AIとバイオメトリクス：KYCとAMLのプロセスを革新する方法

重要なポイント

AIとバイオメトリクスは、KYCとAMLのプロセスを変革し、セキュリティ、効率、そしてシームレスなユーザーエクスペリエンスを向上させています。

AIとバイオメトリクスを組み合わせることで、身分証明書の真正性を検証し、データベースと情報を照合し、従来の方法よりも正確かつ迅速に異常な行動を検出することができます。

KYCとAMLにAIとバイオメトリクスを導入することで、コストと処理時間の削減、高度な不正検知、そしてリモートおよび自動オンボーディングを実行する能力などの利点が得られます。

KYCとAMLの未来は、より速く、安全で、ユーザー中心のサービスを提供することで競争優位性をもたらすAIとバイオメトリクス技術の採用にあります。

昨年、10の金融機関のうち6つが不正の増加を報告しました。したがって、調査対象の組織の85％以上が、今後数ヶ月の間に、本人確認（KYC）とマネーロンダリング防止（AML）のプロセスに適用される人工知能（AI）とバイオメトリクス技術に投資するか、投資を増やす予定であることは理解できます。

上記のすべてを優れた顧客体験と組み合わせることが可能だと思いますか？はい、それは多くの企業が日々追求していることです。

デジタル革命は、本人確認と不正防止に関して多くの重要な課題をもたらしました。不正のコストが絶えず増加するにつれて、さまざまな組織は本物の綱渡り芸人のように行動しなければなりません。ユーザーエクスペリエンスとコンプライアンスのバランスを取ることが不可欠です。

KYCとAMLのプロセスにおけるAIとバイオメトリクスの機能

人工知能とバイオメトリクスを筆頭とする技術は、不正犯罪と戦い、それを根絶するための主要な味方となっています。KYCとAMLのプロセス（Know Your CustomerとAnti-Money Laundering）は、これらの開発を適用することで最も恩恵を受けることができる2つのプロセスの1つです。組み合わせることで、他の従来の認証方法よりもはるかに高いセキュリティを提供することができます。

本人確認における人工知能

AIは、人間の限界をはるかに超える分析と意思決定の能力を追加することで、KYCとAMLのプロセスを再定義するのに役立っています。機械学習アルゴリズムは、リアルタイムで大量の情報を処理することができ、人間の目では見逃されるかもしれない特定のパターンや異常を識別することができます。

例えば、人工知能のおかげで、以下のようなことが可能になります。

• 偽造、修正、または人工知能で生成された書類を避けることで、身分証明書の真正性を検証する。
• ユーザー情報をさまざまなデータベースと比較することで、より短時間でより広範囲かつより良い分析を可能にする。
• ユーザーの特定の異常な行動を検出する。

バイオメトリクスはユーザー認証プロセスを最適化する

バイオメトリクスは、不正との戦いと本人確認プロセスの最適化におけるもう1つの基本的なツールです。顔認識に焦点を当てると、さまざまなバイオメトリクス要素を確認し、提示された書類のものと照合するテクノロジーであり、検証プロセス中により多くのセキュリティを提供します。

ただし、システムを欺こうとするディープフェイクやマスクなどの不正行為もあります。バイオメトリクスと人工知能を組み合わせることで、人間性を保証するパッシブなライブネステストを通じてパターンを検出することにより、この問題を解決することができます。

この技術をKYCとAMLのプロセスに適用することの利点は明らかです。バイオメトリクスは、オンボーディングプロセス中に安全でシームレスな検証を可能にし、なりすましやディープフェイクなどの不正行為の試みを検出し、防止します。

KYCとAML中のAIとバイオメトリクスの導入による利点

KYCとAMLのプロセスに人工知能とバイオメトリクスを追加することで、企業とユーザーの両方に多くの利点を提供できます。プロセスをより効率的にし、運用コストを削減したり、ユーザーエクスペリエンスを向上させたりすることについて話しています。

1. 効率と精度の向上。 AIベースのシステムは、手動の方法よりもはるかに高速に情報を処理および検証できるため、人為的ミスを減らし、精度を向上させることができます。
2. コストと処理時間の削減。 KYCとAMLのプロセスを自動化すると、間違いなくコスト削減（特にこのサービスをアウトソーシングする場合）につながり、オンボーディング時間も短縮されます。
3. ユーザーエクスペリエンスの向上。 上記に関連して、数秒でシームレスなオンボーディングを提供することは、顧客満足度を高め、オンボーディングプロセス中の離脱率を下げるのに役立ちます。
4. 高度な不正検知。 AIアルゴリズムは、バイオメトリクスと組み合わせることで、従来のシステムでは見逃される可能性のある複雑な不正パターン、なりすましの試み、またはその他の犯罪（AIで生成された偽の書類など）を特定できます。
5. リモートおよび自動オンボーディング。 AIとバイオメトリクスのおかげで、これらの新規ユーザー登録プロセスをオートパイロットにすることで、ユーザーはいつでもどこにいても安全にプラットフォームに参加できます。

AIとバイオメトリクスvs従来のKYCとAMLの方法

統合されたAIとバイオメトリクスを備えた新しい技術と従来の本人確認方法を比較すると、明確な勝者がいます。この表では、2つの方法の主な違いを示しています。

このように、**AIとバイオメトリクス技術を採用することは、企業に大きな競争優位性をもたらします。**より速く、より安全で、よりユーザー中心のサービスを提供できます。

結論：安全でユーザー中心の未来

AIとバイオメトリクスは、KYCとAMLのプロセスを革新するための基本的な武器です。 これらの技術は、セキュリティを向上させ、コンプライアンスを確保するのに役立ちますが、よりスムーズで信頼できるユーザーエクスペリエンスを提供することも忘れてはいけません。

企業にとって、これらの技術を採用することはもはやオプションではありません。それは必要不可欠になりつつあります。KYCとAMLのプロセスにバイオメトリクスと人工知能を導入することは、業界内での競争優位性となり、デジタル金融の未来におけるセキュリティと規制の課題に対処するのに役立ちます。

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なぜこのようにするのでしょうか？生成AI詐欺やディープフェイクの時代に、本人確認は基本的な権利であるべきだと理解しているからです。このようにして、企業は運用コストを最適化しながら、KYCとAMLの規制に準拠することができます。 詳細はこのブログ記事で読むことができます。

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