AML（マネーロンダリング防止）における取引モニタリングとは？

AML（マネーロンダリング防止）における取引モニタリングとは？

マネーロンダリングやその他の金融犯罪を示唆する疑わしい取引パターンがないか、金融機関を通じた取引をモニタリングするプロセス。一般的には、銀行、カジノ、保険会社、その他のマネーサービス組織などが該当する。

アナリストは一連の取引モニタリング・ルールを使用して、取引が疑わしいと判断されるかどうかを判断する。これらの活動には通常以下が含まれる：

• 送金

• 個人および個人以外の銀行口座への預金

• 顧客の引き出し

組織,企業の変革に伴い、取引モニタリングの自動化が進んでいる。

AML（マネーロンダリング防止）取引モニタリングプロセスとは？

取引モニタリング・プロセスは、多くの重要な要素に依存する。規制当局はプロセスに関する具体的なガイダンスを提供していないが、以下に挙げるような、含めるべき重要な要素がいくつかある。

リスク評価

リスク評価は、銀行における取引モニタリング・プログラムの上流に位置する。リスク評価では、銀行、会社、ビジネス、事業を調査し、顧客は誰か、顧客にはどのような種類の商品が提供されているかを判断する。そうすることで、銀行が予想すべき活動の種類についての指針を得ることができる。

その一環として、リスク評価はAML（マネーロンダリング防止）プログラム全体を対象とする。KYC取引モニタリング、サンクションなど、あらゆるギャップや欠陥を調査する。これにはモデルのバリデーションやデータガバナンスも含まれる。

何が疑わしい行動とみなされるかを判断する

不審な行動は、その大部分が地域の規制当局によって判断され、その多くがFATF40の勧告に基づいていることが判明する。規制当局は、「レッドフラッグ」を通じて、様々な犯罪行為と一致する活動を探すための方針を持つことを金融機関に課します。これらのレッドフラッグは、特定の犯罪行為を示唆する可能性のある特定の取引タイプや資金の動きである。

取引モニタリングルールとアラートの作成

上記のレッドフラッグを例にとると、従来の取引モニタリング・ソリューションは、特定の期間内に合致し、金額の閾値を満たす特定の、または一連の取引を探すルールを持つ。これらのルールは単純な場合もあれば、多くの「および／または」要素を加えた複雑な場合もある。多くの場合、これらのルールは、金融機関の大規模なビジネス・ブックに対して一律に適用されるため、高い確率でフォールス・ポジティブが発生する可能性がある。しかし、活動の全体的なコンテキストに目を向け、エンティティや取引タイプによるきめ細かなスコアリングを可能にすることで、より高い確率で生産性の高いアラートを生成することができる。

ソリューションは、一定期間に一定の閾値内で行われた取引活動をレビューするタスクを自動化するために使用される。これらの閾値は、不正な資金源の隠蔽に関連する疑わしい行動を示す、金融機関が展開するルールやシナリオの基礎となる。特定されたアクティビティは、アラートによってフラグが立てられ、そのアクティビティが疑わしいかどうかを確認するために調査中に見直される。

なぜ取引モニタリングが必要なのか？

取引モニタリングは、金融システム内で発生する取引をチェックすることを必要とする金融リスク管理の極めて重要な部分である。このプロセスの目的は、疑わしいパターンを認識し、規制要件を遵守し、潜在的なリスクを軽減することである。に対する主要な防御ラインとして、以下のようなものがある。金融犯罪マネーロンダリング、詐欺、テロ資金供与など、取引モニタリングは金融機関の健全性を守る上で重要な役割を果たしている。

なぜ取引モニタリングがAML（マネーロンダリング防止）コンプライアンスに不可欠なのか？

金融機関は世界中の規制当局から、マネー・ローンダリングに該当する活動をモニタリングし検知するシステムを導入するよう求められている。その目的は、マネーロンダリングが合法的な金融システムに入り込むのを特定し、防止することである。これにより、口座間や国間の資金移動がかつてないほど容易になった世界において、これらのシステムの安定性が保たれる。 そうすることで、金融機関は犯罪者による金融システムの悪用を防ぎ、犯罪者が違法なスキームから利益を得ることを難しくしている。

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AML（マネーロンダリング防止）取引モニタリングシステムの例は？

取引モニタリング・ソリューションは、法人会社、ビジネス、業界など、さまざまな業種に及んでいます。保険業界、カジノ、銀行業務、そして弁護士、会計士、宝石商といった専門的な職業に至るまで。いずれも疑わしい取引パターンのモニタリングに関する規制を遵守しなければなりません。これらのソリューションは、口座への大量の現金入金や、合法的なビジネス目的でない国内外への資金移動など、予期せぬ行動を探ります。

取引モニタリングの課題とは？

ルールエンジン

KYCに関する規制の状況は、既存の規制の更新や新たな基準の導入によって進化してきた。金融活動作業部会（FATF）のような組織,企業はグローバルなKYC基準に影響を与え、リスクベースのアプローチを奨励し、受益者情報開示の重要性を強調してきた。

行動プロファイリング

突然の行動の変化やライフスタイルの変化は、予測されるものに影響を与え、結果としてフォールス・ポジティブ・アラートが急増する可能性がある。

機械学習

時間の経過に伴うモデルの劣化は、気づかれずにモニタリングのギャップを引き起こす可能性がある。

RPAベンダー

レガシー・ソリューションとの統合や、さまざまなベンダーやソリューションのメンテナンスを同時にサポートすることの難しさ。

取引モニタリングを改善する方法

取引モニタリングの方法は、過去20年間ほとんど変わっていない。業界のAML（マネーロンダリング防止）ソリューションの最初の数リリースで作成され、組み込まれたルールやソフトウェアは、現在もその大部分が実施され、多くの金融機関に広く利用されている。ストラクチャリングを特定するために作られたルールのように効果的なものもあるが、そうでないものもあり、高率のフォールス・ポジティブを生み出している。

取引モニタリングの進歩により、特定の予備的犯罪に関連する活動により近い行動パターンを検知することが可能になった。このアプローチにより、事案調査担当者は個々の取引を疑わしい行動に変換する必要がなくなります。その代わりに、モニタリング・プロセスにおいてエンティティ解決とグラフ分析の両方を活用することで、エンティティとその関係の統合されたビューが、行動をより完全に理解するための基盤を提供します。 関係を通じて当事者を結びつけることで、関連する取引データは、取引がどこで発生し、資金がどこに送金されたかを明確にし、資金の流れを簡単に追うことができます。ネットワーク・ビューが生成されると、類型に基づいた検知を重ねることで、現在他の検知方法ではできないような、犯罪の実行者、活動量、疑わしい犯罪との直接的な関連性についてのインサイトを提供する最適化されたアラートが生成される。正しく実行されれば、アラートの選別に費やす時間と労力を大幅に削減し、事案調査プロセスに焦点を移すことができる。

優れた取引モニタリングシステムとは？

単一の取引モニタリングにとどまらず、社内外のデータを効果的にモニタリングし、潜在的な関係性の幅広いネットワークを理解する。

効果的な取引モニタリング・ソリューションは、エンティティ（顧客または非顧客）の過去の活動パターンを考慮し、そのエンティティが行う活動が不正なイベントと関連付けられるかどうかを判断する。ソリューションは、実施された取引だけでなく、時間経過に伴う取引量と価値の変化、活動が行われた場所、エンティティが誰とつながっているかを調べる必要がある。例えば、事案調査担当者は金融システムにアクセスできない誰かの命令で活動を行っているのか？資金の出所を隠そうとしているのか？資金はどこから来てどこへ行くのか？

リスクのある行動を特定する一環として、優れた取引モニタリング・ソリューションは、モニタリングと検知の方法についても柔軟であるべきである。規制当局の期待や世界の政治情勢が変化するたびに、監視範囲を更新したり変更したりする必要が生じる。さらに、既存のシナリオを定期的に見直し、更新して、その有効性を確保し、フォールス・ポジティブ率が時間の経過とともに上昇していないことを確認することも期待されている。

Quantexaの（新しい）コンテキストに基づくモニタリングアプローチ

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左の図は、モニタリングと検知において、ほとんどの既存ソリューションが取っている従来のアプローチを表しています。これらのソリューションは取引データに焦点を当て、既存のルール・ライブラリのパラメータやしきい値と一致するアクティビティの異常値を探します。したがって、リスクがあるように見えるだけで、特定の犯罪行為を指し示すものではないアクティビティを識別します。これらのソリューションのほとんどは、顧客プロファイルと口座プロファイルを使用して、（事前に確立された銀行プロファイルに基づいて）エンティティレベルでアラート情報を統合します。これらのソリューションは、ネガティブ・ニュースや企業登記簿などのサード・パーティ・データを利用するようには設計されていないため、サード・パーティ・データのエンリッチメントには時間がかかる。- サードパーティ・データのエンリッチメントはアラート発生後に行われる。このように最後に行うことで、アナリストがレビューを行い、適切な意思決定を行うことに重点が置かれる。

Quantexaが採用するコンテキストに基づくモニタリングアプローチ（右図）では、モニタリングプロセスの初期段階としてサードパーティデータを使用し、エンティティをより適切に特定・統合します。そして、これらの統合されたプロファイルは、銀行の顧客に関連する内外のリスクを探し出すネットワークを構築するために使用されます。このような基盤があることで、当行のスコアリング・モデルは顧客の行動をより正確に評価し、より質の高いアラートを生成することができるのです。