コナー・バーク氏は、アイルランドの大手銀行のバックオフィスでキャリアの大半を過ごしました。彼のチームは、オンボーディングプロセス、特に書類処理が中心の手作業によるレビューワークフローのデジタル化を任されていました。このプロセスは、銀行に年間数百万ドルのコストを負担させながら、不正行為の発見にもつながっていませんでした。彼によると、最大の課題は、リスク管理と不正行為対策を損なうことなく、いかに人的要素を排除するかという点でした。
このことに触発され、バーク氏と双子の兄弟であるロナン・バーク氏は、AIを活用した文書不正検知サービス「Inscribe」を立ち上げました。フィンテックおよび金融業界の不正行為、リスク管理、運用チーム向けに開発されたInscribeは、数億ものデータポイントで訓練されたAIを活用して結果を返します、とロナン氏は言います。
「面倒な書類審査は口座開設や引受手続きに支障をきたしますが、自動化だけでは解決にはなりません」とロナン氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「不正検知のない自動化は無謀だと考えています。だからこそInscribeは、企業が不正を検知し、プロセスを自動化し、信用力を把握して、より多くの顧客をより迅速に承認できるようにする、トータルパッケージなのです。」
Inscribeは、金融オンボーディング文書を解析、分類、データ照合し、AIを活用した不正検出機能によって回収された文書と提供された文書の差異をハイライト表示します。氏名、住所、銀行取引明細書などの文書情報は自動的にデジタル化され、銀行取引明細書と取引のスナップショットを含む個々の顧客リスクプロファイルを生成します。
Inscribeは昨年9月、信用分析と銀行取引明細書の自動化コンポーネントを発表しました。このコンポーネントは、銀行取引明細書のキャッシュフロー詳細、取引の解析、給与明細書の解析など、融資判断に必要なほとんどのデータポイントを提供します。Ronan氏によると、Inscribeは氏名、住所、日付、取引、給与といった重要な情報を数秒で抽出し、結果を返すことができるとのことです。
Inscribeは、提供する機能において、Resistant AI（2021年10月に1,660万ドルを調達）やSmile Identity（同年7月に700万ドルを調達）といった他の多くの不正対策ツールと類似しています。しかし、ロナン氏は、顧客との過去のパートナーシップを通じて収集された独自のデータに基づくAIファーストのアプローチがInscribeの差別化要因であると主張しています。
「この業界では、不正検出や文書自動化の企業が顧客と話をすることなく、最初から完璧なソリューションを構築しようと試みたものの、その後倒産してしまった例を目にしてきました。彼らはコールドスタートの問題を克服できず、顧客が使用しているデータにアクセスできなかったため、製品をゼロから構築することができませんでした」とロナン氏は述べた。「これは機械学習の第一のルールに立ち返ります。機械学習ではなく、データから始めるということです。適切なデータセットがなければ、時間を無駄にしていることになります。間違ったモデルを選択したり、期待どおりに機能しないデータでモデルをトレーニングしたりすることになってしまうのです。」
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AIは想像を絶するほど完璧ではありません。歴史がそれを証明しています。例えば、パンデミックの際には、異常な行動を検知する不正検知システムが、新たな買い物習慣や支出習慣に混乱をきたしました。また、福祉詐欺を検知するために設計された自動アルゴリズムは、エラーが発生しやすく、貧困層を貧困であること自体を罰するような設計になっていることが示されています。
しかし、ロナン氏の主張の真偽はさておき、Inscribeのプラットフォームには著名顧客を惹きつける何かがあるのは明らかだ。TripActions、Ramp、Bluevine、Shiftなどがこのスタートアップの顧客に名を連ねている。
投資家たちもその魅力に惹かれ、今週、InscribeはThreshold Venturesを筆頭に、Crosslink Capital、Foundry、Uncork Capital、Boxの共同創業者ディロン・スミス、Intercomの共同創業者デス・トレイナーらが参加した2,500万ドルのシリーズB資金調達ラウンドを完了した。今回の資金調達により、Inscribeのこれまでの調達総額は3,800万ドルとなり、これには2021年4月に完了した1,050万ドルのシリーズAラウンドも含まれる。
おそらく、Inscribeのソリューションは比較的容易に導入できる点でしょう。Ronan氏が正しく指摘しているように、Inscribeは、社内に不正検出ソリューションを構築したり、大規模なデータサイエンスチームを雇用したりする必要がないという問題を解決します。
「AIや機械学習モデルは可能な限り多くのデータから恩恵を受けますが、各企業は独自のデータセットしか利用できません。そのため、自社開発のソリューションは、多数のデータソースからデータを取得するソリューションほど効果的ではありません」とロナン氏は述べています。「だからこそ、企業は文書詐欺検知ソリューションと提携するのです。犯罪者は様々な方法で詐欺を働きますが、これらのソリューションは顧客ベース全体からデータを取得し、組織的な攻撃や新たなトレンドをより迅速に特定します。」
恐怖をあおる行為も、おそらく追い打ちをかけているのだろう。最近の調査によると、米国のフィンテック企業は平均して毎年5100万ドルを詐欺で失っているという。ロナン氏はインタビュー中にこの統計を引用した。
「ますますデジタル化が進み、地理的に分散し、スピードアップする世界では、誰と取引しているのかを把握することがこれまで以上に困難になっています。企業はどの潜在顧客が信頼できるのか分からなくなってしまうのです」とロナン氏は述べた。「フィンテック企業はオンラインの世界に対応してきましたが、従来の金融機関はレガシーシステムから脱却し、真のデジタル変革を受け入れるという課題に直面しています。そして、競争力のある顧客体験を提供するためには、不正行為や摩擦を減らしながら、これらすべてを実現しなければなりません。」
拡張計画について尋ねられると、ロナン氏は、インスクライブは今後12〜18カ月で従業員50人を倍増させる可能性が高いと述べた。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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