情報として、所定期間内における、入金と出金が短時間で繰り返される特徴の取引を示す入金から出金までの時間差や、１日当たりの入金回数、１日当たりの出金回数などを生成する。モデル生成部２０４は、金融取引の不正の有無や不正取引であることの確からしさを目的変数とするモデル１１０の説明変数として生成した二次情報に基づいてモデル１１０を生成することで、モデル１１０の不正取引の検出性能を向上させることができる。
【0089】
二次情報４４０は、所定期間の取引内容に関する期間内取引情報４４２を含む。
図１４は、二次情報４４０の一例である期間内取引情報４４２のデータ例を示す図である。期間内取引情報４４２は、例えば、所定期間の日数の一例であって、ある口座またはある顧客の取引情報に関する前回処理日からの経過日数と、当該期間内における以下の情報を含む。処理日とは、二次情報４４０を生成する処理を行った日である。期間内取引情報４４２は、入金時刻から出金時刻までの時間（分）を示す入出金時間差、１日当たりの入金回数、１日当たりの出金回数、１ヶ月の入金回数、１ヶ月の出金回数、１日の累計の入金金額、１日の累計の出金金額、１ヶ月の最小入金金額、１ヶ月の最小出金金額、１ヶ月の最大入金金額、１ヶ月の最大出金金額、および１日の入出金の差額などの少なくとも一つを含む。
図１４は、二次情報４４０の一例である期間内取引情報４４２のデータ例を示す図である。期間内取引情報４４２は、例えば、所定期間の日数の一例であって、ある口座またはある顧客の取引情報に関する前回処理日からの経過日数と、当該期間内における以下の情報を含む。処理日とは、二次情報４４０を生成する処理を行った日である。期間内取引情報４４２は、入金時刻から出金時刻までの時間（分）を示す入出金時間差、１日当たりの入金回数、１日当たりの出金回数、１ヶ月の入金回数、１ヶ月の出金回数、１日の累計の入金金額、１日の累計の出金金額、１ヶ月の最小入金金額、１ヶ月の最小出金金額、１ヶ月の最大入金金額、１ヶ月の最大出金金額、および１日の入出金の差額などの少なくとも一つを含む。
【0090】
モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報４４０を用いて、モデルを生成する。例えば、期間内取引情報４４２を含む二次情報４４０を用いてモデルを生成する。
【0091】
モデル１１０は、上記したように、金融取引の不正取引の有無や不正取引であることの確からしさを検出するモデルである。つまり、二次情報４４０は、金融取引の不正パターンを効果的に学習するための説明変数となる情報を含む。二次情報４４０は、上記以外にも様々考えられ、そのバリエーションについては、後述する実施形態で詳細に説明する。
【0092】
＜動作例＞
以下、実施形態のモデル生成装置２００の動作について図１２を用いて説明する。
まず、二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデルの性能の向上に寄与する二次情報４４０を生成する（ステップＳ２０１）。二次情報生成部２０２は、例えば、図１４に示す期間内取引情報４４２を二次情報４４０として生成する。二次情報生成部２０２は、例えば、上記実施形態で説明した取引情報４００（図５）を用いて、期間内取引情報４４２を生成することができる。
以下、実施形態のモデル生成装置２００の動作について図１２を用いて説明する。
まず、二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデルの性能の向上に寄与する二次情報４４０を生成する（ステップＳ２０１）。二次情報生成部２０２は、例えば、図１４に示す期間内取引情報４４２を二次情報４４０として生成する。二次情報生成部２０２は、例えば、上記実施形態で説明した取引情報４００（図５）を用いて、期間内取引情報４４２を生成することができる。
【0093】
そして、モデル生成部２０４は、ステップＳ２０１で二次情報生成部２０２によって生成された二次情報４４０を用いて、モデル１１０を生成する（ステップＳ２０３）。
モデル１１０は、不正取引の取引パターンの特徴を示す期間内取引情報４４２を用いて生成されるので、このモデル１１０を用いた金融取引の不正検出の性能を向上できる。
モデル１１０は、不正取引の取引パターンの特徴を示す期間内取引情報４４２を用いて生成されるので、このモデル１１０を用いた金融取引の不正検出の性能を向上できる。
【0094】
以上説明したように、本実施形態によれば、モデル生成装置２００は、二次情報生成部２０２と、モデル生成部２０４と、を備えている。二次情報生成部２０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報を生成する。モデル生成部２０４は、二次情報生成部２０２によって生成された二次情報を用いて、モデル１１０を生成する。
【0095】
このようにモデル生成装置２００によれば、金融取引の不正検知の目的に合致した高性能のモデル１１０を生成できる。
【0096】
また、二次情報４４０は、所定期間の取引内容に関する期間内取引情報を含むので、一取引のみでは検知できない不正が疑わしい事象も検知できるようになる。例えば、入金と出金が短時間で頻繁に繰り返されるようなケースを不正取引として検知でするようになる。
【0097】
（第５実施形態）
図１５は、実施形態のモデル生成装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態は、二次情報を生成するのに使用する一次情報を入力する構成を有する点以外は、第４実施形態と同じである。なお、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図１５は、実施形態のモデル生成装置２００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態は、二次情報を生成するのに使用する一次情報を入力する構成を有する点以外は、第４実施形態と同じである。なお、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0098】
＜機能構成例＞
モデル生成装置２００は、図１１のモデル生成装置２００と同じ二次情報生成部２０２と、モデル生成部２０４と、を有するとともに、さらに、入力部２０６を有する。
入力部２０６は、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する。
二次情報生成部２０２は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０に基づいて二次情報４４０を生成する。
モデル生成部２０４は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０、ならびに、モデル生成部２０４によって生成された二次情報４４０を用いて、モデル１１０を生成する。
モデル生成装置２００は、図１１のモデル生成装置２００と同じ二次情報生成部２０２と、モデル生成部２０４と、を有するとともに、さらに、入力部２０６を有する。
入力部２０６は、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する。
二次情報生成部２０２は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０に基づいて二次情報４４０を生成する。
モデル生成部２０４は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０、ならびに、モデル生成部２０４によって生成された二次情報４４０を用いて、モデル１１０を生成する。
【0099】
【0100】
二次情報生成部２０２は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および口座情報４２０のうち、少なくとも２つ以上の情報に基づいて、二次情報４４０を生成する。
【0101】
二次情報生成部２０２は、二次情報４４０を、１つの情報ではなく２つ以上の情報に基づいて生成するので、より不正取引の取引パターンの特徴を有する二次情報４４０をモデル１１０の学習に使用させることで、モデル１１０の不正検出の性能を向上させることができる。
【0102】
以下、二次情報４４０の他の例について説明する。
【0103】
＜例１：期間取引先情報＞
二次情報４４０の期間内取引情報４４２は、ある取引の取引先が所定期間の取引先群と異なるか否かを示す期間取引先情報を含んでもよい。
二次情報４４０の期間内取引情報４４２は、ある取引の取引先が所定期間の取引先群と異なるか否かを示す期間取引先情報を含んでもよい。
【0104】
＜例２：期間取引差異情報＞
二次情報４４０の期間内取引情報４４２は、ある取引内容が所定期間の取引内容群とどれだけ差異があるかを示す期間取引差異情報を含んでもよい。
二次情報４４０の期間内取引情報４４２は、ある取引内容が所定期間の取引内容群とどれだけ差異があるかを示す期間取引差異情報を含んでもよい。
【0105】
図１６は、期間内取引情報４４２のデータ例を示す図である。
図１６（ａ）は、期間取引差異情報を示す期間内取引情報４４２の例を示している。この期間内取引情報４４２は、所定期間の日数の一例であって、ある口座の取引情報に関する前回処理日からの経過日数と、当該期間における一取引当りの入金金額の平均と、ある取引の入金金額との差額、および当該期間における一取引当りの出金金額の平均と、ある取引の出金金額との差額の少なくとも一方を含む。
図１６（ａ）は、期間取引差異情報を示す期間内取引情報４４２の例を示している。この期間内取引情報４４２は、所定期間の日数の一例であって、ある口座の取引情報に関する前回処理日からの経過日数と、当該期間における一取引当りの入金金額の平均と、ある取引の入金金額との差額、および当該期間における一取引当りの出金金額の平均と、ある取引の出金金額との差額の少なくとも一方を含む。
【0106】
つまり、モデル生成部２０４は、例えば、一取引当りの入金金額の平均との差額が閾値以上の場合、当該取引は不正取引の可能性が高いことをモデル１１０に学習させる。そして、上記実施形態の監視装置１００において、この学習済みのモデル１１０を用いると、一取引当りの入金金額の平均との差額が閾値以上の場合、当該取引は不正取引の可能性が高いことを示す不正スコアを出力させることができる。
【0107】
図１６（ｂ）は、期間取引先情報を示す期間内取引情報４４２の例を示している。この期間内取引情報４４２は、ある口座において、所定期間の日数の一例であって、ある口座の取引情報に関する前回処理日からの経過日数と、当該期間における当該口座の取引先、例えば、当該口座からの振込先が、同一の口座を含むか否かを示すフラグ（同一口座への振込有無フラグ）を含む。例えば、同一口座への振込が所定期間内にあった場合には、フラグに１がセットされ、同一口座への振込が所定期間内になかった場合には、フラグに０がセットされてもよい。
【0108】
例えば、モデル生成部２０４は、同一口座への振込がある場合（つまり同一口座への振込有無フラグに１がセットされている場合）には、当該口座における当該取引先への取引は、不正取引の可能性が高いことをモデル１１０に学習させる。
【0109】
＜例３：期間内操作結果情報＞
期間内取引情報４４２は、所定期間の取引装置の操作に対する結果を示す期間内操作結果情報である。
取引装置とは、ＡＴＭ２０である。取引装置の操作に対する結果は、例えば、ＡＴＭ２０での操作がエラーとなった回数などを含むことができる。
期間内取引情報４４２は、所定期間の取引装置の操作に対する結果を示す期間内操作結果情報である。
取引装置とは、ＡＴＭ２０である。取引装置の操作に対する結果は、例えば、ＡＴＭ２０での操作がエラーとなった回数などを含むことができる。
【0110】
図１７は、期間内操作結果情報を示す期間内取引情報４４２のデータ例を示す図である。この期間内取引情報４４２は、所定期間の日数を示す、ある口座の取引情報に関する前回処理日からの経過日数と、当該期間における、ＡＴＭ２０での操作がエラーとなった１日当りの回数、およびＡＴＭ２０での操作がエラーとなった１ヶ月の回数の少なくとも一方を含む。
【0111】
例えば、モデル生成部２０４は、ある口座の取引において、ＡＴＭ２０での操作でエラーが発生した回数が閾値より多い場合、当該口座は不正取引に利用されている可能性が高いことをモデル１１０に学習させる。そして、上記実施形態の監視装置１００において、この学習済みのモデル１１０を用いると、ＡＴＭ２０での操作でエラーが発生した回数が閾値より多い場合、当該口座は不正取引に利用されている可能性が高いことを示す不正スコアを出力させることができる。
【0112】
＜例４：場所比較情報＞
二次情報４４０は、場所を示す情報の比較結果を示す場所比較情報である。
場所を示す情報とは、取引が行われた場所であり、例えば、店舗の窓口における取引であれば、当該店舗の店番、ＡＴＭ２０における取引であれば、ＡＴＭ２０を管理している店舗の店番である。場所比較情報は、取引が行われた店舗の店番と、当該取引を行った口座を保有する店舗の店番とを比較し、店番が同じか異なるかを示す別店処理フラグで示すことができる。つまり、口座の店舗と異なる店舗で取引が行われた場合、別店処理フラグに１がセットされ、口座の店舗と同じ店舗で取引が行われた場合、別店処理フラグは０がセットされる。
二次情報４４０は、場所を示す情報の比較結果を示す場所比較情報である。
場所を示す情報とは、取引が行われた場所であり、例えば、店舗の窓口における取引であれば、当該店舗の店番、ＡＴＭ２０における取引であれば、ＡＴＭ２０を管理している店舗の店番である。場所比較情報は、取引が行われた店舗の店番と、当該取引を行った口座を保有する店舗の店番とを比較し、店番が同じか異なるかを示す別店処理フラグで示すことができる。つまり、口座の店舗と異なる店舗で取引が行われた場合、別店処理フラグに１がセットされ、口座の店舗と同じ店舗で取引が行われた場合、別店処理フラグは０がセットされる。
【0113】
図１８は、場所比較情報を含む二次情報４４０のデータ構造例を示す図である。
この二次情報４４０は、当該取引を特定可能な取引識別情報と、当該取引の別店処理フラグとを含む。この二次情報４４０は、さらに、当該取引が行われた口座を特定可能な情報（例えば、当該口座を保有する店舗の店番、当該口座の科目コード、および当該口座の口座番号）を含んでもよい。
この二次情報４４０は、当該取引を特定可能な取引識別情報と、当該取引の別店処理フラグとを含む。この二次情報４４０は、さらに、当該取引が行われた口座を特定可能な情報（例えば、当該口座を保有する店舗の店番、当該口座の科目コード、および当該口座の口座番号）を含んでもよい。
【0114】
つまり、モデル生成部２０４は、例えば、ある取引の別店処理フラグに１がセットされている場合、当該取引は不正取引の可能性が高いことをモデル１１０に学習させる。そして、上記実施形態の監視装置１００において、この学習済みのモデル１１０を用いると、ある取引の別店処理フラグに１がセットされている場合、当該取引は不正取引の可能性が高いことを示す不正スコアを出力させることができる。
【0115】
＜例５：取引金額割合情報＞
二次情報４４０は、所定の金額に対する取引金額の割合を示す取引金額割合情報であってもよい。所定の金額とは、当該取引が発生した口座の残高、１ヶ月当りの入金額（あるいは、給与振込額などであってもよい）、および前月の一取引当りの平均取引金額の少なくともいずれか一つである。所定の金額に対して、ある取引の金額の割合が閾値を超える場合に、当該取引は不正取引である。
二次情報４４０は、所定の金額に対する取引金額の割合を示す取引金額割合情報であってもよい。所定の金額とは、当該取引が発生した口座の残高、１ヶ月当りの入金額（あるいは、給与振込額などであってもよい）、および前月の一取引当りの平均取引金額の少なくともいずれか一つである。所定の金額に対して、ある取引の金額の割合が閾値を超える場合に、当該取引は不正取引である。
【0116】
図１９は、取引金額割合情報を含む二次情報４４０のデータ構造例を示す図である。 この二次情報４４０は、当該取引を特定可能な取引識別情報と、当該取引の取引金額割合情報とを含む。この二次情報４４０は、さらに、当該取引が行われた口座を特定可能な情報（例えば、当該口座を保有する店舗の店番、当該口座の科目コード、および当該口座の口座番号）を含んでもよい。
【0117】
つまり、モデル生成部２０４は、例えば、所定の金額に対して、ある取引の金額の割合が閾値を超える場合、当該取引は不正取引の可能性が高いことをモデル１１０に学習させる。そして、上記実施形態の監視装置１００において、この学習済みのモデル１１０を用いると、ある取引の金額の割合が閾値を超える場合、当該取引は不正取引の可能性が高いことを示す不正スコアを出力させることができる。
【0118】
＜動作例＞
図２０は、実施形態のモデル生成装置２００の動作例を示すフローチャートである。
図１６のフローは、図１２のフローと同じステップＳ２０１と、ステップＳ２０３を有するとともに、さらに、ステップＳ２０１の前にステップＳ２０５を有する。
図２０は、実施形態のモデル生成装置２００の動作例を示すフローチャートである。
図１６のフローは、図１２のフローと同じステップＳ２０１と、ステップＳ２０３を有するとともに、さらに、ステップＳ２０１の前にステップＳ２０５を有する。
【0119】
まず、入力部２０６は、過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する（ステップＳ２０５）。
二次情報生成部２０２は、ステップＳ２０５で入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０に基づいて二次情報４４０を生成する（ステップＳ２０１）。
モデル生成部２０４は、ステップＳ２０５で入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０、ならびに、ステップＳ２０１でモデル生成部２０４によって生成された二次情報４４０を用いて、モデル１１０を生成する（ステップＳ２０３）。
二次情報生成部２０２は、ステップＳ２０５で入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０に基づいて二次情報４４０を生成する（ステップＳ２０１）。
モデル生成部２０４は、ステップＳ２０５で入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０、ならびに、ステップＳ２０１でモデル生成部２０４によって生成された二次情報４４０を用いて、モデル１１０を生成する（ステップＳ２０３）。
【0120】
以上説明したように、本実施形態によれば、モデル生成装置２００は、上記実施形態の構成に加え、さらに、入力部２０６を備えている。入力部２０６は過去の取引情報４００、顧客に関する情報である顧客情報４１０、および、口座に関する情報である口座情報４２０を入力する。そして、二次情報生成部２０２は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０に基づいて二次情報４４０を生成し、モデル生成部２０４は、入力部２０６によって入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０、ならびに、モデル生成部２０４によって生成された二次情報４４０を用いて、モデル１１０を生成する。
【0121】
このように、本実施形態のモデル生成装置２００によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、入力された取引情報４００、顧客情報４１０、および、口座情報４２０に基づいて二次情報４４０を生成することができるので、様々な金融取引の不正パターンを効果的に学習するための説明変数となる二次情報４４０を生成してモデル１１０を生成することができる。このため、生成されたモデル１１０を用いた金融取引の不正検出の性能をより向上できる。
【0122】
（第６実施形態）
図２１は、実施形態に係るモデル生成装置３００の概要を示す図である。本実施形態のモデル生成装置２００は、図１の監視装置１００が使用する学習済みモデルを生成する点で図１１および図１５のモデル生成装置２００と同じである。本実施形態のモデル生成装置３００は、モデル１１０を生成する際に、テンプレートを用いてモデル１１０を生成する構成を有する点で、上記したモデル生成装置２００と相違する。言い換えると、モデル生成装置３００は、テンプレートを用いることで、モデル生成装置２００でのモデル１１０の生成を容易にし、金融取引の不正検出の性能を向上させることを可能にする。なお、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
図２１は、実施形態に係るモデル生成装置３００の概要を示す図である。本実施形態のモデル生成装置２００は、図１の監視装置１００が使用する学習済みモデルを生成する点で図１１および図１５のモデル生成装置２００と同じである。本実施形態のモデル生成装置３００は、モデル１１０を生成する際に、テンプレートを用いてモデル１１０を生成する構成を有する点で、上記したモデル生成装置２００と相違する。言い換えると、モデル生成装置３００は、テンプレートを用いることで、モデル生成装置２００でのモデル１１０の生成を容易にし、金融取引の不正検出の性能を向上させることを可能にする。なお、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0123】
＜最小構成例＞
モデル生成装置３００は、テンプレート情報取得部３０２と、入力情報取得部３０４と、制御部３０６と、モデル生成部３０８と、を含む。
テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報を取得する。テンプレート情報は、モデル１１０の生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、入力情報に基づくモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含む。
入力情報取得部３０４は、テンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。
制御部３０６は、テンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する。
モデル生成部３０８は、制御された二次情報の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する。
モデル生成装置３００は、テンプレート情報取得部３０２と、入力情報取得部３０４と、制御部３０６と、モデル生成部３０８と、を含む。
テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報を取得する。テンプレート情報は、モデル１１０の生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、入力情報に基づくモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含む。
入力情報取得部３０４は、テンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。
制御部３０６は、テンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する。
モデル生成部３０８は、制御された二次情報の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する。
【0124】
＜動作例＞
図２２は、実施形態のモデル生成装置３００の動作例を示すフローチャートである。まず、テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報を取得する（ステップＳ３０１）。そして、入力情報取得部３０４は、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する（ステップＳ３０３）。制御部３０６は、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する（ステップＳ３０５）。モデル生成部３０８は、ステップＳ３０５で制御された二次情報の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する（ステップＳ３０７）。
図２２は、実施形態のモデル生成装置３００の動作例を示すフローチャートである。まず、テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報を取得する（ステップＳ３０１）。そして、入力情報取得部３０４は、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する（ステップＳ３０３）。制御部３０６は、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する（ステップＳ３０５）。モデル生成部３０８は、ステップＳ３０５で制御された二次情報の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する（ステップＳ３０７）。
【0125】
このモデル生成装置３００は、テンプレート情報取得部３０２と、入力情報取得部３０４と、制御部３０６と、モデル生成部３０８と、を備えている。テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報を取得する。テンプレート情報は、モデル１１０の生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、入力情報に基づくモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含む。入力情報取得部３０４は、テンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。制御部３０６は、テンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する。モデル生成部３０８は、制御された二次情報の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する。
【0126】
このモデル生成装置３００によれば、金融取引の不正検知の目的に合致した高性能のモデルを容易に生成できる。
【0127】
以下、モデル生成装置３００の詳細例について説明する。
【0128】
（第７実施形態）
＜システム概要＞
図２３は、実施形態に係る監視システム１のシステム構成を概念的に示す図である。図２３の監視システム１は、図３の監視システム１の構成に加え、さらに、モデル生成装置３００を備えている。つまり、図１３の監視システム１のモデル生成装置２００に替えてモデル生成装置３００を備えている。モデル生成装置３００は、通信ネットワーク３ａを介して金融取引サーバ３０に接続される。ただし、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
＜システム概要＞
図２３は、実施形態に係る監視システム１のシステム構成を概念的に示す図である。図２３の監視システム１は、図３の監視システム１の構成に加え、さらに、モデル生成装置３００を備えている。つまり、図１３の監視システム１のモデル生成装置２００に替えてモデル生成装置３００を備えている。モデル生成装置３００は、通信ネットワーク３ａを介して金融取引サーバ３０に接続される。ただし、本実施形態の構成は、他の実施形態の構成の少なくともいずれか一つと矛盾を生じない範囲で組み合わせてもよい。
【0129】
モデル生成装置３００は、記憶装置３２０を含むとともに、モデル１１０を記憶する記憶装置（不図示）を含んでもよい。モデル１１０の記憶装置および記憶装置３２０は、モデル生成装置３００の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり、モデル１１０の記憶装置および記憶装置３２０いずれも、モデル生成装置３００と一体のハードウェアであってもよいし、モデル生成装置３００とは別体のハードウェアであってもよい。
【0130】
モデル生成装置３００は、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどにより実現される。
【0131】
モデル生成装置３００は、金融取引の不正を検出するモデル１１０を生成する。モデル生成装置３００は、金融取引サーバ３０の情報を取得してモデル１１０の生成に使用する。モデル生成装置３００が生成したモデル１１０を使用して監視装置１００が金融取引の監視を行う。
【0132】
モデル生成装置３００を実現するコンピュータ１０００には、モデル１１０を生成するためのプログラムがインストールされている。モデル生成装置３００の各要素の各機能は、プログラムを実行することにより実現される。また、操作端末１０をモデル生成装置３００の操作端末として機能させてもよく、モデル生成装置３００は、通信ネットワーク３ａを介して各操作端末１０と接続されるサーバとして機能し、操作端末１０は、クライアント端末として機能してもよい。
【0133】
上記実施形態と同様に、モデル生成装置３００および操作端末１０の少なくとも一方には、監視システム１を利用するための権限が予め付与されており、モデル生成装置３００および操作端末１０を使用する担当者は、監視システム１にログインするためのアカウント情報（例えば、ユーザ名およびパスワード）を予め取得しておく。また、モデル生成装置３００および操作端末１０には、予め当該監視システム１が提供するサービスを利用するためのアプリケーションプログラムがインストールされており、プログラムを起動した後、監視システム１にアカウント情報を用いてログインすることで、監視システム１のメニュー画面（不図示）から各種操作画面を表示させることができる。オペレータは、各種画面を操作することで、モデル１１０を生成することができる。
【0134】
＜機能構成例＞
以下、モデル生成装置３００の機能構成について図１１を用いて説明する。
テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報３８０を取得する。
図２４は、テンプレート情報３８０のデータ構造を示す図である。テンプレート情報３８０は、テンプレート３６０を定義する各種情報を含む。テンプレート３６０のテンプレート情報３８０は、記憶装置３２０に記憶される。
以下、モデル生成装置３００の機能構成について図１１を用いて説明する。
テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報３８０を取得する。
図２４は、テンプレート情報３８０のデータ構造を示す図である。テンプレート情報３８０は、テンプレート３６０を定義する各種情報を含む。テンプレート３６０のテンプレート情報３８０は、記憶装置３２０に記憶される。
【0135】
テンプレート情報３８０は、モデル１１０の生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報３８２と、入力情報に基づくモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報３８４とを少なくとも含む。
【0136】
入力情報取得部３０４は、テンプレート情報３８０に含まれる入力情報項目定義情報３８２で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。
【0137】
例えば、上記実施形態で説明した取引情報４００、顧客情報４１０、および口座情報４２０などのデータファイルをインポートする際に、各情報（データファイル）のうち、どの項目（一取引レコードのカラム）の情報を入力するかを入力情報項目定義情報３８２で特定する。
【0138】
モデル生成装置３００において、メニュー画面で「データファイルのインポート」の選択を受け付けると、インポート画面５２０がディスプレイに表示される。図２５は、インポート画面５２０の一例を示す図である。インポート画面５２０は、ファイル指定リスト５２２と、ＯＫボタン５２８と、キャンセルボタン５２９とを含む。
【0139】
ファイル指定リスト５２２は、インポートするデータ名のカラムと、当該データのファイルを指定するカラムとを含む。ファイル指定カラムは、ファイル選択ボタン５２４と選択ファイル表示部５２６とを含む。モデル生成装置３００は、ファイル選択ボタン５２４の押下を受け付けると、データフォルダを参照するウインドウを開き、データファイルをオペレータに選択させることができる。選択されたデータファイル名が、選択ファイル表示部５２６に表示される。
【0140】
モデル生成装置３００は、ＯＫボタン５２８の押下を受け付けると、インポートデータのファイル指定を確定して当該メニューを終了する。モデル生成装置３００は、キャンセルボタン５２９の押下を受け付けると、インポートデータのファイル指定をキャンセルして当該メニューを終了する。
【0141】
次に、モデル生成装置３００において、メニュー画面で「入力情報項目定義」の選択を受け付けると、入力情報選択画面５３０がディスプレイに表示される。図２６は、入力情報選択画面５３０の一例を示す図である。ここでは、取引情報４００のデータ項目のうち、入力対象とするデータ項目（一取引のレコード内のカラム）を選択するための入力情報選択画面５３０の例を示している。言い換えると、入力情報選択画面５３０は、取引情報４００のデータ項目のうち、モデル１１０生成に使用しないデータ項目を除外する選択を受け付けるための画面とも言える。
【0142】
入力情報選択画面５３０は、入力情報取得部３０４が取得する入力対象のデータ項目の選択操作を受け付け、入力情報項目定義情報３８２を生成してテンプレート情報３８０に含めて記憶装置３２０に記憶させるための画面である。入力情報選択画面５３０は、取込定義情報リスト５３２と、取込元データリスト５３４と、戻るボタン５４４と、次へボタン５４８とを含む。
【0143】
取込定義情報リスト５３２と、取込元データリスト５３４を用いて、入力対象のデータ項目と、取込元データとをマッピングさせることができる。取込定義情報リスト５３２のデータ項目は、取込元データリスト５３４のデータ項目と同じ順序で同じものが既に並んで表示されているものとする。
【0144】
一方のリストのスクロールバーの操作を受け付けると、他方のリストも一緒にスクロール表示されてよいし、一緒にスクロール表示されなくてもよいし、いずれの動作とするか選択的に設定できてもよい。
【0145】
また、取込定義情報リスト５３２と取込元データリスト５３４のデータ項目が一致しない場合には、はじめに、モデル生成装置３００は、入力対象のデータ項目（一取引のレコード内のカラム）の取込定義情報リスト５３２のマッピング列のセルの選択（オペレータによる）を受け付けた後、選択されたデータ項目に対応する、インポート元（取込元データリスト５３４）のデータファイルのデータ項目（元データ）の選択（オペレータによる）を受け付け、取込先と取込元のデータ項目の対応付けを行ってもよい。
【0146】
この図の例では、取込定義情報リスト５３２と取込元データリスト５３４のデータ項目は一致しているものとして説明する。
取込元データリスト５３４には、インポート元のデータファイル（ここでは、取引情報４００としてインポート指定されたデータファイル"TON_INF.csv"）の各項目のデータ名（一取引のレコード内のカラム名）（例えば、store_num、sbj_cdなど）が表示される。
取込元データリスト５３４には、インポート元のデータファイル（ここでは、取引情報４００としてインポート指定されたデータファイル"TON_INF.csv"）の各項目のデータ名（一取引のレコード内のカラム名）（例えば、store_num、sbj_cdなど）が表示される。
【0147】
モデル生成装置３００は、オペレータによる、取込元データリスト５３４のセルの押下により入力情報取得部３０４が取得すべき入力対象のデータ項目（一取引のレコード内のカラム名）の選択を受け付けることができる。
【0148】
選択されたデータ項目のセルは選択済み表示５３８される。選択済み表示５３８は、当該データ項目が選択済みであることをオペレータに通知する表示方法であれば特に限定されないが、例えば、セルの背景色を変更したり、セル内の文字の色を変更したり、セルを強調表示させたりしてもよい。
【0149】
入力情報選択画面５３０は、さらに、一括選択ボタン５４０および反映ボタン５４２を有する。モデル生成装置３００は、一括選択ボタン５４０の押下を受け付けると、取込元データリスト５３４の取込元のデータファイルのすべてのデータ項目をそのまま一括して選択状態とし、すべてのデータ項目のセルを選択済み表示５３８とする。つまり、一括選択ボタン５４０の押下することで、オペレータは、上記したデータ項目毎の選択操作を省略することができる。また、一括選択された状態で、オペレータによる押下を受け付けたセルについて、セル毎に選択を解除できてもよい。
【0150】
モデル生成装置３００は、反映ボタン５４２の押下を受け付けると、取込元データリスト５３４で選択済み表示５３８されたセルのデータ項目を、取込定義情報リスト５３２の対応する行のデータ項目にマッピングさせ、取込定義情報リスト５３２のマッピング列のセルにそれぞれデータ名が表示されることとなる。
【0151】
例えば、取込元データリスト５３４で選択された項目のデータ名、例えば、「store_num」は、反映ボタン５４２の押下により取込定義情報リスト５３２のデータ項目の「店番」のマッピング列に表示される。この図の例では、上３つのデータ項目が入力対象として選択されて取込定義情報リスト５３２にマッピングされた状態を示している。
【0152】
モデル生成装置３００は、戻るボタン５４４の押下を受け付けると、当該画面５３０で受け付けたデータ項目の選択操作をキャンセル（選択済み表示５３８を消去）してメニュー画面に戻る。モデル生成装置３００は、次へボタン５４８の押下を受け付けると、取込定義情報リスト５３２に反映されたマッピング情報に基づいて、取込元データリスト５３４で選択されたデータ項目を入力対象として定義する入力情報項目定義情報３８２をテンプレート情報３８０に含めて記憶装置３２０に記憶させる。
【0153】
なお、入力情報選択画面５３０は、顧客情報４１０および口座情報４２０についても同様に選択指定することができ、それぞれ入力情報項目定義情報３８２に定義された情報を含めたテンプレート情報３８０を記憶装置３２０に記憶させることができる。
【0154】
入力情報取得部３０４は、このようにして定義された入力情報項目定義情報３８２を用いて、当該入力情報項目定義情報３８２で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。
【0155】
次に、制御部３０６は、テンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報３８４に応じて、二次情報４４０の生成内容を制御する。
【0156】
例えば、上記実施形態で説明した各二次情報４４０のデータファイルをインポートする際に、各二次情報４４０のデータファイルのうち、どの項目（一取引レコードのカラム）の情報を説明変数として使用するために生成するか（否か）を二次情報生成定義情報３８４で定義する。
【0157】
モデル生成装置３００において、メニュー画面で「二次情報生成定義」の選択を受け付けると、二次情報選択画面５５０がディスプレイに表示される。図２７は、二次情報選択画面５５０の一例を示す図である。ここでは、二次情報４４０のうち、図１４の期間内取引情報４４２のデータ項目のうち、説明変数として使用するデータ項目（一レコード内のカラム）を選択するための二次情報選択画面５５０の例を示している。言い換えると、二次情報選択画面５５０は、二次情報４４０のデータ項目のうち、モデル１１０生成に使用しないデータ項目を除外する選択を受け付けるための画面とも言える。
【0158】
二次情報選択画面５５０は、制御部３０６が制御する二次情報４４０の生成内容、ここでは、説明変数として使用する二次情報４４０のデータ項目の選択操作を受け付け、二次情報生成定義情報３８４を生成してテンプレート情報３８０に含めて記憶装置３２０に記憶させるための画面である。二次情報選択画面５５０は、図２６の入力情報選択画面５３０と同じ、キャンセルボタン５３６、一括選択ボタン５４０、反映ボタン５４２、戻るボタン５４４、および次へボタン５４８を含む。
【0159】
二次情報選択画面５５０は、さらに、取込定義情報リスト５５２と、取込元データリスト５５４と、を含む。取込定義情報リスト５５２と、取込元データリスト５５４を用いて、説明変数として使用するデータ項目として取り込む取込元データリスト５５４のデータ項目とをマッピングさせることができる。取込定義情報リスト５５２のデータ項目は、取込元データリスト５５４のデータ項目と同じ順序で同じものが既に並んで表示されているものとする。
【0160】
一方のリストのスクロールバーの操作を受け付けると、他方のリストも一緒にスクロール表示されてよいし、一緒にスクロール表示されなくてもよいし、いずれの動作とするか選択的に設定できてもよい。
【0161】
また、取込定義情報リスト５５２と取込元データリスト５５４のデータ項目が一致しない場合には、はじめに、モデル生成装置３００は、入力対象のデータ項目（一取引のレコード内のカラム）の取込定義情報リスト５５２のマッピング列のセルの選択（オペレータによる）を受け付けた後、選択されたデータ項目に対応する、インポート元（取込元データリスト５５４）のデータファイルのデータ項目（元データ）の選択（オペレータによる）を受け付け、取込先と取込元のデータ項目の対応付けを行ってもよい。
【0162】
この図の例では、取込定義情報リスト５５２と取込元データリスト５５４のデータ項目は一致しているものとして説明する。
取込元データリスト５５４には、インポート元のデータファイル（ここでは、二次情報４４０としてインポート指定されたデータファイル"TON_P_INF.csv"）の各項目のデータ名（一レコード内のカラム名）（例えば、date_num、depwdl_time_difなど）が表示される。
取込元データリスト５５４には、インポート元のデータファイル（ここでは、二次情報４４０としてインポート指定されたデータファイル"TON_P_INF.csv"）の各項目のデータ名（一レコード内のカラム名）（例えば、date_num、depwdl_time_difなど）が表示される。
【0163】
モデル生成装置３００は、オペレータによる、取込元データリスト５５４のセルの押下により、二次情報４４０のうち、説明変数として生成対象となるデータ項目（一レコード内のカラム名）の選択を受け付けることができる。
【0164】
選択されたデータ項目のセルは選択済み表示５５６される。選択済み表示５５６は、当該データ項目が選択済みであることをオペレータに通知する表示方法であれば特に限定されないが、例えば、セルの背景色を変更したり、セル内の文字の色を変更したり、セルを強調表示させたりしてもよい。
【0165】
モデル生成装置３００は、反映ボタン５４２の押下を受け付けると、取込元データリスト５５４で選択済み表示５５６されたセルのデータ項目を、取込定義情報リスト５５２の対応する行のデータ項目にマッピングさせ、取込定義情報リスト５５２のマッピング列のセルにそれぞれデータ名が表示されることとなる。
【0166】
例えば、取込元データリスト５５４で選択された項目のデータ名、例えば、「date_num」は、反映ボタン５４２の押下により取込定義情報リスト５５２のデータ項目の「前回処理日からの経過日数」のマッピング列に表示される。この図の例では、４つのデータ項目が二次情報４４０の生成対象として選択されて取込定義情報リスト５５２にマッピングされた状態を示している。
【0167】
モデル生成装置３００は、次へボタン５４８の押下を受け付けると、取込定義情報リスト５５２に反映されたマッピング情報に基づいて、取込元データリスト５５４で選択されたデータ項目を特定する二次情報項目定義情報を含む二次情報生成定義情報３８４をテンプレート情報３８０に含めて記憶装置３２０に記憶させる。
【0168】
このように、二次情報生成定義情報３８４は、生成される二次情報４４０の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む。
【0169】
なお、二次情報選択画面５５０は、他の二次情報４４０についても同様に選択指定することができ、それぞれ二次情報生成定義情報３８４に定義された情報を含めたテンプレート情報３８０を記憶装置３２０に記憶させることができる。よって、二次情報生成定義情報３８４の二次情報項目定義情報は、当該異なる二次情報４４０を示すデータファイル別のデータ項目を定義した情報であってもよい。
【0170】
制御部３０６は、このようにして定義された二次情報生成定義情報３８４に応じて、二次情報４４０の生成内容を制御する。
【0171】
そして、モデル生成部３０８は、制御部３０６により制御された二次情報４４０の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する。つまり、二次情報生成定義情報３８４で定義された二次情報４４０を用いたモデル１１０を生成する。
【0172】
このモデル生成装置３００は、テンプレート情報取得部３０２と、入力情報取得部３０４と、制御部３０６と、モデル生成部３０８と、を備えている。テンプレート情報取得部３０２は、金融取引における不正取引を検出するモデル１１０の生成に使用するテンプレート情報を取得する。テンプレート情報は、モデル１１０の生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、入力情報に基づくモデル１１０の性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含む。入力情報取得部３０４は、テンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。制御部３０６は、テンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する。モデル生成部３０８は、制御された二次情報の生成内容に基づいてモデル１１０を生成する。
【0173】
このモデル生成装置３００によれば、金融取引の不正検知の目的に合致した高性能のモデルを容易に生成できる。
【0174】
（第８実施形態）
本実施形態のモデル生成装置３００は、複数の異なる説明変数が定義されたテンプレート情報３８０の中からテンプレート情報３８０を選択してモデル１１０を生成する構成を有する点以外は、図２１の上記第７実施形態と同様である。本実施形態のモデル生成装置３００は、図２１と同様の構成を有するので、図２１を用いて説明する。
本実施形態のモデル生成装置３００は、複数の異なる説明変数が定義されたテンプレート情報３８０の中からテンプレート情報３８０を選択してモデル１１０を生成する構成を有する点以外は、図２１の上記第７実施形態と同様である。本実施形態のモデル生成装置３００は、図２１と同様の構成を有するので、図２１を用いて説明する。
【0175】
＜機能構成例＞
テンプレート情報取得部３０２は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容、および入力情報項目定義情報３８２で特定される項目のうち、少なくとも一方が異なる複数のテンプレート情報３８０のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択されたテンプレート情報３８０を取得する。
テンプレート情報取得部３０２は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容、および入力情報項目定義情報３８２で特定される項目のうち、少なくとも一方が異なる複数のテンプレート情報３８０のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択されたテンプレート情報３８０を取得する。
【0176】
例えば、上記第７実施形態のモデル生成装置３００で定義された入力情報項目定義情報３８２および二次情報生成定義情報３８４の定義内容の少なくとも一方が異なるテンプレート情報３８０にそれぞれ名称を付けて記憶することができる。
【0177】
図２８は、テンプレート情報３８０のデータ構造例を示す図である。図２８のテンプレート情報３８０は、図２４のテンプレート情報３８０の入力情報項目定義情報３８２、および二次情報生成定義情報３８４に加え、さらに、テンプレート３６０を識別するテンプレートＩＤと、テンプレート名とを含む。つまり、第７実施形態で定義された入力情報項目定義情報３８２および二次情報生成定義情報３８４の少なくとも一方が異なるテンプレート情報３８０には、テンプレートＩＤと、テンプレート名と、入力情報項目定義情報３８２と、二次情報生成定義情報３８４とがそれぞれ紐付けられて記憶される。
【0178】
モデル生成装置３００において、メニュー画面で「テンプレート選択」の選択を受け付けと、テンプレート選択画面５６０がディスプレイに表示される。図２９は、テンプレート選択画面５６０の一例を示す図である。テンプレート選択画面５６０は、図２５と同じＯＫボタン５２８と、キャンセルボタン５２９とを含むとともに、テンプレートリスト５６２を含む。
【0179】
テンプレートリスト５６２は、複数のテンプレート情報３８０のテンプレートＩＤと、テンプレート名を一覧表示する。例えば、二次情報生成定義情報３８４により特定される二次情報４４０の生成内容に応じて、金融取引の不正検出のための説明変数が異なる分析（図中、テンプレート名に「分析１」または「分析２」と示されている。）を行うことができるモデル１１０を生成することができる。また、図中、テンプレート名に「（フル）」が含まれているテンプレート３６０は、例えば、二次情報４４０のデータ項目を除外せず、すべて含むものであることを示している。
【0180】
モデル１１０の生成に使用するテンプレート３６０をテンプレートリスト５６２の中から選択すると、選択されたテンプレート３６０の行は選択済み表示５６８される。選択済み表示５６８は、当該テンプレート３６０が選択済みであることをオペレータに通知する表示方法であれば特に限定されないが、例えば、セルの背景色を変更したり、セル内の文字の色を変更したり、セルを強調表示させたりしてもよい。
【0181】
また、テンプレート選択画面５６０は、検索キー入力部（不図示）と、検索ボタン（不図示）を有してもよい。モデル生成装置３００は、検索キー入力部に入力された、テンプレートのテンプレートＩＤまたはテンプレート名の少なくとも一部を検索キーとして受け付けて、登録済みのテンプレート情報３８０の中から検索して得られたテンプレート情報３８０をテンプレートリスト５６２に表示できてもよい。
【0182】
モデル生成装置３００は、ＯＫボタン５２８の押下を受け付けると、選択されたテンプレート３６０のテンプレート情報３８０を記憶装置３２０から読み出す。テンプレート情報３８０を用いてモデル生成装置３００は、モデル１１０を生成する。
【0183】
また、モデル生成部３０８は、さらに、入力情報取得部３０４により取得された入力情報に基づいて、モデル１１０を生成してもよい。
【0184】
＜動作例＞
図３０は、実施形態のモデル生成装置３００の動作例を示すフローチャートである。
図３０のフローは、図２３のフローと同じステップＳ３０１～ステップＳ３０７を有するとともに、さらに、ステップＳ３０１の前に、ステップＳ３２１を有する。
図３０は、実施形態のモデル生成装置３００の動作例を示すフローチャートである。
図３０のフローは、図２３のフローと同じステップＳ３０１～ステップＳ３０７を有するとともに、さらに、ステップＳ３０１の前に、ステップＳ３２１を有する。
【0185】
はじめに、テンプレート情報取得部３０２は、図２９のテンプレート選択画面５６０において、オペレータによる、テンプレート３６０の選択操作およびＯＫボタン５２８の押下を受け付ける（ステップＳ３２１）。ＯＫボタン５２８の押下を受け付けると、テンプレート情報取得部３０２は、テンプレートリスト５６２のうち選択済み表示５６８されているテンプレート３６０のテンプレート情報３８０を記憶装置３２０から読み出して取得する（ステップＳ３０１）。
ステップＳ３０３以降の処理は図２３と同様である。
ステップＳ３０３以降の処理は図２３と同様である。
【0186】
また、テンプレート情報３８０は、さらに、モデル１１０の生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報３８６を含んでもよい。
モデル生成部３０８は、アルゴリズム定義情報３８６で特定される生成アルゴリズムに基づいてモデル１１０を生成する。
モデル生成部３０８は、アルゴリズム定義情報３８６で特定される生成アルゴリズムに基づいてモデル１１０を生成する。
【0187】
【0188】
アルゴリズム定義情報３８６により特定される生成アルゴリズムは、例えば、異種混合、ロジスティック回帰、多層パーセプトロン、勾配ブースティングなどが考えられるが、他のアルゴリズムであってもよい。
【0189】
モデル生成装置３００は、メニュー画面で「アルゴリズム選択」の選択を受け付けると、アルゴリズム選択画面（不図示）をディスプレイに表示させてもよい。アルゴリズム選択画面は、アルゴリズムの選択を受け付けるＵＩ（User Interface）を含む。モデル生成装置３００は、オペレータによるアルゴリズムの選択を受け付けると、選択されたアルゴリズムをアルゴリズム定義情報３８６に定義してテンプレート情報３８０に含めて記憶装置３２０に記憶させる。異なるアルゴリズムが定義されたアルゴリズム定義情報３８６のテンプレート情報３８０は、新たなテンプレートＩＤおよびテンプレート名を紐付けて別のテンプレート情報３８０として記憶装置３２０に記憶されてもよい。
【0190】
モデル生成部３０８は、アルゴリズム定義情報３８６に定義されるアルゴリズムに基づいて、モデル１１０を生成する。
【0191】
制御部３０６は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容に応じて、二次情報４４０を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、二次情報４４０を生成する制御をする。
【0192】
具体的には二次情報生成定義情報３８４に二次情報４４０の生成内容が定義された（図２７の二次情報選択画面５５０で二次情報４４０のデータ項目が選択された）場合に、テンプレート情報３８０は、二次情報生成定義情報３８４を含んでもよい。つまり、図２７の二次情報選択画面５５０で二次情報４４０の生成内容が定義されなかった場合、テンプレート情報３８０は、二次情報生成定義情報３８４を含まないようにしてもよい。
【0193】
制御部３０６は、テンプレート情報３８０に二次情報生成定義情報３８４が含まれる場合、二次情報４４０の生成を制御すると判別し、テンプレート情報３８０に二次情報生成定義情報３８４が含まれない場合、二次情報４４０の生成を制御しないと判別してもよい。
【0194】
他の例として、図２７の二次情報選択画面５５０で二次情報４４０の生成内容の定義が行われた否かを示すフラグを二次情報生成定義情報３８４は含んでもよい。制御部３０６は、二次情報生成定義情報３８４のフラグを参照し、当該フラグが二次情報４４０の生成内容の定義が行われてことを示す場合、二次情報４４０の生成を制御すると判別し、当該フラグが二次情報４４０の生成内容の定義が行われていないことを示す場合、二次情報４４０の生成を制御しないと判別してもよい。
【0195】
制御部３０６は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容に応じて、二次情報４４０を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、二次情報４４０を生成する制御をしない。
【0196】
＜動作例＞
図３２は、実施形態のモデル生成装置３００の動作例の要部を示すフローチャートである。図３２のフローは、上記実施形態のモデル生成装置３００の図２２または図３０のステップＳ３０３の後に実行される。ステップＳ３０３で、入力情報取得部３０４が、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。そして、制御部３０６は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容に応じて、二次情報４４０を生成するか否かを判別する（ステップＳ３３１）。
図３２は、実施形態のモデル生成装置３００の動作例の要部を示すフローチャートである。図３２のフローは、上記実施形態のモデル生成装置３００の図２２または図３０のステップＳ３０３の後に実行される。ステップＳ３０３で、入力情報取得部３０４が、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する入力情報を取得する。そして、制御部３０６は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容に応じて、二次情報４４０を生成するか否かを判別する（ステップＳ３３１）。
【0197】
そして、制御部３０６は、二次情報４４０を生成しないと判別された場合に（ステップＳ３３１のＮＯ）、二次情報４４０を生成する制御をしない。つまり、ステップＳ３０５をバイパスしてステップＳ３０７に進む。この場合、モデル生成部３０８は、二次情報４４０を生成せずに、ステップＳ３０３で入力情報取得部３０４により取得された入力情報に基づいて、モデル１１０を生成する（ステップＳ３０７）。
【0198】
一方、制御部３０６は、二次情報４４０を生成すると判別された場合に（ステップＳ３３１のＹＥＳ）、二次情報４４０を生成する制御をする。つまり、ステップＳ３０５に進み、制御部３０６は、ステップＳ３０１で取得されたテンプレート情報に含まれる二次情報生成定義情報に応じて、二次情報の生成内容を制御する。つまり、制御部３０６は、二次情報４４０を生成する。
【0199】
そして、モデル生成部３０８は、ステップＳ３０５で生成された二次情報４４０を用いてモデル１１０を生成する（ステップＳ３０７）。なお、この場合においても、モデル生成部３０８は、二次情報４４０に加え、ステップＳ３０３で入力情報取得部３０４により取得された入力情報に基づいて、モデル１１０を生成してよい。
【0200】
以上説明したように、本実施形態によれば、テンプレート情報取得部３０２は、二次情報生成定義情報３８４で特定される二次情報４４０の生成内容、および入力情報項目定義情報３８２で特定される項目のうち、少なくとも一方が異なる複数のテンプレート情報３８０のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択されたテンプレート情報３８０を取得する。
【0201】
このように、本実施形態のモデル生成装置３００によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、複数の異なる説明変数が定義されたテンプレート情報３８０の中からテンプレート情報３８０を選択してモデル１１０を生成することができるので、予め準備したテンプレート情報３８０を検出対象に応じて適宜選択して、効率よく金融取引の不正検出を行うことが可能になる。また、検出内容に適した説明変数を用いて金融取引の不正検出を行うことができるので、より不正検出の性能を向上させることができるモデル１１０を生成できる。
【0202】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
たとえば、二次情報生成定義情報３８４は、二次情報４４０の項目を特定する以外にも、二次情報４４０の複数の項目についての論理和や論理和などの論理式を用いて定義できてもよい。
たとえば、二次情報生成定義情報３８４は、二次情報４４０の項目を特定する以外にも、二次情報４４０の複数の項目についての論理和や論理和などの論理式を用いて定義できてもよい。
【0203】
また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、少なくとも一つの工程は、他の動作主体、例えば他の装置や人によって行われてもよい。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【0204】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、本発明において利用者（金融機関の顧客およびその金融取引の相手先）に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
なお、本発明において利用者（金融機関の顧客およびその金融取引の相手先）に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
【0205】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１． 金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有するモデル生成装置。
２． １．に記載のモデル生成装置において、
前記テンプレート情報取得手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、モデル生成装置。
３． １．または２．に記載のモデル生成装置において、
前記モデル生成手段は、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、モデル生成装置。
４． １．から３．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデル生成手段は、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、モデル生成装置。
５． １．から４．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、モデル生成装置。
６． １．から５．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、モデル生成装置。
７． １．から６．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、モデル生成装置。
１． 金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有するモデル生成装置。
２． １．に記載のモデル生成装置において、
前記テンプレート情報取得手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、モデル生成装置。
３． １．または２．に記載のモデル生成装置において、
前記モデル生成手段は、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、モデル生成装置。
４． １．から３．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデル生成手段は、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、モデル生成装置。
５． １．から４．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、モデル生成装置。
６． １．から５．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、モデル生成装置。
７． １．から６．のいずれか一つに記載のモデル生成装置において、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、モデル生成装置。
【0206】
８． 金融取引における不正取引を検出するモデルを生成するモデル生成装置と、
前記モデル生成装置が生成した前記モデルを用いて前記金融取引を監視する監視装置と、を備え、
前記モデル生成装置は、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有する、監視システム。
９． ８．に記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記テンプレート情報取得手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、監視システム。
１０． ８．または９．に記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記モデル生成手段は、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、監視システム。
１１． ８．から１０．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデル生成装置の前記モデル生成手段は、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、監視システム。
１２． ８．から１１．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、監視システム。
１３． ８．から１２．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、監視システム。
１４． ８．から１３．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、監視システム。
前記モデル生成装置が生成した前記モデルを用いて前記金融取引を監視する監視装置と、を備え、
前記モデル生成装置は、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得するテンプレート情報取得手段を有し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する入力情報取得手段と、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する制御手段と、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成するモデル生成手段と、
を有する、監視システム。
９． ８．に記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記テンプレート情報取得手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、監視システム。
１０． ８．または９．に記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記モデル生成手段は、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、監視システム。
１１． ８．から１０．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデル生成装置の前記モデル生成手段は、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、監視システム。
１２． ８．から１１．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、監視システム。
１３． ８．から１２．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記モデル生成装置の前記制御手段は、前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、監視システム。
１４． ８．から１３．のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、監視システム。
【0207】
１５． １以上のコンピュータが、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、前記１以上のコンピュータが、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得し、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御し、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法。
１６． １５．に記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、モデル生成方法。
１７． １５．または１６．に記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記モデルを生成する際、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、モデル生成方法。
１８． １５．から１７．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
１以上のコンピュータが、
前記モデルを生成する際、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法。
１９． １５．から１８．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、モデル生成方法。
２０． １５．から１９．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、モデル生成方法。
２１． １５．から２０．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、モデル生成方法。
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得し、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、前記１以上のコンピュータが、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得し、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御し、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法。
１６． １５．に記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得する、モデル生成方法。
１７． １５．または１６．に記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記モデルを生成する際、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、モデル生成方法。
１８． １５．から１７．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
１以上のコンピュータが、
前記モデルを生成する際、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、モデル生成方法。
１９． １５．から１８．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする、モデル生成方法。
２０． １５．から１９．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
１以上のコンピュータが、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない、モデル生成方法。
２１． １５．から２０．のいずれか一つに記載のモデル生成方法において、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、モデル生成方法。
【0208】
２２． コンピュータに、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラム。
２３． ２２．に記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得するする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２４． ２２．または２３．に記載のプログラムにおいて、
前記モデルを生成する手順において、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、プログラム。
２５． ２２．から２４．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデルを生成する手順において、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、プログラム。
２６． ２２．から２５．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２７． ２２．から２６．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２８． ２２．から２７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、プログラム。
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラム。
２３． ２２．に記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得するする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２４． ２２．または２３．に記載のプログラムにおいて、
前記モデルを生成する手順において、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、プログラム。
２５． ２２．から２４．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデルを生成する手順において、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、プログラム。
２６． ２２．から２５．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２７． ２２．から２６．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２８． ２２．から２７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、プログラム。
【0209】
２９． コンピュータに、
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３０． ２９．に記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得するする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３１． ２９．または３０．に記載の記録媒体において、
前記モデルを生成する手順において、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３２． ２９．から３１．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデルを生成する手順において、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３３． ２９．から３２．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３４． ２９．から３３．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない手順、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３５． ２９．から３４．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
金融取引における不正取引を検出するモデルの生成に使用するテンプレート情報を取得する手順、を実行させ、
前記テンプレート情報は、前記モデルの生成に使用される各入力情報の項目を特定する入力情報項目定義情報、および、前記入力情報に基づく前記モデルの性能の向上に寄与する二次情報の生成内容を特定する二次情報生成定義情報を含み、
さらに、
前記コンピュータに、
前記テンプレート情報に含まれる前記入力情報項目定義情報で特定される各項目について、その項目に対応する前記入力情報を取得する手順、
前記テンプレート情報に含まれる前記二次情報生成定義情報に応じて、前記二次情報の生成内容を制御する手順、
制御された前記二次情報の生成内容に基づいて前記モデルを生成する手順、を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３０． ２９．に記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容、および前記入力情報項目定義情報で特定される前記項目のうち、少なくとも一方が異なる複数の前記テンプレート情報のうちの一つを選択する入力を受け付けると、当該選択された前記テンプレート情報を取得するする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３１． ２９．または３０．に記載の記録媒体において、
前記モデルを生成する手順において、さらに、取得された前記入力情報に基づいて、モデルを生成する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３２． ２９．から３１．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記テンプレート情報は、モデルの生成アルゴリズムを特定するアルゴリズム定義情報を含み、
前記モデルを生成する手順において、前記アルゴリズム定義情報で特定される前記生成アルゴリズムに基づいて前記モデルを生成する、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３３． ２９．から３２．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成すると判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３４． ２９．から３３．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報で特定される前記二次情報の生成内容に応じて、前記二次情報を生成するか否かを判別し、生成しないと判別された場合に、前記二次情報を生成する制御をしない手順、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
３５． ２９．から３４．のいずれか一つに記載の記録媒体において、
前記二次情報生成定義情報は、生成される前記二次情報の項目を特定する二次情報項目定義情報を含む、プログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【0210】
１ 監視システム
３ａ、３ｂ 通信ネットワーク
１０ 操作端末
２０ ＡＴＭ
３０ 金融取引サーバ
４０ 記憶装置
１００ 監視装置
１０２ 入力部
１０４ 生成部
１０６ 出力部
１１０ モデル
１２０ 記憶装置
２００ モデル生成装置
２０２ 二次情報生成部
２０４ モデル生成部
２０６ 入力部
２２０ 記憶装置
３００ モデル生成装置
３０２ テンプレート情報取得部
３０４ 入力情報取得部
３０６ 制御部
３０８ モデル生成部
３２０ 記憶装置
３６０ テンプレート
３８０ テンプレート情報
３８２ 入力情報項目定義情報
３８４ 二次情報生成定義情報
３８６ アルゴリズム定義情報
４００ 取引情報
４１０ 顧客情報
４２０ 口座情報
４３０ 不正取引情報
４４０ 二次情報
４４２ 期間内取引情報
５００ 画面
５１０ 根拠情報出力画面
５３０ 入力情報選択画面
５５０ 二次情報選択画面
５６０ テンプレート選択画面
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
３ａ、３ｂ 通信ネットワーク
１０ 操作端末
２０ ＡＴＭ
３０ 金融取引サーバ
４０ 記憶装置
１００ 監視装置
１０２ 入力部
１０４ 生成部
１０６ 出力部
１１０ モデル
１２０ 記憶装置
２００ モデル生成装置
２０２ 二次情報生成部
２０４ モデル生成部
２０６ 入力部
２２０ 記憶装置
３００ モデル生成装置
３０２ テンプレート情報取得部
３０４ 入力情報取得部
３０６ 制御部
３０８ モデル生成部
３２０ 記憶装置
３６０ テンプレート
３８０ テンプレート情報
３８２ 入力情報項目定義情報
３８４ 二次情報生成定義情報
３８６ アルゴリズム定義情報
４００ 取引情報
４１０ 顧客情報
４２０ 口座情報
４３０ 不正取引情報
４４０ 二次情報
４４２ 期間内取引情報
５００ 画面
５１０ 根拠情報出力画面
５３０ 入力情報選択画面
５５０ 二次情報選択画面
５６０ テンプレート選択画面
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】