Attestivは、企業が重要なビジネス上の意思決定を下す前に、提出されたファイルを自動的に検証できるよう支援する新プラットフォーム「DeepScan」を発表しました。
DeepScanは、Attestivとその顧客にとって大きなアーキテクチャ上の転換を意味します。これまでの、偽造・改ざんされたメディアを単独で検出するアプローチから、提出された写真、文書、音声、そして動画が、特定のビジネスワークフローの文脈において本質的に信頼できるかどうかを検証するアプローチへと移行します。
Attestivの最高経営責任者(CEO)であるNicos Vekiarides氏は、次のように述べています。「ディープフェイクの検出は、顧客から提出されたファイルを検証する上で欠かせない要素となっていますが、それだけでは十分ではありません。顧客は、提出された写真、文書、音声ファイル、動画が、特定のクレーム、申請、取引、紛争、あるいは意思決定において信頼できるものかどうかを知る必要があります。DeepScanによって、Attestivは企業を、個別のフォレンジックシグナルへの依存から、設定可能な検証ワークフローへと導きます。これにより、より迅速で一貫性があり、確信を持った意思決定を支援します」
DeepScanは、今回の大規模なプラットフォーム拡張の一環として、人工知能と企業の実運用における複雑な現実との橋渡しを担います。ファイルが偽物に見えるかどうかだけを問うのではなく、DeepScanはそのファイルが本来支援すべき意思決定にとって信頼に値するかどうかを問えるようにします。DeepScanはこれを、高度な生成AI推論レイヤーと、正当な企業パイプラインを理解する動的かつ決定論的なヒューリスティックエンジンを組み合わせることで実現しており、その結果、業務ワークフローとの整合性、業界最高水準の精度、そして誤検知率の大幅な低減を達成しています。
運用チームが、何を通過させ、何にフラグを立て、何に追加情報を求め、何をエスカレーションすべきかを判断できるよう、DeepScanは以下の機能を備えています。
- 統合マルチモーダル分析: 写真、複数ページにわたる文書、音声録音、動画ファイルを、単一の統合されたプラットフォーム上でひとつの画面から検証。
- 動的なルール設定: 企業の管理者が、それぞれの業界特有のリスクプロファイルやワークフロー要件に基づき、ルール、許容範囲、しきい値、上書き設定を完全にコントロール可能。
- 業務文脈に基づくチェック: ファイルのメタデータおよびAIによる視覚分析を特定の顧客データと照合することで、提出されたメディアがクレームや申請の内容と論理的に一致しているかを確認。
- 高度なフォレンジック・AI検出: AI生成コンテンツの検出、目に見えないメタデータの精査、暗号学的手法による重複・使い回し検出を統合し、極めて巧妙な偽造や異常を捕捉。DeepScanは、該当する場合にはGoogleのAIコンテンツ検出機能を含め、業界屈指のフォレンジックおよびAI透明性シグナルを、より広範な検証フレームワークの一部として統合。
- 企業システムとの統合: 強化されたユーザーインターフェース、ワークフロー、堅牢なAPI機能を通じて、既存のクレーム処理、リスク管理、コンプライアンスのパイプラインへシームレスに展開可能。
NARSのSIUユニットマネージャーでFCLSの資格を持つJosiah Siegmund氏は、次のように語っています。「Attestivと提携して以来、絶えず変化する不正行為の状況に先手を打つ上で、Attestivの能力に大いに助けられてきました。彼らの明快なレポート、迅速に対応してくれるアナリスト、提出ファイルの検証サポート、そして極めて精巧な偽造を見抜く力のおかげで、不適切な支払いを防ぐ能力が高まり、クレーム審査プロセスも強化されました」
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/08/attestiv-deepscan/
