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UNITED OVERSEAS BANK:AMLトランザクション・モニタリングおよびネーム・スクリーニング における機械学習を活用したアラート・トリアージ

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2021/05/17
アリン・レイ

セレント・モデルリスクマネージャー・アワード2021 データ、アナリティクスおよびAI部門 受賞企業

Abstract

United Overseas Bank (UOB) は、人工知能と機械学習を活用したソリューションにより、管理を強化し、AML(マネーロンダリング対策)業務を効率化する可能性を認識している。同行によるTookitaki AML Suite(AMLS)の共同開発と実装は、AMLにAIを適用した優れたユースケースであり、特にトランザクション・モニタリングとネーム・スクリーニングの両プロセスに同時にAMLSを適用した点が際立っている。

このソリューションは、真陽性と偽陽性の両方を高い精度で判別し、同行のAMLプログラムの効率と有効性を向上させるという素晴らしい成果を上げている。これにより、疑わしいマネーロンダリング活動を検出・防止するために、より迅速に、より正確な情報を引き出すことが可能になり、同行の金融犯罪コンプライアンス業務が強化された。

下記リンク先をクリックすると、UOBのグループ・コンプライアンス責任者であるVictor Ngoと、セレントのリスクプラクティスのシニア・アナリストであるArin Rayの対談を動画で視聴できる。また、セレントのリスクリサーチのサブスクリプション会員は、詳細なケース・スタディのPDFをダウンロードすることも可能。

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Video

Insight details

種類
レポート
拠点
アジア, 欧州/中東/アフリカ, 南米, 北米