オンボーディングプロセスに埋め込まれた AI の自然言語処理モデルにより、銀行は効果的にコミュニケーションを行い、適用される管轄の特定の規制に基づいて適切な情報を依頼できます。その結果、誤って間違った項目にチェックしてしまったり、地域および内部の要件に対応していない書類を提出したりといった、誤りの起きにくい迅速なオンボーディングプロセスが実現します。これは、データの欠落や誤りがシステムに入ってしまう前に食い止めることができます。
2. 身元詐欺の検出
AI によるコンピュータビジョンおよび合成 ID 検出モデルは、人間のアナリストからは正当に見えるとしても、書類または金融履歴が偽造もしくは盗まれたように見える顧客にフラグを立てることができます。これらのツールは、複数のソースからのデータを時間をかけて統合し、人間が見落とすようなデータ間のつながりを把握でき、従来のルールエンジンでは解読できないことがあります。顧客の身元を現実世界の活動と素早く相関付け、不一致が現れたときにフラグを立てるため、アナリストが調査できます。
GenAI および AI 対応のオートメーションシステムは、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テクノロジープラットフォームを接続する際に、大規模なリプラットフォームや長い統合作業プロセスを必要とせずに適応するよう訓練できます。これにより、機関は時間の経過とともに自社の AI 投資からより多くの価値を引き出せます。
AI の学習能力により、規制が変わったときに銀行が要件を更新することも容易になります。新しいガイドラインに対して AI の KYC モデルを訓練・テストすることは、AI ではないプラットフォームを手作業で更新するよりも通常は時間がかかりません。また、新しいガイドラインについてアナリストを訓練するよりも速いです。AI はこの訓練自体も支援できます。たとえば、簡単な質問に答えたり、変化を読みやすい形式で要約したりすることでです。アナリストは、新しい方針を一貫して順守し、施行するために必要な最新情報を素早く得られます。
AI による KYC/AML の非対称リスク低減
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表しています。これらは、今日の銀行の非対称リスクへのエクスポージャーを大きく制限できるだけでなく、進化し続けるテクノロジーや規制環境にも適応して、将来の脅威から守ることができます。規制当局は国際的な犯罪における金融機関の役割をますます厳しく精査しており、犯罪者は従来の KYC および AML の統制を回避することに一段と巧みになっています。こうした状況では、KYC および AML のワークフローに AI を組み込むことが、機関が現在および未来にわたって保護を強化するための最も効果的な方法です。
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 におけるグローバル・ヘッド・オブ・フィナンシャル・マーケッツです。金融テクノロジー・サービス業界で30年以上の経験があり、事業のテクノロジー側とクライアントに向けた側の両方で、さまざまなエグゼクティブ職を歴任してきました。
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非対称リスクは、銀行、フィンテック企業、そしてその他の厳しく規制された事業にとって、常に脅威となります。マネーロンダリングやその他の犯罪への関与を見落とす、単一の顧客に対する不完全なデューデリジェンスの確認は、数百万ドル規模の罰金、評判の毀損、そして最高位の経営陣による規制措置につながり得ます。小さな誤りでさえこのような過大な結果を生み得るため、本人確認（KYC）プロセスにおける小さな抜け漏れをなくすことは、機関とその利害関係者を守るうえで不可欠です。
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、オンボーディング時に顧客リスクを包括的に評価し、その後、リスクプロファイルや行動の変化に対する定期的なモニタリングを行うことを必要としてきました。多くの場合、これは非常に手作業のプロセスを通じて行われ、遅延が起こりやすいものでした。現在では、AI とオートメーションにより、リアルタイムのデータを活用し、金融犯罪防止へのより先回りしたアプローチを可能にすることで、KYC を強化し、AML の監督を高めることができます。
KYC/AML における AI の役割とは？
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ても、運用上の誤りや罰則は発生しています。Juniper Research は 2024 年のグローバルな KYC 支出を昨年 $30.8 billion と見積もりました。それでも多くの機関が依然として手作業による処理と、顧客データの更新に頼っており、その結果、オンボーディングが遅れ、リスクプロファイルの変化を示し得る更新が遅延します。
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）を使ってこれらのプロセスの一部を自動化すれば、物事を迅速化できますが、高い割合の誤検知が生じ、より多くの時間を手作業のレビューに要する可能性があります。その一方で、犯罪者は高度な技術を使って KYC や AML のプロセスに捕まらないようにしています。AI と盗まれた、または偽造された本人確認データを使うことで、アナリストや基本的な自動化システムを騙せるほど現実味のある書類や履歴を作り出せます。
RPA に AI 対応のオートメーションと GenAI を追加することで、銀行はこれらの課題に複数の方法で対処できます。
1. 顧客オンボーディング体験
KYC プロセスの一環として、企業は新規顧客に対し、必須の書類とデータのリストを提示し、企業側では独自に検証できないものを示します。これらの要件が効果的に伝えられていない場合、顧客を混乱させ、承認の遅れにつながることがあります。特に、要請されている情報が、当該管轄（管轄の組み合わせ）の具体的な規制要件と明確に一致していない場合、矛盾を解消しなければならないアナリストに余計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 の自然言語処理モデルにより、銀行は効果的にコミュニケーションを行い、適用される管轄の特定の規制に基づいて適切な情報を依頼できます。その結果、誤って間違った項目にチェックしてしまったり、地域および内部の要件に対応していない書類を提出したりといった、誤りの起きにくい迅速なオンボーディングプロセスが実現します。これは、データの欠落や誤りがシステムに入ってしまう前に食い止めることができます。
2. 身元詐欺の検出
AI によるコンピュータビジョンおよび合成 ID 検出モデルは、人間のアナリストからは正当に見えるとしても、書類または金融履歴が偽造もしくは盗まれたように見える顧客にフラグを立てることができます。これらのツールは、複数のソースからのデータを時間をかけて統合し、人間が見落とすようなデータ間のつながりを把握でき、従来のルールエンジンでは解読できないことがあります。顧客の身元を現実世界の活動と素早く相関付け、不一致が現れたときにフラグを立てるため、アナリストが調査できます。
3. リアルタイム KYC および AML モニタリング
オンボーディング後に顧客データを維持することは、終わりのないプロセスです。機関との取引における顧客の活動をモニタリングし、顧客に関する悪いニュースをスキャンし、顧客のビジネスネットワークに起きた変化を理解することは、顧客のリスクプロファイルがシフトした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およびデータソースからデータを取り込み、各顧客のベースラインの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場合にアラートを上げることで、この種のモニタリングをリアルタイムでオーケストレーションできます。
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およびモニタリングのソリューションは、銀行に対しても、AML コンプライアンスを評価し、改善領域を特定し、社内の関係者や規制当局向けのレポートを作成するのに必要なデータの洞察を提供します。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、質問に答えることに限定されません。直感的なグラフやチャートを使って、ダッシュボード上やレポート上で処理済みの情報を表示するように教えることもできます。この可視性により、銀行の経営陣は、それが重大な問題になる前に、台頭しつつある問題を特定し、止めることができます。
** 5. テクノロジーおよび規制の変化への適応**
GenAI および AI 対応のオートメーションシステムは、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テクノロジープラットフォームを接続する際に、大規模なリプラットフォームや長い統合作業プロセスを必要とせずに適応するよう訓練できます。これにより、機関は時間の経過とともに自社の AI 投資からより多くの価値を引き出せます。
AI の学習能力により、規制が変わったときに銀行が要件を更新することも容易になります。新しいガイドラインに対して AI の KYC モデルを訓練・テストすることは、AI ではないプラットフォームを手作業で更新するよりも通常は時間がかかりません。また、新しいガイドラインについてアナリストを訓練するよりも速いです。AI はこの訓練自体も支援できます。たとえば、簡単な質問に答えたり、変化を読みやすい形式で要約したりすることでです。アナリストは、新しい方針を一貫して順守し、施行するために必要な最新情報を素早く得られます。
AI による KYC/AML の非対称リスク低減
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表しています。これらは、今日の銀行の非対称リスクへのエクスポージャーを大きく制限できるだけでなく、進化し続けるテクノロジーや規制環境にも適応して、将来の脅威から守ることができます。規制当局は国際的な犯罪における金融機関の役割をますます厳しく精査しており、犯罪者は従来の KYC および AML の統制を回避することに一段と巧みになっています。こうした状況では、KYC および AML のワークフローに AI を組み込むことが、機関が現在および未来にわたって保護を強化するための最も効果的な方法です。