Babel Street Match
AIを活用したアイデンティティ照合技術により、名称・住所・日付を言語横断的に正確に照合。誤検出を低減し、高リスク環境下でも迅速かつ説明可能な意思決定を実現します。
グローバルなアイデンティティ照合の力を解き放つ
2パスAI照合
候補者を素早く絞り込み、最適な候補を評価・採点
誤検出の減少
一致スコアを活用することで、誤検出を手動で確認する手間を削減し、プロセスを自動化
リアルタイム＆スケーラブル
容易に拡張可能で、膨大なデータセットであっても超高速で結果を取得可能
言語横断的な強み
数多くの言語的・文化的・文脈的要因を考慮し、異なる文字体系や言語を横断的にスクリーニング
名称以外も考慮
利用可能なすべての識別データを用いて、名称、住所、日付を比較
説明可能＆調整可能
照合スコアの計算方法の説明を参照しながら、Matchのパラメータを設定
アイデンティティリスクインテリジェンス関連のソリューションについて詳しく知る
製品の特徴
アイデンティティ照合に特化した設計
アイデンティティ照合の中核機能
- マルチフィールドマッチング — 名称だけでなく、住所、日付、組織識別子も分析・照合
- 言語的な強み — Matchの確立された多言語・文字体系対応技術を活用し、アラビア語、中国語、日本語、韓国語、ロシア語、スペイン語、ウルドゥー語を含む24以上の言語と文字体系でデータを照合
- 音訳と異表記の処理 — Matchは音訳、綴りのバリエーション、文化的ニュアンスを管理し、高精度なマッチングを実現
- 文脈的・セマンティック知能 — 時間データを含む文脈的手がかりを組み込み、一致精度を向上させ、誤検出を削減
よりスマートなスクリーニングでどれだけの節約が可能か？
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Babel Street Matchをもっと知る
Data Sheet
Babel Street Match
Benefits and features of Babel Street Match for intelligent name, address, and date matching.
White Paper
Understanding Babel Street Match
A detailed, technical look at the various ways Babel Street Match handles names, weights scores, and supports multiple languages.
White Paper
Understanding Match Scoring in Babel Street Match
A detailed, technical look at how Babel Street Match scores name matches in an explainable and transparent manner.
eBook
The Complete Guide to Name Matching
The concepts around name matching, including what it is, how it’s used, and why standard search is inadequate when it comes to names.
Babel Street Matchの活用方法
よくある質問
Babel Street Matchとは
Babel Street Matchは、リスク管理・アイデンティティ管理業務において正確な照合が不可欠な組織に向けたAI搭載ソリューションです。高度なアルゴリズムにより、複数の言語・文字体系にわたってエンティティを正確に照合できるMatchは、名称、組織、住所、日付の誤検出と検出漏れをインテリジェントに低減します。
正確なアイデンティティ照合が重要な理由は？
膨大なデータを扱う環境において、多言語にわたる多様な情報源から名称を照合するのは複雑な作業です。名称照合に失敗すれば、特に国境検問、テロ対策、ヘルスケア、金融コンプライアンスなどの重要なシナリオにおいて深刻な結果をもたらしかねません。
アイデンティティ照合に検索エンジンは使えないのか？
使えますが、お勧めはしません。通常の検索エンジンは、アイデンティティ照合という複雑な処理用に構築されたものではありません。完全一致またはそれに近いもののみを返す検索プラットフォームは、必然的に愛称やイニシャルなどのバリエーションを捕捉できず、スペルミスにも対応できません。検索エンジンとは異なり、Matchは名前が言語、文化、民族によってどのように変化するかを理解し、テキストの不規則性（名前の順序の入れ替わりなど）も考慮できます。
2パス照合の仕組みは？
一次処理では、問い合わせた名称が監視リストなどのデータベースエントリと比較され、潜在的な一致候補が迅速に特定されます。この処理は再現率が高く、より集中的な二次処理に進む名前のリストを絞り込みつつ、名前の見逃しも確実に減らすことができます。
高精度な二次処理では、一次処理で選出された候補リストが精査され、一致の信頼度を反映した直感的なスコアが付与されます。スコアに基づいて、一致する可能性の高い順にランク付けできます。
Matchはどのように一致スコアを算出しているのですか？
各候補とクエリのペアを分析する際に、Babel StreetのAIがさまざまな一致の種類に応じてスコアを調整します。当社のアルゴリズムは、各要素が最終スコアの計算に与える影響を最適化するため、エンジニアによって慎重に選定・調整されています。設定は、データの特性や達成したい目標に合わせてユーザーが変更することも可能です。最終スコアは、さまざまなマッチ現象に割り当てられた重みに基づいて算出されます。スコアは0（一致なし）から1（完全一致）の尺度で表示され、直感的なパーセンテージとしても表されます。
検索エンジンは一致スコアを算出できないのですか？
多くの検索エンジンは、複雑なランキング関数を用いて、データが特定のクエリに合致する度合いを推定しています。それらの結果は、多くの場合、検索語が文書または文書群にどの程度の頻度で出現するか、あるいはどの程度出現しないかといった要素に基づいています。検索エンジンの一致スコアは、そうした出現頻度に基づいて算出される値です。残念ながら、これは名称照合には最適ではありません。検索語がどの程度の頻度で出現するかはユーザーに示されますが、検索語がどの程度一致しているかは明確に示されないからです。