AIは金融犯罪者と戦う技術である

犯罪の手法がより巧妙になるにつれ、マネーロンダリングとの戦いは世界中のすべての金融機関にとって大きな課題になりつつあります。そのため、マネーロンダリング対策を導入する必要がある。 AML では大量の顧客データを処理する必要があるため、マネーロンダリング活動の特定と検出に AI と機械学習を活用しています。

[[410985]]

AI は人間の従業員よりも速く AML タスクを実行し、機械学習を通じて、新たな脅威を修正し、新しいマネーロンダリング手法を発見する能力を備えています。これにより、金融機関はさまざまな規制環境に迅速に適応できるようになります。

顧客の取引データが AML プログラムに組み込まれると、AI と機械学習モデルが顧客の行動を分析し、その顧客の将来について予測や認識を行います。

金融犯罪者やマネーロンダリングとの戦いにおいて、AI と機械学習にはどのような利点があるのでしょうか?

顧客の認識

AI システムにより、CDD (顧客デューデリジェンス) および KYC (顧客確認) システムをより高速、詳細、広範囲に実行できるようになります。 AI ベースの CDD および KYC プロセスにより、金融機関は次のことが可能になります。

• より広範な外部ソース（監視リスト、制裁リストを含む）からデータを効果的に識別して収集し、顧客の事実に基づくプロファイルを作成します。
• 外部データをより迅速かつ効率的に使用して、顧客エンティティの貴重な所有者を特定します。
• 社内システム全体で顧客データを蓄積および調整することで、重複やエラーを排除し、顧客全体にわたる AML 対策の密度を高めます。
• 顧客のリスク プロファイルまたは外部ソースからの適切なデータを使用して、疑わしいアクティビティ レポートを自動的に強化します。

非構造化データ

顧客リスク プロファイルを作成する以外にも、重要な手順が他にもあります。マネーロンダリング防止プロセスでは、取引の監視、政治的に重要な人物のスクリーニング、制裁のスクリーニング、メディアの監視の一環として、非構造化データの識別と分析が必要です。すべての金融機関は、公的アーカイブ、メディア、ソーシャル ネットワークなどのさまざまな外部ソースを調査して、非構造化データを活用して職業的、社会的、政治的な生活を特定するよう努めなければなりません。この場合、AI は金融機関がこの非構造化データを理解できるように支援します。データが収集され分析されると、AI は機関が情報を優先順位付けして分類し、リスク管理を支援するのに役立ちます。

不審な活動を報告する

AI はレポートを生成し、正確な情報を自動的に入力することで、疑わしい活動の報告を支援できます。 SAR は当局に報告された後、内部報告プロセスを経ます。 AI テクノロジーは、アルゴリズムによって正確なデータを含む自動レポートを生成し、そのデータをアクセス可能な標準化された言語に変換して官僚的な摩擦を排除できるため、SAR プロセスを容易にすることができます。 AI は言語と用語を標準化することで、金融機関の AML 報告のスピードと効率を向上させます。

ノイズを最小限に抑える

AML システムは複雑で時間のかかる手順であるため、AML システムに AI を組み込むことは利点となり、速度と効率の向上に役立ちます。しかし、このプロセスにおける大きな障害は、不完全または不十分なデータ、あるいは過度に敏感な AML 手順によって引き起こされるノイズのレベル、つまり誤検知です。この文脈において、AI システムは、AML プロセスで生成されるノイズ レベルに大きな違いをもたらすことで重要な役割を果たします。 AI は、金融機関が顧客の取引パターンをより深く理解し、金融機関にとってコストがかかり、顧客にとって不便なプロセスとなる誤った無効なアラートを排除するのに役立ちます。 AI と機械学習ツールはノイズを最小限に抑えることで、AML スタッフが最も必要なマネーロンダリングの警告をより適切に優先順位付けして指示できるようにします。そうすることで、AI は金融犯罪とより効果的に戦うことができます。

AIの限界

金融犯罪者やマネーロンダリングによるリスクの増大と、こうした新たな脅威に迅速に対応する必要性に対応するため、新しい AI や機械学習モデルが適切なトレーニングを受けずに時期尚早に市場に投入されることがよくあります。これにより、AI と機械学習テクノロジーに対する大きな懐疑心が生まれました。したがって、銀行は AI 実験による収益は減少することを覚えておく必要があります。実用的な洞察と価値を提供するために、人間のチームと並行して、戦略的で本番環境対応の AI マイクロプロジェクトを実行することに重点を置く必要があります。