Square Text Generator はどのようにマーケティングの生産性を向上させますか?

テクノロジーの進歩の結果、あらゆるものがデジタルプラットフォームに移行し、金融取引とマネーロンダリングの両方が増加しました。 さらに、AML監視の問題は金融機関にも影響を及ぼします。 マネーロンダリング事件と戦うために、世界中のフィンテック企業によって毎年 2 兆ドルが投資されています。 考慮すると、企業取引の監視はここ数年でマネーロンダリング対策の重要な要素に進化しました。 不審なアクティビティを迅速に発見するために、銀行やその他の金融機関は、顧客の取引構造を把握するために開発しました。

KYC トランザクション – 概要

金融機関は、取引監視のおかげで消費者の金融取引を瞬時に監視し、マネーロンダリングやテロ資金供与を阻止できます。 金融会社はまた、顧客プロファイルを作成し、デューデリジェンス手順を採用してリスクスコアを生成します。

トランザクション監視プロセスの最新化

今日、多くの金融機関は、取引業務を監視するために最先端の方法を採用したいと考えています。 目標は、マネーロンダリングやその他の金融犯罪の事例を減らすことです。 それにもかかわらず、時代遅れの方法を使用するのは効果がなく、時間がかかります。

ビッグデータと人工知能および機械学習 (AI および ML) を統合するデジタル ソリューションは、KYC トランザクション システムを強化します。 これにより、不正行為を発見し、開示するためのシステムが改善されます。 これにより、金融機関は疑わしい取引を評価し、顧客の取引ソリューションを最新化することができます。

さらに、ML および AI 駆動のシステムは、より正確な認証結果を提供し、デュー デリジェンス方法の徹底的な評価を生成します。 過去、現在、将来の金融犯罪の可能性に関するユーザー プロフィールを更新することに加えて、顧客確認トランザクション サービスを提供します。

リスク分析の有効性を向上させるために、新しいテクノロジーにより異常を特定し、ユーザー記録から冗長性を削除できます。 ML の 1 つの部門はディープ ニューラル ラーニングです。 人工ニューラル ネットワーク (ANN) は、より高品質の結果を生み出すために人間の脳がどのように機能するかを模倣します。

ディープ ニューラル ネットワーク アルゴリズムはジョブを繰り返し実行できるため、出力の品質が向上するだけでなく、企業が一連の顧客トランザクションを効果的に把握してさまざまな障害を克服できるようになります。

AML プロトコルに従わない場合の影響

金融会社がKYC基準やマネーロンダリング防止法（AML）に違反した場合、高額な罰金や長期の営業停止処分が科せられる可能性がある。 さらに、企業は刑事訴訟、市場での否定的な評判、および制限の対象となる可能性があります。

前述の問題は、日常業務に支障をきたしながら、金融会社を急速に破滅させる可能性があります。 規制当局は、一時的または長期的な禁止を課したり、国境を越えた取引を制限したりすることで、企業に活動を縮小するよう圧力をかけている。 さらに、法執行機関は金融資産を凍結する権限を持っており、これにより企業の流動性が圧迫されます。

AI を使用した顧客把握トランザクション アプローチの使用

前述のデジタル技術のおかげで、金融機関はあらゆる潜在的な経済的危険を認識しており、マネーロンダリングとの戦いが容易になっています。 さらに、金融機関は金融犯罪と闘うために、AML および KYC 手順を定期的に実施する必要があります。

顧客トランザクション フレームワークの主な目的は、マネーロンダリングの状況を特定して対処することです。 金融機関は、コンプライアンス担当者にプレッシャーを与えることなく、リスク スコアの計算を強化する AI 主導の技術を導入する必要があります。 最新のマネーロンダリング対策プロトコルは、顧客体験を損なうことなく金融犯罪に対処するための行動計画の策定に役立ちます。

アメリカのAML要件を理解する

米国は、拡大するテロ資金供与とマネーロンダリングの問題に対抗するため、銀行秘密法（BSA）を可決した。

1. マネーロンダリングやテロ資金供与などの犯罪に対処するため、金融機関にはAMLシステムの構築が義務付けられている。
2. 金融機関はサービスを提供する前に、顧客確認 (KYC) 手順を実行して消費者データを収集する必要があります。
3. 金融会社は、規制に従って少なくとも 5 年間にわたって不審取引報告書 (STR) を作成する必要があります。

第 6 回マネーロンダリング防止指令: 概要

ヨーロッパおよび米国の管轄区域で事業を展開する金融会社は、犯罪と戦うためにクライアントの取引監視ソリューションを使用する必要があります。

金融機関は、金融犯罪と闘い、隠された最終受益所有権 (UBO) を明らかにするために、厳格な 6AMLD 基準を遵守する必要があります。 さらに、AML 標準を無視する組織は、厳しい規制上の罰則によってそうすることが奨励されます。

1. マネーロンダリングに関与した金融機関は厳しい結果に直面する。 たとえば、企業は多額の罰金を科せられたり、公的支援へのアクセスを拒否されたりする可能性があります。
2. 正当な顧客や金融機関も刑事罰の対象となります。 企業が不適切な監督により有罪判決を受けた場合、企業はその結果に苦しまなければなりません。
3. 顧客がマネーロンダリングの罪で責任を負う場合、最低 4 年の懲役刑が課せられます。

まとめると

リスクの高い顧客は、金融インフラに損害を与える可能性のある危険をもたらします。 この状況では、金融会社はオンボーディング手順の一環としてリスク評価を行う必要があります。 さらに、AML は、PEP およびグローバル ウォッチリストと照合して顧客の資格情報をバックグラウンド チェックします。

サードパーティ ベンダーと協力すると、顧客の金融取引を継続的に追跡する顧客取引システムに関する知識を得ることができます。 評判の良いサプライヤーは、ML および AI アルゴリズムを使用した AML スクリーニング ソリューションを提供することもできます。これは、マネーロンダリングやテロ資金を削減するための消費者リスク プロファイリングに役立ちます。