AWS Security and Risk Management Forum ～レジリエントな未来：生成AIなどの最新技術を活用したセキュリティ・リスクマネージメント～（オンライン） - 申し込み | アイティメディア株式会社 イベント運営事務局
いかに「サービス」を継続するか――顧客目線で「クラウドのレジリエンシー」を強化する方法とは 私たちのビジネス環境は急速に変化しています。生成AIなど新技術の活用機会の拡大、様々なサプライチェーンへの対応など、新たな時代に適したIT環境へのモダナイズが求められています。こうした中、喫緊の課題となっているのが、サイバー攻撃、自然災害など、「あらゆる脅威」への対応です。ただし、先を予測できない現在は、リスクマネジメントや事業継続計画（BCP）の実施は大前提。それらを遂行してもなお、業務／顧客向けサービスが中断してしまうことを想定した包括的な体制の見直し、再整備が求められています。 特に重要なのが「顧客目線」です。不測の事態が起きても「社内業務」だけではなく、いかに「顧客へのサービス提供」を継続するか、迅速に復旧するか――社会的信頼、収益に直結する「顧客目線での強靭性、回復力」はG7や規制当局など
「この人、家賃を滞納しそう？」AIが予測 入居審査を45分→16分に
家賃保証サービスなどを提供するリース(新宿区）は、賃貸物件に申し込んだ人の属性などのデータから、家賃を滞納する可能性がどれぐらいあるかを判断するAI「滞納予測AI」を開発した。 このAIを搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を、家賃債務保証会社10社限定で無料提供する。同ツールを使えば、紙ベースの審査では45分かかっていた入居審査を16分に短縮できるという。 滞納予測AIは、リースが保証事業を運営する中で得た1万件以上のデータを基に開発。年齢や雇用形態、年収など9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いと滞納発生時期の予測を表示する。 同社が持つ、家賃保証の入居審査と家賃滞納データから20を超える特徴量を抽出し、毎週リアルタイムにデータを加えてモデルを更新。延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生の予測精度は、70％を超えたという。 今回、AIの学習・情報更新を加速させて予測精度をさらに上
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