アメリカン・エキスプレスの人工知能活用

アメリカン・エキスプレス（Amex）は、ニューヨーク市に本社を置くアメリカの金融サービス企業で、世界で76,800人以上の従業員を擁しています。2025年第4四半期の収益は189.8億ドル、2026会計年度の収益成長率は9～10％と予想されています。

同社は2010年に不正検知に機械学習を適用し始め、金融サービス企業の中で最も早くAIを導入した企業の一つとなりました。現在、ほぼすべての従業員に最先端のAIツールへのアクセスを提供し、11,000人以上のエンジニアリング専門家にAI支援開発ツールを展開しており、コーディングサイクルタイムを30％以上短縮しています。

機械学習ベースの不正検知モデルは、年間1.2兆ドル以上の取引額を監視し、世界中のすべてのカード取引に対してミリ秒単位で不正判断を下します。同社は現在、組織全体で70以上の生成AIユースケースを模索しており、Amex Venturesを通じて、信頼・安全性、企業効率、データ駆動型体験に焦点を当てた生成AIスタートアップに投資しています。

グローバルな取引規模で運営する金融機関にとって、AIシステムは不正リスク、取引承認、顧客維持のワークフローを運用面でますます左右するようになっています。アメリカン・エキスプレスでは、これらのシステムの多くは独立したAIイニシアチブとしてではなく、高ボリュームの意思決定プロセスに直接組み込まれています。

公開報告や企業文書によると、組織内で特に顕著なAI活用例が2つあります。

取引承認時のリアルタイム不正検知

予測型顧客維持とマーチャントターゲティング

いずれの場合も、機械学習システムが大量の行動データと取引データを分析し、より迅速な運用判断を支援し、手動レビューの負担を軽減し、顧客体験の向上を図っています。

リアルタイム不正検知

不正防止はアメリカン・エキスプレスにおける最も顕著なAI活用例の一つです。同社は、支払承認ワークフローにおいて機械学習システムを使用してリアルタイムで取引を評価していると述べています。ハーバード・ビジネス・スクールのデジタルイニシアチブの分析によると、アメリカン・エキスプレスは承認リクエスト中に、購入パターン、支出行動、マーチャント活動、取引異常を分析するために機械学習モデルを適用しています。

支払いプロバイダーにとって、このビジネス課題は重要です。不正取引は直接的な財務損失を引き起こす一方、正当な購入を誤って拒否すると顧客の信頼と取引量を損なう可能性があります。

AIシステムは、過去の取引記録、支出頻度と速度、マーチャントカテゴリ活動、地理的購買パターン、デバイスとアカウント情報、リアルタイムの承認シグナルなど、複数の形式の取引データと行動データを処理しているようです。

静的な不正ルールのみに依存するのではなく、機械学習モデルは取引が期待される顧客行動から逸脱しているかどうかを評価します。

NVIDIAのアメリカン・エキスプレスインフラに関するケーススタディによると、同社はGPUアクセラレーションAIシステムを使用しており、ミリ秒単位で不正判断を処理できます。

顧客にとっては、不審な行動が特定されない限り、ワークフローの影響はほとんど見えません。正当な購入は承認処理され、高リスク取引は追加の確認や審査を引き起こす可能性があります。

不正運用チームにとって、機械学習システムはどの取引を人間が調査する必要があるかを優先順位付けするのに役立ちます。これにより、手動レビューが必要な低リスク取引の量が減り、アナリストはより複雑な不正事例に集中できます。

不正検知におけるAIの使用は、企業資料、学術分析、インフラパートナーのレポートで一貫して議論されており、機械学習がアメリカン・エキスプレス取引セキュリティプロセスにおいて運用上の役割を果たしていることを示しています。

手動レビュー負荷の軽減 – 機械学習システムは、不正チームがルーチン活動の大量レビューではなく、よりリスクの高い取引に調査リソースを集中させるのに役立ちます。

取引承認精度の向上 – 行動モデルは、承認ワークフロー中に正当な購入異常と不正な活動を区別するのに役立ちます。

エージェンティックコマースインフラ

アメリカン・エキスプレスはまた、「エージェンティックコマース」モデルに投資しています。これは、AIエージェントが顧客に代わって商品の購入、旅行予約、予約、支払取引などのコマース関連タスクを実行できるようにするものです。このイニシアチブは、顧客分析に焦点を当てるのではなく、AIエージェントが安全に商取引に参加するために必要なインフラを構築することに重点を置いています。

ビジネス課題は、新興のエージェンティックAIエコシステムが直面する課題から生じています。従来の支払いシステムは、顧客が明示的に製品を選択し、支払い詳細を入力し、購入を承認するという直接的な人間の行動を中心に設計されていました。AIエージェントがユーザーに代わってタスクを実行できるようになるにつれて、支払いプロバイダーはエージェントの身元を確認し、顧客の意図を認証し、取引セキュリティを維持するメカニズムを確立する必要があります。

この課題に対処するため、アメリカン・エキスプレスはAgentic Commerce Experiences（ACE）開発者キットを導入しました。同社の声明によると、このプラットフォームにはエージェント駆動の取引をサポートする5つの相互接続機能が含まれています。

エージェントの登録と検証

顧客アカウントの有効化

意図の検証と認証

トークン化された支払い資格情報の発行

取引コンテキストと承認制御

これらのワークフローで処理されるデータは、従来の不正検知システムとは異なります。取引情報や支払い情報に加えて、プラットフォームはAIエージェントが購入を完了する前に、顧客の購入意図、承認権限、エージェントの資格情報、取引コンテキストを評価します。

顧客にとって、意図されたワークフローは、すべての取引を手動で実行することから、検証済みのAIエージェントが実行できる購入意図と承認パラメータを定義することに移行します。アメリカン・エキスプレスは、顧客がデジタルチャネルを通じて支出管理、購入承認、アクティブなAIエージェント権限を管理できるようになると述べています。