マネー・ローンダリング対策におけるAIと機械学習

企業のマネー・ローンダリング対策（AML）プログラムの一環としてAIが活用される場合、それは一連のアルゴリズムを指します。これらのアルゴリズムは、マネー・ローンダリングやその他の犯罪を特定するためのデジタルな施策を制御するものであり、膨大な量の顧客データを評価します。

対象となるデータには、CDD（顧客の本人確認・詳細確認）、制裁対象者スクリーニング、および取引モニタリングに関する情報が含まれます。これらのデータは、不審な行動を検知するための一連の自動化された処理を実行するのに役立てられます。

AIのアーキテクチャに機械学習（ML）を組み込むことで、AMLシステムはさらに効率化されます。機械学習技術は、顧客の新たな行動パターンを測定・分析することが可能です。また、機械学習を活用することで、各顧客が抱えるマネー・ローンダリング・リスクの度合いを、より正確に推定できるようになります。

機械学習では、過去のCDDデータや取引モニタリングデータが利用されます。

マネーロンダリング対策ツールにおける AI と ML の利点

行動の変化

顧客の取引データがAML（マネー・ローンダリング対策）プログラムに入力されると、機械学習モデルがその行動を分析し、将来の予測や判断を行います。

機械学習を活用することで、AMLシステムは行動のわずかな変化も検知できるようになります。従来のAMLチェックでは、こうした微細な変化は見落とされがちでした。

顧客インサイト

AIソリューションを活用することで、CDD（顧客の適正評価）およびKYC（顧客確認）のプロセスを、より詳細かつ広範な範囲で迅速に完了できるようになります。コンプライアンス担当者は、AML（マネー・ローンダリング防止）に関連するより広範なデータにアクセス可能となり、これらのデータがリスク評価、疑わしい取引の報告、および調査の基盤となります。具体的には、AIを活用したCDD・KYCの導入により、企業は以下のことが可能になります。

• より広範な外部ソースからデータを収集・特定する。制裁リストやウォッチリストを活用することで、より正確な顧客リスクプロファイルを構築できます。
• 顧客である法人の実質的支配者をより迅速に特定する。
• 重複やミスを削減する。これにより、顧客に対するAML施策の整合性が向上します。また、社内システム間での顧客データの集約や照合が可能になります。
• 疑わしい取引の報告書に、顧客リスクプロファイルや外部ソースからの関連データを付加する。

非構造化データ

AML（アンチ・マネー・ローンダリング）コンプライアンスの遵守には、非構造化データの調査が不可欠です。これは、取引モニタリング、PEP（重要な公的地位にある者）や制裁対象者のスクリーニング、その他のプロセスの一環として行われます。企業は、メディアや公開アーカイブ、ソーシャルネットワーク、関連する統計データなど、多岐にわたる外部ソースを調査する必要があります。

AIソリューションは、企業の非構造化データの管理・分析を支援し、AMLコンプライアンスの向上に寄与します。具体的には、AIを活用して膨大な量の外部データを検索・調査します。これには、顧客名の一致、傾向、および関連性の有無を調べるための検索も含まれます。

さらにAIは、情報の優先順位付けや分類を支援し、リスク管理の強化を後押しします。

不審な取引の報告

AIは、不審な取引の報告（SAR）業務を支援します。AIは適切なデータを用いて報告書を作成・提出します。SARは所定の社内報告プロセスを経て処理されますが、これには当局への提出前に担当スタッフが関与する段階も含まれます。この社内プロセスにおいては、世界各地から、かつ多言語にわたるデータの収集が必要となる場合があります。

人工知能（AI）は、SARのプロセスを簡素化します。AIは、重要なデータを自動的に報告書へ入力（プレフィル）することが可能です。さらに、そのデータを理解しやすく、かつ標準化された用語や表現で提示します。これにより、事務手続き上の煩雑さが軽減され、すべての担当者間での一貫性が確保されます。結果として、AIはAML（マネー・ローンダリング防止）関連の報告業務における迅速性と効率性を向上させます。

ノイズの低減

AML（マネー・ローンダリング対策）システムにおけるAIの活用は、コンプライアンス業務の迅速化と効率化をもたらします。本来、これらの業務は複雑で多大な時間を要するものです。
コンプライアンス業務の効率化を阻む最大の要因の一つが「ノイズ」です。ここで言うノイズとは、いわゆる「誤検知（フォールス・ポジティブ）」を指します。不十分なデータや、AMLプロセスの過敏な感度設定が、こうしたノイズの原因となります。

誤検知が多発するため、実際に疑わしい取引の報告（SAR）へと至るAML警告はごく一部にとどまります。その結果、多大な時間、コスト、リソースが無駄に費やされることになります。AIや機械学習システムには、AMLプロセスにおけるノイズを低減させる可能性があります。

AIを活用することで、企業は顧客への理解を深めることができます。これにより、プロセスに多大なコストを強いる原因となっている、非効率的かつ無関係な警告を排除することが可能になります。具体的な活用例としては、以下のようなものが挙げられます。

• セマンティクス（意味論）を活用した分析により、冗長なデータに起因するアラートを特定します。
• リスクの高い顧客や取引に関する統計的分析を行うことが可能です。
• 制裁関連の対応においては、直感的なスクリーニング、PEP（重要な公的地位にある者）の確認、およびネガティブな報道に関するスクリーニングが実施されます。
• 取引モニタリングのプロセスでは、リスクの高い顧客が優先的に注視されます。

マネーロンダリング対策ツールにおけるAI・MLの課題

データ管理と分析

機械学習（ML）のプロセスにおいて、データの品質と管理は常に重要な課題となってきました。データの収集や管理には、膨大かつ複雑なデータの処理が求められます。次世代技術の導入にあたり、データ管理は依然として大きな課題であり続けています。

• 冗長なデータや複雑なバックエンドシステムが、顧客プロファイルの構築を妨げています。
• 顧客を包括的（360度）に把握するには、多数の管理システムに分散するデータを統合、クレンジング、および重複排除する必要があります。
• データの品質が低いと、エンティティの特定（同一性の確認）、関係性の検出、顧客リスクの評価が困難になります。
• 実質的支配者（ベネフィシャル・オーナー）の情報や海外のKYC（顧客確認）情報といったデータの入手には困難が伴います。こうした課題の一部を解決するために、専門的なデータプロバイダーが登場しています。
• データ保護法は、顧客の理解を深める目的での個人データの利用を制限しています。マネー・ローンダリング対策の枠組みに適合させるためには、こうした規制の調整が必要です。

IT上の処理能力と技術的機能

次世代技術には、大量のデータ処理およびストレージ機能が求められます。KYC（顧客確認）やAML（マネー・ローンダリング防止）の分野において、非構造化データの分析を行うには、膨大な量のデータを処理する必要があります。

独自のターンキー・ソリューションを開発するには、高額な技術やデータ処理能力が必要となりますが、これほどの巨額な投資は、当該企業にとって現実的な選択肢ではありません。

クラウドコンピューティング・ソリューション導入への抵抗感

金融機関、とりわけコンプライアンス部門には、リスクを回避しようとする傾向が一般的に見られます。顧客の機密情報やKYC（顧客確認）データをクラウドサービスに委ねることに対して慎重になるのには、それなりの理由があります。データセキュリティの課題が解決されれば、金融機関も次世代型のアプローチを採用するようになるでしょう。成功事例を積み重ねるとともに、規制当局もAI技術の活用に慣れていく必要があります。

さらなる技術開発が必要

KYC（顧客確認）やAML（マネー・ローンダリング防止）のシステムにおけるAI、機械学習、ロボティクスの活用は、依然として初期段階にあります。これらの技術は、効率性や処理能力を向上させる能力を実証してきましたが、その機能には依然として限界があります。

結論

AIと金融犯罪コンプライアンスの連携が深まる中、人間のAML（マネー・ローンダリング防止）チームの存在が不可欠となっています。各組織の状況に合わせて最適化された、リスクベースのAMLプログラムを構築する必要があります。

AIや機械学習の技術は「ノイズ」を低減し、AML担当者がマネー・ローンダリングに関する重要な警告へより適切に対処することを可能にします。人間の経験やスキルを活かすことは、金融犯罪との闘いにおいてさらなる貢献をもたらします。