John Flowers は eClerx の金融市場のグローバルヘッドを務めています。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、ビジネスのテクノロジー側と顧客対応側の両方で様々な役員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、その他厳しい規制下にある企業にとって常に脅威です。一人の顧客に対するデューデリジェンスのレビューが不完全で、その顧客のマネーロンダリングやその他の犯罪への関与を見逃した場合、数百万ドルの罰金、風評被害、そして最高経営層による規制措置につながる可能性があります。小さなミスでもこのような過大な結果を引き起こす可能性があるため、顧客確認（KYC）プロセスにおける小さなギャップをなくすことは、金融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およびアンチマネーロンダリング（AML）コンプライアンスには、オンボーディング時の顧客リスクの包括的な評価と、その後、リスクプロファイ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、多くの場合、手動で行われるため遅延が発生しやすいプロセスでした。現在では、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の監視を強化することが可能になっています。
銀行がAML/KYCプロセスとソリューションに多額の投資を行っているにもかかわらず、運用上のエラーや罰金は発生しています。Juniper Researchは、2024年の世界のKYC支出を昨年308億ドルと推定しています。しかし、多くの金融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、これにより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す可能性のある更新が遅延しています。 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）を使用してこれらのプロセスの一部を自動化すると、処理速度は向上する可能性がありますが、手動レビューにさらに時間を要する高い誤検出率が発生する可能性があります。一方、犯罪者は、KYCおよびAMLプロセスに捕まらないように高度なテクノロジーを使用しています。AIと盗まれた、または偽の身元データを使用して、アナリストや基本的な自動化システムを欺くのに十分リアルに見える文書や経歴を作成することができます。
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複数の方法で対処できるようになります。
KYCプロセスの一環として、企業は新規顧客に対して、自ら確認できない必要書類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、顧客を混乱させ、承認が遅れる可能性があります。これは、要求された情報が該当する管轄区域の特定の規制要件と明確に整合していない場合に特に当てはまり、不一致を解決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組み込まれたAI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図り、該当す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、オンボーディングプロセスが高速化され、誤ったボックスにチェックを入れたり、現地や内部の要件に対応していない書類を提出したりすることによるエラーが発生しにくくなります。これにより、データのギャップやエラーがシステムに入力される前に阻止できます。
AIを活用したコンピュータビジョンと合成ID検出モデルは、人間のアナリストには正当に見えても、書類や財務履歴が偽造または盗用されたと思われる顧客をフラグ付けできます。これらのツールは、時間の経過とともに複数のソースからのデータを統合し、人間が見逃し、従来のルールエンジンでは解読できないデータ間の関連性を把握できます。顧客の身元を実際の活動と迅速に関連付け、不一致が発生した場合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りのないプロセスです。機関との顧客活動の監視、顧客に関する不利なニュースのスキャン、ビジネスネットワークの変化の把握は、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み、各顧客のベースライン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した場合にアラートを発することで、この種の監視をリアルタイムで調整できます。
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、銀行にAMLコンプライアンスの評価、改善点の特定、内部関係者や規制当局向けのレポート生成に必要なデータインサイトも提供します。GenAI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んで質問に答えるだけにとどまりません。処理された情報を、直感的なグラフやチャートを使用して、ダッシュボードやレポートに表示するように学習させることもできます。この可視性により、銀行の経営陣は、新たな問題が大きな問題になる前に特定して阻止できます。
GenAIと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、大規模なプラットフォーム変更や長い統合プロセスを必要とせずに適応するように訓練できます。これにより、金融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の学習能力により、規制が変更された場合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基づいてAI KYCモデルをトレーニングおよびテストするのにかかる時間は、通常、非AIプラットフォームを手動で更新するよりも短くなります。また、アナリストを新しいガイドラインに関してトレーニングするよりも迅速です。AIは、簡単な質問に答えたり、変更内容をわかりやすい形式で要約したりすることで、このトレーニングにも役立ちます。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を活用した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エクスポージャーを大幅に制限できるだけでなく、進化するテクノロジーと規制環境に適応して将来の脅威から保護します。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し、犯罪者が従来のKYCおよびAML管理を回避することにますます習熟している中、KYCおよびAMLワークフローにAIを統合することは、金融機関が現在および将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。
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AI駆動のKYCはどのように銀行の非対称リスクを軽減できるか？
John Flowers は eClerx の金融市場のグローバルヘッドを務めています。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、ビジネスのテクノロジー側と顧客対応側の両方で様々な役員職を歴任してきました。
最高のフィンテックニュースとイベントを発見！
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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購読中
非対称リスクは、銀行、フィンテック、その他厳しい規制下にある企業にとって常に脅威です。一人の顧客に対するデューデリジェンスのレビューが不完全で、その顧客のマネーロンダリングやその他の犯罪への関与を見逃した場合、数百万ドルの罰金、風評被害、そして最高経営層による規制措置につながる可能性があります。小さなミスでもこのような過大な結果を引き起こす可能性があるため、顧客確認（KYC）プロセスにおける小さなギャップをなくすことは、金融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およびアンチマネーロンダリング（AML）コンプライアンスには、オンボーディング時の顧客リスクの包括的な評価と、その後、リスクプロファイ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、多くの場合、手動で行われるため遅延が発生しやすいプロセスでした。現在では、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の監視を強化することが可能になっています。
KYC/AMLリスク削減における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行っているにもかかわらず、運用上のエラーや罰金は発生しています。Juniper Researchは、2024年の世界のKYC支出を昨年308億ドルと推定しています。しかし、多くの金融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、これにより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す可能性のある更新が遅延しています。 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）を使用してこれらのプロセスの一部を自動化すると、処理速度は向上する可能性がありますが、手動レビューにさらに時間を要する高い誤検出率が発生する可能性があります。一方、犯罪者は、KYCおよびAMLプロセスに捕まらないように高度なテクノロジーを使用しています。AIと盗まれた、または偽の身元データを使用して、アナリストや基本的な自動化システムを欺くのに十分リアルに見える文書や経歴を作成することができます。
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複数の方法で対処できるようになります。
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て、自ら確認できない必要書類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、顧客を混乱させ、承認が遅れる可能性があります。これは、要求された情報が該当する管轄区域の特定の規制要件と明確に整合していない場合に特に当てはまり、不一致を解決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組み込まれたAI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図り、該当す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、オンボーディングプロセスが高速化され、誤ったボックスにチェックを入れたり、現地や内部の要件に対応していない書類を提出したりすることによるエラーが発生しにくくなります。これにより、データのギャップやエラーがシステムに入力される前に阻止できます。
2. 身元詐欺の検出
AIを活用したコンピュータビジョンと合成ID検出モデルは、人間のアナリストには正当に見えても、書類や財務履歴が偽造または盗用されたと思われる顧客をフラグ付けできます。これらのツールは、時間の経過とともに複数のソースからのデータを統合し、人間が見逃し、従来のルールエンジンでは解読できないデータ間の関連性を把握できます。顧客の身元を実際の活動と迅速に関連付け、不一致が発生した場合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りのないプロセスです。機関との顧客活動の監視、顧客に関する不利なニュースのスキャン、ビジネスネットワークの変化の把握は、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み、各顧客のベースライン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した場合にアラートを発することで、この種の監視をリアルタイムで調整できます。
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監視ソリューションは、銀行にAMLコンプライアンスの評価、改善点の特定、内部関係者や規制当局向けのレポート生成に必要なデータインサイトも提供します。GenAI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んで質問に答えるだけにとどまりません。処理された情報を、直感的なグラフやチャートを使用して、ダッシュボードやレポートに表示するように学習させることもできます。この可視性により、銀行の経営陣は、新たな問題が大きな問題になる前に特定して阻止できます。
** 5. テクノロジーと規制の変化への適応**
GenAIと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、大規模なプラットフォーム変更や長い統合プロセスを必要とせずに適応するように訓練できます。これにより、金融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の学習能力により、規制が変更された場合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基づいてAI KYCモデルをトレーニングおよびテストするのにかかる時間は、通常、非AIプラットフォームを手動で更新するよりも短くなります。また、アナリストを新しいガイドラインに関してトレーニングするよりも迅速です。AIは、簡単な質問に答えたり、変更内容をわかりやすい形式で要約したりすることで、このトレーニングにも役立ちます。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エクスポージャーを大幅に制限できるだけでなく、進化するテクノロジーと規制環境に適応して将来の脅威から保護します。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し、犯罪者が従来のKYCおよびAML管理を回避することにますます習熟している中、KYCおよびAMLワークフローにAIを統合することは、金融機関が現在および将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。