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SAS Institute Japan株式会社

製品資料

SAS Institute Japan株式会社

金融機関の2大課題、マネーロンダリング/テロ資金供与対策にAIはどう効く?

金融機関でマネーロンダリング対策やテロ資金供与対策の整備が課題となる中、ルールベースの検知エンジンに頼った従来の手法に、限界が見え始めている。そこで改めて注目したいAIと機械学習について、活用の秘訣を探る。

コンテンツ情報
公開日 2020/01/06 フォーマット PDF 種類

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ページ数・視聴時間 8ページ ファイルサイズ 359KB
要約
 金融機関にとって急務となっているのが、マネーロンダリング対策(AML)とテロ資金供与対策(CFT)プログラムの整備だ。犯罪者の手法が複雑化する一方で、従来の対策の欠陥も見えてきている。例えば、固定されたif/thenルールセットを使用するAMLシステムでは、リスクの高い顧客が見過ごされる可能性がある。

 また反対に、誤検知により合法的な口座や取引が調査の対象とされ、コンプライアンススタッフにムダな業務が発生してしまうことも多い。こうした状況を改善するには、ルールベースの検知エンジンを脱却し、先進的なデータ分析と処理の自動化を取り入れることが求められている。そこで改めて注目したいのが、AIの活用だ。

 本コンテンツでは、AML/CFTの最前線において、AIや機械学習がどのように貢献できるかを解説している。併せて、セグメンテーション戦略の再調整、非構造化データの活用、ガバナンスの徹底など、AI/機械学習で成功を収めるための10個のカギを紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。