ネオバンクと従来型銀行：AMLスクリーニング戦略の比較 (JA)

進化する脅威の状況ネオバンクと従来型銀行はともに、巧妙な詐欺スキームやグローバルな金融犯罪など、増大するAMLリスクに直面しており、高度なスクリーニング手法が不可欠です。

テクノロジー導入の違いネオバンクはAIと自動化を活用してリアルタイムでスケーラブルなAMLプロセスを実現しますが、従来型銀行は既存の複雑なインフラに新技術を統合するのに苦慮することがよくあります。

規制当局の監視規制当局はAML要件を全面的に強化しており、すべての金融機関にスクリーニング能力と報告の強化を求めています。

Diditの統合ソリューションDiditは、AIネイティブでモジュール式のAMLスクリーニングプラットフォームを提供しています。これは、リアルタイムのリスク評価、カスタマイズ可能なワークフロー、グローバルなウォッチリストカバレッジを提供し、Free Core KYCにより、現代的および確立された金融機関の両方に利益をもたらします。

金融犯罪とAMLの状況変化

金融セクターは、不正な活動との絶え間ない戦いの場であり、アンチマネーロンダリング（AML）スクリーニングはその第一線です。ネオバンクと従来型銀行の両方が、金融犯罪を防止するために多大なプレッシャーにさらされていますが、その運用モデルと技術的能力は、AMLへの独自のアプローチにつながっています。従来型銀行が数十年前のレガシーシステムと確立された顧客基盤に苦慮している一方で、ネオバンクはゼロから構築し、デジタルファースト戦略と革新的なテクノロジーを採用することがよくあります。しかし、核となる目的は同じです。マネーロンダリング、テロ資金供与、その他の金融犯罪に関連するリスクを特定し、軽減することです。

グローバルな規制環境は厳しさを増しており、当局はコンプライアンス違反に対して多額の罰金を課しています。この監視により、すべての金融機関は、その歴史や構造に関係なく、堅牢で効率的かつスケーラブルなAMLスクリーニングプロセスを実装する必要があります。この重要な側面は、DiditのAMLスクリーニングが提供するような、高度なデータ照合とAIを活用したリスク評価を活用して、グローバルなウォッチリストとデータベースに対してリアルタイムでユーザーを効果的にスクリーニングすることです。

ネオバンク：俊敏性、自動化、リアルタイムコンプライアンス

デジタルのみの存在と顧客中心のアプローチを特徴とするネオバンクには、レガシーインフラに縛られないという独自の利点があります。これにより、AIや機械学習などの最先端技術を最初からコア業務に直接統合できます。AMLスクリーニングに関しては、これは次のように変換されます。

• リアルタイムのオンボーディングチェック：ネオバンクは、顧客のオンボーディング中に即座にAMLチェックを実行できます。DiditのAMLスクリーニングのようなソリューションを使用して、1300以上のグローバル制裁、PEP、ウォッチリストデータベースに対してスクリーニングします。これにより、正当なユーザーの摩擦を最小限に抑えながら、高リスクの個人を即座に特定できます。
• 自動化されたモニタリング：取引と顧客行動の継続的かつ自動化されたモニタリングは、実装が容易です。AIアルゴリズムは、不正な活動を示す可能性のある異常なパターンを検出できるため、広範な手動レビューの必要性が軽減されます。
• スケーラビリティ：ネオバンクが急速に成長するにつれて、そのクラウドネイティブインフラストラクチャにより、AMLソリューションはシームレスに拡張でき、コンプライアンスを損なうことなく、取引量と顧客数の増加に対応できます。
• データ駆動型リスク評価：包括的なデータ分析を活用することで、ネオバンクは顧客に対して非常にきめ細かいリスクプロファイルを開発でき、より正確なリスクスコアリングと誤検出の減少につながります。Diditの2スコアシステムは、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）を組み合わせたもので、設定可能なコンプライアンス閾値を可能にするため、特に価値があります。

ネオバンクにとっての課題は、多くの場合、より伝統的な手動監視を好む可能性のある規制当局に、自動化されたシステムの堅牢性を示すことにあります。しかし、文書化され、透明性があり、設定可能なAMLワークフローがあれば、ネオバンクはコンプライアンスの有効性を証明できます。

従来型銀行：モダナイゼーション、統合、データサイロ

長い歴史と多様な顧客基盤を持つ従来型銀行は、異なるAML課題に直面しています。主な障害は次のとおりです。

• レガシーシステム：多くの従来型銀行は古くなったITインフラで運用されており、新しいリアルタイムのAMLソリューションを統合することが困難です。これにより、データサイロが発生し、スクリーニングプロセスに遅延が生じる可能性があります。
• 複雑な顧客データ：数十年にわたる顧客関係は、多くの場合、異なるシステムに保存されている大量のデータを意味します。効果的なAMLスクリーニングのためにこのデータを統合し、クリーンアップすることは、かなりの労力を要します。
• 手動プロセス：歴史的に、従来型銀行はAMLの手動レビュープロセスに大きく依存してきました。これらのプロセスは堅牢ですが、特に大量のアラートを処理する場合、時間がかかり、費用がかかり、ヒューマンエラーが発生しやすいという欠点があります。
• 規制当局の期待：規制当局は、従来型銀行がAMLプログラムを継続的に最新化することを期待しており、多くの場合、テクノロジーのアップグレードとスタッフのトレーニングに多額の投資をすることを求めています。

従来型銀行にとっての焦点は、既存のエコシステムに高度なAMLソリューションを統合し、手動タスクを段階的に廃止し、規制変更に迅速に対応する能力を強化することにあります。これには多くの場合、完全なオーバーホールなしでさまざまな内部システムに接続できるモジュール式でAPI駆動型のソリューションを採用することが含まれます。

収束：統合されたAIネイティブAMLの必要性

違いはあるものの、ネオバンクと従来型銀行はどちらも、より効率的で正確かつリアルタイムのAMLスクリーニングプロセスという共通の目標に向かって進んでいます。理想的なソリューションは、次のものを提供する必要があります。

• グローバルカバレッジ：包括的なグローバルウォッチリスト、制裁、PEP、および不利なメディアデータベースへのアクセスは不可欠です。
• AIを活用したマッチング：名前、日付、場所のバリエーションを処理して、誤検出を最小限に抑え、潜在的な一致を正確に特定できる高度なアルゴリズム。DiditのAMLスクリーニングレポートは、詳細なマッチ情報、スコアリングの詳細、および不利なメディアインテリジェンスを提供します。
• 設定可能なワークフロー：内部ポリシーと規制要件に基づいて、リスク閾値、レビュープロセス、および自動化されたアクションをカスタマイズする機能。Diditの設定可能な検証設定により、アプリケーションは、レビューおよび拒否の閾値を含む、さまざまなリスクカテゴリに対するアクションを定義できます。
• シームレスな統合：最新のネオバンクプラットフォームであろうと、従来型銀行のコアバンキングソフトウェアであろうと、既存のシステムに簡単に統合できるAPIファースト設計。
• 継続的なモニタリング：初期スクリーニングを超えて、顧客のリスクプロファイルの変更を検出するための継続的なモニタリング機能。

AMLコンプライアンスの未来は、多様な金融機関の独自のニーズに適応しながら、最高のセキュリティと規制順守基準を維持できる、柔軟なAIネイティブプラットフォームにあります。

Diditがどのように役立つか

Diditは、AIネイティブで開発者ファーストのIDプラットフォームを提供しており、ネオバンクと従来型銀行の両方のAMLスクリーニングニーズに対応するのに最適な位置にあります。当社のモジュラーアーキテクチャにより、金融機関は検証を構成し、リスクを調整し、信頼をグローバルに大規模に自動化できます。DiditのAMLスクリーニング製品は、1300以上のグローバル制裁、PEP、ウォッチ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、設定可能なコンプライアンス閾値を持つ2スコアのリスクシステムを特徴としています。これは、機敏なネオバンクと確立された従来型銀行の両方が、リアルタイムのリスク検出、高度なデータ照合、およびAIを活用したリスク評価を提供するソリューションの恩恵を受けることができることを意味します。

当社のプラットフォームは、インスタントサンドボックスとクリーンなAPIで開発者フレンドリーに設計されており、既存のシステムへのシームレスな統合を容易にします。Free Core KYCと成功したチェックごとの支払いモデルにより、セットアップ料金はかからず、高度なAMLコンプライアンスを手頃な価格で利用できます。Diditのシステムは、ヒットの詳細、リスクスコア、マッチスコア、PEPマッチ、制裁データ、および不利なメディアインテリジェンスを含む詳細なAMLスクリーニングレポートを提供し、包括的な監視と監査性を提供します。このプラットフォームは、POSSIBLE_MATCH_FOUNDやCOULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENINGなどの警告も自動アクションで処理し、レビュープロセスを合理化し、手動介入を削減します。

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