Federal Government
IRS
米国内国歳入庁 - 金融犯罪検出システム
米国連邦政府機関であるIRS（内国歳入庁）向けに、金融犯罪検出システムを開発。 連邦政府基準のセキュリティクリアランスを取得し、高セキュリティ環境での開発・運用を実現しました。
課題
金融犯罪の複雑化
金融犯罪の手口は年々複雑化し、従来のルールベースのシステムでは検出が困難になっていました。
大量データの分析
膨大な取引データから不正パターンを検出するには、高度な分析技術が必要でした。
厳格なセキュリティ要件
連邦政府機関として、最高レベルのセキュリティ基準への準拠が求められました。
ソリューション
Secure Analysis
機械学習とグラフ分析を組み合わせた、高度な金融犯罪検出システムを開発しました。
- 異常検知モデル：機械学習による不正取引パターンの自動検出
- グラフ分析：取引ネットワーク分析による組織的犯罪の特定
- セキュアインフラ：FedRAMP準拠のクラウドインフラ構築
- 監査対応：全アクションのログ記録と監査証跡の完全保持
成果
セキュリティクリアランス取得
連邦政府基準のセキュリティクリアランスを取得。高セキュリティ環境での開発実績を確立。
検出精度の向上
AIベースの分析により、従来のルールベースシステムでは検出できなかった不正パターンを特定。
セキュリティに関する注記
本プロジェクトの詳細は、セキュリティ上の理由により公開が制限されています。 同様のプロジェクトに関するご相談は、NDA締結後に詳細をお伝えすることが可能です。
使用技術
Python Machine Learning Graph Analysis Secure Cloud Data Pipeline