Crime)によれば、毎年8000億ドルから2兆2000億ドル(世界のGDPの2〜5%)相当が資金洗浄されていると公表されています。Laundering)129カ国を対象としたランキングにおいては、マネーロンダリング活動に対し有効的な対抗措置などの大きな進展はなく、42%の国が2017年から2018年にかけてそのリスク・スコアを悪化させ、37%の国が2012年よりも悪いリスク・スコアを持っていると公表しています。米国では以下5つの政府機関より2018年12月3日に共同声明が発表されました。Laundering)の要件を遵守するために、銀行に特定の方法や技術を主張することはありませんと前置きした上で、銀行による新たな人工知能(AI)やその他の革新的なアプローチによるパイロットプログラムの利用などを歓迎する。銀行がAIベースの取引監視システムをテストまたは実装し、現行システムのプロセスでは特定できなかった不審な活動を特定した場合などでも、当局は銀行の現行プロセスに欠陥があるなどとして追加制裁や批判を必ずしも行なわないとも発表しています。Currency)日本の状況2018年に金融機関などが犯罪収益やマネーロンダリング(資金洗浄)の疑いがあるとして国に届け出て受理された取引は41万7465件(前年比4.3%増)で過去最多。前年の10倍以上の7096件の届け出があったと警察庁から発表されています。Unit)と情報交換しており、2018年に各機関に情報提供を要請したり、要請を受けたりした件数は327件だったとも公表しています。)の第4次対日相互審査が今秋に迫っています。Terrorism)強化を求めています。Center)に移転されています。いずれにしても、我が国の金融機関はAML/CFT態勢の厳格化・高度化が強く求めているという状況にあります。それに対し、大手銀行などでは金融犯罪対策室、コンプライアンス(法令順守)部門などに多くの専門家人員を配置していても容易に対処ができず、その対策の難しさも顕著化しています。そんな中、邦銀大手では米国にてOCCからマネーロンダリング防止の内部管理体制が不十分との指摘を受け、改善措置を命じられ、制裁金こそは科されていないがテロ組織などに資金が流れるのを防ぐ対策強化を進めるというニュースや、新たに今後はマネーロンダリング対策強化の一環として、新たに店舗窓口での海外への現金送金を停止、手数料の低いインターネットバンキングなどへ誘導するなどのニュースも流れている。そもそも極めて専門性が高いAML/CFT対応ができる人材育成は限界、かつ外部に人材を求めるにしても、決して簡単にはいかない深刻な問題を抱えることになるでしょう。拡大、リアルタイムモニタリングなどへ取り組むことも避けては通れないのでないかと思われます。AIおよび機械学習を活用したソリューションQuantiply社(https://www.quantiply.com/)は、SAP.iO(SAPのスタートアップアクセラレーションプログラム)からスタートしたパートナー企業です。Customer)などを支援するRegTechソリューションです。HANAとプラットフォームにデータを格納しており、共同でお客様への提案を行うなど緊密に連携しています。Quantiply社は金融機関や規制当局とも緊密に連携することで、金融犯罪をストップさせることができると考えています。米国では銀行は10000ドルを超える現金取引について、規制当局に報告することを義務付けられていますが、問題は銀行は高額の現金取引が行われたことは知ることができるのにそれを行ったのが善良な人なのか、悪い人なのかがわからないことです。Sensemakerを開発しました。それは人工知能(AI)と機械学習アルゴリズムを使用して、潜在的な犯罪者や高リスクの取引を識別し、金融機関や規制当局が不審な活動により精度の高いフラグを立てられるようにしています。Print(ハッシュ値)で表現し顧客の行動をFACTベースで認識、現在5つのモデル(リスクトポロジ)と100個のシナリオがプリセットされているとのこと。これらはBehavior(ふるまい、行動、挙動)として捕捉されるようです。HANAプラットフォームに格納しており、ユーザーはそれぞれのシナリオケースについてリアルタイムで判定を行うことができるようになります。導入したその日から最大で65%の誤検知を削減したということもあるようです。Negative)ではなく、リスクを解決するというよりリスクをいつ防止できるかの方が重要だと考えられています。銀行は、常に顧客に優れた体験を与えたいと考えていますが、相手がもし犯罪者であれば誰しも取引をしたいとは思いません。Quantiply社の目標は銀行がより良い金融機関となる支援をするだけでなく、ディープラーニングを組み込んだ最新のパターン認識とネットワーク検出により、新しいアップセルやクロスセルの機会を生み出せると考えています。結果的に同じしくみで顧客離反リスクまでも減らせるものと考えています。先日Quantiply社が来日し、国内の金融機関やパートナー企業などと面会した際、現状は従来のルールベースシステムを用途別に複数ソリューションが併用され、業務フローも個別、それなりの規模の専門チームにて対応し、誤検知件数は平均すると80%程度。月間アラート数は、数千~数万件のレベルにあり、そのノイズには人が対応することになり、範囲や閾値次第では今後ますます人手がかかり、対応コストが逼迫することは問題視されていました。Value)サービスにて本格導入に先立って現状システムとの比較を行うことで、その価値を評価いただくフェーズを経ることが通例となる模様です。本番導入後は平均して約90日~120日の運用で運用定着化が図れるケースが多いとのこと。彼らは積極的に海外の規制当局ともコミュニケーションをとっており官民にとって有用となる製品ベンダーを目指しているようです。最後に特に我が国の人口減少に伴う企業の雇用問題は喫緊の課題となりつつある中、AMLなどの専門領域における人材確保・育成は著しく厳しくなることが容易に想像できます。近い将来に日本政府でもイノベーション技術、自律型AIベース、リアルタイムモニタリングなどと言った革新的な手法・アプローチを受け入れると同時に、新たな挑戦に速やかに挑む日本の金融機関がいずれ現れることを期待したいと思います。外資系ソフトウェア企業数社にて、金融機関向けソリューション企画、営業部長、またクロスインダストリー向け新規ビジネス推進などを経て、2017年にSAPジャパンに入社。現在は主に金融業界向けイノベーション推進を中心に活動。→サイト内検索SearchSAPからのご案内メルマガ登録ブログ記事の更新情報をメール配信しています。ご登録後、確認メールを送信します。メールに記されているURLをクリックすることで確定します。登録の解除も以下からお願いします。お電話でのお問い合わせ:0120-554-881。