コンテクスチュアル・モニタリングマネーロンダリングを阻止するためにリテールバンクが利用する新しいテクノロジー
従来の取引モニタリングがうまくいかないことは承知しているが、銀行がマネーを追跡してリスクをプロアクティブに特定するにはどうすればよいのだろうか。当社の専門家が、より効率的で効果的なアプローチをご紹介します。
ナスダック・ベラフィン2024 グローバル金融犯罪レポート2023年には推定3.1兆ドルの不正資金が世界の金融システムを経由して流れた "ことを示している。同報告書はさらに、"マネーロンダリングは、推定3467億ドルの人身売買、7829億ドルの麻薬密売活動、115億ドルのテロ資金を含む、さまざまな破壊的犯罪の資金源として数兆ドルを占めている "と述べている。
もちろん、金融犯罪のコンプライアンス担当者にとっては、このようなことは何一つニュースではない。彼らは、組織内で日々マネーロンダリングとの戦いが繰り広げられていることを知り尽くしている。
だから 複雑化し、時代遅れの手法では摘発が難しくなっているこうした不正行為を、銀行はどのように抑止すればよいのだろうか。
この問いに答えるためには、金融機関が今日どのようにリスクを捉えているのか、従来のリスクの見方にはどのような限界があるのか、そして、従来の取引モニタリングから、最新のテクノロジーを活用し、顧客とその取引相手についてはるかに全体的な見方を提供するリスク主導型、文脈重視型のアプローチに移行することでどのようなメリットがあるのかを検討することから始める必要がある。
孤立したアラートはストーリーの一部を語るが、全てではない
金融犯罪のコンプライアンス担当者の多くは、顧客の包括的なプロフィールを把握していると考えているが、それには十分な理由がある。それには理由がある。 KYCオンボーディング管理、顧客リスク評価、およびAMLモニタリング ある個人による取引が疑わしいと思われる場合、金融犯罪部門が追跡調査を行うことができる。
しかし、このような従来のトランザクション・サービスの問題点は、顧客のトランザクション活動を単独で見ており、銀行のネットワーク内のバリュー／ボリューム・ベースのコントロールに依存していることである。貴重ではあるが、これはパズルの1ピースに過ぎない。
銀行のネットワークの外側を見て、顧客とその取引相手とのつながりの全容を把握することは、これらの顧客が単独犯ではなく、むしろ、銀行を通じて様々な悪意のある目的で資金洗浄を行っている可能性のある、はるかに広い犯罪ネットワークのプレーヤーであると判断する唯一の方法である。
この方法で「資金を追う」ことはまた、マネーロンダリング捜査を従来の消極的な方法から、より広範な犯罪ネットワークを特定する、より大きな取引のクラスターを調べる積極的な方法へと移行させる。また、取引監視にとどまらない現実的な理由もいくつかある。
犯罪ネットワーク発見の障害となる赤旗の存在
一個人に基づく疑わしい取引の追跡には巨大な調査チームが必要であり、こうしたチームの運営にはコストがかかる。さらに重要なことは、単一の「レッドフラッグ」を追うことは、誤検出を大幅に増加させるということである。
月に1万件もの偽陽性を調査することは、貴重な調査時間を浪費し、コストを押し上げ、単純に資金を追跡する効率的な方法ではありません。銀行はまた、真のリスクが見逃されているにもかかわらず、何千ものアラートを検証するためにモグラたたきをするよう毎日求められるのであれば、優秀な分析人材を惹きつけ、維持することも難しくなるだろう。
しかし、ここでさらに大きな疑問がある： 業界や規制当局は、AMLのオペレーション・アナリストが取引におけるたった一つの赤旗に基づいて組織的犯罪ネットワークを発見することを、現実的に期待できるのだろうか？
さらに、組織化された犯罪ネットワークの背後にある支配者は、銀行のリテール・ブックの中にいる可能性が非常に高い。このような組織とのつながりを内部から特定するツールがなければ、銀行の経営は成り立たない。 そして 銀行のネットワークの外では、その個人に関連するリスクの全容を解明することは不可能である。
より最適なソリューションに移行するためには、アナリストは偽陽性の数を大幅に減らす必要がある。このような新たな観点から見て、我々はこう問うかもしれない： もし80％の偽陽性率を20～30％にまで下げることができたらどうだろう？ それは、単一の取引を追うのではなく、単一の事業体にまつわる複数の赤信号を探すことから始まる。
銀行のネットワークの内外を調査する能力を持つことで、調査担当者はネットワーク・レベルで複数のレッドフラッグや取引の「クラスター」を特定し、リスクをスコアカードに集約することができるようになる。
このようにリスクのネットワーク全体を見渡し、顧客やその取引相手、「リスクのクラスター」を見る能力を持つことは、Quantexaの以下の製品で可能になりました。 コンテクスチュアル・モニタリング.
A transformative approach to identifying risk
コンテクスチュアル・モニタリングへの移行が理にかなっている理由
コンテクスチュアル・モニタリングは、真のパラダイム・シフトである。 トランザクション監視 が実施されている。データに文脈を与えることで、金融犯罪の監視と調査のコントロールとプロセスを劇的に改善するための明確なロードマップを提供する。
このソリューションでは、銀行のネットワーク内部での取引リスク分析は維持されるが、リスクの全体的なビューを外部に拡張し、顧客を360度完全に把握できるようにし、顧客とその取引先を結びつけて、存在する真のネットワーク関係をすべてリアルタイムで表示する。
このようにコンテキストが追加されることで、隠れたリスクが特定され、より正確なアラートが生成されるため、調査チームは偽陽性を追うことが少なくなります。また、アナリストは支払いそのものだけでなく、関係者の幅広い背景を理解し、その結果、本当にリスクが存在するかどうかを判断することができます。
その下支えは エンティティの解決およびグラフ分析技術 AIと機械学習によるコンテクスチュアル・モニタリングは、個々の取引額や取引量ではなく、全体的な関係に焦点を当てる。
Quantexaの意思決定インテリジェンスプラットフォームは、大量のデータを取り込むように設計されたコンテクスチュアル・モニタリング機能を提供する画期的なテクノロジーである。その結果、社内外のデータを自動的に統合・接続し、顧客とその取引先を完全に把握することができます。. これにより、隠れたリスクが迅速かつ正確に発見され、効率と効果が加速されます。洗練された可視化モデルと直感的なUIが、真のリスクに焦点を当てた調査活動を支援します。
仕組みはこうだ：
コンテクスチュアル・モニタリングの活用
教師あり機械学習（「予測」とも呼ばれる）は、統計的にパターンを特定するために過去の事例を使用する。しかし、犯罪に関連する特定のユースケースには、過去に知られている事例がほとんどない場合があります。このようなユースケースのリスクを予測する際には、以下の旅を使用することができる：
Quantexaは、人身売買、テロリズム、現代奴隷制、シェル会社などに関連するいくつかの述 別犯罪の類型を確立しました。世界中の様々な規制当局が公表している指標やガイダンスに基づき、Quantexaはこれらの特徴をベースラインとして、様々なタイプの疑わしい活動や行動に対する「スコアカード」を確立しました。Quantexaのスコアカードは、こうした特定の組み合わせによるきめ細かなスコアリングによって、特定された犯罪を示す活動を明確に指し示します。
例えば、5万ドル以上の取引にフラグを立てるようにモニタリング・システムを設定しているとします。その資金がエスクロー口座からのものであった場合、住宅購入に使用された資金としか認識できないため、疑わしいとフラグを立てないかもしれない。しかし、コンテクスチュアル・モニタリング・アプローチを使うことで、この取引に関連する顧客について、より広範で充実したビューを見ることができ、エスクローの資金源や、物件の所在地、過去12ヶ月間の住宅の売買回数など、物件に関連する潜在的なリスクを完全にあぶり出すことができる。
これで、顧客の行動に関連する追加データ・ポイントをすべて見ることができ、リスクの高い地域にいる人物なのか、否定的なニュースを通じて関係者として知られている人物なのか、テロリスト監視リストの人物とつながっている企業なのかを特定できる。突然、リスクを明らかにし、アラートを高めることができるようになる。
この種の情報を手作業で一般公開されている検索を使おうとすると、情報分析から貴重な時間を奪うことになる。しかし、データエンリッチメントをすべて前もって行うプラットフォームを採用していれば、時間とリソースを節約することができる。最も重要なことは、アナリストが最も得意とすること、つまり見逃されている真のリスクを見つけ出し、そのリスクを追跡することに取り組むことである。
コンテクスチュアル・モニタリングで金融犯罪コンプライアンスを容易に
マネーロンダリングを抑制するための効果的なモニタリングは、質の高いデータの強固な基盤を持つことから始まる。その基盤が確立されれば、アナリストはその充実したデータプールに隠された答えや手がかりを探し始め、判断することができる：
その資金の出所は誰なのか？
その資金で何をしたのか？
そのお金はどこに行ったのか？
そのお金は誰に渡ったのか？
その活動は理に適っているか、あるいは犯罪行為に結びついているように見えるか？
調査プロセスにおけるこれらのステップを自動化することは、企業がより徹底的な分析を行い、最終的にはより良い意思決定を行うための強固なデータ基盤を構築するために、Contextual Monitoringが行うことである。
このアプローチをとる主な利点は以下の通りである：
ノンバンクの顧客とその取引先をコンテキストに沿ってリスク・プロファイリングすることは、規制当局の大きな期待となっています。次回のブログポストでは、コンテクスチュアル・モニタリングによって、調査チームがリスクのクラスターやネットワークに焦点を当て、金融犯罪をいかに抑制しているかを規制当局に説明する方法をご紹介します。
コンテクスチュアル・モニタリングがお客様の組織にどのように役立つかについて、詳しくはこちらをご覧ください、 ここをクリック.
Loading...