AI とインテリジェントオートメーションで金融犯罪と闘う

金融犯罪に対抗し、マネーロンダリング対策 (AML) に関連する法令への準拠を図る金融機関が直面する闘いは、終わりのない軍拡競争のようなものです。

犯罪者が使用するツールの性能は、犯罪に対抗するために使用するアプリケーションと同じく、急速に進化しており、企業は、マネーロンダリングの検知と防止において一歩先を行く高度なソリューションを必要としています。機械学習と生成 AI を他のインテリジェントオートメーションと組み合わせることが、金融サービス業界にとって、AML の取り組みの強化につながる画期的なチャンスになります。

金融犯罪コンプライアンスに対する従来の労働集約的なルールベースのアプローチは、コストがかかり、だんだんと効果が薄れてきています。マネーロンダリング取引の総額は約 2 兆ドルに及び、結果として 2022 年には世界で 50 億ドルの罰金が科されました。金融機関は金融犯罪コンプライアンスに 2,750 億ドル以上を費やしているにもかかわらず、この状況です。

しかし、金融犯罪の検知と捜査は、AI とインテリジェントオートメーションの応用により、現在では非常に高度なものになってきており、銀行、資本市場、保険会社が犯罪との闘いにおいて優位に立つためのツールが強化されています。Google Cloud が最近発表した新しい AML AI 製品は、先進技術によって、マネーロンダリング行為を特定する企業の能力がいかに向上しているかを示す好例です。

オートメーション・エニウェアのインテリジェントオートメーションプラットフォームを利用すれば、Google の AML AI 製品の結果を不審行為報告 (SAR) 調査プロセスのワークフローにシームレスに統合することで、金融サービス機関は AML コンプライアンスプログラムの効率性と有効性をさらに向上させることが可能になります。自動化が AML コンプライアンスプロセスに革命をもたらす 3 つの経路を探ってみましょう。

リスク識別の強化: Google の AML AI のような製品は、機械学習とデータマイニング機能を活用して、金融犯罪の識別精度を高め、誤検知を減らします。同時にリスク発見に関する説明可能性も向上します。これは規制当局にとって最も重要なことです。説明が可能になることで、判断の理由を把握できるようになります。HSBC では、Google の AML AI を利用することで、金融犯罪リスクの検知を 2～4 倍に高め、誤検知を 60% 以上削減できました。その結果が、カスタマーエクスペリエンスの向上につながっています。

調査効率の向上: オートメーション・エニウェアのインテリジェントオートメーションプラットフォームでは、あらゆるリスク管理アプリケーションおよびコア処理アプリケーションと統合するソフトウェア Bot により、リスクの高い行為が検知された際の SAR の開始、追加データの調達、調査結果の要約、口座停止の開始、社内外への伝達事項送信などのプロセスを自動化することで、金融犯罪調査を簡素化できます。

法令変更に関する管理プロセスの改善: AML に関する法令の変更の追跡や、変更内容の要約に生成 AI を使用することで、AML コンプライアンスは今後さらに強化されるでしょう。さらに、インテリジェントオートメーションプラットフォームによって、生成 AI を使用してソフトウェア Bot のコーディングに変更を適用し、展開するなど、プロセスの変更を迅速化できます。

銀行が金融犯罪に効果的に対処するには、革新的でインテリジェントなソリューションが必要であり、犯罪者の一歩先を行くためには、最先端のデジタル機能を導入するべく絶えず進化し続ける必要があります。生成 AI は銀行の AML プロセスに革命をもたらすツールを提供し、銀行を保護しながら、銀行に市場で競争する機会をもたらします。金融犯罪がより高度化し、不正行為が世界的な犯罪組織の資金源となる中、銀行は最新のテクノロジーを活用し、大規模な変革を加速させることで対応していく必要があります。AI ツールやインテリジェントオートメーションプラットフォームを採用することで、銀行は金融犯罪リスクを最小限に抑え、法令への準拠を強化することができます。

2022 年の AML に関する情報源: