財務や幅広い金融資産を保護することは、あらゆるビジネスが継続的に成功するために極めて重要である。個々の企業が独自のセキュリティ対策を講じる必要がある一方で、犯罪者が世界中の組織にもたらす脅威が増え続けていることに対処することは、金融機関の責任でもある。
この短いガイドでは、最も一般的な金融犯罪の種類、検知方法、直面する課題、および法人会社、ビジネス、事業の安全性を高めるために実施している予防策について説明します。
金融犯罪とは何か？
金融犯罪とは、不正な手段によって金銭的利益を得ることを目的とした、金銭または金融取引に関わる違法行為を指す。一般的に金銭的利益を動機とする幅広い犯罪活動が含まれる。
犯罪組織、企業、個人は、多くの場合、金融システム、金融機関、または規制の抜け穴を悪用して、不正な資金を隠匿したり、違法に富を増大させたりするために、こうした活動に従事しています。このような活動には、複数の法域にまたがる複雑な取引が含まれることがあり、検知と訴追を困難にしています。
金融犯罪の主な種類とは？
金融犯罪に分類される犯罪には様々な種類がありますが、その中には頻繁に発生するものもあります。ここでは、法人、会社、ビジネス事業が被害に遭う、最も一般的で影響力の大きい金融犯罪をいくつかご紹介します：
サイバー犯罪
より多くの金融犯罪情報がインターネット上に保存されるようになるにつれ、ますます一般的になってきた現代的な犯罪の一種。サイバー犯罪には、金融機関への積極的なハッキングや、オンライン上で個人情報を取得するための詐欺的な手法が含まれる。
贈収賄と汚職
これらの要因は、金銭的な支払いの結果として、個人やグループが優位に立ったり、法制度を回避したりする場合に発生する。これは必ずしも直接的な金銭の支払いとは限らず、むしろあらゆる高額資産との交換である。賄賂とみなされるものには、次のようなものがあります：
直接現金払いまたは銀行銀行業務
イベントの贈り物、食事、チケット
割引またはクレジット
リベート
提供されなかったサービスに対して支払われた追加料金
経費またはローンの支払い
テロ資金調達
テロ資金とは、テロ活動を支援するために資金が提供、収集、移動されるプロセスを指す。これには、寄付、麻薬取引、詐欺、恐喝、その他の犯罪行為など、合法的または非合法的な手段で得た資金が含まれる。資金は、攻撃を実行するために直接使われることもあれば、勧誘、宣伝、訓練など、テロ集団の広範な活動を支援するために使われることもある。テロ組織は多くの場合、複雑な金融ネットワークに依存しており、検知を逃れるために、ペーパーカンパニー、密輸ネットワーク、ハワラのような代替銀行業務を利用している。
マネーロンダリング
不正に得た利益をうまく利用するためには、しばしばマネーロンダリングが必要となる。このプロセスには、問題の資金の違法性を隠すことを目的とした一連の資金移動が含まれる。盗まれたお金や不法に得たお金は、その出所を追跡することが非常に困難になるような方法で口座間で移動され、その結果、不法な性質を隠すことができる。
インサイダー取引
公的な取引所で会社の株式を取引する際に、私的な知識を利用することも金融犯罪とみなされる。これはトレーダーに不公正な優位性を与えるものであり、トレーダー自身を利するために利用され、他者に損害を与える可能性がある。
金融犯罪の現在のトレンドは？
グローバル企業の継続的な進化は、新時代の産業憲章を後押ししてきた。しかし、ほとんどの業界が課題に適応し、それを克服し続けているのと同様に、犯罪者もまた同様である。ここでは、金融犯罪に対する現代的なアプローチによって新たなトレンドが生まれた事例を紹介する：
リアルタイム決済
リアルタイム決済の利用は、オンラインビジネスに大きな好影響を与えている。これは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）が金融機関間の情報を瞬時に共有するオープン・バンキング業務の継続的な進展のおかげでもある。その影響力は大きく、オープン・バンキング業務は今後、以下のような規模に達すると予想されている。2030年末までに総額1350億ドル.しかし、このような個人的な金融データの大量共有は、犯罪者にとって利益を生む分野であることも証明されている。
人工知能（AI）の犯罪目的での操作と利用
人工知能（AI）や機械学習（ML）といった革新的なテクノロジーは、法人会社やビジネスに対する考え方を一変させた。この先駆的な新時代のテクノロジーは、様々なポジティブな変化をもたらす一方で、犯罪者もまた、自分たちの目的のためにその利用法を取り入れている。おそらくこの点で最も一般的なのは、AIを使用して特定のターゲット向けのメッセージを生成し、検出不可能なマルウェアでデバイスを傍受するスピアフィッシングの傾向である。これにより、米国企業は29億ドルもの損害を被った。2023年だけである。
2024年、FBIは個人と事業会社に対し、洗練されたフィッシングやソーシャル・エンジニアリング攻撃、音声や映像のクローン詐欺を行うツールを利用する犯罪者の脅威がエスカレートしていることに注意するよう警告を発した。同様に、法執行機関である国際刑事警察機構（インターポール）と欧州刑事警察機構（ユーロポール）はAIの犯罪利用を浮き彫りにした大規模言語モデルや生成AIを含め、特定の個人または集団の発話スタイルになりすますために使用できる言語パターンの再作成などの活動をサポートします。この機能は、潜在的な被害者を欺き、犯罪行為者の手に信頼を委ねるために、大規模に悪用される可能性があります。
コンプライアンスコストは、犯罪的搾取の隙間を生じさせます。
コンプライアンスは、資金を確実に保護する最も効果的な方法の一つである。強固なコンプライアンス・システムは、データを保護するための手続きが遵守されていることを保証する。これは通常、強力なコンプライアンス技術スタックと、コンプライアンス・トレーニングを通じたチームメンバーのスキルアップによって達成される。ここで問題となるのは、これらの要素にかかるコストである。これらのポリシーや手順を更新し続けるためには、より多くのことを行う必要があるため、法人、会社、ビジネス事業では、これらの分野に予算を割くことがおろそかになることがある。その結果、犯罪者が悪用しようとするシステムの隙間が生じてしまうのだ。
遵守状況の不良と、脆弱なシステムおよび管理体制
規制コンプライアンスには、金融の健全性、透明性、およびセキュリティを確保するために、管理機関が定めた法律、規制、およびガイドラインを遵守することが含まれます。銀行などの規制対象企業は、マネーロンダリング、詐欺、市場操作などの違法行為を防止するために、強固なコンプライアンス・プロセスを導入する必要があります。コンプライアンス・プロセスやシステムが貧弱であったり、時代遅れであったりすると、犯罪組織に悪用され、検知されずに資金洗浄やテロ資金調達、不正検知を行われる可能性がある。社内においても、コンプライアンス体制や管理体制が脆弱であると、リスクを特定できなかったり、法的義務を果たさなかったりといった意思決定が不十分になり、その結果、罰金、風評被害、顧客からの信頼の失墜、さらには失敗時の担当役員に対する懲役刑が科されることもある。
金融犯罪対策プログラムの強化
金融犯罪防止プログラムはすぐに時代遅れになる可能性があるが、組織,企業にとって、それをそのまま置き換えるのは時間も費用もかかる。新たな選択肢は、既存のソリューションに新たなテクノロジーをオーバーレイすることで、既存の対策の機能を強化することである。エンティティ解決は、この種の補強が可能な良い例であり、内部および外部のデータソースを統合して、強固な単一の顧客ビューを提供することを意図している。
金融犯罪におけるイノベーションを推進する主要分野
金融犯罪環境の継続的な進化は、金融犯罪を管理する規則や規制もまた適応する必要があることを意味する。業界自体のプレッシャーだけでなく、こうした革新的な措置の最前線には、数多くの具体的な要因がある。ここでは、最も重要なものをいくつか紹介する：
デジタル通貨
デジタル通貨がますます普及するにつれ、規制当局は、これらのオンライン金融システムが違法行為や不法行為に使用されないようにしながら、それに関与する方法を見つけなければならなくなった。AML（マネーロンダリング防止）規制は、デジタル通貨取引所やウォレットに関する懸念に対処するためにすでに導入されている。
情報共有
国際金融犯罪を防止するための継続的な手法の一環として、国境を越えた協力体制は安全性を高めるために不可欠となっている。FATFのような政府間機関は、クロスボーダー情報の安全な共有に関して、一貫した基準を促進するために取り組んできた。これは守備の最適化に役立つ攻撃の可能性と影響を大幅に減らすことができる。
サイバーセキュリティ
金融犯罪管理という常に存在する側面は、これまでも、そしてこれからも、FinCrime（金融犯罪）情勢における重要な原動力となるだろう。これは、脅威情報の共有、共通基準の設定、迅速な情報交換方法の導入など、これまで以上に幅広いコミュニティの関与が見られるものであり、現在ではすべて規制措置に組み込まれている。
環境・社会・ガバナンス（ESG）
ESGコンプライアンスに関連する倫理的要素を優先することは、今やあらゆる分野の組織,企業の責任である。規制機関はこれに適応し、実施される手続きが既存の金融犯罪防止対策の完全性を損なうことがないようにしなければならない。
実質的所有権
受益権所有者の明確化は、金融機関の規制コンプライアンスにおいて近年最も困難な局面のひとつとなっている。情報開示の欠如は、犯罪者がその活動を隠蔽したり、制裁リストを回避したりすることで、検知を回避することを容易にする。
数字で見る金融犯罪
金融犯罪防止の必要性はかつてないほど高まっている。A2024 AI、詐欺、金融犯罪調査によると、組織,企業の58％が、金融犯罪問題の調査、対策、是正に関連する業務コストとして、2023年だけで500万ドルから2500万ドルを費やしていると回答した。
この調査から得られたその他の重要なポイントは以下の通りである：
72%が顧客のオンボーディングに際して偽のIDに直面した。
91％が安全対策としての音声認識を見直している。
43%が今後1年間で詐欺行為が増加すると予想
当然のことながら、AIは金融犯罪防止を強化するための潜在的な手段として注目されている。AIを活用することで、金融犯罪の生産性と創造的な問題解決力を50％も高めることができると考えられている一方、マッキンゼーは次のように考えている。現在の仕事の60～70％は人間が行っているをAIに吸収させ、自動化することができる。そうなれば、事案調査担当者の負担が軽減され、調査や解決にかかる時間も大幅に短縮される。
世界各国の金融犯罪の動向：
これまで述べてきたように、過去10年間で、AML（マネーロンダリング防止）は合計16,150件発生し、その中でも米国は11,472件と圧倒的に多かった。また、国民一人当たりのイベント件数も3.37件でトップだった。その他、このカテゴリーにおける過去10年間の上位10カ国は以下の通り：
アメリカ - 3.37
イギリス - 2.46
アラブ首長国連邦 - 1.06
オーストラリア - 0.36
カナダ - 0.24
イスラエル - 0.21
南アフリカ - 0.2
スウェーデン - 0.16
ポーランド - 0.14
オーストリア - 0.12
将来を見据えて、組織,企業は、今後最も適応の必要性が高まると予想される分野を特定した。強調された分野は以下の通りである：
規制コンプライアンス - 33
新たなリスクの先取り - 25
レガシー・テクノロジーの更新 - 20%
コンプライアンス違反による風評被害 - 19
規制の整合性の欠如 - 3
世界中の金融機関が、顧客や顧客の安全性を高めるために、より多くの時間とリソースを集中させる必要があるのは、こうした分野である。
国境を越えた金融犯罪はどのように調査されるのか？
国際組織にとって、金融犯罪は国境を越えて広がっている。司法法制は国ごとに異なることが多いため、国家を超えた金融攻撃を効果的に取り締まることは、組織にとっても法執行機関にとっても困難である。
これを実行しようとするときに直面する問題には、次のようなものがある：
クロスボーダー情報共有
国境を越えて重要な情報を効果的に伝達することは、複雑な場合がある。効果的な国境を越えたコミュニケーションには多くの障壁があり、特に言葉の壁や限られたコミュニケーション・チャンネルが挙げられます。その結果、情報が制限されたり断片化されたりして、問題解決に何が必要かを理解することが難しくなります。
管轄権と責任
国際金融犯罪を調査し起訴する法的責任が誰にあるのかを決定する際にも時間がかかる。この決定が新たなステップとなり、数週間から数ヶ月の時間を要することになる。
不透明な法的枠組みと規制の裁定
金融犯罪を訴追するための国際法の使用に一貫性がないため、犯罪者は国際的な法的枠組みの抜け穴を悪用し、犯罪の影響を最大化することができる。 同様に、規制の裁定とは、犯罪者が検知を逃れ、マネー・ロンダリングやテロ資金供与のような不正な金融活動に関与するために、法域間の規制の違いを利用することを指す。犯罪者は様々な規制基準を利用し、規制の緩い法域をセーフヘイブンとして利用したり、規制の厳しい環境では摘発されるような不正取引を隠蔽するルートとして利用したりする。KYCおよび金融犯罪の専門家にとって、規制の裁定を理解することは、グローバルな金融システムにおける脆弱性を明らかにし、組織,企業が高リスクのエンティティや現地のコンプライアンス基準に即座に合致しない可能性のある行動を特定するのに役立つため、極めて重要である。規制の恣意性に対処することで、金融機関は国境を越えた金融犯罪に対する防御を強化し、犯罪ネットワークを知らず知らずのうちに構築してしまうリスクを軽減することができる。
しかし、こうした問題を軽減する方法はある。私たちがひとつのグローバル社会を形成し続けている今、国境を越えた金融犯罪が効果的な方法で標的にされ、訴追されることを確実にするために、より多くのことが行われている：
省庁間の協力
外国の法執行機関や捜査機関とどのように協力するかを考えることは、その国独自のコンプライアンス手続きの枠組みの中に組み込まれるべきである。これは、さまざまなタイプの犯罪に対処するための特定のタスクフォースを設置することや、調査中に外国の政策がどのように機能するかについて明確なアプローチを持つことを意味する。
条約と協定
国際金融犯罪の調査を容易にするために、国連腐敗防止条約（UNCAC）やバーゼル銀行監督委員会の国境を越えた協力のような条約がすでに存在している。これらは定期的に見直され、更新される必要がある。さらに、国家間の相互法的支援協定などの要素は、調査や訴追を合理化することができる。
テクノロジーとデータ分析の強化
犯罪者が近代的なテクノロジーを利用してその活動を強化するのと同様に、それを保護の目的に利用することもできる。発展途上国への技術支援や能力構築の提供は、国境を越えた金融犯罪調査において大きな影響を与えることができる。これは、金融犯罪の防止、検知、執行に関する研修プログラム、ワークショップ、セミナーを関係当局者や法執行機関に提供することに拡大することができる。
官民パートナーシップ
金融犯罪の調査には、銀行、フィンテック企業、その他民間企業との直接的な接触やエンゲージメントが不可欠であることが多い。これを国際的に行うには、しばしば官民の協力が必要となる。このため、民間企業の情報が安全に保たれていると安心できるような情報共有の手順やプラットフォームを確立することが不可欠である。
金融犯罪を検知・防止するために、金融機関はどのように戦っているのか？
犯罪者がどのように行動し、金融システムのどこを標的にする可能性があるかが解明されるにつれ、犯罪から保護するためのより強固なアプローチが導入されつつある。これらのアプローチは、顧客ライフサイクルのあらゆるタッチポイントで見られ、金融犯罪防止へのアプローチを全面的に見直すよう組織,企業に促すことに重点を置いている。
最も効果的なものをいくつか挙げる：
コンプライアンス手続きの最適化は、組織,企業が活用できる最も強力な方法の一つである。これを実現する方法は一つではない：
証拠に基づく監査可能なプロセスを最大限に活用し、精度を高める。
顧客セグメンテーションによる早期リスク評価の実施
徹底的なデータ収集を優先するのではなく、金融犯罪判断の質を高めるよう努める。
金融犯罪を未然に検知・特定することは、組織,企業が保護され続けるための最も効果的な方法の一つである。以下はその例である。金融犯罪を引き起こす主な要因の特定そうすれば、問題を未然に防ぎ、事故の可能性を大幅に減らすことができる。そのための最も効果的な方法には、次のようなものがある：
意思決定インテリジェンスを使って、さまざまなデータから広い視野を得ることで、カスタマーが誰なのか、その動機は何なのかを素早く簡単に検知することができる。
類型ベースのスコアカードを採用することで、アラートをまとめて、複数のレッドフラグを持つ顧客口座のみがさらなる分析のためにタグ付けされるようにする。これにより、事案調査担当者の調査プロセスを迅速化・合理化するとともに、偽陰性を減らすことができます。スコアカード・システムは、どの口座が脅威であるか、または脅威でないかを迅速に評価します。
ペルソナ同士の相互作用の仕方も、今や銀行が評価するためのツールとなっている。いつ犯罪が行われる可能性があります。従来のシステムとは異なり、Quantexaのシステムは、疑わしい活動や不正な口座との関係を事前に特定することができます。AML（マネーロンダリング防止）ソフトウェアはリスクを全体的に捉えることができる。隠れたつながりを可視化し、さらなるコンテキストを通じて潜在的なリスクを特定する。
金融犯罪との闘いを強化し、金融サービス全体のコンプライアンス基準を高めるためには、Know Your Customer（KYC）業務の改善が不可欠である。KYCプロセスは、リスクの高い顧客や潜在的な脅威が顕在化する前に特定するための最前線の防御策である。しかし、従来のKYC業務は、手作業によるサイロ化されたデータ処理に依存することが多く、非効率、運用コストの増加、レッドフラッグの見逃しにつながる可能性があります。
データ主導のインテリジェンスを採用することでKYCソフトウェア-Quantexaの高度なネットワーク分析やエンティティ解決機能を活用することで、金融機関は精度を向上させ、フォールス・ポジティブを減らし、顧客リスクの全体像を把握することができます。
KYCへの合理化された一元的なアプローチにより、コンプライアンスチームはグローバルなデータソースから疑わしい行動のパターンを検知・モニタリングし、プロセスの一部を自動化し、リスクの高い分野にリソースを再配分することができます。
最終的には、KYC業務の強化は、金融機関の規制リスクを軽減するだけでなく、マネーロンダリング、不正検知、その他の不正行為をより効果的に検知・防止することで、より広範な金融エコシステムを強化することになる。
また、ますます高度化するテクノロジーに頼ることで、より大きな力を組織,企業の手に取り戻すことができる。データ分析を活用することで、金融犯罪の管理と軽減に向けたあらゆるアプローチを変革することができる。
金融犯罪に対する3つの防衛ラインとは？
スリー・ライン・オブ・ディフェンス・モデルは、金融犯罪からの保護、リスクの軽減、規制コン プライアンスの維持のために金融機関が広く使用している、リスク管理のための強固なフレーム ワークである。このモデルは、3つの主要なラインにおける明確な役割と責任を明確化し、リスクとコンプライアンスの課題を管理するための積極的かつ協調的なアプローチを促進するものである。
第一線防御（運用管理）
第一の防衛ラインには、事業部門と業務管理者が含まれ、彼らは日々の活動においてリスクを管理し、特定する直接的な責任を負う。この第一線は、潜在的な問題を積極的に検知・報告し、内部統制の遵守を確保する。業務に近い第一線は、金融犯罪を示唆する不審な活動を特定し、組織,企業内にリスクを意識する文化を根付かせるために極めて重要である。
第二の防御ライン（リスク管理とコンプライアンス）
第二のラインは、第一のラインを支援・監督するリスク管理・コンプライアンス専門部門である。このラインは、方針を策定し、リスクをモニタリングし、ガイダンスを提供し、規制コン プライアンスがビジネス・プロセスに統合されていることを確認する。金融犯罪リスクに対する金融機関のエクスポージャーの評価、コンプライアンス・プログラムの実施、リスク軽減への積極的なアプローチの促進、潜在的な負債の削減、組織,企業の評判の維持において重要な役割を果たす。
第三の防御ライン（内部監査）
第3のラインである内部監査は、最初の2つのラインの有効性を独立かつ客観的に評価する。内部監査は、全体的なリスク管理の枠組みを評価し、運用面とコンプライアンス面の両方が意図したとおりに機能していることを確認する。このラインは、金融機関のリスク・エクスポージャーが許容範囲内にあること、金融犯罪を検知・防止するメカニズムが堅固であること、あらゆるレベルにおける透明性と説明責任を確保することを検証する上で極めて重要である。
Quantexaは金融犯罪を軽減するために金融機関とどのように協力していますか？
Quantexaでは、金融犯罪が効率的かつ効果的な方法で検知、モニタリングされ、最終的に軽減されるよう、金融機関と緊密に連携しています。 当社の業界専門家と信頼できるプロフェッショナルで構成されるチームは、以下の各分野を強化するために最先端のソフトウェアとツールを活用しています：
類型ベースのスコアカード
当社独自のアプローチにより、スコアカード・システムを構築し、単一の疑わしい取引が引き金となるよりもはるかに多くのコンテキストで口座が評価されるようにしています。顧客自身、関連取引、関連当事者を評価することで、システムは脅威の予想レベルを正確に予測し、スコアリングすることさえできます。このような口座のコンテクスト・モニタリングは、より洗練された合理的で正確な評価を提供し、ひいては組織,企業がバランスの取れた確信の持てる意思決定を行えることを意味する。
ペルソナベースのリスク識別
このシステムは、アカウントとペルソナがどのように相互作用しているかを評価することで、犯罪が起こりそうなタイミングを探ることを最終目的としている。これにより、犯罪ネットワーク全体を俯瞰し（一度に複数のアカウントにフラグを立てる）、同時にこれらのアカウントが相互に作用している場合はいつでもアラートを出すことができる。
フォールス・ポジティブの低減
Quantexaは高度なコンテキストに応じたデータ分析と人工知能を活用し、エンティティとその関係を包括的かつ正確に把握することで、誤検知を減らします。Quantexaのプラットフォームは、複数のソースからのデータを統合し、ネットワークコンテキストの中で分析することで、豊かでコンテキストを意識したプロファイルを構築し、組織企業が本物のリスクと無害な活動をよりよく区別できるようにします。このコンテキスト主導のアプローチにより、Quantexaは微妙なパターンや異常を特定することができ、正常な行動を脅威と誤認する可能性を最小限に抑えることができます。さらに、機械学習アルゴリズムはフィードバックから継続的に学習し、検知精度を長期的に向上させ、フォールス・ポジティブをさらに減らします。このようにQuantexaは、企業が実際の脅威にリソースを集中させることを可能にし、効率を高め、偽アラートの調査に伴うコストや業務への影響を軽減します。
継続的リスクモニタリング
Quantexaは高度なデータ分析とAI技術を駆使して金融犯罪リスクをリアルタイムで継続的にモニタリングし、組織企業が潜在的なリスクを未然に検知・軽減できるよう支援します。エンティティ解決とネットワーク生成を活用することで、Quantexaは企業が異なるデータポイントを結び付け、顧客、取引、関係を全体的に把握することを可能にします。このアプローチにより、詐欺やマネーロンダリング、その他の不正行為といった潜在的な金融犯罪を示す潜在的なリスクやパターンを発見することができます。リアルタイムのアラートとインサイトにより、金融機関はコンプライアンスを強化し、フォールス・ポジティブを減らし、意思決定を強化して、進化する金融の脅威に対する強固な防御を確保することができます。
データガバナンスの強化
データ管理とデータ投入は私たちの専門分野です。私たちのサービスの一環として、データガバナンスと社内の透明性が強化され、その結果、組織,企業はこのデータに基づいて統制を取り、実行可能な意思決定を行うことができます。
データサイロの排除
Quantexaのシステムは、金融機関がデータのサイロ化を解消し、統一されたデータ主導のアプローチを通じて金融犯罪に対抗する能力を向上させるのを支援します。Quantexaのプラットフォームは、膨大な量の社内外の異種データを接続・分析することで、顧客情報や取引情報の単一のまとまったビューを作成します。これにより、銀行や金融企業は潜在的なリスクを発見し、疑わしい活動をリアルタイムで検知することが可能となり、その結果、より強固な金融犯罪対策を実現することができます。AML,AML（マネーロンダリング防止）と不正防止に取り組んでいます。高度なエンティティ解決とネットワーク分析を通じて、Quantexaは金融犯罪検知の精度を大幅に高め、運用コストを削減しながらコンプライアンスを合理化します。
潜在的なリスクの発見
Quantexaはエンティティ解決とネットワーク分析を活用することで、従来の手法では見過ごされがちなパターンや関係を特定し、組織,企業が不正行為やマネーロンダリング、潜在的なコンプライアンスリスクをリアルタイムで検知することを可能にします。Quantexaのプラットフォームは既存のシステムとシームレスに統合され、実用的なインサイトを提供することで、企業が意思決定を強化し、コンプライアンスを改善し、隠れた脅威にさらされる機会を最小限に抑えることを支援します。このアプローチはリスクを低減するだけでなく、オペレーションのレジリエンスを強化します。
あらゆる段階での透明性
このような透明性とデータ管理の容易さにより、社内の利害関係者に対する重要な意思決定の報告や正当性の主張も容易になる。
金融犯罪に関するよくある質問
金融犯罪におけるコンプライアンスとは何ですか？
これは、金融機関があらゆる種類の金融犯罪を特定し、それに対抗するためにできることをしていることを確認するために使用される措置および規制に与えられる名前である。詳細なコンプライアンス・ポリシーを持つことは、金融資産を保護するために必要なステップである。
金融犯罪調査とは何ですか？
これは、マネー・ロンダリング、テロ資金調達、詐欺、あるいは金融機関がターゲットとなりうるその他の種類の金融犯罪を特定し、防止する目的で実施される定期的なチェックである。チェックの方法は各組織,企業によって異なるが、一般的な方法は以下の通りである：
既存の顧客ドキュメントの収集
制裁リストに対する顧客のスクリーニング
顧客の行動を調査し、デューデリジェンスを強化する。
顧客口座の定期的な見直し
疑わしい活動を関係当局に報告すること
これらのチェックは定期的に更新される必要があり、そのほとんどが実施国の管轄区域に準拠している。
金融犯罪制裁とは何ですか？
これは、犯罪行為に関与した個人、エンゲージメント、およびエンティティに課される制限的な金融措置および罰則に与えられる用語です。金融制裁には様々な種類がありますが、その主な目的は、今後さらなる金融犯罪が起こらないようにすることと、すでに犯罪を犯した者を罰することです。
Useful links
We’ve discussed a lot in this guide, but there might still be more you want to discover about financial crime. Browse these handy sources to learn more.