ジョン・フラワーズは、eClerxのグローバル金融市場責任者を務めています。金融技術サービス分野で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様々な役職を歴任してきました。
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非対称リスクは、銀行、フィンテック、その他の厳しく規制されたビジネスに常に脅威を与えています。マネーロンダリングや他の犯罪に関与していることを見逃した単一の顧客に対する不完全なデューデリジェンスレビューは、数百万ドルの罰金、評判の損傷、そしてリーダーシップの最高レベルでの規制行動を引き起こす可能性があります。小さなエラーでもこれらの大きな結果を生む可能性があるため、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、機関とその利害関係者を保護す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防止（AML）コンプライアンスは、オンボーディング中に顧客リスクの包括的な評価を必要とし、その後、リスクプロファイルや行動の変化についての定期的な監視が必要でしたが、これはしばしば遅延しやすい非常に手動のプロセスを通じて行われていました。現在、AIと自動化により、リアルタイムデータを使用してKYCを強化し、金融犯罪防止に対するより積極的なアプローチを可能にすることができます。
運用上のエラーと罰則は、銀行がAML/KYCプロセスとソリューションに多額の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年の世界的なKYC支出を308億ドルと見積もっています。それでも、多くの機関は依然として顧客データの手動処理と更新に依存しており、これがオンボーディングを遅くし、リスクプロファイルの変化を示す可能性のある更新を遅らせています。
ルールベースのロボティックプロセス自動化（RPA）を使用してこれらのプロセスのいくつかを自動化することで、物事を迅速化できますが、手動レビューにより多くの時間を要する高い偽陽性率を生む可能性があります。一方、犯罪者は先進技術を使用してKYCおよびAMLプロセスに捕まらないようにしています。AIと盗まれたまたは偽の身分データを使用することで、彼らはアナリストや基本的な自動化システムを騙すのに十分リアルに見える文書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、銀行は複数の方法でこれらの課題に対処できます。
KYCプロセスの一環として、企業は新しい顧客に対して、独自に確認できない必要な文書とデータのリストを提供します。これらの要件が効果的に伝達されないと、顧客が混乱し、承認が遅れる可能性があります。特に、要求された情報が管轄区域の特定の規制要件と明確に一致しない場合、アナリストがその不一致を解決する必要があるため、余分な作業が発生します。
オンボーディングプロセスに埋め込まれたAI自然言語処理モデルを使用することで、銀行は効果的にコミュニケーションを取り、適用される管轄区域の特定の規制に基づいて適切な情報を要求できます。その結果、間違ったボックスをチェックしたり、地元および内部要件に合わない文書を提出したりして引き起こされるエラーが少ない、より迅速なオンボーディングプロセスが実現します。これにより、データのギャップやエラーがシステムに入る前に止めることができます。
AI駆動のコンピュータビジョンと合成身分検出モデルは、文書や財務履歴が偽または盗まれたものである顧客をフラグ付けすることができます。たとえそれが人間のアナリストには正当なものであるように見えてもです。これらのツールは、時間をかけて複数のソースからデータを合成し、人間が見逃すデータ間の接続を見つけ、従来のルールエンジンが解読できないものを理解します。これにより、顧客の身分を現実の活動と迅速に相関させ、不一致が発生したときにフラグを立ててアナリストが調査できるようにします。
オンボーディング後の顧客データの維持は終わることのないプロセスです。顧客の活動を監視し、彼らに関する悪いニュースをスキャンし、ビジネスネットワークの変化を理解することは、顧客のリスクプロファイルの変化の兆候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むことにより、リアルタイムでこの種の監視を調整し、各顧客の基準となるリスクプロファイルを設定し、新しいデータがリスクプロファイルの変化を示すときに警告を上げることができます。
包括的なオンボーディングおよび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、改善の余地を特定し、内部の利害関係者や規制当局向けの報告書を生成するために必要なデータインサイトを提供します。GenAI報告ソリューションは、膨大な量のデータを取り込んで質問に答えることに限定されません。処理された情報を直感的なグラフやチャート、ダッシュボード、報告書で表示するように学ばせることもできます。この可視性により、銀行のリーダーシップは、新たな問題が重大な問題になる前にそれを特定し、止めることができます。
GenAIおよびAI対応の自動化システムは、入力から学習します。つまり、銀行が新しいデータソースや技術プラットフォームを接続する際に適応するようにトレーニングできます。これにより、大規模なプラットフォームの再構築や長期の統合プロセスを必要とせず、機関は時間の経過とともにAI投資からより多くの価値を引き出すことができます。
AIの学習能力は、規制が変わったときに銀行が要件を更新することを容易にします。新しいガイドラインに基づいてAI KYCモデルをトレーニングしテストするのは、非AIプラットフォームを手動で更新するよりも通常は短時間で済みます。また、アナリストを新しいガイドラインにトレーニングするよりも早いです。AIは、簡単な質問に答えたり、読みやすい形式で変更点を要約したりすることで、このトレーニングを実際に支援することができます。アナリストは、新しいポリシーを一貫して遵守し、施行するために必要な最新情報を迅速に入手できます。
AI駆動のKYCおよびAMLツールは、金融リスク管理の未来を象徴しています。これらは、今日の銀行の非対称リスクへの曝露を厳しく制限し、また進化する技術および規制環境に適応して将来の脅威から保護することができます。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精査する中で、犯罪者は従来のKYCおよびAMLコントロールを回避する技術にますます熟練しているため、KYCおよびAMLワークフローにAIを統合することが、機関が現在と将来にわたって保護を強化する最も効果的な方法です。
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AI駆動の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のグローバル金融市場責任者を務めています。金融技術サービス分野で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様々な役職を歴任してきました。
トップのフィンテックニュースとイベントを発見！
FinTech Weeklyのニュースレターを購読する
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に読まれています
非対称リスクは、銀行、フィンテック、その他の厳しく規制されたビジネスに常に脅威を与えています。マネーロンダリングや他の犯罪に関与していることを見逃した単一の顧客に対する不完全なデューデリジェンスレビューは、数百万ドルの罰金、評判の損傷、そしてリーダーシップの最高レベルでの規制行動を引き起こす可能性があります。小さなエラーでもこれらの大きな結果を生む可能性があるため、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、機関とその利害関係者を保護す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防止（AML）コンプライアンスは、オンボーディング中に顧客リスクの包括的な評価を必要とし、その後、リスクプロファイルや行動の変化についての定期的な監視が必要でしたが、これはしばしば遅延しやすい非常に手動のプロセスを通じて行われていました。現在、AIと自動化により、リアルタイムデータを使用してKYCを強化し、金融犯罪防止に対するより積極的なアプローチを可能にすることができます。
KYC/AMLリスク削減におけるAIの役割は何ですか？
運用上のエラーと罰則は、銀行がAML/KYCプロセスとソリューションに多額の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年の世界的なKYC支出を308億ドルと見積もっています。それでも、多くの機関は依然として顧客データの手動処理と更新に依存しており、これがオンボーディングを遅くし、リスクプロファイルの変化を示す可能性のある更新を遅らせています。
ルールベースのロボティックプロセス自動化（RPA）を使用してこれらのプロセスのいくつかを自動化することで、物事を迅速化できますが、手動レビューにより多くの時間を要する高い偽陽性率を生む可能性があります。一方、犯罪者は先進技術を使用してKYCおよびAMLプロセスに捕まらないようにしています。AIと盗まれたまたは偽の身分データを使用することで、彼らはアナリストや基本的な自動化システムを騙すのに十分リアルに見える文書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、銀行は複数の方法でこれらの課題に対処できます。
1. 顧客オンボーディング体験
KYCプロセスの一環として、企業は新しい顧客に対して、独自に確認できない必要な文書とデータのリストを提供します。これらの要件が効果的に伝達されないと、顧客が混乱し、承認が遅れる可能性があります。特に、要求された情報が管轄区域の特定の規制要件と明確に一致しない場合、アナリストがその不一致を解決する必要があるため、余分な作業が発生します。
オンボーディングプロセスに埋め込まれたAI自然言語処理モデルを使用することで、銀行は効果的にコミュニケーションを取り、適用される管轄区域の特定の規制に基づいて適切な情報を要求できます。その結果、間違ったボックスをチェックしたり、地元および内部要件に合わない文書を提出したりして引き起こされるエラーが少ない、より迅速なオンボーディングプロセスが実現します。これにより、データのギャップやエラーがシステムに入る前に止めることができます。
2. 身分詐欺の検出
AI駆動のコンピュータビジョンと合成身分検出モデルは、文書や財務履歴が偽または盗まれたものである顧客をフラグ付けすることができます。たとえそれが人間のアナリストには正当なものであるように見えてもです。これらのツールは、時間をかけて複数のソースからデータを合成し、人間が見逃すデータ間の接続を見つけ、従来のルールエンジンが解読できないものを理解します。これにより、顧客の身分を現実の活動と迅速に相関させ、不一致が発生したときにフラグを立ててアナリストが調査できるようにします。
3. リアルタイムKYCおよびAML監視
オンボーディング後の顧客データの維持は終わることのないプロセスです。顧客の活動を監視し、彼らに関する悪いニュースをスキャンし、ビジネスネットワークの変化を理解することは、顧客のリスクプロファイルの変化の兆候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むことにより、リアルタイムでこの種の監視を調整し、各顧客の基準となるリスクプロファイルを設定し、新しいデータがリスクプロファイルの変化を示すときに警告を上げることができます。
4. コンプライアンスと報告
包括的なオンボーディングおよび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、改善の余地を特定し、内部の利害関係者や規制当局向けの報告書を生成するために必要なデータインサイトを提供します。GenAI報告ソリューションは、膨大な量のデータを取り込んで質問に答えることに限定されません。処理された情報を直感的なグラフやチャート、ダッシュボード、報告書で表示するように学ばせることもできます。この可視性により、銀行のリーダーシップは、新たな問題が重大な問題になる前にそれを特定し、止めることができます。
5. 技術および規制の変化への適応
GenAIおよびAI対応の自動化システムは、入力から学習します。つまり、銀行が新しいデータソースや技術プラットフォームを接続する際に適応するようにトレーニングできます。これにより、大規模なプラットフォームの再構築や長期の統合プロセスを必要とせず、機関は時間の経過とともにAI投資からより多くの価値を引き出すことができます。
AIの学習能力は、規制が変わったときに銀行が要件を更新することを容易にします。新しいガイドラインに基づいてAI KYCモデルをトレーニングしテストするのは、非AIプラットフォームを手動で更新するよりも通常は短時間で済みます。また、アナリストを新しいガイドラインにトレーニングするよりも早いです。AIは、簡単な質問に答えたり、読みやすい形式で変更点を要約したりすることで、このトレーニングを実際に支援することができます。アナリストは、新しいポリシーを一貫して遵守し、施行するために必要な最新情報を迅速に入手できます。
AIを用いたKYC/AMLの非対称リスク削減
AI駆動のKYCおよびAMLツールは、金融リスク管理の未来を象徴しています。これらは、今日の銀行の非対称リスクへの曝露を厳しく制限し、また進化する技術および規制環境に適応して将来の脅威から保護することができます。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精査する中で、犯罪者は従来のKYCおよびAMLコントロールを回避する技術にますます熟練しているため、KYCおよびAMLワークフローにAIを統合することが、機関が現在と将来にわたって保護を強化する最も効果的な方法です。