シチュエーション
犯罪行為から得た資金は、国、経済、
人々に害を及ぼします
マネーロンダリングを防止し、金融犯罪を阻止することは、
世界中の政府と金融機関の責務です。
課題
金融機関は、顧客のデューデリジェンスに関して、より厳しい監視の対象となっています。監視リストや制裁リストのスクリーニング以外にも、ネガティブなニュースの監視、政治的に影響力のある人物のスクリーニング、組織の実質的支配者の追跡など、リスクに基づくスクリーニング手続きを追加で求められる場合があります。
顧客との取引開始時や顧客との関係が続く期間全体を通じて十分なデューデリジェンスを行わず、制裁対象組織との取引が発覚した金融機関は、多額の制裁金を課される可能性があり、評判や株主の利益が損なわれる可能性があります。
Babel Streetのソリューション
Babel Street EcosystemのAI駆動型テクノロジーが、制裁のスクリーニング、オンボーディング、継続的なKYC（本人確認）活動をより効果的で効率的なものします。
Babel Streetは、名称スクリーニング、ネガティブなニュースの監視、本人確認やベンダー確認のデューデリジェンスで使える高度な自然言語処理ソリューションを提供しています。身元照合ソリューションでは、言語や文化の違いによる名前の変化や複雑性を考慮した上で、名称照合の説明可能な信頼度スコアが提供されます。また、組織のデータやリスクプロファイルを反映させるために、高度な設定が可能になっています。
Babel Streetはまた、マネーロンダリングの背後にある複雑な関係性を理解するために、人や組織のつながりを明らかにする機能も提供しています。この機能と当社の広範なPAIデータソースは、金融機関が潜在的な顧客の全体像を把握するための強力なツールとなります。
組織への影響
Babel Streetのマネーロンダリング防止対策／KYCソリューションを採用することで、デューデリジェンスの効率と精度を大幅に向上させることができます。これにより、チームの作業量を増やすことなく、より綿密なスクリーニングを実施し、リスクプロファイルを拡大することができます。
さらに、当社のマネーロンダリング防止対策ソリューションでは、以下のことが可能です。
- リスクの低減：当社の高度な自然言語処理と広範なデータソースを活用することで、従来のスクリーニングプロセスでは気付かなかった複雑な関係性や潜在的なリスクを発見できます。
- 法令違反の罰金を最小限に：より正確で徹底したデューデリジェンスプロセスにより、完全な法令遵守を確保し、高額な罰金のリスクを最小限に抑えます。
- 評判の保護：制裁対象者と意図せず関わってしまうこ とがないようにすることで、組織の評判を守り、利害関係者からの信頼を維持します。
- コスト削減の実現：AI駆動型のテクノロジーで手作業を自動化することにより、業務コストを大幅に削減します。
Babel Streetを利用することで、AIの力を活用しながら法令の要件を効果的に満たし、確かなビジネス上のメリットと安心感を得ることができます。
リスクを最小化して、金融関係法令の
遵守を容易に
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誤検出の削減
誤報を最小限に抑え、修復プロセスに自動化を導入。Babel Streetに切り替えたお客様は、誤検出が最大90%減少し、全体的な生産性が向上したと報告しています。
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監視リストの多言語スクリーニング
最新のアルゴリズムが、パフォーマンスを犠牲にすることなく、種々の言語的要素や文脈的要素を考慮して、さまざまな文字や言語を対象に名称照合を行います。
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照合結果のカスタマイズと理解
組織のポリシーや要件に合わせて、データフィールドの照合方法を簡単にカスタマイズできます（コーディング不要）。説明可能なAIで、照合の際の判断理由を理解できます。
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実質的支配者（UBO）の迅速な追跡
多言語テキストから人物、場所、組織を抽出するAI駆動型のエンティティ抽出機能を使用して、ニュースソース、企業提出書類、公的記録など、UBO調査に必要なデータを処理します。
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圧倒的な量のPAIが利用可能
公開情報を活用して、ネガティブなニュースのスクリーニング、政治的に影響力のある人物の特定、継続的なKYCデューデリジェンスを行います。
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コンプライアンスプロセスの自動化
マネーロンダリング防止対策と制裁対象者のスクリーニングに関連する手作業を減らします。スクリーニングをより徹底することで、リスクプロファイルを拡大できます。
