AMLスクリーニングとは？グローバル監視リストと制裁 (JA)

AMLスクリーニングの重要性AMLスクリーニングは、企業が規制を遵守し、金融犯罪を防止し、評判を保護するために不可欠です。

AMLスクリーニングの主要コンポーネント効果的なAMLスクリーニングには、データ抽出、監視リストスクリーニング、リスクスコアリング、および継続的な監視が含まれます。

AMLスクリーニングの課題課題には、偽陽性、データ精度、および監視リストの動的な性質が含まれます。

DiditのソリューションDiditは、包括的な監視リストカバレッジ、高度なマッチングアルゴリズム、およびカスタマイズ可能なリスク評価を備えたAIネイティブAMLスクリーニングソリューションを提供し、コンプライアンスを合理化します。

AMLスクリーニングの理解

アンチマネーロンダリング（AML）スクリーニングは、マネーロンダリング、テロ資金供与、詐欺などの金融犯罪を防止するために、さまざまな監視リストおよび制裁リストに対して顧客またはエンティティの身元を確認するプロセスです。このプロセスは、企業が規制要件を遵守し、安全で確実な金融環境を維持するために不可欠です。

AMLスクリーニングには、次のようないくつかの重要なステップが含まれます。

• データ抽出：名前、住所、生年月日、身分証明書など、顧客またはエンティティから関連情報を収集します。
• 監視リストスクリーニング：抽出されたデータをグローバル監視リストおよび制裁リストと照合して、潜在的な一致を特定します。
• リスクスコアリング：違反の重大度、原産国、個人またはエンティティのプロファイルなどの要因に基づいて、各一致に関連するリスクを評価します。
• 監視：取引と顧客の活動を継続的に監視して、疑わしい行動を検出します。

効果的なAMLスクリーニングの主要コンポーネント

効果的なAMLスクリーニングには、テクノロジー、データ、および専門知識の組み合わせが必要です。主要なコンポーネントを次に示します。

• 包括的な監視リストカバレッジ：政府機関、国際機関、規制機関からのものを含む、幅広いグローバル監視リストおよび制裁リストへのアクセス。DiditのAMLスクリーニングには、グローバル監視リストの+1300データベースが含まれています。
• 高度なマッチングアルゴリズム：名前やその他の詳細にわずかなバリエーションがある場合でも、顧客データを監視リストエントリと正確に照合できる高度なアルゴリズム。
• リスクベースのアプローチ：リスクの高い顧客とトランザクションを優先的に精査するリスクベースのアプローチ。
• 継続的な監視：リスクプロファイルの変更または疑わしい行動を検出するための、顧客活動の継続的な監視。

たとえば、金融機関が新しい顧客をオンボーディングすることを想像してください。機関は、顧客の名前、生年月日、住所を抽出し、この情報をOFAC（外国資産管理局）および国連からの制裁リストと照合します。潜在的な一致が見つかった場合、機関は一致に関連するリスクを評価し、追加調査の実施や関連当局への活動の報告など、適切な措置を講じます。

AMLスクリーニングの課題

その重要性にもかかわらず、AMLスクリーニングはいくつかの理由で困難な場合があります。

• 偽陽性：顧客データを監視リストと照合すると、多数の偽陽性が生成される可能性があり、調査と解決に多大なリソースが必要になります。
• データ精度：監視リストデータの精度は変化する可能性があり、古くなった情報や不完全な情報は、不正確なスクリーニング結果につながる可能性があります。
• 監視リストの動的な性質：監視リストは常に変化しており、新しいエントリが追加され、既存のエントリが更新または削除されます。これにより、企業は最新のデータを使用していることを確認するために、スクリーニングプロセスを継続的に更新する必要があります。
• 進化する規制状況：AML規制は常に進化しており、企業はコンプライアンスを確保するために最新の要件を常に把握する必要があります。

これらの課題を克服するには、企業は高度なテクノロジー、包括的なデータ、および専門知識を活用した堅牢なAMLスクリーニングソリューションに投資する必要があります。

マッチスコアとリスクスコアの仕組み

DiditのAMLスクリーニングでは、精度を高め、偽陽性を最小限に抑えるために、高度な2スコアシステムを採用しています。

• マッチスコア（ID信頼度）：このスコアは、潜在的な一致がスクリーニングされている人物と同一である可能性を評価します。名前の類似性、生年月日、国などの要素を考慮し、一致を偽陽性（マッチスコア<93）または未レビュー（マッチスコア≥93）として分類します。
• リスクスコア（エンティティリスクレベル）：偽陽性として分類されない一致の場合、エンティティのリスクレベルを決定するためにリスクスコアが計算されます。このスコアは、国のリスク、カテゴリ（PEP /制裁など）、および犯罪記録などの要素を考慮し、最終的なAMLステータス（承認、レビュー中、または拒否）を決定します。

このデュアルスコアアプローチにより、関連性の高い高リスクの一致のみがさらなるレビューのためにフラグが立てられ、AMLプロセスが合理化され、偽陽性の負担が軽減されます。

Diditの支援

Diditは、企業がコンプライアンスプロセスを合理化し、リスクを効果的に管理するのに役立つ、AIネイティブAMLスクリーニングソリューションを提供しています。当社のソリューションは、高度なテクノロジー、包括的なデータ、および専門知識を活用して、正確で効率的なAMLスクリーニングを提供します。

DiditのAMLスクリーニングの主な機能は次のとおりです。

• 包括的な監視リストカバレッジ：Diditは、OFAC SDN、国連、EU、HM財務省を含む、グローバルな制裁、監視リスト、法執行機関、および規制データベースに対してスクリーニングします。また、政治的に暴露された人物（PEP）、親族および密接な関係者（RCA）、および国有エンティティもスクリーニングします。
• 高度なマッチングアルゴリズム：当社のソリューションは、ファジーマッチングと複数のデータポイントを使用して、名前やその他の詳細にわずかなバリエーションがある場合でも、顧客データを監視リストエントリと正確に照合します。ゴールデンキーロジックにより、ドキュメント番号の一致がスコアをオーバーライドして、決定的な識別を可能にします。
• リスクベースのアプローチ：DiditのAMLスクリーニングを使用すると、組織のリスク許容度に基づいてスクリーニングの感度を調整できます。カスタマイズ可能な監視リストにより、特定の要件を満たすカテゴリを選択できます。
• 2スコアリスク評価：Diditの独自のアプローチは、各一致に対してマッチスコア（ID信頼度）とリスクスコア（エンティティリスクレベル）の両方を提供し、精度を向上させ、偽陽性を削減します。

Diditのモジュール式アーキテクチャと開発者優先のアプローチにより、AMLスクリーニングを既存のワークフローに簡単に統合できます。無料のコアKYCと設定料金なしで、Diditはあらゆる規模の企業に費用対効果の高いソリューションを提供します。

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