グローバル制裁措置に対するコンプライアンス・アズ・コード：自動化で繁栄 (JA)

制裁スクリーニングの自動化従来の制裁スクリーニングは手作業で、時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストも高く、動的なグローバル規制に追いつくことができません。Compliance-as-Codeは、自動化されたリアルタイムソリューションを提供します。

精度のためのAI活用AI駆動プラットフォームは、制裁マッピングの精度を高め、誤検知を減らし、複雑なグローバル監視リストやPEPデータベース全体で包括的なカバレッジを確保します。

動的な規制適応Compliance-as-Codeにより、組織はプログラム可能なワークフローと自動更新を通じて、進化する制裁リストや規制変更に迅速に適応し、コンプライアンスギャップを最小限に抑えることができます。

DiditのAIネイティブソリューションDiditのモジュール式AIネイティブAMLスクリーニング製品は、リアルタイムの制裁およびPEPスクリーニングを提供し、2スコアのリスクシステムと設定可能な閾値を特徴とし、堅牢で自動化されたコンプライアンスを実現します。

グローバル制裁とコンプライアンスの課題の台頭

相互接続がますます進む世界では、地政学的な変化、アンチマネーロンダリング（AML）対策、テロ資金供与対策（CTF）イニシアチブによって、グローバルな制裁リストが前例のない速さで増殖しています。国際的に事業を展開する企業にとって、これらの動的な規制に追いつくことは、単なるベストプラクティスではなく、法的な義務です。コンプライアンスを怠ると、壊滅的な罰金、評判の失墜、さらには刑事告発につながる可能性があります。従来の制裁スクリーニングと更新に対する手動のアプローチは、もはや十分ではありません。これらは遅く、人為的なエラーが発生しやすく、1300を超えるグローバルな制裁、政治的に重要な公人（PEP）、および監視リストデータベースからの膨大な量のデータの管理に苦慮しています。

組織は、これらの多様なデータソースを統合し、潜在的な一致を分析し、顧客オンボーディングと継続的なモニタリングプロセスがコンプライアンスを維持するようにするという絶え間ない課題に直面しています。スムーズなユーザーエクスペリエンスを維持しながら金融犯罪を減らすというプレッシャーは計り知れません。ここに、Compliance-as-Codeというパラダイムが変革的なソリューションとして登場し、規制遵守に対するプログラム的で自動化されたアプローチを提供します。

制裁マッピングにおけるCompliance-as-Codeとは？

Compliance-as-Code（CaC）は、ソフトウェア開発の原則を規制コンプライアンスに適用します。ルールの手動での解釈と実装に依存する代わりに、CaCはコンプライアンス要件を実行可能なコードと自動化されたワークフローに変換します。グローバルな制裁マッピングの場合、これは次のことを意味します。

• 自動データ取り込み：様々な制裁リスト（OFAC、国連、EUなど）、PEPデータベース、およびその他の監視リストからリアルタイムでデータをプログラム的に取得します。
• ルールベースのスクリーニング：スクリーニングパラメーター、一致ロジック、およびリスク閾値をコードとして定義し、一貫性のある監査可能な適用を可能にします。
• 動的な更新：新しい制裁が発令されたり、既存の制裁が変更されたりする際に、スクリーニングロジックとデータソースを自動的に更新し、手動介入を排除します。
• バージョン管理と監査可能性：コンプライアンスルールをソフトウェアコードのように管理し、バージョン管理、テスト、およびすべての変更とその影響の明確な監査証跡を保持します。

このアプローチは、コンプライアンスを反応的で労働集約的なプロセスから、プロアクティブで機敏かつスケーラブルなプロセスへと移行させます。これにより、組織のシステムが常に最新の規制要件に準拠し、不遵守のリスクを大幅に削減し、運用効率を最適化します。

AIと自動化を活用して精度と効率を向上

制裁措置に対する効果的なCompliance-as-Codeの核心には、高度なAIと自動化があります。AIアルゴリズムは、さまざまな監視リストからの膨大な量の非構造化データおよび半構造化データを処理し、潜在的な一致を特定し、真陽性と偽陽性を高い精度で区別するために不可欠です。これは、異なる言語やスクリプト間での名前のバリエーション、別名、音訳を扱う場合に特に重要です。

例えば、DiditのAMLスクリーニングソリューションは、洗練された2スコアシステム、すなわちマッチスコアとリスクスコアを利用しています。マッチスコアは、スクリーニングされた個人が監視リストのエントリと同一人物である可能性を評価し、名前の類似性、生年月日、国、文書番号などの要素を考慮します。このAI駆動型ID信頼度スコアは、潜在的な一致を偽陽性または未レビュー（可能性のある一致）として分類するのに役立ち、デフォルトの閾値は93%です。

未レビューの一致については、別のリスクスコアが計算され、国別リスク、カテゴリ（例：PEP、制裁）、犯罪記録などの要素に基づいてエンティティの固有のリスクレベルを評価します。このきめ細かく設定可能なアプローチにより、組織はリスク許容度とコンプライアンス閾値を調整でき、より正確な意思決定と不要な手動レビューの削減につながります。これらの計算と意思決定フローを自動化することで、企業は業務の速度を損なうことなく、高いコンプライアンス基準を維持できます。

APIファースト設計によるアジャイルなコンプライアンスワークフローの構築

Compliance-as-Codeの成功は、モジュール式でAPIファーストのアーキテクチャにかかっています。これにより、企業は制裁スクリーニング機能を、顧客オンボーディングから取引監視に至るまで、既存のシステムやワークフローにシームレスに統合できます。APIファーストのアプローチは、検証チェックの構成、リスク評価の調整、信頼の自動化を、グローバルかつ大規模に柔軟に行うことができます。

例えば、開発者はDiditのクリーンなAPIを使用して、新規ユーザー登録プロセスの一部としてAMLスクリーニングをトリガーできます。APIはマッチスコアとリスクスコアを返し、システムが低リスクのユーザーを自動的に承認したり、高リスクのユーザーを手動レビューのためにフラグ付けしたり、即座に脅威となるユーザーを拒否したりすることを可能にします。このプログラム可能なインターフェースは、統合を加速するだけでなく、コンプライアンスチームが、厳格なモノリシックシステムに依存するのではなく、前例のない俊敏性でワークフローを定義および調整することを可能にします。

さらに、APIファースト設計はリアルタイムの更新と通知をサポートします。例えば、Webフックは、ユーザーのステータスが変更されたときや新しい情報が利用可能になったときに、企業に即座に警告するように設定でき、継続的なコンプライアンス監視を保証します。このレベルの自動化と統合は、急速に変化する規制環境において堅牢なコンプライアンス体制を維持するために不可欠です。

Diditが提供するサポート

Diditは、Compliance-as-Codeパラダイムに完全に合致する、AIネイティブで開発者優先のIDソリューションを提供する最前線にいます。当社のモジュール式アーキテクチャにより、企業は堅牢なAMLスクリーニング＆モニタリング製品を含むIDチェックをプラグアンドプレイで利用できます。DiditのAMLスクリーニングは、1300を超えるグローバルな制裁、PEP、および監視リストデータベースに対してリアルタイムでユーザーをスクリーニングします。当社の独自の2スコアリスクシステム（マッチスコアとリスクスコア）は、設定可能なコンプライアンス閾値を提供し、正確なリスク評価と自動化された意思決定を可能にします。これにより、誤検知が大幅に削減され、コンプライアンスプロセスが合理化されます。Diditを利用することで、無料のコアKYC、成功したチェックごとの透明な従量課金制、およびセットアップ費用なしで、あらゆる規模の企業が高度なコンプライアンスを利用できるようになります。当社のAIネイティブプラットフォームは、コンプライアンスワークフローが自動化されるだけでなく、インテリジェントであり、進化する脅威や規制変更に容易に適応することを保証します。

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