ジョン・フラワーズは、eClerxのグローバル・ヘッド・オブ・ファイナンシャル・マーケッツを務めています。金融テクノロジーサービス分野で30年以上の経験を持ち、ビジネスの技術面と顧客対応面の両方でさまざまな役職を歴任しています。
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非対称リスクは、銀行、フィンテック企業、その他の厳しく規制された事業にとって常に脅威です。マネーロンダリングやその他の犯罪に関与していることを見落とした顧客に関する不十分なデューデリジェンス調査は、数百万ドルの罰金、評判の損失、最高レベルの規制当局の措置につながる可能性があります。小さなミスでもこれらの大きな結果をもたらすため、顧客確認（KYC）プロセスの小さなギャップを排除することは、機関とそのステークホルダーの両方を守るために不可欠です。
従来、効果的なKYCおよびマネーロンダリング対策（AML）コンプライアンスには、顧客のリスク評価を包括的に行い、その後リスクプロフィールや行動の変化を定期的に監視することが必要でしたが、これらはしばしば手作業に頼る遅延しやすいプロセスでした。現在、AIと自動化により、リアルタイムのデータを活用し、より積極的な金融犯罪防止策を実現することで、KYCを強化し、AMLの監視を向上させることが可能になっています。
運用上のミスや罰則は、銀行がAML/KYCプロセスやソリューションに多大な投資をしているにもかかわらず発生しています。ジュニパーリサーチは、2024年の世界のKYC支出を前年の308億ドルと見積もっています。しかし、多くの機関は依然として手作業による顧客データの処理と更新に頼っており、これがオンボーディングの遅延やリスクプロフィールの変化を示す更新の遅れを引き起こしています。
ルールベースのロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を用いてこれらのプロセスの一部を自動化すれば、速度は向上しますが、誤検知率が高くなり、手動レビューに多くの時間を要することもあります。一方、犯罪者は高度な技術を駆使してKYCやAMLの仕組みを回避しようとしています。AIや盗用または偽の身分証データを使えば、分析官や基本的な自動化システムを騙すのに十分な書類や履歴を作成できます。
AI対応の自動化とGenAIをRPAに追加することで、銀行はこれらの課題に多角的に対処できます。
KYCの一環として、企業は新規顧客に対して必要な書類や情報のリストを提供しますが、これらが適切に伝えられないと、顧客が混乱し、承認が遅れることがあります。特に、要求される情報が該当する法域の規制要件と明確に一致しない場合、分析官は不一致を解決するために余分な作業を強いられます。
AIの自然言語処理モデルをオンボーディングプロセスに組み込むことで、銀行は効果的にコミュニケーションを取り、該当する規制に基づいて適切な情報をリクエストできます。その結果、誤った項目をチェックしたり、現地や内部の要件に合わない書類を提出したりするミスが減り、より迅速なオンボーディングが可能になります。これにより、データのギャップやエラーがシステムに入り込む前に防止されます。
AIを活用したコンピュータビジョンや合成身分証検出モデルは、書類や金融履歴が偽造または盗用されたものである可能性を検知します。これらのツールは、複数の情報源から時間をかけてデータを統合し、人間の分析官や従来のルールエンジンでは見逃しがちなつながりを見つけ出します。顧客の身元と実世界の活動を素早く関連付け、矛盾があればフラグを立てて調査を促します。
オンボーディング後も顧客データの維持は継続的な作業です。顧客の活動を監視し、悪意のあるニュースやビジネスネットワークの変化をスキャンすることは、顧客のリスクプロフィールの変化を見逃さないために重要です。GenAIモデルは、複数のプラットフォームやデータソースからデータを取り込み、各顧客のリスクプロフィールの基準を設定し、新たなデータがリスクの変化を示した場合にアラートを発します。
包括的なオンボーディングと監視ソリューションは、銀行がAMLコンプライアンスを評価し、改善点を特定し、内部関係者や規制当局向けのレポートを作成するためのデータインサイトも提供します。GenAIのレポーティングソリューションは、大量のデータを取り込み質問に答えるだけでなく、直感的なグラフやチャート、ダッシュボード、レポートに情報を表示できるように学習させることも可能です。これにより、銀行のリーダーシップは新たな問題を早期に発見し、対処できます。
GenAIやAI対応の自動化システムは、入力データから学習します。これにより、新しいデータソースや技術プラットフォームを接続した際に、大規模な再構築や長い統合プロセスを必要とせずに適応させることが可能です。これにより、機関はAI投資の価値を長期的に引き出せます。
AIの学習能力は、規制変更時の要件更新も容易にします。AIのKYCモデルを新しいガイドラインに基づいて訓練・テストするのは、手動で非AIプラットフォームを更新するよりも短時間で済みます。分析官の新しいガイドラインの習得や訓練よりも速いです。AIは、簡単な質問に答えたり、変更点をわかりやすく要約したりすることで、分析官が新しいポリシーを一貫して遵守しやすくする支援も行えます。
AIを活用したKYCおよびAMLツールは、金融リスク管理の未来を示しています。これらは、今日の銀行の非対称リスクへの露出を大幅に抑えるとともに、進化する技術や規制環境に適応し、将来の脅威から守ることも可能です。規制当局が国際犯罪における金融機関の役割をますます厳しく監視し、犯罪者が従来のKYCやAMLの対策を回避する能力を高める中、AIをKYCやAMLのワークフローに統合することが、機関が今後も効果的に保護を強化する最も有効な方法です。
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AIを活用したKYCは、銀行の非対称リスクをどのように軽減できるか？
ジョン・フラワーズは、eClerxのグローバル・ヘッド・オブ・ファイナンシャル・マーケッツを務めています。金融テクノロジーサービス分野で30年以上の経験を持ち、ビジネスの技術面と顧客対応面の両方でさまざまな役職を歴任しています。
トップのフィンテックニュースやイベントを発見しよう！
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナなどの幹部が読んでいます
非対称リスクは、銀行、フィンテック企業、その他の厳しく規制された事業にとって常に脅威です。マネーロンダリングやその他の犯罪に関与していることを見落とした顧客に関する不十分なデューデリジェンス調査は、数百万ドルの罰金、評判の損失、最高レベルの規制当局の措置につながる可能性があります。小さなミスでもこれらの大きな結果をもたらすため、顧客確認（KYC）プロセスの小さなギャップを排除することは、機関とそのステークホルダーの両方を守るために不可欠です。
従来、効果的なKYCおよびマネーロンダリング対策（AML）コンプライアンスには、顧客のリスク評価を包括的に行い、その後リスクプロフィールや行動の変化を定期的に監視することが必要でしたが、これらはしばしば手作業に頼る遅延しやすいプロセスでした。現在、AIと自動化により、リアルタイムのデータを活用し、より積極的な金融犯罪防止策を実現することで、KYCを強化し、AMLの監視を向上させることが可能になっています。
AIはKYC/AMLリスク削減においてどのような役割を果たすのか？
運用上のミスや罰則は、銀行がAML/KYCプロセスやソリューションに多大な投資をしているにもかかわらず発生しています。ジュニパーリサーチは、2024年の世界のKYC支出を前年の308億ドルと見積もっています。しかし、多くの機関は依然として手作業による顧客データの処理と更新に頼っており、これがオンボーディングの遅延やリスクプロフィールの変化を示す更新の遅れを引き起こしています。
ルールベースのロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）を用いてこれらのプロセスの一部を自動化すれば、速度は向上しますが、誤検知率が高くなり、手動レビューに多くの時間を要することもあります。一方、犯罪者は高度な技術を駆使してKYCやAMLの仕組みを回避しようとしています。AIや盗用または偽の身分証データを使えば、分析官や基本的な自動化システムを騙すのに十分な書類や履歴を作成できます。
AI対応の自動化とGenAIをRPAに追加することで、銀行はこれらの課題に多角的に対処できます。
1. 顧客オンボーディング体験の向上
KYCの一環として、企業は新規顧客に対して必要な書類や情報のリストを提供しますが、これらが適切に伝えられないと、顧客が混乱し、承認が遅れることがあります。特に、要求される情報が該当する法域の規制要件と明確に一致しない場合、分析官は不一致を解決するために余分な作業を強いられます。
AIの自然言語処理モデルをオンボーディングプロセスに組み込むことで、銀行は効果的にコミュニケーションを取り、該当する規制に基づいて適切な情報をリクエストできます。その結果、誤った項目をチェックしたり、現地や内部の要件に合わない書類を提出したりするミスが減り、より迅速なオンボーディングが可能になります。これにより、データのギャップやエラーがシステムに入り込む前に防止されます。
2. 身元詐欺の検出
AIを活用したコンピュータビジョンや合成身分証検出モデルは、書類や金融履歴が偽造または盗用されたものである可能性を検知します。これらのツールは、複数の情報源から時間をかけてデータを統合し、人間の分析官や従来のルールエンジンでは見逃しがちなつながりを見つけ出します。顧客の身元と実世界の活動を素早く関連付け、矛盾があればフラグを立てて調査を促します。
3. リアルタイムのKYC・AML監視
オンボーディング後も顧客データの維持は継続的な作業です。顧客の活動を監視し、悪意のあるニュースやビジネスネットワークの変化をスキャンすることは、顧客のリスクプロフィールの変化を見逃さないために重要です。GenAIモデルは、複数のプラットフォームやデータソースからデータを取り込み、各顧客のリスクプロフィールの基準を設定し、新たなデータがリスクの変化を示した場合にアラートを発します。
4. コンプライアンスとレポーティング
包括的なオンボーディングと監視ソリューションは、銀行がAMLコンプライアンスを評価し、改善点を特定し、内部関係者や規制当局向けのレポートを作成するためのデータインサイトも提供します。GenAIのレポーティングソリューションは、大量のデータを取り込み質問に答えるだけでなく、直感的なグラフやチャート、ダッシュボード、レポートに情報を表示できるように学習させることも可能です。これにより、銀行のリーダーシップは新たな問題を早期に発見し、対処できます。
5. 技術と規制の変化への適応
GenAIやAI対応の自動化システムは、入力データから学習します。これにより、新しいデータソースや技術プラットフォームを接続した際に、大規模な再構築や長い統合プロセスを必要とせずに適応させることが可能です。これにより、機関はAI投資の価値を長期的に引き出せます。
AIの学習能力は、規制変更時の要件更新も容易にします。AIのKYCモデルを新しいガイドラインに基づいて訓練・テストするのは、手動で非AIプラットフォームを更新するよりも短時間で済みます。分析官の新しいガイドラインの習得や訓練よりも速いです。AIは、簡単な質問に答えたり、変更点をわかりやすく要約したりすることで、分析官が新しいポリシーを一貫して遵守しやすくする支援も行えます。
AIによるKYC/AMLの非対称リスク削減
AIを活用したKYCおよびAMLツールは、金融リスク管理の未来を示しています。これらは、今日の銀行の非対称リスクへの露出を大幅に抑えるとともに、進化する技術や規制環境に適応し、将来の脅威から守ることも可能です。規制当局が国際犯罪における金融機関の役割をますます厳しく監視し、犯罪者が従来のKYCやAMLの対策を回避する能力を高める中、AIをKYCやAMLのワークフローに統合することが、機関が今後も効果的に保護を強化する最も有効な方法です。