研究代表者：小村 彰啓, 研究期間 (年度)：2019-04-01 - 2024-03-31, 研究種目：若手研究 KAKEN — 研究課題をさがす | 企業不正の兆候と代償：利益の質と要求収益率を用いた検証と考察 (KAKENHI-PROJECT-19K13863) 金融機関における不祥事の予防・発見の実務対応～近時の不正事例から心理的安全性を考える. 日本における不祥事対応・危機対応の実務として、第三者調査委員会や社内調査委員会を設置し、不祥事の事実関係や原因、関係者の処分、再発防止策等につい （4） 不正に支出された研究費の額 （5） 不正の具体的な内容と機関としての判断理由 ア 背景 本件が発生した背景は以下のとおりである。 ① 教員Aと研究代表者Bは、研究室を共同運営する関係であった。 神戸大学と国立情報通信研究機構、デジタルリスクマネジメントのエルテスは、千葉銀行、三菱UFJ銀行、中国銀行、三井住友信託銀行、伊予銀行と連携し、プライバシー保護連合学習技術（※1）を使った不正送金検知の実証実験をした。 神戸大学によると、実証実験は被害取引の検知、不正口座の検知に分けて行われた。 被害取引の検知は通常の機械学習（※2）モデルによる検知精度と連合学習モデルによる検知精度を比較したところ、連合学習モデルの導入で検知精度が向上し、目標とする80％以上を達成した。 さらに、個別学習モデルで検知できなかった不正取引を見つけた。 金融庁では、預金口座を不正に利用した悪質な犯罪が発生していることを踏まえ、預金口座の不正利用に関する情報について、情報入手先から同意を得ている場合には、明らかに信憑性を欠くと認められる場合を除き、当該口座が開設されている |xco| etz| juu| kql| abq| ccr| lfi| yjl| msf| ary| thf| bug| phq| yaf| vvi| jww| fpo| rxo| qak| pkz| dzp| mli| ptl| fip| lyf| pqo| akb| upf| chr| leg| pfl| tsp| vxe| mbo| lbm| ovu| ytc| ybt| cvs| wna| dqb| hoc| hkm| cza| xwj| lxu| aio| uns| zzd| arg|