WO2020003477A1 - コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム - Google Patents

コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2020003477A1
WO2020003477A1 PCT/JP2018/024758 JP2018024758W WO2020003477A1 WO 2020003477 A1 WO2020003477 A1 WO 2020003477A1 JP 2018024758 W JP2018024758 W JP 2018024758W WO 2020003477 A1 WO2020003477 A1 WO 2020003477A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
transferor
atm
transfer fraud
image
transfer
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/024758
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
俊二 菅谷
一雄 友廣
敏史 横尾
Original Assignee
株式会社オプティム
株式会社佐賀銀行
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社オプティム, 株式会社佐賀銀行 filed Critical 株式会社オプティム
Priority to JP2020526838A priority Critical patent/JP6959704B2/ja
Priority to PCT/JP2018/024758 priority patent/WO2020003477A1/ja
Publication of WO2020003477A1 publication Critical patent/WO2020003477A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance

Definitions

  • the present invention relates to a computer system, a transfer fraud prevention method, and a program for notifying a transferor of a transfer fraud.
  • bank transfer fraud aimed at exploiting money from the elderly has occurred.
  • transfer fraud it has been practiced to transfer money to a designated account via a portable terminal possessed by an elderly person.
  • Various measures are currently being taken to prevent such transfer fraud.
  • Patent Document 1 a system has been disclosed in which a call made by a terminal device of an elderly person is recorded, and whether or not the call is a transfer fraud is determined from the recorded call contents (Patent Document 1). reference).
  • Patent Literature 1 is not preferable from the viewpoint of privacy protection because it is necessary to constantly record a call.
  • the object of the present invention is to provide a computer system, a transfer fraud prevention method, and a program that can prevent transfer fraud while considering privacy.
  • the present invention provides the following solutions.
  • the present invention is a computer system for notifying a transferor of a transfer fraud,
  • Image acquisition means for acquiring an image from a camera installed in the ATM;
  • Conversation detecting means for analyzing the image and detecting whether or not the transferor has a conversation with a mobile terminal,
  • Screen operation detecting means for analyzing the image and detecting whether or not the transferor is operating the screen of the ATM;
  • Judgment means for judging that there is a suspicion of the transfer fraud when detecting that the transferer is having a conversation and detecting that the transferee is operating the ATM screen;
  • Notification means for notifying the transferor of the possibility of the transfer fraud via the ATM or the mobile terminal when it is determined that the transfer fraud is suspected;
  • a computer system is provided.
  • a computer system that notifies a transferer of a transfer fraud obtains an image from a camera installed in an ATM, analyzes the image, and the transferer has a conversation with a mobile terminal. Detecting whether or not the transferor is operating the ATM screen, detecting whether or not the transferor is talking, and detecting whether or not the transferor is talking, When it is detected that the user is operating the screen of the above, it is determined that the transfer fraud is suspected, and when it is determined that the transfer fraud is suspected, the transfer via the ATM or the mobile terminal is performed. Notify the transferor of suspected fraud.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of the transfer fraud prevention system 1.
  • FIG. 2 is an overall configuration diagram of the transfer fraud prevention system 1.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the computer 10.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a personal information registration process executed by the computer 10.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the transfer fraud prevention process executed by the computer 10.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the transfer fraud prevention process executed by the computer 10.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an image 200 analyzed by the computer 10.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the transfer fraud notification 300 notified by the computer 10 via the ATM.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a transfer fraud prevention system 1 according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the transfer fraud prevention system 1 is a computer system that includes a computer 10 and notifies a transfer person of a transfer fraud.
  • the computer 10 is a computer device connected to an ATM (Automatic Teller Machine) or a portable terminal owned by a pre-registered transferor so as to be able to perform data communication.
  • ATM Automatic Teller Machine
  • portable terminal owned by a pre-registered transferor so as to be able to perform data communication.
  • the computer 10 obtains an image of the transferor photographed by the camera installed in the ATM, analyzes the image, and determines whether the transferor is talking on the mobile terminal (first condition) and determines whether the transferor has the ATM. (2nd condition) is detected. If the computer 10 detects these two conditions, it determines that the operation performed by the transferor on the ATM is suspected to be a transfer fraud, and the computer 10 operates the ATM operated by the transferor or the mobile terminal of the transferor. To notify you of suspected transfer fraud.
  • the computer 10 may analyze this image to estimate the age of the transferor, and may detect whether the transferor is an elderly person (third condition) in addition to the above two conditions. . In this case, the computer 10 determines that there is a suspicion of a transfer fraud when detecting three conditions obtained by adding the third condition to the two conditions described above.
  • the computer 10 obtains the transferer's voice data from a microphone installed in the ATM, and analyzes the voice data so that the transferor can set the prohibited words (“account number?”, “ (The fourth condition) may be detected.
  • the computer 10 detects three conditions obtained by adding the fourth condition to the two conditions of the first condition and the second condition described above, or when the computer 10 detects the first condition, the second condition, and the third condition described above, When four conditions including the fourth condition are detected, it is determined that there is a suspicion of a transfer fraud.
  • the computer 10 inputs the correct answer data indicating whether or not the operation actually performed by the transferor on the ATM was a transfer fraud. May be accepted from a person or an ATM administrator. In this case, based on the correct answer data, the computer 10 improves the analogy accuracy of determining that the transfer fraud is suspected, and performs the next and subsequent determinations based on the improved analogy accuracy.
  • the computer 10 acquires an image of the transferor photographed by the camera installed in the ATM (step S01). At this time, the computer 10 acquires the image together with the identifier of the ATM from which the image was acquired (information that can uniquely identify the ATM, such as a management number and a serial number of the ATM).
  • the computer 10 analyzes the acquired image (Step S02).
  • the computer 10 analyzes the image, and extracts the feature points (shape, luminance, color, contour, etc.) and feature amounts (average, variance, histogram, etc. of pixel values) of the image, thereby analyzing the image.
  • the computer 10 determines whether or not the above-described two conditions of the first condition and the second condition have been detected as a result of the analysis.
  • the computer 10 specifies, as a result of the analysis, information such as a transfer person reflected in the image, a name of the transfer person, a mail address and a telephone number of the terminal device, and the like. For example, a transferor's image and the above-described information of the transferor are registered in advance in association with each other, and the information of the transferer associated with the transferer reflected in the current image is specified.
  • step S03 the computer 10 determines that there is a possibility of a transfer fraud.
  • the computer 10 may estimate the age of the transferee as a result of the image analysis, and determine whether the third condition described above has been detected in addition to the two conditions described above. In this case, when the computer 10 detects the first condition, the second condition, and the third condition, the computer 10 determines that the transfer fraud is suspected.
  • the computer 10 acquires the voice collected by the microphone installed in the ATM as voice data of the transferor, and determines whether or not the above-described fourth condition is detected as a result of analyzing the voice data. You may. In this case, when the computer 10 detects the three conditions of the first condition, the second condition, and the fourth condition, or the four conditions of the first condition, the second condition, the third condition, and the fourth condition, If the two conditions are detected, it is determined that there is a suspicion of transfer fraud.
  • the computer 10 determines that the transfer fraud is suspected, the computer 10 notifies the transferor of a transfer fraud notification indicating that the transfer fraud is suspected via an ATM or a mobile terminal (step S04).
  • the computer 10 specifies the ATM that notifies the transfer fraud notification based on the ATM identifier obtained together with the image, and displays the transfer fraud notification on the specified ATM, thereby notifying the transferor of the transfer fraud notification.
  • the computer 10 specifies the terminal device that notifies the transfer fraud notification based on the information of the transferer specified as a result of the image analysis, and displays the specified transfer fraud notification, thereby transferring the transfer fraud notification to the transferor. Notify fraud notifications.
  • the computer 10 inputs the correct answer data indicating whether or not the operation performed by the transferor on the ATM was a transfer fraud from the transferor or the administrator of the ATM. May be accepted. In this case, based on the correct answer data, the computer 10 improves the analogy accuracy of judging that there is a suspicion of the transfer fraud and uses it for the next and subsequent judgments.
  • FIG. 2 is a diagram showing a system configuration of a transfer fraud prevention system 1 according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the transfer fraud prevention system 1 is a computer system that includes a computer 10 and notifies a transfer person of a transfer fraud.
  • the computer 10 is the above-described computer device having the functions described below.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the computer 10.
  • the computer 10 includes, as the control unit 11, a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and the like, and as a communication unit 12, a device that enables communication with other devices. For example, a Wi-Fi (Wireless-Fidelity) compliant device compliant with IEEE 802.11 is provided. Further, the computer 10 includes, as the storage unit 13, a data storage unit such as a hard disk, a semiconductor memory, a recording medium, and a memory card. In addition, the computer 10 includes, as the processing unit 14, various devices that execute analysis processing of images and sounds, various detection processing, various determination processing, and the like.
  • a CPU Central Processing Unit
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • a communication unit 12 a device that enables communication with other devices.
  • a Wi-Fi (Wireless-Fidelity) compliant device compliant with IEEE 802.11 is provided.
  • the computer 10 includes, as the storage unit 13, a data storage unit such as
  • the control unit 11 reads a predetermined program and cooperates with the communication unit 12 to cooperate with the personal data acquisition module 20, the photographing data acquisition module 21, the audio data acquisition module 22, the notification module 23, and the reception of the correct answer data.
  • the module 24 is realized.
  • the control unit 11 reads a predetermined program, and realizes the storage module 30 in cooperation with the storage unit 13.
  • the control unit 11 reads a predetermined program, and in cooperation with the processing unit 14, the analysis module 40, the estimation module 41, the conversation detection module 42, the screen operation detection module 43, the prohibited word detection module 44, a judgment module 45, a notification creation module 46, and an accuracy improvement module 47 are realized.
  • FIG. 4 is a diagram showing a flowchart of a personal information registration process executed by the computer 10. The processing executed by each module described above will be described together with this processing.
  • the personal data acquisition module 20 acquires the personal data of the target user (transferor) (step S10).
  • the personal data acquisition module 20 acquires personal data such as the image, name, mail address, and telephone number of the user.
  • a user photographs his / her own face using a portable terminal or another terminal device owned by the user. At this time, the user photographs the side and front of his / her face. Further, the user inputs his / her name, e-mail address, telephone number and the like in a predetermined input form, e-mail and the like. The user transmits the captured image and the input content to the computer 10 as personal data. The computer 10 acquires the personal data of the transferor by receiving the personal data.
  • the transferor's face may be either the side or the front.
  • the items input as personal data may include other items, and the above-described items are examples.
  • the storage module 30 registers and stores the personal information of the transferor based on the acquired personal data (step S11). In step S11, the storage module 30 registers personal information of the transferor by associating the image of the user with the input content of the user.
  • the computer 10 uses the personal information of the transferor registered in this process in a transfer fraud prevention process described later.
  • the above is the personal information registration process.
  • FIGS. 5 and 6 are flowcharts of the transfer fraud prevention process executed by the computer 10. The processing executed by each module described above will be described together with this processing.
  • the photographing data acquisition module 21 acquires the image of the transferee photographed by the camera installed in the ATM and the identifier of this ATM as photographing data (step S20).
  • the photographing data acquisition module 21 acquires an image such as a moving image or a still image in which the whole or upper body of the transferor is captured and the ATM identifier together.
  • the voice data acquisition module 22 acquires, as voice data, the voice of the transferer collected by the microphone installed in the ATM and the identifier of the ATM (step S21). In step S21, the voice data acquisition module 22 acquires the voice of the transferor and the identifier of the ATM together.
  • steps S20 and S21 described above are processes to acquire from the same ATM. That is, these processes are processes for acquiring an image captured by a camera installed in one ATM and a sound collected by a microphone installed in the one ATM.
  • the computer 10 may be configured to acquire only photographing data from an ATM and not acquire audio data. In this case, in the processing and determination performed by the computer 10 described below, processing and determination related to audio data may be omitted, and only processing and determination related to imaging data may be performed.
  • the analysis module 40 analyzes the acquired image (Step S22).
  • the analysis module 40 analyzes the image by extracting feature points and feature amounts of the image. For example, the analysis module 40 extracts a shape or an outline of an image that is reflected in the image as a feature point of the image, and analyzes whether or not the target transferer is reflected in the image by using face recognition technology.
  • the analysis module 40 analyzes whether or not the transferor holds the mobile terminal based on the extracted shape and contour. Further, the analysis module 40 analyzes whether or not the transferor's hand is operating the ATM screen based on the extracted shape and contour.
  • the estimation module 41 estimates the age of the transferer by using a face recognition technology based on the extracted feature points and feature amounts.
  • the analysis module 40 analyzes the transferor's personal information by comparing the image of the transferer reflected in the image with the image of the user included in the registered personal information as an analysis of the image. I do.
  • the analysis module 40 compares the feature points and feature amounts of the image of the transferor reflected in the image with the feature points and feature amounts of the user image included in the registered personal information, so that the transferor can be identified.
  • the personal information of the transferee is specified by specifying which user corresponds, and specifying the personal information associated with the specified user.
  • the analysis module 40 determines three conditions: the transferor is talking on the mobile terminal (first condition), the transferor is operating the ATM screen (second condition), and the transferor is the elderly (third condition). Analyze each one.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an image 200 analyzed by the analysis module 40.
  • an image 200 includes a transferor 210 and an ATM operation screen 220.
  • the analysis module 40 first analyzes the presence or absence of the transferor 210 by analyzing the image 200.
  • the analysis module 40 analyzes the presence or absence of the portable terminal 240 near the face 230 (mouth, ear, etc.) of the transferor 210 when the transferer 210 exists in the image 200 as a result of the analysis.
  • the analysis module 40 analyzes the face 230 and analyzes the age of the transferee 210.
  • the analysis module 40 analyzes the positional relationship between the position of the hand 250 of the transferee 210 and the ATM operation screen 220 when the portable terminal 240 is present near the face 230 as a result of the analysis.
  • the order of the image analysis performed by the analysis module 40 can be changed as appropriate, and any configuration may be used as long as the first condition, the second condition, and the third condition described above are individually analyzed.
  • the analysis module 40 analyzes the acquired voice (Step S23).
  • the analysis module 40 analyzes the transferee's voice by analyzing the waveform of the voice.
  • the analysis module 40 analyzes the presence or absence of a preset prohibited word (fourth condition) in the voice of the transferor.
  • the analysis module 40 determines at least the first condition and the second condition among the four conditions of the first condition, the second condition, the third condition, and the fourth condition. Any configuration for analysis may be used. That is, the analysis module 40 includes a configuration for analyzing two conditions of the first condition and the second condition, a configuration for analyzing three conditions of the first condition, the second condition, and the third condition, and a configuration for analyzing the three conditions of the first condition and the second condition. A configuration in which three conditions of the two conditions and the fourth condition are analyzed may be employed.
  • the conversation detection module 42 detects whether or not the transferee has a conversation with the portable terminal (step S24).
  • step S ⁇ b> 24 in the above-described example, the conversation detection module 42 performs the conversation with the mobile terminal 240 based on whether or not the mobile terminal 240 has been detected near the face 230 of the transferor 210. Detect whether or not.
  • step S24 as a result of the analysis, when the conversation detection module 42 detects that the transferor is not talking on the portable terminal (step S24 NO), that is, the portable terminal 240 closes the face 230 of the transferor 210. If not, the determination module 45 determines that there is little suspicion of the transfer fraud, and ends this processing.
  • step S24 as a result of the analysis, when the conversation detecting module 42 detects that the transferor is talking on the portable terminal (step S24 YES), in other words, the conversation detection module 42 If the terminal 240 is present, the screen operation detection module 43 determines whether the transferor is operating the ATM screen (step S25). In step S25, in the above-described example, the screen operation detection module 43 determines whether or not the position of the hand 250 of the transferor 210 is present at the position where the ATM operation screen 220 is operated. 210 detects whether or not the user is operating the ATM screen.
  • step S25 when the screen operation detecting module 43 detects that the transferor does not operate the ATM screen as a result of the analysis (step S25 NO), that is, the position of the hand 250 of the transferor 210 is changed to the ATM.
  • the determination module 45 determines that there is little suspicion of the transfer fraud, and ends this processing.
  • step S25 when the screen operation detection module 43 detects that the transferor is operating the ATM screen as a result of the analysis (step S25 YES), that is, the position of the hand 250 of the transferor 210 is changed. If it is located at the position where the user operates the ATM operation screen 220, the estimation module 41 estimates the age of the analyzed transferee (step S26). In step S26, in the example described above, the estimation module 41 estimates the age of the transferee 210 based on the analysis result of the face 230 of the transferee 210 analyzed by the analysis module 40.
  • the guessing module 41 determines whether or not the estimated age of the transferor is an age corresponding to an elderly person (step S27).
  • step S27 in the example described above, the estimation module 41 makes this determination based on whether the estimated age of the transferee 210 is 60 years or older. This is because the age structure of the main victim of the transfer fraud is over 60 years old. The age corresponding to the elderly can be changed as appropriate.
  • step S27 when the estimation module 41 determines that the age does not correspond to the elderly (NO in step S27), the determination module 45 determines that there is little suspicion of the transfer fraud, and ends this processing.
  • step S27 when the estimation module 41 determines that the age corresponds to the elderly (step S27 YES), the prohibited word detection module 44 determines whether a prohibition word has been detected as a result of the analysis. (Step S28). In step S28, the prohibition word detection module 44 analyzes the acquired transferee's voice and determines whether or not the voice includes a pre-registered prohibition word.
  • step S28 when the prohibited word detection module 44 determines that no prohibited word is detected (step S28 NO), that is, when it is determined that the voice of the transferor does not include the prohibited word, the determination module 45 Judges that there is little suspicion of the transfer fraud, and terminates this processing.
  • step S28 determines that a prohibited word has been detected (step S28: YES)
  • the determination module 45 determines that the transferor is suspected of a transfer fraud (step S29).
  • the computer 10 determines whether the transferor is suspected of a transfer fraud based on the four conditions of the first condition, the second condition, the third condition, and the fourth condition. However, as described above, this determination may be made based on at least the first condition and the second condition. In addition, the order of the processes in steps S24 to S29 described above can be appropriately changed.
  • the notification creation module 46 creates a transfer fraud notification for notifying the transferor that the transfer fraud is suspected (step S30).
  • the notification creating module 46 creates, as the transfer fraud notification, a message indicating that the ATM operation that the transferor is trying to perform is due to the transfer fraud.
  • the message created by the notification creation module 46 may be, for example, "The operation you are trying to perform is suspected of bank transfer fraud. Please consult with the counter.” This is to notify that the probability is high.
  • the notification creating module 46 When notifying the ATM of the transfer fraud notification, the notification creating module 46 displays the above-described message on the ATM operation screen and also requires the transferor to change the ATM operation screen to an inoperable state. Create a transfer fraud notification as a data format.
  • the notification creation module 46 outputs the above-mentioned message to a speaker installed in the ATM, and also provides a transfer fraud notification as a data format necessary for the transferor to change the operation screen of the ATM to an inoperable state.
  • the notice creating module 46 When notifying the portable terminal of the transfer fraud notification, the notice creating module 46 creates the above-described message as an e-mail or SMS (Short Message Service), and is necessary for the transfer person to end the call on the portable terminal. Create a new command as a transfer fraud notification.
  • the notification creation module 46 creates the above-described message as a data format necessary for emitting a sound from a speaker provided in the mobile terminal, and generates a command necessary for the transferee to end the call on the mobile terminal. Create as a fraud notification.
  • the notification module 23 notifies the created transfer fraud notification to the transferor via the ATM or the portable terminal (step S31).
  • step S31 when the transfer fraud notification is notified to the transferor via the ATM, the notification module 23 specifies the ATM for which the transfer fraud notification is to be notified based on the ATM identifier included in the acquired imaging data. A notification of the transfer fraud is sent to the specified ATM. The ATM outputs the notified transfer fraud notification. For example, if the transfer fraud notification is a message, the transfer fraud notification is notified to the transferor by switching the ATM operation screen to this message and displaying the message.
  • the transfer fraud notification is a voice
  • the transfer fraud notification is changed by changing the operation screen of the ATM to a state in which the transfer person cannot operate, and the transfer fraud notification is emitted from a speaker installed in the ATM.
  • the notification module 23 also includes a command for temporarily stopping the transfer operation performed by the transferor and temporarily stopping processing required for the transfer. Send to The ATM executes processing based on this command in addition to the processing described above.
  • step S31 when notifying the transfer fraud notification to the transferor via the mobile terminal, the notification module 23 specifies the terminal device that notifies the transfer fraud notification based on the personal information of the specified transferor. Then, the designated terminal device is notified of the transfer fraud notification. The mobile terminal outputs the notified transfer fraud notification. For example, when the transfer fraud notification is a message, the notification module 23 transmits the created e-mail to the e-mail address included in the specified personal information and transmits the above-described command to the terminal device. When receiving the e-mail, the mobile terminal terminates the call and displays this message to notify the transferee of the transfer fraud notification.
  • the notification module 23 transmits the above-described command to the specified terminal device and makes a call to this terminal device. Upon receiving this command, the mobile terminal ends the call, starts a new call, and emits the transfer fraud notification from the speaker to notify the transferer of the transfer fraud notification. Further, when notifying the transfer fraud notification via the mobile terminal, the notification module 23 specifies an ATM that notifies the transfer fraud notification based on the ATM identifier included in the acquired photographing data, and specifies the specified ATM. At the same time, a command for temporarily stopping the transfer operation performed by the transferor and temporarily stopping processing required for the transfer is transmitted. The ATM executes processing based on this command.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the transfer fraud notification 300 notified by the notification module 23 via the ATM.
  • the notification module 23 notifies the transfer fraud notification 300 to the operation screen of the ATM.
  • the ATM displays the transfer fraud notification 300 by switching the screen from a normal operation screen.
  • the ATM displays, as the transfer fraud notification 300, a background color different from that of the normal ATM operation screen (indicated by hatching in this example) and a message 310 different from the normal ATM operation screen.
  • the ATM displays such a background color and a message 310 stating that "the operation you are going to perform is suspected of bank transfer fraud. Please consult with the counter" as the bank transfer fraud notification 300.
  • the transferor can recognize that he / she is suffering from the transfer fraud. At this time, the ATM has temporarily stopped processing required for the transfer. Note that the content and background color of the message 310 can be changed as appropriate. Also, the background color does not necessarily need to be different from normal.
  • the notification module 23 notifies the transfer fraud notification via the mobile terminal by displaying the same transfer fraud notification on the mobile terminal. At this time, the ATM has temporarily stopped processing required for the transfer.
  • the correct answer data receiving module 24 acquires correct answer data indicating whether or not the contents of the transfer actually performed by the transferor this time are a transfer fraud (step S32).
  • the correct answer data receiving module 24 determines whether the correct answer data input to the ATM by the manager of the ATM that has notified the transfer fraud notification, the correct answer data input by the terminal device owned by the ATM manager, or the transfer data. Obtain the correct answer data input by the mobile terminal that notified the fraud notification.
  • the correct answer data receiving module 24 receives the correct answer data by acquiring the correct answer data as described above.
  • the portable terminal, the ATM, or the above-described terminal device displays a question as to whether or not the current transfer is a transfer fraud ("Is the transfer fraud?"). This is done by receiving an answer (YES / NO) to this question.
  • the correct answer data receiving module 24 receives correct answer data as positive correct answer data when the answer is “YES”, and negative correct answer data when the answer is “NO”.
  • the accuracy improvement module 47 learns the received correct answer data and improves the analogy accuracy of the above four conditions at the time of the next or subsequent transfer fraud determination (step S33). In step S33, if the received correct answer data is negative correct answer data, the accuracy improving module 47 determines that the transfer fraud determination is inaccurate, and improves the analogy accuracy of the transfer fraud determination.
  • the accuracy improvement module 47 improves the analysis accuracy of the image necessary for the above-described first condition, second condition, and third condition, which is performed by the analysis module 40, in order to improve the analogy accuracy. For example, the extraction amount of a feature point or a feature amount is improved, and the analysis accuracy of the positional relationship between the transferor and the operation screen of the ATM is improved.
  • the accuracy improvement module 47 improves the accuracy of voice analysis required for the above-described fourth condition, which is performed by the analysis module 40, in order to improve the analogy accuracy. For example, addition or segmentation of prohibited words and improvement of the accuracy of voice recognition are executed.
  • the accuracy improving module 47 determines that the transfer fraud determination was accurate, and maintains the analogy accuracy of the transfer fraud determination as it is.
  • the accuracy improving module 47 may be configured to improve at least the analogy accuracy of the first condition and the second condition described above. In addition, in addition to these two conditions, the accuracy improving module 47 is configured to improve the analogy accuracy of the used condition when either or both of the third condition and the fourth condition are used for the determination of the transfer fraud. I just need.
  • the means and functions described above are realized by a computer (including a CPU, an information processing device, and various terminals) reading and executing a predetermined program.
  • the program is provided, for example, in a form of being provided from a computer via a network (SaaS: Software as a Service).
  • the program is provided in a form recorded on a computer-readable recording medium such as a flexible disk, a CD (eg, a CD-ROM), and a DVD (eg, a DVD-ROM, a DVD-RAM).
  • the computer reads the program from the recording medium, transfers the program to an internal storage device or an external storage device, stores the program, and executes the program.
  • the program may be recorded in a storage device (recording medium) such as a magnetic disk, an optical disk, or a magneto-optical disk in advance, and may be provided to the computer from the storage device via a communication line.
  • the present invention is not limited to these embodiments.
  • the effects described in the embodiments of the present invention merely enumerate the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects according to the present invention are limited to those described in the embodiments of the present invention. is not.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

【課題】プライバシーに配慮しつつ、振込詐欺を防止することが可能なコンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラムを提供することを目的とする。 【解決手段】振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムは、ＡＴＭに設置されたカメラから画像を取得し、前記画像を解析し、前記振込者が携帯端末で会話をしているか否かを検知し、前記画像を解析し、前記振込者が前記ＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知し、前記振込者が会話をしていることを検知し、かつ、前記ＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合に、前記振込詐欺の疑いがあると判断し、前記振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、前記ＡＴＭ又は前記携帯端末を介して、前記振込詐欺の疑いがあることを前記振込者に通知する。

Description

コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム
　本発明は、振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラムに関する。
　近年、高齢者から金銭を搾取することを目的とした振込詐欺が発生している。このような振込詐欺において、高齢者が所持する携帯端末を介して、指定口座に金銭を振り込むよう誘導することが行われている。このような振込詐欺の防止策として、現在、様々な対策が講じられている。
　このような振込詐欺の防止策として、高齢者の端末装置の通話を録音し、録音した通話内容から、この通話が振込詐欺であるか否かを判断するシステムが開示されている（特許文献１参照）。
特開２０１７－０７２９９４号公報
　しかしながら、特許文献１の構成では、通話を常時録音する必要があることから、プライバシー保護の観点から、好ましくなかった。
　本発明は、プライバシーに配慮しつつ、振込詐欺を防止することが可能なコンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明では、以下のような解決手段を提供する。
　本発明は、振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムであって、
　ＡＴＭに設置されたカメラから画像を取得する画像取得手段と、
　前記画像を解析し、前記振込者が携帯端末で会話をしているか否かを検知する会話検知手段と、
　前記画像を解析し、前記振込者が前記ＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知する画面操作検知手段と、
　前記振込者が会話をしていることを検知し、かつ、前記ＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合に、前記振込詐欺の疑いがあると判断する判断手段と、
　前記振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、前記ＡＴＭ又は前記携帯端末を介して、前記振込詐欺の疑いがあることを前記振込者に通知する通知手段と、
　を備えることを特徴とするコンピュータシステムを提供する。
　本発明によれば、振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムは、ＡＴＭに設置されたカメラから画像を取得し、前記画像を解析し、前記振込者が携帯端末で会話をしているか否かを検知し、前記画像を解析し、前記振込者が前記ＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知し、前記振込者が会話をしていることを検知し、かつ、前記ＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合に、前記振込詐欺の疑いがあると判断し、前記振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、前記ＡＴＭ又は前記携帯端末を介して、前記振込詐欺の疑いがあることを前記振込者に通知する。
　本発明は、コンピュータシステムのカテゴリであるが、方法及びプログラム等の他のカテゴリにおいても、そのカテゴリに応じた同様の作用・効果を発揮する。
　本発明によれば、プライバシーに配慮しつつ、振込詐欺を防止することが可能なコンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラムを提供することが可能となる。
図１は、振込詐欺防止システム１の概要を示す図である。 図２は、振込詐欺防止システム１の全体構成図である。 図３は、コンピュータ１０の機能ブロック図である。 図４は、コンピュータ１０が実行する個人情報登録処理を示すフローチャートである。 図５は、コンピュータ１０が実行する振込詐欺防止処理を示すフローチャートである。 図６は、コンピュータ１０が実行する振込詐欺防止処理を示すフローチャートである。 図７は、コンピュータ１０が解析する画像２００の一例を示す図である。 図８は、コンピュータ１０がＡＴＭを介して通知した振込詐欺通知３００の一例を示す図である。
　以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれらに限られるものではない。
　［振込詐欺防止システム１の概要］
　本発明の好適な実施形態の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である振込詐欺防止システム１の概要を説明するための図である。振込詐欺防止システム１は、コンピュータ１０から構成され、振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムである。
　コンピュータ１０は、ＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｌｌｅｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ）や予め登録された振込者が所持する携帯端末とデータ通信可能に接続されたコンピュータ装置である。
　コンピュータ１０は、ＡＴＭに設置されたカメラが撮影した振込者の画像を取得し、この画像を解析することにより、振込者が携帯端末で会話をしているか（第一条件）及び振込者がＡＴＭの画面を操作しているか（第二条件）の二つの条件を検知する。コンピュータ１０は、この二つの条件を検知した場合、振込者がＡＴＭに対して行う操作が、振込詐欺の疑いがあると判断し、この振込者が操作するＡＴＭ又はこの振込者の携帯端末を介して、振込詐欺の疑いがあることを通知する。
　なお、コンピュータ１０は、この画像を解析することにより、振込者の年齢を推測し、上述した二つの条件に加えて、振込者が高齢者であるか（第三条件）を検知してもよい。この場合、コンピュータ１０は、上述した二つの条件に第三条件を加えた三つの条件を検知した場合、振込詐欺の疑いがあると判断する。
　また、コンピュータ１０は、ＡＴＭに設置されたマイクから、振込者の音声データを取得し、この音声データを解析することにより、振込者が予め設定された禁止ワード（「口座番号は？」、「いくら入れるの？」等の振込詐欺の常套句）を発しているか（第四条件）を検知してもよい。この場合、コンピュータ１０は、上述した第一条件及び第二条件の二つの条件に、第四条件を加えた三つの条件を検知した場合又は上述した第一条件、第二条件及び第三条件に、第四条件を加えた四つの条件を検知した場合、振込詐欺の疑いがあると判断する。
　また、コンピュータ１０は、振込詐欺の疑いがあることを振込者に通知した後に、実際に振込者がＡＴＭに対して行った操作が、振込詐欺であったか否かを示す正解データの入力を、振込者又はＡＴＭの管理者から受け付けてもよい。この場合、コンピュータ１０は、この正解データに基づいて、振込詐欺の疑いがあると判断する類推精度を向上させ、次回以降の判断を向上させた類推精度に基づいて行う。
　振込詐欺防止システム１が実行する処理の概要について説明する。
　はじめに、コンピュータ１０は、ＡＴＭに設置されたカメラが撮影した振込者の画像を取得する（ステップＳ０１）。このとき、コンピュータ１０は、この画像とともに、この画像の取得元であるＡＴＭの識別子（ＡＴＭを一意に特定可能な情報であり、ＡＴＭの管理番号、製造番号等）を併せて取得する。
　コンピュータ１０は、取得した画像を解析する（ステップＳ０２）。コンピュータ１０は、この画像を解析し、画像の特徴点や（形状、輝度、色、輪郭等）や特徴量（画素値の平均、分散、ヒストグラム等）を抽出することにより、画像を解析する。コンピュータ１０は、この解析の結果として、上述した第一条件及び第二条件の二つの条件を検知したか否かを判断する。また、コンピュータ１０は、この解析の結果として、この画像に写り込んだ振込者及びこの振込者の氏名、端末装置のメールアドレスや電話番号等の情報を特定する。例えば、予め振込者の画像と、この振込者の上述した情報とを関連付けて登録しておき、今回の画像に写り込んだ振込者に関連付けられた振込者の情報を特定する。
　コンピュータ１０は、上述した二つの条件を検知した場合に、振込詐欺の疑いがあると判断する（ステップＳ０３）。
　なお、コンピュータ１０は、画像の解析の結果として、振込者の年齢を推測し、上述した二つの条件に加えて、上述した第三条件を検知したか否かを判断してもよい。この場合、コンピュータ１０は、第一条件、第二条件及び第三条件の三つの条件を検知した場合に、振込詐欺の疑いがあると判断する。
　また、コンピュータ１０は、ＡＴＭに設置されたマイクが集音した音声を、振込者の音声データとして取得し、この音声データの解析の結果として上述した第四条件を検知したか否かを判断してもよい。この場合、コンピュータ１０は、上述した第一条件、第二条件及び第四条件の三つの条件を検知した場合、又は、上述した第一条件、第二条件、第三条件及び第四条件の四つの条件を検知した場合、振込詐欺の疑いがあると判断する。
　コンピュータ１０は、振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、ＡＴＭ又は携帯端末を介して、振込詐欺の疑いがあることを示す振込詐欺通知を、振込者に通知する（ステップＳ０４）。コンピュータ１０は、画像とともに取得したＡＴＭの識別子に基づいて、この振込詐欺通知を通知するＡＴＭを特定し、特定したＡＴＭにこの振込詐欺通知を表示させることにより、振込者に振込詐欺通知を通知する。また、コンピュータ１０は、画像の解析の結果として特定した振込者の情報に基づいて、この振込詐欺通知を通知する端末装置を特定し、特定した振込詐欺通知を表示させることにより、振込者に振込詐欺通知を通知する。
　なお、コンピュータ１０は、振込詐欺通知を通知した後に、実際に振込者がＡＴＭに対して行った操作が、振込詐欺であったか否かを示す正解データの入力を、振込者又はＡＴＭの管理者から受け付けてもよい。この場合、コンピュータ１０は、この正解データに基づいて、振込詐欺の疑いがあると判断する類推精度を向上させ、次回以降の判断に用いる。
　以上が、振込詐欺防止システム１の概要である。
　［振込詐欺防止システム１のシステム構成］
　図２に基づいて、本発明の好適な実施形態である振込詐欺防止システム１のシステム構成について説明する。図２は、本発明の好適な実施形態である振込詐欺防止システム１のシステム構成を示す図である。振込詐欺防止システム１は、コンピュータ１０から構成され、振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムである。
　コンピュータ１０は、後述の機能を備えた上述したコンピュータ装置である。
　［各機能の説明］
　図３に基づいて、本発明の好適な実施形態である振込詐欺防止システム１の機能について説明する。図３は、コンピュータ１０の機能ブロック図を示す図である。
　コンピュータ１０は、制御部１１として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部１２として、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ―Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ―Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス等を備える。また、コンピュータ１０は、記憶部１３として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。また、コンピュータ１０は、処理部１４として、画像や音声の解析処理、各種検知処理、各種判断処理等を実行する各種デバイス等を備える。
　コンピュータ１０において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部１２と協働して、個人データ取得モジュール２０、撮影データ取得モジュール２１、音声データ取得モジュール２２、通知モジュール２３、正解データ受付モジュール２４を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部１３と協働して、記憶モジュール３０を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部１１が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部１４と協働して、解析モジュール４０、推測モジュール４１、会話検知モジュール４２、画面操作検知モジュール４３、禁止ワード検知モジュール４４、判断モジュール４５、通知作成モジュール４６、精度向上モジュール４７を実現する。
　［個人情報登録処理］
　図４に基づいて、振込詐欺防止システム１が実行する個人情報登録処理について説明する。図４は、コンピュータ１０が実行する個人情報登録処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
　個人データ取得モジュール２０は、対象となるユーザ（振込者）の個人データを取得する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、個人データ取得モジュール２０は、このユーザの画像、氏名、メールアドレス、電話番号等の個人データを取得する。
　個人データについて説明する。まず、ユーザは、自身が所有する携帯端末やその他の端末装置により、自身の顔を撮影する。このとき、ユーザは、自身の顔の側面及び前面を撮影する。また、ユーザは、自身の氏名、メールアドレス、電話番号等を所定の入力フォームやメール等に入力する。ユーザは、こうして撮影した画像及び入力内容を、個人データとしてコンピュータ１０に送信する。コンピュータ１０は、この個人データを受信することにより、振込者の個人データを取得する。
　なお、振込者の顔は、側面又は前面の何れか一方であってもよい。また、個人データとして入力される項目はその他の項目があってもよく、上述したものは一例である。
　記憶モジュール３０は、取得した個人データに基づいて、振込者の個人情報を登録して記憶する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、記憶モジュール３０は、ユーザの画像と、ユーザの入力内容とを対応付けて、振込者の個人情報を登録する。コンピュータ１０は、この処理により登録した振込者の個人情報を、後述する振込詐欺防止処理において利用する。
　以上が、個人情報登録処理である。
　［振込詐欺防止処理］
　図５及び図６に基づいて、振込詐欺防止システム１が実行する振込詐欺防止処理について説明する。図５及び図６は、コンピュータ１０が実行する振込詐欺防止処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について本処理に併せて説明する。
　はじめに、撮影データ取得モジュール２１は、ＡＴＭに設置されたカメラが撮影した振込者の画像及びこのＡＴＭの識別子を撮影データとして取得する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０において、撮影データ取得モジュール２１は、振込者の全身又は上半身が写り込んだ動画や静止画等の画像及びこのＡＴＭの識別子を併せて取得する。
　音声データ取得モジュール２２は、ＡＴＭに設置されたマイクが集音した振込者の音声及びこのＡＴＭの識別子を音声データとして取得する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、音声データ取得モジュール２２は、振込者が発した音声及びこのＡＴＭの識別子を併せて取得する。
　上述したステップＳ２０及びＳ２１の処理は、同一のＡＴＭから取得する処理である。すなわち、これらの処理は、一のＡＴＭに設置されたカメラが撮影した画像及びこの一のＡＴＭに設置されたマイクが集音した音声を取得する処理である。
　なお、コンピュータ１０は、ＡＴＭから撮影データのみを取得し、音声データを取得しない構成であってもよい。この場合、後述するコンピュータ１０が実行する処理及び判断において、音声データに関連する処理及び判断を省略し、撮影データに関連する処理及び判断のみを実行すればよい。
　解析モジュール４０は、取得した画像を解析する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２において、解析モジュール４０は、この画像の特徴点や特徴量を抽出することにより、画像を解析する。例えば、解析モジュール４０は、画像の特徴点として、画像に写り込んだものの形状や輪郭を抽出し、顔認識技術により、この画像に対象となる振込者が写り込んでいるか否かを解析する。また、解析モジュール４０は、抽出した形状や輪郭に基づいて、振込者が携帯端末を保持しているか否かを解析する。また、解析モジュール４０は、抽出した形状や輪郭に基づいて、振込者の手がＡＴＭの画面を操作しているか否かを解析する。加えて、推測モジュール４１は、振込者が写り込んでいる場合、抽出した特徴点や特徴量に基づいた顔認識技術により、この振込者の年齢を推測する。
　また、解析モジュール４０は、画像の解析として、この画像に写り込んだ振込者の画像と、登録された個人情報に含まれるユーザの画像とを照合することにより、この振込者の個人情報を解析する。解析モジュール４０は、画像に写り込んだ振込者の画像の特徴点や特徴量と、登録された個人情報に含まれるユーザの画像の特徴点や特徴量とを照合することにより、この振込者がどのユーザに該当するかを特定し、この特定したユーザに対応付けられた個人情報を特定することにより、振込者の個人情報を特定する。
　すなわち、解析モジュール４０は、振込者が携帯端末で会話中（第一条件）、振込者がＡＴＭの画面操作中（第二条件）及び振込者が高齢者（第三条件）の三つの条件を其々解析する。
　図７に基づいて、解析モジュール４０が実行する画像の解析について説明する。図７は、解析モジュール４０が解析する画像２００の一例を示す図である。図７において、画像２００には、振込者２１０及びＡＴＭ操作画面２２０が写り込んでいる。解析モジュール４０は、この画像２００を解析することにより、まず、振込者２１０の有無を解析する。解析モジュール４０は、解析の結果、振込者２１０が画像２００に存在した場合、この振込者２１０の顔２３０の近傍（口元や耳元等）に携帯端末２４０の有無を解析する。また、解析モジュール４０は、顔２３０を解析し、振込者２１０の年齢を解析する。解析モジュール４０は、解析の結果、顔２３０の近傍に携帯端末２４０が存在した場合、振込者２１０の手２５０の位置と、ＡＴＭ操作画面２２０の位置関係を解析する。
　なお、解析モジュール４０が実行する画像の解析の順序は適宜変更可能であり、上述した第一条件、第二条件及び第三条件を其々解析する構成であればよい。
　解析モジュール４０は、取得した音声を解析する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において、解析モジュール４０は、この音声の波形を解析することにより、振込者の音声を解析する。解析モジュール４０は、この振込者の音声に、予め設定された禁止ワードの有無（第四条件）を解析する。
　なお、上述したステップＳ２２及びＳ２３の処理において、解析モジュール４０は、上述した第一条件、第二条件、第三条件及び第四条件の四つの条件のうち、少なくとも第一条件及び第二条件を解析する構成であればよい。すなわち、解析モジュール４０は、第一条件及び第二条件の二つの条件を解析する構成や、第一条件、第二条件及び第三条件の三つの条件を解析する構成や、第一条件、第二条件及び第四条件の三つの条件を解析する構成であってもよい。
　＜第一条件の検知＞
　会話検知モジュール４２は、解析の結果、振込者が携帯端末で会話しているか否かを検知する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において、上述した例では、会話検知モジュール４２は、振込者２１０の顔２３０の近傍に携帯端末２４０が存在することを検知したか否かに基づいて、振込者２１０が携帯端末２４０で会話しているか否かを検知する。
　ステップＳ２４において、会話検知モジュール４２は、解析の結果、振込者が携帯端末で会話していないことを検知した場合（ステップＳ２４　ＮＯ）、すなわち、振込者２１０の顔２３０の近傍に携帯端末２４０が存在していない場合、判断モジュール４５は、振込詐欺の疑いは少ないと判断し、本処理を終了する。
　＜第二条件の検知＞
　一方、ステップＳ２４において、会話検知モジュール４２は、解析の結果、振込者が携帯端末で会話していることを検知した場合（ステップＳ２４　ＹＥＳ）、すなわち、振込者２１０の顔２３０の近傍に、携帯端末２４０が存在している場合、画面操作検知モジュール４３は、振込者がＡＴＭの画面を操作しているか否かを判断する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５において、上述した例では、画面操作検知モジュール４３は、振込者２１０の手２５０の位置が、ＡＴＭ操作画面２２０を操作する位置に存在することを検知したか否かに基づいて、振込者２１０がＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知する。
　ステップＳ２５において、画面操作検知モジュール４３は、解析の結果、振込者がＡＴＭの画面を操作していないことを検知した場合（ステップＳ２５　ＮＯ）、すなわち、振込者２１０の手２５０の位置が、ＡＴＭ操作画面２２０を操作する位置に存在していない場合、判断モジュール４５は、振込詐欺の疑いは少ないと判断し、本処理を終了する。
　＜第三条件の検知＞
　一方、ステップＳ２５において、画面操作検知モジュール４３は、解析の結果、振込者がＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合（ステップＳ２５　ＹＥＳ）、すなわち、振込者２１０の手２５０の位置が、ＡＴＭ操作画面２２０を操作する位置に存在している場合、推測モジュール４１は、解析した振込者の年齢を推測する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６において、上述した例では、推測モジュール４１は、解析モジュール４０が解析した振込者２１０の顔２３０の解析結果に基づいて、この振込者２１０の年齢を推測する。
　推測モジュール４１は、推測した振込者の年齢が高齢者に該当する年齢であるか否かを判断する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７において、上述した例では、推測モジュール４１は、推測した振込者２１０の年齢が、６０歳以上であるか否かに基づいて、この判断を行う。これは、振込詐欺の主な被害者の年齢構成が、６０歳以上であるためである。なお、高齢者に該当する年齢は適宜変更可能である。
　ステップＳ２７において、推測モジュール４１は、高齢者に該当しない年齢であると判断した場合（ステップＳ２７　ＮＯ）、判断モジュール４５は、振込詐欺の疑いは少ないと判断し、本処理を終了する。
　＜第四条件の検知＞
　一方、ステップＳ２７において、推測モジュール４１は、高齢者に該当する年齢であると判断した場合（ステップＳ２７　ＹＥＳ）、禁止ワード検知モジュール４４は、解析の結果、禁止ワードを検知したか否かを判断する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８において、禁止ワード検知モジュール４４は、取得した振込者の音声を解析した結果、この音声に、予め登録された禁止ワードが含まれているか否かを判断する。
　ステップＳ２８において、禁止ワード検知モジュール４４は、禁止ワードを検知していないと判断した場合（ステップＳ２８　ＮＯ）、すなわち、振込者の音声に禁止ワードが含まれていないと判断した場合、判断モジュール４５は、振込詐欺の疑いは少ないと判断し、本処理を終了する。
　一方、ステップＳ２８において、禁止ワード検知モジュール４４は、禁止ワードを検知したと判断した場合（ステップＳ２８　ＹＥＳ）、判断モジュール４５は、振込者に振込詐欺の疑いがあると判断する（ステップＳ２９）。
　なお、上述したステップＳ２４－Ｓ２９の処理において、コンピュータ１０は、第一条件、第二条件、第三条件及び第四条件の四つの条件に基づいて、振込者に振込詐欺の疑いがあるか否かを判断しているが、上述した通り、この判断を、少なくとも第一条件及び第二条件に基づいて実行してもよい。また、上述したステップＳ２４－Ｓ２９の処理は、その順番を適宜変更可能である。
　通知作成モジュール４６は、振込詐欺の疑いがあることを振込者に通知する振込詐欺通知を作成する（ステップＳ３０）。ステップＳ３０において、通知作成モジュール４６は、振込詐欺通知として、振込者が行おうとしているＡＴＭの操作が、振込詐欺によるものである旨のメッセージを作成する。このとき、通知作成モジュール４６が作成するメッセージとしては、例えば、「貴方が行おうとしている操作は、振込詐欺の疑いがあります。窓口までご相談下さい」といったように、振込者に振込詐欺の可能性が高いことを通知するものである。
　通知作成モジュール４６は、ＡＴＭに振込詐欺通知を通知する場合、上述したメッセージを、ＡＴＭの操作画面に表示させるともに、振込者がＡＴＭの操作画面を操作不可能な状態に変更するために必要なデータ形式として振込詐欺通知を作成する。また通知作成モジュール４６は、上述したメッセージを、ＡＴＭに設置されたスピーカに放音させるともに、振込者がＡＴＭの操作画面を操作不可能な状態に変更するために必要なデータ形式として振込詐欺通知を作成する。
　また、通知作成モジュール４６は、携帯端末に振込詐欺通知を通知する場合、上述したメッセージを、メールやＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ　Ｍｅｓｓａｇｅ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）として作成するとともに、振込者が携帯端末の通話を終了させるために必要なコマンドを振込詐欺通知として作成する。また、通知作成モジュール４６は、上述したメッセージを、携帯端末に設けられたスピーカに放音させるために必要なデータ形式として作成するとともに、振込者が携帯端末の通話を終了させるために必要なコマンドを振込詐欺通知として作成する。
　通知モジュール２３は、ＡＴＭ又は携帯端末を介して、作成した振込詐欺通知を、この振込者に通知する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１において、ＡＴＭを介して、振込詐欺通知を振込者に通知する場合、通知モジュール２３は、取得した撮影データに含まれるＡＴＭの識別子に基づいて、振込詐欺通知を通知するＡＴＭを特定し、この特定したＡＴＭに振込詐欺通知を通知する。ＡＴＭは、この通知された振込詐欺通知を出力する。例えば、振込詐欺通知がメッセージである場合、ＡＴＭの操作画面を、このメッセージに切り替えて表示することにより、振込詐欺通知を振込者に通知する。また、例えば、振込詐欺通知が音声である場合、ＡＴＭの操作画面を振込者が操作不可能な状態に変更し、ＡＴＭに設置されたスピーカからこの振込詐欺通知を放音することにより、振込詐欺通知を振込者に通知する。加えて、通知モジュール２３は、この振込詐欺通知をこのＡＴＭを介して通知する際、振込者が行っている振込操作を一時停止させ、振込に必要な処理を一時停止させるコマンドを併せてこのＡＴＭに送信する。ＡＴＭは、上述した処理に併せて、このコマンドに基づいた処理を実行する。
　また、ステップＳ３１において、携帯端末を介して、振込詐欺通知を振込者に通知する場合、通知モジュール２３は、特定した振込者の個人情報に基づいて、振込詐欺通知を通知する端末装置を特定し、この特定した端末装置に、振込詐欺通知を通知する。携帯端末は、この通知された振込詐欺通知を出力する。通知モジュール２３は、例えば、振込詐欺通知がメッセージである場合、特定した個人情報に含まれるメールアドレス宛てに、作成したメールを送信するとともに、上述したコマンドを端末装置に送信する。携帯端末は、このメールを受信した際、通話を終了させ、このメッセージを表示することにより、振込詐欺通知を振込者に通知する。また、振込詐欺通知が音声である場合、通知モジュール２３は、特定した端末装置に上述したコマンドを送信するとともに、この端末装置に発呼する。携帯端末は、このコマンドを受信した際、通話を終了させ、新たな通話を開始し、この振込詐欺通知を、スピーカから放音することにより、振込詐欺通知を振込者に通知する。また、通知モジュール２３は、この振込詐欺通知を携帯端末を介して通知する際、取得した撮影データに含まれるＡＴＭの識別子に基づいて、振込詐欺通知を通知するＡＴＭを特定し、この特定したＡＴＭに、振込者が行っている振込操作を一時停止させ、振込に必要な処理を一時停止させるコマンドを併せて送信する。ＡＴＭは、このコマンドに基づいた処理を実行する。
　図８に基づいて、通知モジュール２３がＡＴＭを介して通知する振込詐欺通知について説明する。図８は、通知モジュール２３がＡＴＭを介して通知した振込詐欺通知３００の一例を示す図である。図８において、通知モジュール２３は、振込詐欺通知３００をＡＴＭの操作画面に通知する。このとき、ＡＴＭは、振込詐欺通知３００を、通常の操作画面から画面を切り替えて表示する。ＡＴＭは、この振込詐欺通知３００として、通常のＡＴＭの操作画面とは異なる背景色（本例では、ハッチングによりこれを示す）及び通常のＡＴＭの操作画面とは異なるメッセージ３１０を表示する。ＡＴＭは、このような背景色及び「貴方が行おうとしている操作は、振込詐欺の疑いがあります。窓口までご相談下さい」とのメッセージ３１０を振込詐欺通知３００として表示する。振込者は、この振込詐欺通知画面３００を閲覧することにより、自身が振込詐欺の被害にあっていることを認識することが可能となる。このとき、ＡＴＭは、振込に必要な処理を一時停止している。なお、メッセージ３１０の内容及び背景色は適宜変更可能である。また、背景色は必ずしも通常と異なる必要はない。
　通知モジュール２３は、携帯端末に対しても同様の振込詐欺通知を表示させることにより、携帯端末を介して振込詐欺通知を通知する。このとき、ＡＴＭは、振込に必要な処理を一時停止している。
　正解データ受付モジュール２４は、振込詐欺通知を通知した後に、実際に、今回振込者が行っている振込の内容が、振込詐欺であったか否かを示す正解データを取得する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２において、正解データ受付モジュール２４は、上述した振込詐欺通知を通知したＡＴＭの管理者がこのＡＴＭに入力した正解データ、このＡＴＭの管理者が所持する端末装置により入力された正解データ又は振込詐欺通知を通知した携帯端末により入力された正解データを取得する。正解データ受付モジュール２４は、このように、正解データを取得することにより、正解データの入力を受け付ける。
　正解データの入力としては、例えば、振込詐欺通知の後に、携帯端末、ＡＴＭ又は上述した端末装置が、今回の振込が振込詐欺か否かの質問（「振込詐欺でしたか？」等）を表示し、この質問に対する回答（ＹＥＳ／ＮＯ）を受け付けることにより行われる。正解データ受付モジュール２４は、この回答が「ＹＥＳ」である場合、正の正解データとして、この回答が「ＮＯ」である場合、負の正解データとして、其々、正解データを受け付ける。
　精度向上モジュール４７は、この受け付けた正解データを学習し、次回以降の振込詐欺の判断時に、上述した四つの条件の類推精度を向上させる（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、精度向上モジュール４７は、受け付けた正解データが、負の正解データであった場合、振込詐欺に対する判断が不正確であったと判断し、振込詐欺の判断の類推精度を向上させる。ここで、精度向上モジュール４７は、この類推精度を向上させるために、解析モジュール４０が実行する、上述した第一条件、第二条件及び第三条件に必要な画像の解析精度を向上させる。例えば、特徴点や特徴量の抽出量の向上、振込者とＡＴＭの操作画面との位置関係の解析精度の向上を実行する。また、精度向上モジュール４７は、この類推精度を向上させるために、解析モジュール４０が実行する、上述した第四条件に必要な音声の解析精度を向上させる。例えば、禁止ワードの追加や細分化、音声認識の精度向上を実行する。
　精度向上モジュール４７は、受け付けた正解データが、正の正解データであった場合、振込詐欺に対する判断が正確であったと判断し、振込詐欺の判断の類推精度を現状のまま維持する。
　なお、精度向上モジュール４７は、少なくとも上述した第一条件及び第二条件の類推精度を向上させる構成であればよい。また、精度向上モジュール４７は、これら二つの条件に加えて、振込詐欺の判断に第三条件又は第四条件の何れか又は双方を用いる場合には、用いた条件の類推精度を向上させる構成であればよい。
　以上が、振込詐欺防止処理である。
　上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ－ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置又は外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
　１　振込詐欺防止システム、１０　コンピュータ

Claims (6)

  1. 　振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムであって、
    　ＡＴＭに設置されたカメラから画像を取得する画像取得手段と、
    　前記画像を解析し、前記振込者が携帯端末で会話をしているか否かを検知する会話検知手段と、
    　前記画像を解析し、前記振込者が前記ＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知する画面操作検知手段と、
    　前記振込者が会話をしていることを検知し、かつ、前記ＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合に、前記振込詐欺の疑いがあると判断する判断手段と、
    　前記振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、前記ＡＴＭ又は前記携帯端末を介して、前記振込詐欺の疑いがあることを前記振込者に通知する通知手段と、
    　を備えることを特徴とするコンピュータシステム。
  2. 　前記画像を解析し、前記振込者の年齢を推測する推測手段と、
    　をさらに備え、
    　前記判断手段は、上記条件に加えて、前記振込者が高齢者である場合に、前記振込者に前記振込詐欺の疑いがあると判断する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  3. 　前記ＡＴＭに設置されたマイクから音声データを取得する音声取得手段と、
    　前記音声データを解析し、前記振込者が禁止ワードを発しているか否かを検知する禁止ワード検知手段と、
    　をさらに備え、
    　前記判断手段は、上記条件に加えて、前記禁止ワードを検知した場合に、前記振込者に前記振込詐欺の疑いがあると判断する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  4. 　前記通知手段が通知を行った後に、実際に前記振込詐欺であったか否かを示す正解データの入力を受け付ける受付手段と、
    　前記正解データに基づいて、前記振込詐欺の疑いがあると判断する類推精度を向上させる向上手段と、
    　をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータシステム。
  5. 　振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムが実行する振込詐欺防止方法であって、
    　ＡＴＭに設置されたカメラから画像を取得するステップと、
    　前記画像を解析し、前記振込者が携帯端末で会話をしているか否かを検知するステップと、
    　前記画像を解析し、前記振込者が前記ＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知するステップと、
    　前記振込者が会話をしていることを検知し、かつ、前記ＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合に、前記振込詐欺の疑いがあると判断するステップと、
    　前記振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、前記ＡＴＭ又は前記携帯端末を介して、前記振込詐欺の疑いがあることを前記振込者に通知するステップと、
    　を備えることを特徴とする振込詐欺防止方法。
  6. 　振込詐欺であることを振込者に通知するコンピュータシステムに、
    　ＡＴＭに設置されたカメラから画像を取得するステップ、
    　前記画像を解析し、前記振込者が携帯端末で会話をしているか否かを検知するステップ、
    　前記画像を解析し、前記振込者が前記ＡＴＭの画面を操作しているか否かを検知するステップ、
    　前記振込者が会話をしていることを検知し、かつ、前記ＡＴＭの画面を操作していることを検知した場合に、前記振込詐欺の疑いがあると判断するステップ、
    　前記振込詐欺の疑いがあると判断した場合に、前記ＡＴＭ又は前記携帯端末を介して、前記振込詐欺の疑いがあることを前記振込者に通知するステップ、
    　を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム。
PCT/JP2018/024758 2018-06-29 2018-06-29 コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム WO2020003477A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020526838A JP6959704B2 (ja) 2018-06-29 2018-06-29 コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム
PCT/JP2018/024758 WO2020003477A1 (ja) 2018-06-29 2018-06-29 コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2018/024758 WO2020003477A1 (ja) 2018-06-29 2018-06-29 コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020003477A1 true WO2020003477A1 (ja) 2020-01-02

Family

ID=68984958

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/024758 WO2020003477A1 (ja) 2018-06-29 2018-06-29 コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP6959704B2 (ja)
WO (1) WO2020003477A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11436174B2 (en) 2017-03-24 2022-09-06 Endress+Hauser SE+Co. KG Configuration switch and bus participant comprising such a configuration switch
WO2023021550A1 (ja) * 2021-08-16 2023-02-23 日本電気株式会社 イベント検出システム、監視システム、イベント検出方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
WO2023112299A1 (ja) * 2021-12-17 2023-06-22 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016157390A (ja) * 2015-02-26 2016-09-01 沖電気工業株式会社 端末監視装置、端末監視方法及びプログラム
JP2017072994A (ja) * 2015-10-07 2017-04-13 株式会社リコー 振込防止システムおよび振込防止方法
JP2017215735A (ja) * 2016-05-31 2017-12-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 振り込め詐欺防止システム及び振り込め詐欺防止方法
JP2018010332A (ja) * 2016-07-11 2018-01-18 沖電気工業株式会社 監視装置
JP2018081549A (ja) * 2016-11-17 2018-05-24 清水建設株式会社 モデル作成装置、端末装置、危険箇所発見システム及びプログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5564775B2 (ja) * 2008-10-01 2014-08-06 沖電気工業株式会社 自動取引装置
JP6517480B2 (ja) * 2014-08-20 2019-05-22 株式会社日立システムズ 接客管理システム、顧客端末、サーバー装置、接客管理方法、及び接客方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016157390A (ja) * 2015-02-26 2016-09-01 沖電気工業株式会社 端末監視装置、端末監視方法及びプログラム
JP2017072994A (ja) * 2015-10-07 2017-04-13 株式会社リコー 振込防止システムおよび振込防止方法
JP2017215735A (ja) * 2016-05-31 2017-12-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 振り込め詐欺防止システム及び振り込め詐欺防止方法
JP2018010332A (ja) * 2016-07-11 2018-01-18 沖電気工業株式会社 監視装置
JP2018081549A (ja) * 2016-11-17 2018-05-24 清水建設株式会社 モデル作成装置、端末装置、危険箇所発見システム及びプログラム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11436174B2 (en) 2017-03-24 2022-09-06 Endress+Hauser SE+Co. KG Configuration switch and bus participant comprising such a configuration switch
WO2023021550A1 (ja) * 2021-08-16 2023-02-23 日本電気株式会社 イベント検出システム、監視システム、イベント検出方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
WO2023112299A1 (ja) * 2021-12-17 2023-06-22 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体

Also Published As

Publication number Publication date
JP6959704B2 (ja) 2021-11-05
JPWO2020003477A1 (ja) 2021-04-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020003477A1 (ja) コンピュータシステム、振込詐欺防止方法及びプログラム
CN104966053B (zh) 人脸识别方法及识别系统
CN108345819B (zh) 一种发送报警消息的方法和装置
EP3188078B1 (en) Method and device for fingerprint identification
CN109993044B (zh) 电信诈骗识别系统、方法、装置、电子设备及存储介质
WO2018133282A1 (zh) 一种动态识别的方法及终端设备
WO2017197778A1 (zh) 图像发送方法和装置
CN109688273B (zh) 一种提醒方法、装置、终端及存储介质
CN107888715B (zh) 一种mac地址与人脸特征的绑定方法、装置及设备
US10515224B2 (en) Method, device and storage medium for printing information
EP3229504A1 (en) Method and apparatus for analyzing state of receiving terminal, and program for implementing same
KR20140023714A (ko) 보이스피싱 방지장치, 사용자 단말장치 및 보이스피싱 방지방법
WO2018094911A1 (zh) 一种多媒体文件的分享方法及终端设备
KR20160100833A (ko) 보이스 피싱 위험도 단계별 경보 시스템 및 방법
CN110879986A (zh) 人脸识别的方法、设备和计算机可读存储介质
JP7400866B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
KR100827848B1 (ko) 영상 통화 기록을 이용하여 디지털 데이터에 포함된 인물을인식하고 화면에 영상을 디스플레이하는 방법 및 시스템
JPWO2015194148A1 (ja) 発信者特定装置、発信者特定方法、および発信者特定プログラムを格納する記録媒体
CN113705428B (zh) 活体检测方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质
JP5127735B2 (ja) 画像監視装置
Hulsebosch et al. Enhancing face recognition with location information
CN113095272A (zh) 活体检测方法、设备、介质及计算机程序产品
JP2010271922A (ja) 話中人物検出方法、話中人物検出装置、および話中人物検出プログラム
CN111325185A (zh) 人脸防欺诈方法及系统
CN109379743A (zh) 短信识别方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18924326

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020526838

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18924326

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1