金融犯罪およびAML

大量のアラートに対応するスクリーニング、トランザクションモニタリング、および調査

金融犯罪対策の統制は、どのチームも処理しきれないほど膨大なアラートを生成し、その圧倒的多数はノイズです。それでもすべてのアラートを確認し、数年後に規制当局へ提示できるよう、すべての判断を十分に文書化する必要があります。Scalataのエージェント型AIプラットフォームは、顧客、取引相手、支払履歴、ネガティブニュースなどの情報をまとめ上げ、各アラートをレビュー可能なケースとして組み立てます。これにより、アナリストは情報収集ではなく、意思決定に時間を費やすことができます。

ケース化完了アナリストが開く前にすべてのアラートを組み立て

自動化ネガティブニュース、制裁対象、および登録簿の検索

一貫性自社の成文化されたポリシーに基づく対応

規制当局対応完了すべての判断に関する完全な説明と証拠

仕組み

4つのステップ

アプローチは常に同じです。問題点を特定し、ドキュメントを読み取り可能な場所に配置し、ユーザーがそれらに質問できるようにした上で、反復的な作業は指示を必要としないエージェントに任せます。

01
アラートの量と誤検知率への対応
スクリーニングおよびモニタリングシステムは、処理が追いつかないほどのスピードでアラートを発し、そのほとんどは誤検知です。アナリストは、ケースの評価を始める前に、顧客記録、支払履歴、ニュース検索の収集に一日を費やしており、バックログの蓄積により、規制当局が設定した期限を過ぎてから判断が下される事態を招いています。
高い誤検知率手作業による証拠収集アラートのバックログ報告期限のプレッシャー
02
統合された金融犯罪データコアの構築
顧客ファイル、オンボーディング書類、支払履歴、スクリーニングのヒット、ネガティブニュースが取り込まれ、アラートごとに1つのケース記録として統合されます。その際、すべての事実の情報源は保持されます。
Document AIKYCファイルの取り込み支払履歴の集約スクリーニングおよびネガティブメディアの取得
03
インテリジェントなケースおよびネットワーク分析の有効化
アラートはお客様独自の類型とリスク選好度に基づいて評価され、取引先は口座や事業体全体で名寄せされます。これにより、顧客の背後にあるネットワークは、個々の支払いから推測するのではなく、明確に可視化されます。
対話型AI類型ベースの評価取引先の名寄せネットワークおよびパターン分析
04
プロアクティブな金融犯罪AIエージェントによる完全な自動化
明らかなフォールスポジティブは文書化された根拠とともにクローズされ、真のケースはドラフトの報告書が完全に作成された状態で届き、エージェントはすべてのケースを規制上の期限に照らして追跡します。
フォールスポジティブの自動クローズSAR報告書のドラフト期限の追跡定期レビューのトリガーAIエージェント