フィンテックの進展により効率化が進む金融業界に加え、保険業界でも業務の自動化や高度なリスク管理が求められています。
NABLASは、時系列データ解析やリスク予測、生成AIによる虚偽申請・不正契約の検出技術、カスタマーサポート自動化などを通じて、業務効率と信頼性の両立を支援します。

課題やデータの準備状況にもよりますが、2〜3か月程度で成果を確認できるケースが多いです。小規模の検証であれば1か月程度で実施することも可能です。

利用するAIの種類やデータ量、運用規模によって変動します。ご相談いただければ、初期費用・運用費用を含めた概算見積もりをいたします。

扱うデータはご要望に応じて、活用範囲の制御や学習データとして活用しない制限をかけることが可能です。ご要望のセキュリティ要件に合わせたカスタマイズも可能ですので、お気軽にご相談ください。

精度は導入するデータの質や不正取引のパターンによって大きく異なるため、一概に数値でお答えすることはできません。ただし、PoC（概念実証）を通じて概算の精度を算出し、ご提示することが可能です。検出精度はデータに合わせた学習を継続することで向上していきます。

はい、活用可能です。近年では 生成AIを悪用した証拠画像や文書の捏造といった新しい不正手口も見られるようになっています。AIは画像・映像・テキストを多角的に解析し、改ざんの痕跡や不自然なパターンを検出することができます。また、過去の請求データや不正事例を学習させることで、異常な請求行動を早期に発見することも可能です。