2019/08/20
誤判定は顧客身元確認 (KYC) およびマネーロンダリング防止 (AML) における課題の中で最も注目を浴びる課題であるが、その根本的原因は従来使われてきたアップストリーム・データと分類手法にある。AIやマシンラーニングのような先端的アナリティクスは、そのような課題の克服に役立ち、効率・効果を向上する。
Key research questions
- KYC・AMLで利用されているAI技術とは？
- AIソリューションを利用できる分野とは？
- AIソリューションを採用する際に検討すべきこととは？
Abstract
AIソリューションは、全ての問題を解決する唯一のソリューションというよりは、特定の課題を解決するための様々なケイパビリティを有するツールキットと考えるべきである。
•構造データ分析は、以下のようなAI技術により向上することができる。
線形分類器、時系列分析、主成分分析、クラスター分析、決定木分析、ニューラルネットワーク等。
これらのAI技術は、モデル調査、モデルチューニング、セグメント化、パターン解析、異常検出、予測スコアリング、およびシナリオ・オーサリング で利用することができる。
•非構造データ分析は、光学式文字認識、ロボティック・プロセス・オートメーション、自然言語処理のような、自動化および先進的分析ツールを利用することにより大幅に向上することができる。これらは、メディア分析、自動調査、レポーティング、および疑わしい取引の報告の提出において利用することができる。
•KYC・AMLでは、ROC曲線、グラフ分析、およびインタラクティブ・ドリルダウンのような高機能な視覚化ツールを利用することができる。これらの視覚化技術は、モデル調査、パターン発見、および調査効率を支援する。
業務自動化および先進的分析ツールの採用は、膨大な利益をもたらす可能性がある。それらの採用の成功には、フレキシブルなデータ処理業務、インフラ、ワークフロー、およびリソース管理ケイパビリティが必要である。
入力データの特徴および分類手法によってAMLプログラムのパフォーマンスが決まる
