コルレス銀行の高度なAMLスクリーニング：PEPを超えた対策 (JA)

包括的なスクリーニングコルレス銀行には、PEPリストを超え、制裁、ネガティブ情報、高度な不正信号を含むAMLスクリーニングが必要であり、隠れたリスクを検出します。

動的な監視静的なチェックでは不十分です。取引と顧客プロファイルの継続的なリアルタイム監視を実装することは、新たな脅威を特定し、コンプライアンスを維持するために不可欠です。

AIを活用した効率性人工知能と機械学習は、膨大な量のデータを処理し、誤検知を減らし、複雑な金融犯罪パターンを正確に特定するために不可欠です。

オーケストレーションと統合さまざまなAMLモジュールを統合する統一されたIDプラットフォームは、コンプライアンスを簡素化し、信頼できる唯一の情報源を提供し、運用コストを削減しながら精度を向上させます。

コルレス銀行におけるAMLの進化する状況

ある金融機関が別の金融機関に銀行サービスを提供するコルレス銀行業務は、グローバル金融の基盤を形成し、国境を越えた支払い、貿易金融、国際送金を可能にします。しかし、この重要なセクターは金融犯罪のリスクが高い領域でもあり、アンチマネーロンダリング（AML）コンプライアンスが最重要となります。政治的要人（PEP）スクリーニングはAMLの基本的な要素ですが、現代の金融犯罪の巧妙な性質は、この単一のチェックをはるかに超える戦略を必要とします。

課題は多岐にわたります。コルレス銀行は、それぞれ独自の規制上のニュアンスとリスクプロファイルを持つ多様な管轄区域の顧客を扱うことがよくあります。取引の膨大な量と複雑さにより、手動での精査は非現実的であり、多層的な取引による匿名性は、違法行為を容易に隠蔽する可能性があります。さらに、世界の規制環境は常に厳しさを増しており、堅牢で効果的なAML管理を実証するよう当局からの圧力が強まっています。

高度なAML対策を講じない場合、多額の罰金、評判の失墜、さらにはコルレス銀行免許の喪失など、深刻な結果を招く可能性があります。したがって、金融機関は、基本的なチェックを超えて、包括的で動的なスクリーニング手法を採用し、AMLに対して積極的で技術的に高度なアプローチを採用する必要があります。

PEPを超えて：リスク評価への多層的アプローチ

コルレス銀行業務においてPEPスクリーニングのみに依存することは、単一の歩哨で要塞を守るようなものです。これは重要ですが、潜在的なリスクの一面しか対処していません。真に効果的なAMLプログラムには、さまざまなデータソースと分析技術を統合する多層的なアプローチが必要です。

1. 包括的なウォッチリストスクリーニング

PEPに加えて、コルレス銀行は膨大な数のグローバルウォッチリストに対してスクリーニングを行う必要があります。これには以下が含まれます。

• 制裁リスト：OFAC、国連、EU、およびその他の各国の制裁リストは、必須です。これらのリストに対して口座保有者、受益者、さらには中間当事者をスクリーニングすることは、テロ資金供与を防止したり、制裁対象の団体との取引を回避したりするために不可欠です。
• ネガティブ情報：ニュース記事、公的記録、オンラインデータベースは、公式の政府リストには載っていない、犯罪行為、詐欺、その他の高リスク行動への関与を明らかにできます。AIを活用したネガティブ情報スクリーニングは、膨大な量の非構造化データを精査し、関連情報をフラグ付けできます。
• 犯罪記録：直接制裁されていない場合でも、既知の犯罪者のデータベースに対するチェックは、さらなる保護層を追加します。

実例：新しい金融機関の顧客をオンボーディングするコルレス銀行は、顧客の実質的支配者をPEPリストと照合するだけでなく、金融機関自体、その取締役、主要な幹部をグローバル制裁、過去の詐欺疑惑のネガティブ情報、および犯罪データベースと照合する必要があります。何らかの危険信号があれば、強化されたデューデリジェンスがトリガーされるか、拒否されることになります。

2. 取引監視と行動分析

オンボーディング時の静的なチェックだけでは不十分です。マネーロンダリングスキームは、資金の出所や送金先を隠蔽するために設計された複雑な取引パターンを伴うことがよくあります。行動分析によって強化された継続的な取引監視は不可欠です。

• ルールベースシステム：特定のしきい値を超える取引、高リスク管轄区域を含む取引、または予想されるパターンから逸脱する取引にフラグを立てます。
• AIを活用した異常検出：機械学習アルゴリズムは、複数の無関係な口座への頻繁な少額送金や、休眠期間後の活動の突然の急増など、従来のルールをすり抜ける可能性のある微妙で異常な取引行動を特定できます。
• 地理空間およびデバイス分析：IPアドレス、デバイスのフィンガープリント、および地理位置情報データを追跡することで、疑わしい接続や真の場所を隠蔽しようとする試みを特定できます。

実例：コルレス銀行は、以前は低リスクだった顧客からの高額取引の突然の急増に気づき、資金が高リスク管轄区域のいくつかの新しい口座に急速に分散されています。AI駆動の異常検出システムによって特定された、顧客の過去の行動からのこの逸脱は、個々の取引が従来のしきい値を下回っていたとしても、調査のための即時アラートをトリガーします。

3. 継続的なAML監視と再スクリーニング

顧客のリスクプロファイルは静的ではありません。個人がPEPになったり、エンティティが制裁されたり、ネガティブ情報が浮上したりする可能性があります。したがって、継続的な自動監視が不可欠です。

• 定期的な再スクリーニング：既存の顧客に対して、初期のすべてのAMLチェック（PEP、制裁、ネガティブ情報）を定期的に再実行します。
• 継続的な監視：ウォッチリストまたはネガティブ情報レポートにおける顧客のステータスの変更に対するリアルタイムアラート。

実例：コルレス銀行には、当初は低リスクと見なされていた顧客（別の銀行）がいます。6か月後、クライアント銀行の取締役の1人が、新しい政府の任命により突然PEPとして特定されます。自動化された継続的なAML監視システムは、この変更を即座にフラグ付けし、コルレス銀行にリスク評価を更新し、そのクライアントに対して強化されたデューデリジェンス手順を開始するよう促します。

シームレスなコンプライアンスのためのAIとオーケストレーションの活用

高度なAMLスクリーニングの複雑さには、最先端のテクノロジーが必要です。AIとIDオーケストレーションプラットフォームは、単に望ましいだけでなく、不可欠なものになりつつあります。

• データ処理のためのAI：AIは、非構造化されたネガティブ情報から複雑な取引ログまで、膨大なデータセットの処理に優れています。人間のアナリストよりもはるかに効率的にパターンを特定し、誤検知を減らし、実用的な洞察を提供できます。
• 予測分析のための機械学習：MLモデルは、過去の金融犯罪事例から学習して将来のリスクを予測できるため、銀行は脅威を積極的に軽減できます。
• IDオーケストレーションプラットフォーム：これらのプラットフォームは、ID検証、生体認証、制裁スクリーニング、ネガティブ情報、不正信号など、すべてのAMLモジュールを単一の統合システムに統合します。これにより、断片化されたベンダーのスタックが排除され、統合の煩わしさが軽減され、すべてのID関連データの「信頼できる唯一の情報源」が提供されます。
• ワークフロー自動化：視覚的なワークフロービルダーにより、コンプライアンスチームは、強化されたデューデリジェンスのための条件付きロジック、低リスクケースの自動意思決定、手動レビューのための高リスクアラートのルーティングなど、複雑なAMLプロセスを設計および自動化できます。

Diditがどのように役立つか

Diditは、コルレス銀行の高度なAMLニーズに対応するために設計された、包括的なオールインワンのIDプラットフォームを提供しています。当社のプラットフォームは、ID検証、生体認証、不正検出、およびコンプライアンスツールを単一のシステムに統合しており、単一のAPIまたは直感的な視覚的ワークフロービルダーを介してアクセスできます。当社は以下を提供します。

• 包括的なAMLスクリーニング：OFAC、国連、EU制裁、PEPデータベース、ネガティブ情報を含む1,300以上のグローバルウォッチリストに対するリアルタイムスクリーニング。当社の2スコアシステム（マッチスコア+リスクスコア）は、きめ細かな制御を提供します。
• 継続的なAML監視：検証済みユーザーをすべてのグローバルウォッチリストに対して毎日再スクリーニングすることで、オンボーディング後の継続的なコンプライアンスを実現し、新しいヒットに対してWebhookアラートを送信します。
• 高度な不正信号：IP分析、デバイスデータ、および行動信号により、疑わしい活動や場所の不一致を検出します。
• ワークフローオーケストレーション：国、リスクスコア、またはカスタムルールに基づいて条件付き分岐を含む複雑なIDフローを視覚的に構築し、高リスクのコルレス銀行クライアントに対する強化されたデューデリジェンスを自動化します。
• 再利用可能なKYC：その後の検証を効率化し、eIDAS2準拠の資格情報共有を可能にすることで、コンプライアンスを維持しながら摩擦を軽減します。
• モジュラーアーキテクチャ：当社の18の構成可能なモジュールは、使用した分だけ支払うことを意味し、必要に応じて特定の機能を統合できるため、柔軟性とコスト効率が確保されます。

Diditを活用することで、コルレス銀行は基本的なPEPチェックを超えて、規制要件を満たし、進化する金融犯罪の脅威から保護する、真に堅牢で動的かつ効率的なAMLフレームワークを実装できます。

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