金融犯罪コンプライアンスにおけるテクノロジートランスフォーメーション：リスクを管理し付加価値を高めるための人材の効率化
2023/10/24
金融犯罪コンプライアンス業務は、人材やキャパシティの面で様々な課題に直面している。しかし、人工知能とプロセスオートメーションを活用して効率性と生産性の向上を図ることで、キャパシティの不足を補い、コンプライアンス業務における悪循環を好循環に転換することができる。
Abstract
銀行やノンバンク金融機関 (NBFI) の金融犯罪コンプライアンス部門では、スクリーニングシステムや不正検出システムによって生成される大量のアラートへの対応が課題となっている。大規模な銀行の分析チームは、数百または数千にも上るアラートの調査と判断に追われている。一方、小規模な金融機関のコンプライアンス部門では、利用可能なリソースが限られており、十分なカバレッジの維持が課題となっている。
こうした中、キャパシティの不足を補うために様々なテクノロジーソリューションが導入されているが、多くの金融機関は、既存のテクノロジーでは高い投下資本利益率 (ROI) を達成できず、テクノロジー負債が発生したり、不正確な結果が出たりする問題に直面している。
このような状況下、人工知能 (AI) が金融犯罪コンプライアンスのための変革技術として浮上している。AIは、インサイトの強化と高度なビジネスプロセスの自動化をサポートすることができる。これらを実現するために、最先端の金融犯罪コンプライアンスソリューションの多くでは、機械学習、自然言語処理 (NLP) 、インテリジェントオートメーションを組み合わせたものが使用されている。自動化を進めることで、金融機関ではKYCの頻繁な更新やイベント駆動型のモニタリングといった業務上の負担が軽減され、永続的なKYCの導入が支援される。
セレントはWorkFusionから依頼を受け、銀行とフィンテック企業を対象に、コンプライアンス部門が直面している人材面の課題と、これらの課題に対処するために使用している人的、分析的、技術的な手段について調査を行った。
その結果は以下のとおりである。