AML（マネーロンダリング防止）の意思決定がコンテキストに欠ける場合
リテール銀行業務の相互接続が進むにつれ、金融犯罪は決済、現金取引、クロスボーダーフロー、サードパーティファシリテーターにますます分散している。レガシーでルールベースのAML（マネーロンダリング防止）システムには、高度な分析とAI機能が真のリスクをノイズから区別するために必要なコンテキストが欠けているため、犯罪ネットワークは検知を逃れることができます。顧客、取引相手、ネットワークの統一されたビューがなければ、銀行業務は真のリスクを確信を持って表面化するのに苦労する。
6兆ドル
不正な資金の流れは、2030年までに4.5兆ドルから6兆ドルに達すると予測されている。
出典事務局
75%
生成AIは現在、金融犯罪部門にとって最大の外部リスクとなっている。
ソースACAMS
解決方法
リテールAML（マネーロンダリング防止）の意思決定インテリジェンス
コネクテッドでコンテキストに富んだデータ基盤の構築
断片化された社内外のデータを統合し、個人および中小企業の顧客、取引相手、アクティビティに関する信頼性の高いデータエンリッチメントを提供します。
単一取引にとどまらない全体像を見る
接続されたデータ基盤は、孤立したアラートを超えて調査を強化する全体的なビューを提供し、リテールAML（マネーロンダリング防止）リスクの検知に完全な行動とネットワークのコンテキストをもたらします。
小売チャネル全体の隠れた犯罪ネットワークを暴く
グラフ生成は、より広範なリテール銀行のエコシステムにまたがる不審な活動、隠れた促進要因、協調的な行動を発見します。
より良い意思決定のために、信頼でき、説明可能なAIを活用しよう
Contextualモニタリング、検知、調査において、接続されたコンテキストデータが説明可能なAIと類型論に基づくスコアリングを強化し、対策を加速させ、リテールAMLプログラムを強化します。
インパクト
我々の成果
事案調査担当者
フォールス・ポジティブで
更なる調査に回される。
実物を見る
コネクテッドデータ、類型論に基づくスコアリング、ネットワーク分析により、リテール顧客と活動全体の真のリスクを明らかにし、アラートノイズを排除してリテール銀行のAML（マネーロンダリング防止）に対処する方法をご覧ください。
リテールAML（マネーロンダリング防止）コンプライアンスにコンテキストをもたらすお手伝いをします。
当社のプラットフォーム上に構築された Decision Intelligence ソリューション
データの近代化
意思決定のためのコンテキストを提供する信頼できるデータ基盤を構築する。
さらに詳しくカスタマーインテリジェンス
360°ビューで顧客体験を向上させ、収益成長を加速させます。
さらに詳しく顧客を知る
リアルタイムでリスクを検知し、未知のリスクを特定し、より正確なリスク格付を提供します。
さらに詳しくリスク管理
借り手、取引相手、関係を総合的に理解し、リスク評価に革命を起こす。
さらに詳しく不正行為とセキュリティ
検知と予防のためのコンテキストに基づくアプローチで潜在的な不正リスクを発見します。
さらに詳しく金融犯罪
AML（マネーロンダリング）のモニタリング、検知、調査を近代化することで、フォールス・ポジティブを減らし、真のリスクに焦点を当てます。
さらに詳しくよくあるご質問
従来の取引モニタリングとContextual Monitoringの違いは何ですか？
ルール・ベース取引モニタリングシステムにはいくつかの限界と課題があり、それが金融犯罪の検知と防止における有効性を歴史的に妨げてきた。
例えば、ルールや閾値は手作業で作成・更新する必要があるため、システムは進化する新たな脅威への適応性が低くなる。 同様に、ルール・ベースのシステムは通常、個々の取引を個別に分析するため、顧客や取引相手の行動や関係を包括的に把握できない可能性がある。一見無関係に見える取引や口座間のつながりを見逃してしまう可能性があり、これはより複雑な詐欺ネットワークやマネーロンダリングスキームを特定する上で極めて重要である。
これに対して複数の内部および外部データセットコンテクスチュアル・モニタリングは、顧客、取引相手、その関係、行動をリアルタイムでより明確に理解することで、リスクの見方を一変させます。高度なエンティティ解決とネットワーク生成技術を駆使したContextual Monitoringは、取引リスク単体ではなく、全体的な関係に焦点を当てる。
このようにコンテキストを追加することで、潜在的なリスクを特定し、より少ない回数でより正確なアラートを生成することができる。教育機関はコンプライアンス違反を減らすことができると運用コストを削減し、既存のシステムを置き換えることなく、より効果的かつ効率的なインテリジェンス主導のリスク・プロセスを実施する。
どうすれば事案調査プロセスを加速できるのか？
データをインテリジェンスに変えることは、手作業のプロセスを減らし、重要なつながりを特定し、チーム間のサイロ化を解消するために不可欠です。そのためにはAML（マネーロンダリング防止）調査、インテリジェンス主導のアプローチへの転換は、次のことを意味する。Quantexaのプラットフォームは、顧客、従業員、取引相手、そしてそれらに関連するリスクをより包括的に理解することを可能にします。Quantexaのプラットフォームの幅広い機能により、インテリジェンス担当者は様々な分析タスクを実行できる強力なツールを手に入れ、リスクベースのアプローチをカバーし、より深い調査のためにサードパーティのデータや外部ソースを統合することができます。従来のシステムとは異なり、Quantexaのシステムには、次のような特徴がある。AML（マネーロンダリング防止）ソフトウェアコンテキストを追加することで、隠れたコネクションを可視化する。
銀行はどのようにしてAML（マネーロンダリング防止）の複雑さを乗り切ることができるのか？
AML（マネーロンダリング防止）は、複数のチャネル、会社、ビジネスライン、商品によって複雑化し、類型化されている。金融サービスにおける課題QuantexaのDecision Intelligenceプラットフォームにより、Quantexaは以下のようなことが可能になります。AML（マネーロンダリング防止）ソフトウェアへの銀行業務のアプローチを変えることができる。金融犯罪コンプライアンス.リスクカバレッジの向上、複雑な類型の特定、真のリスクの特定、フォールス・ポジティブの削減、効率の向上。
