John Flowersは、eClerxにおける金融市場のグローバルヘッドです。金融テクノロジー・サービス業界での30年以上の経験を持ち、事業のテクノロジー側とクライアントに向き合う側の両方で、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、そして厳しい規制のもとで運営されるその他の事業者にとって、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した、単一の顧客に対する不完全なデューデリジェンス（顧客調査）では、数百万ドル規模の罰金、レピュテーション（信用）毀損、そして経営トップ層による規制当局の措置につながり得ます。小さなミスがこのような過大な結果を生む可能性があるため、顧客確認（KYC）プロセスにある小さなすき間をなくすことは、機関とそのステークホルダーを守るうえで不可欠です。
従来、効果的なKYCおよびアンチ・マネー・ローンダリング（AML）コンプライアンスには、オンボーディング時に顧客リスクを包括的に評価し、その後はリスクプロファイルや行動の変化を定期モニタリングすることが必要でしたが、多くの場合、例外的に手作業で行われるプロセスが採用されており、遅延が起こりやすいのが実情です。現在は、AIと自動化により、リアルタイムデータを活用し、より先を見据えた（プロアクティブな）金融犯罪防止の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。
銀行がAML/KYCのプロセスとソリューションに多額の投資をしていても、運用上のミスや罰則は発生しています。Juniper Researchは、2024年の世界のKYC支出を昨年$30.8 billionと見積もっています。それでも多くの機関は依然として、顧客データの手作業処理や更新に頼っており、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滞ることがあります。
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）でこれらの一部を自動化すればスピードは上がりますが、誤検知率が高くなり、より多くの時間を手作業での再確認に要する可能性があります。一方で、犯罪者は先進技術を使って、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、あるいは偽のアイデンティティデータによって、アナリストを欺いたり、基本的な自動化システムを誤認させたりできるほど「それらしく見える」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、銀行は複数の方法でこうした課題に対処できます。
KYCプロセスの一環として、企業は新規顧客に対し、必要な書類やデータのリストを提示しますが、それらを企業側で独立に検証できない場合があります。これらの要件が適切に伝えられないと、顧客を混乱させ、承認の遅れにつながります。とくに、求められている情報が、当該管轄（複数可）の具体的な規制要件と明確に一致していない場合、結果として、相違を解消しなければならないアナリスト側の余計な作業が増えることになります。
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って、銀行は適切にコミュニケーションし、適用される管轄の特定の規制に基づいて、必要となる情報を請求できます。その結果、誤ってチェックボックスをオンにしたり、ローカルおよび社内要件に対応しない書類を提出したりして発生しがちなエラーが起こりにくい、より迅速なオンボーディングプロセスになります。これにより、システムに入る前にデータギャップやエラーを止められます。
AIを活用したコンピュータビジョンおよび合成アイデンティティ検知モデルは、書類や金融履歴が偽物または盗まれたものであるように見える顧客を、人間のアナリストには正当なものに見えていても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データを合成し、人間が見落とすようなデータ間のつながりを見抜き、従来のルールエンジンでは判読できない点を捉えます。顧客のアイデンティティと現実の活動を素早く突合し、不一致が現れたときに警告を上げることで、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に顧客データを維持し続けることは、終わりのないプロセスです。機関との間での顧客の活動をモニタリングし、顧客に関する不利なニュースをスキャンし、顧客のビジネスネットワークにおける変化を把握することは、顧客のリスクプロファイルが変化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したときにアラートを出すことで、この種のモニタリングをリアルタイムにオーケストレーションできます。
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、銀行がAMLコンプライアンスを評価し、改善領域を特定し、社内のステークホルダー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による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りません。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内で処理済みの情報を表示するよう教えることも可能です。こうした可視性によって、銀行の経営陣は、大きな問題になる前に新たに生じる課題を特定して止められます。
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テクノロジープラットフォームを接続するときに、大規模な作り直し（リプラットフォーム）や長い統合プロセスを必要とせずに適応できるよう、事前に学習（訓練）させることができます。これにより、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せます。
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も容易にします。新しいガイドラインでAIのKYCモデルを学習・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通常時間がかかりません。また、アナリストに新しいガイドラインを教育するよりも迅速です。AIは、この教育自体を、簡単な質問への回答や、読みやすい形式での変更点の要約を通じても支援できます。アナリストは、新しい方針を一貫して遵守し、施行するために必要な最新情報を、素早く入手できます。
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示しています。これらは今日、銀行の非対称リスクへのエクスポージャーを大幅に抑えるだけでなく、変化し続ける技術・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。国際犯罪における金融機関の役割を規制当局がますます厳しく精査していること、また犯罪者が従来のKYCおよびAMLの統制を回避するのがますます巧妙になっていることを踏まえると、KYCおよびAMLのワークフローにAIを統合することが、機関が今後のために強い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主導のKYCは銀行の非対称リスクをどのように低減できますか？
John Flowersは、eClerxにおける金融市場のグローバルヘッドです。金融テクノロジー・サービス業界での30年以上の経験を持ち、事業のテクノロジー側とクライアントに向き合う側の両方で、さまざまなエグゼクティブ職を歴任してきました。
トップのフィンテックニュースとイベントをチェック！
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JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarnaなどの幹部が読む
非対称リスクは、銀行、フィンテック、そして厳しい規制のもとで運営されるその他の事業者にとって、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した、単一の顧客に対する不完全なデューデリジェンス（顧客調査）では、数百万ドル規模の罰金、レピュテーション（信用）毀損、そして経営トップ層による規制当局の措置につながり得ます。小さなミスがこのような過大な結果を生む可能性があるため、顧客確認（KYC）プロセスにある小さなすき間をなくすことは、機関とそのステークホルダーを守るうえで不可欠です。
従来、効果的なKYCおよびアンチ・マネー・ローンダリング（AML）コンプライアンスには、オンボーディング時に顧客リスクを包括的に評価し、その後はリスクプロファイルや行動の変化を定期モニタリングすることが必要でしたが、多くの場合、例外的に手作業で行われるプロセスが採用されており、遅延が起こりやすいのが実情です。現在は、AIと自動化により、リアルタイムデータを活用し、より先を見据えた（プロアクティブな）金融犯罪防止の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の役割は何ですか？
銀行がAML/KYCのプロセスとソリューションに多額の投資をしていても、運用上のミスや罰則は発生しています。Juniper Researchは、2024年の世界のKYC支出を昨年$30.8 billionと見積もっています。それでも多くの機関は依然として、顧客データの手作業処理や更新に頼っており、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滞ることがあります。
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）でこれらの一部を自動化すればスピードは上がりますが、誤検知率が高くなり、より多くの時間を手作業での再確認に要する可能性があります。一方で、犯罪者は先進技術を使って、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、あるいは偽のアイデンティティデータによって、アナリストを欺いたり、基本的な自動化システムを誤認させたりできるほど「それらしく見える」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、銀行は複数の方法でこうした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、企業は新規顧客に対し、必要な書類やデータのリストを提示しますが、それらを企業側で独立に検証できない場合があります。これらの要件が適切に伝えられないと、顧客を混乱させ、承認の遅れにつながります。とくに、求められている情報が、当該管轄（複数可）の具体的な規制要件と明確に一致していない場合、結果として、相違を解消しなければならないアナリスト側の余計な作業が増えることになります。
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って、銀行は適切にコミュニケーションし、適用される管轄の特定の規制に基づいて、必要となる情報を請求できます。その結果、誤ってチェックボックスをオンにしたり、ローカルおよび社内要件に対応しない書類を提出したりして発生しがちなエラーが起こりにくい、より迅速なオンボーディングプロセスになります。これにより、システムに入る前にデータギャップやエラーを止められます。
2. アイデンティティ詐欺の検知
AIを活用したコンピュータビジョンおよび合成アイデンティティ検知モデルは、書類や金融履歴が偽物または盗まれたものであるように見える顧客を、人間のアナリストには正当なものに見えていても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データを合成し、人間が見落とすようなデータ間のつながりを見抜き、従来のルールエンジンでは判読できない点を捉えます。顧客のアイデンティティと現実の活動を素早く突合し、不一致が現れたときに警告を上げることで、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モニタリング
オンボーディング後に顧客データを維持し続けることは、終わりのないプロセスです。機関との間での顧客の活動をモニタリングし、顧客に関する不利なニュースをスキャンし、顧客のビジネスネットワークにおける変化を把握することは、顧客のリスクプロファイルが変化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したときにアラートを出すことで、この種のモニタリングをリアルタイムに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、銀行がAMLコンプライアンスを評価し、改善領域を特定し、社内のステークホルダー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による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りません。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内で処理済みの情報を表示するよう教えることも可能です。こうした可視性によって、銀行の経営陣は、大きな問題になる前に新たに生じる課題を特定して止められます。
** 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テクノロジープラットフォームを接続するときに、大規模な作り直し（リプラットフォーム）や長い統合プロセスを必要とせずに適応できるよう、事前に学習（訓練）させることができます。これにより、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せます。
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も容易にします。新しいガイドラインでAIのKYCモデルを学習・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通常時間がかかりません。また、アナリストに新しいガイドラインを教育するよりも迅速です。AIは、この教育自体を、簡単な質問への回答や、読みやすい形式での変更点の要約を通じても支援できます。アナリストは、新しい方針を一貫して遵守し、施行するために必要な最新情報を、素早く入手できます。
AIでKYC/AMLにおける非対称リスクを低減
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示しています。これらは今日、銀行の非対称リスクへのエクスポージャーを大幅に抑えるだけでなく、変化し続ける技術・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。国際犯罪における金融機関の役割を規制当局がますます厳しく精査していること、また犯罪者が従来のKYCおよびAMLの統制を回避するのがますます巧妙になっていることを踏まえると、KYCおよびAMLのワークフローにAIを統合することが、機関が今後のために強い保護を強化するための最も効果的な方法です。