マネーロンダリング防止

ルールベースの取引モニタリングシステムには、いくつかの制約と課題があります。これらは以前から、金融犯罪の検知と防止の有効性を阻害してきました。  

たとえば、ルールとしきい値を手作業で作成/更新する必要があります。そのため、進化し続ける新たな脅威に対しては、適応力の低いシステムとなっています。同様に、ルールベースのシステムは通常、各取引を個別に分析するため、顧客と取引相手の行動や関係についての包括的なビューが提供されない場合があります。つまり、一見無関係に見える取引や口座間の関連性を見落とす可能性があり、このことは、より複雑な詐欺ネットワークやマネーロンダリング計画を特定する上で、致命的となり得ます。 

これに対して、Contextual Monitoringは、社内外の多数のデータセットを同時に組み合わせることで、リスクの見方を変え、顧客や取引相手、その関係や行動をリアルタイムでより明確に把握できるようにします。高度な エンティティ解決 とネットワーク生成技術を利用するContextual Monitoringでは、単独の取引リスクではなく、全体的な関係性に注目します。 

コンテキストを追加することで、潜在的なリスクを特定でき、より少数で精度の高いアラートを生成できます。 既存のシステムを置き換えることなく、増大する法令遵守コストや運用コストを削減し、より効果的かつ効率的なインテリジェンス主導のリスクプロセスを実行できます。 

データをインテリジェンスに転換することは、手作業のプロセスを減らし、重要なつながりを特定し、チーム間のサイロ化を取り除くために不可欠です。例えば、 AML（マネーロンダリング防止）事案調査の場合、 インテリジェンス主導型アプローチへの移行によって、 単一の事象、関係、あるいは活動を超えて、顧客、従業員、取引相手、およびそれらに関連するリスクを、より総体的に把握することが可能になります。情報担当者は、Quantexaのプラットフォームの幅広い機能を活用することにより、リスクベースのアプローチを補強し、より踏み込んだ調査のためにサードパーティのデータや外部ソースを統合して、さまざまな分析タスクを実行することができる強力なツールを手にすることになります。

チャネル、事業部門、商品が増えたことに伴い、AML（マネーロンダリング防止）の複雑さや類型が進化していることが、 金融サービスの大きな課題になっています。 Quantexaは、Decision Intelligenceプラットフォームにより、金融犯罪法令遵守に対する銀行のアプローチを変革することができます。リスクカバレッジを強化し、複雑な類型を明らかにし、真のリスクを的確に指摘し、フォールス・ポジティブを減らし、効率を高めます。