AMLテクノロジーのイノベーション: 効率的なコンプライアンスのための新たなツール

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30 November 2017
アリン・レイ

最近の人工知能やRPAの進化は、大幅なコスト改善や効率化のチャンスをもたらします。また銀行においては、全社レベルでの取り組みや包括的な分析が可能となります。

Key research questions

  • 金融犯罪コンプライアンス業務の主な課題とは?
  • こうした課題を打開するための新たなテクノロジーとは?
  • 銀行はコンプライアンス業務のコストをいかに削減できるか?

Abstract

最近の人工知能やRPAの進化は、大幅なコスト改善や効率化のチャンスをもたらします。また銀行においては、全社レベルでの取り組みや包括的な分析が可能となります。

本レポートでは、金融犯罪対策用のテクノロジーソリューションの最新の動向、特にウォッチリストのフィルタリングと取引監視について取り上げます。規制の進化を踏まえて、銀行やその他の金融機関にとっての主な要件を洗い出し、新たなユースケースや事例を引き合いに、金融機関のニーズに最適なソリューションを探ります。

リスク管理とコンプライアンス対応は、今や金融事業における最も重要な分野の1つとなりました。直近の10年をかけて、規制当局や政府が、市場の透明性や安全性、そして安定性を向上させるために、リスクの軽減を重視してきたためです。またこの流れに伴い、金融犯罪コンプライアンスの対象範囲は拡大し続けています。銀行の伝統的なコンプライアンス業務には多くの欠点があります。 AML技術が依存しているルールベースの分析手法は、主観的で、非常に静的で、事前定義されたものであり、またアップデートに大きな労力を要するものです。この結果、誤検知が高くなるため、大きな課題となっています。

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Insight details

分野
Special Interest
リスク
種類
レポート
内容
業界動向
拠点
アジア, 欧州/中東/アフリカ, 北米
Subscription categories
オぺレーショナルリスク, リスク&コンプライアンス