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・マーケットを務めています。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、ビジネスの技術側と顧客向け側の両方でさまざまな役員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逃した単一の顧客に関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過大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対策（AML）コンプライアンスには、顧客のリスク評価を入会時に包括的に行い、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、これらはしばしば遅延しやすい非常に手作業のプロセスでした。現在、AIと自動化により、リアルタイムデータを活用し、より積極的な金融犯罪防止アプローチを可能にすることで、KYCを強化し、AMLの監視を向上させることができます。
運用上のエラーや罰則は、銀行がAML/KYCプロセスと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。それでも、多くの機関は依然として手動処理と顧客データの更新に頼っており、これが入会の遅れやリスクプロフィールの変化を示す更新の遅延につながっています。
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、手動レビューにより多くの時間を要する場合があります。一方、犯罪者は高度な技術を駆使してKYCやAMLのプロセスを回避しようとしています。AIと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プロセスの一環として、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、これらが独立して検証できない場合、顧客を混乱させ、承認を遅らせることがあります。特に、要求された情報が該当する法域の具体的な規制要件と明確に一致しない場合、分析官が不一致を解決しなければならず、余計な作業が増えます。
AIの自然言語処理モデルを入会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要求できます。その結果、誤ったチェックボックスの選択や、ローカルおよび内部要件に合わない書類の提出によるエラーが少なくなる迅速な入会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フラグ付けできます。これらは、見た目が正当なものであっても、分析官には見えないパターンやつながりを複数の情報源から時間をかけて合成し、従来のルールエンジンでは解読できない関係性を見つけ出します。これにより、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。
入会後も顧客データの維持は終わりのないプロセスです。顧客の活動を監視し、悪意のある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、新しいデータがリスクの変化を示した場合にアラートを上げるリアルタイム監視を実現します。
包括的な入会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に必要な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、重大な問題に発展する前に対処できます。
GenAIやAI対応の自動化システムは、入力から学習します。つまり、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できるよう訓練可能です。これにより、機関は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、規制変更時の要件更新も容易にします。新しいガイドラインに基づくAIのKYCモデルの訓練とテストは、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、この訓練を支援することも可能です。分析官は、最新の情報を迅速に把握し、新しいポリシーを一貫して遵守・施行できます。
AIを活用したKYCと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制限し、進化する技術的・規制的環境に適応して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の制御を回避する能力を高める中、AIをKYCとAMLのワークフローに統合することは、機関が今後も保護を強化し続け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・ヘッド・オブ・ファイナンシャル・マーケットを務めています。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、ビジネスの技術側と顧客向け側の両方でさまざまな役員職を歴任しています。
トップのフィンテックニュースと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逃した単一の顧客に関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過大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対策（AML）コンプライアンスには、顧客のリスク評価を入会時に包括的に行い、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、これらはしばしば遅延しやすい非常に手作業のプロセスでした。現在、AIと自動化により、リアルタイムデータを活用し、より積極的な金融犯罪防止アプローチを可能にすることで、KYCを強化し、AMLの監視を向上させることができます。
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？
運用上のエラーや罰則は、銀行がAML/KYCプロセスと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。それでも、多くの機関は依然として手動処理と顧客データの更新に頼っており、これが入会の遅れやリスクプロフィールの変化を示す更新の遅延につながっています。
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、手動レビューにより多くの時間を要する場合があります。一方、犯罪者は高度な技術を駆使してKYCやAMLのプロセスを回避しようとしています。AIと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. 顧客入会体験
KYCプロセスの一環として、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、これらが独立して検証できない場合、顧客を混乱させ、承認を遅らせることがあります。特に、要求された情報が該当する法域の具体的な規制要件と明確に一致しない場合、分析官が不一致を解決しなければならず、余計な作業が増えます。
AIの自然言語処理モデルを入会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要求できます。その結果、誤ったチェックボックスの選択や、ローカルおよび内部要件に合わない書類の提出によるエラーが少なくなる迅速な入会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フラグ付けできます。これらは、見た目が正当なものであっても、分析官には見えないパターンやつながりを複数の情報源から時間をかけて合成し、従来のルールエンジンでは解読できない関係性を見つけ出します。これにより、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とAML監視
入会後も顧客データの維持は終わりのないプロセスです。顧客の活動を監視し、悪意のある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、新しいデータがリスクの変化を示した場合にアラートを上げるリアルタイム監視を実現します。
4. コンプライアンスとレポーティング
包括的な入会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に必要な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、重大な問題に発展する前に対処できます。
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、入力から学習します。つまり、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できるよう訓練可能です。これにより、機関は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、規制変更時の要件更新も容易にします。新しいガイドラインに基づくAIのKYCモデルの訓練とテストは、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、この訓練を支援することも可能です。分析官は、最新の情報を迅速に把握し、新しいポリシーを一貫して遵守・施行できます。
AIによるKYC/AMLの非対称リスク削減
AIを活用したKYCと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制限し、進化する技術的・規制的環境に適応して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の制御を回避する能力を高める中、AIをKYCとAMLのワークフローに統合することは、機関が今後も保護を強化し続ける最も効果的な方法です。