取引監視システムは、規制対象事業体のマネーロンダリング防止AMLコンプライアンスフレームワークの重要な要素である。しかし、「言うは易く行うは難し」であることが多い。というのも、採用されるシステムは金融機関の種類によって大きく異なり、それぞれが独自のリスク、顧客基盤、規制当局の期待に直面しているからである。 本稿では、コンプライアンスを維持するための独自の課題やツールに焦点を当てながら、さまざまな機関がどのように取引モニタリングに取り組んでいるかを探る。
銀行・金融機関向け取引監視システム
銀行は AML コンプライアンスを最も厳しく監視されている企業のひとつである。他の規制対象企業よりも高度な取引監視システムを使用することになっている。銀行は膨大な量のデータを収集し、高度なAIや機械学習技術を頻繁に使用することで、疑わしい取引を可能な限り効果的に検知し、誤検知を減らしている。AIは、従来のルールベースのシステムでは無視されがちな隠れたパターンや取引間の関連性を検出するのに役立つ。さらに、銀行はリスクベースモデルを使用し、政治的要人PEPs）や高リスク地域出身者など、より高いリスクプロファイルを持つ顧客をより厳格な検査の対象としている。
ペイメント・サービス・プロバイダー（PSP）
ペイメント・サービス・プロバイダーは、オンライン詐欺や金融犯罪に大きくさらされ、急速に変化する環境の中で業務を行っている。PSPは、デジタルウォレットや国境を越えた送金に関連する小規模な取引が多いため、特別な問題に直面している。非対面取引を容易に行うことができるため、顧客の本人確認や取引目的の確認が複雑になります。こうしたリスクを軽減するため、PSPは銀行と同様、リアルタイムのモニタリング機能を優先する一方、消費者取引の不正を発見するために行動分析に大きく依存している。PSPのシステムは、マネーロンダリング、詐欺、その他の金融犯罪を示唆するような異常な行動パターンや取引量を検知しなければならない。
ギャンブルおよびゲーミング事業者
カジノを含むギャンブルおよびゲーム会社は、不正な現金の置き場所、移動、引き出しが容易であるため、マネーロンダリングに対して特に脆弱である。取引監視システムは、マネーロンダリングスキームのレイヤリングを示す可能性のある、特に短い時間間隔での急速な資金移動を検出することを意図している。これらのシステムには、高額な賭けが素早く行われたり、多額の入出金が行われるなど、疑わしい賭けパターンを検出するルールが含まれている。システムが抱える大きな問題のひとつは、消費者の経済プロフィールを正確に把握し、更新することである。これがなければ、合法的な高額ギャンブラーとマネーロンダリングの可能性のあるギャンブラーを識別することは難しくなる。
弁護士および法律専門家
弁護士や法律の専門家は、金融取引のゲートキーパーとして、AML コンプライアンスにおいて重要な役割を果たしている。彼らは、送金される資金の正当性を確認するために、顧客に対するデューデリジェンスを実施する必要がある。銀行や決済サービス・プロバイダーとは異なり、弁護士は取引量が少なく、顧客との関係も個人的なものであるため、高度な取引監視システムを必要としない。場合によっては、顧客取引の異常なパターンを手作業で検出することが法律で認められている。継続的なトレーニングは必須であり、進化する規制や方法論について常に情報を得ることができる。
暗号通貨取引所
暗号通貨取引所は、簡単に国境を越えることができる分散化された仮名資産を扱い、ユニークな環境で運営されている。これらの取引所は資金の流れだけでなく、ウォレットアドレスやフィアット通貨と暗号通貨間の取引も追跡しなければならない。 コンプライアンスへの取り組みを強化するため、多くの取引所ではブロックチェーン・フォレンジックの導入が進んでいる。これは、ブロックチェーンのデータを分析するための専門ツールの使用を伴うもので、取引履歴を追跡し、疑わしい活動を特定することを可能にする。
さらに、AIを搭載したツールを活用してブロックチェーン・ネットワーク全体の異常を検出し、異なるウォレット間のリンクの確立や、オンチェーン・データ分析による不正取引の可能性に焦点を当てている。このアプローチは、暗号通貨特有の匿名性がもたらす独自の課題に対処することで、従来の銀行監視とは大きく異なる。
結論
疑わしい取引の特定と調査という取引モニタリングの基本原則は、規制対象企業間で一貫しているが、各セクターが直面する特定のリスクに基づき、実施されているシステムはかなり異なっている。
- 銀行はAIを活用したリスクの優先順位付けを重視
- PSPはリアルタイムのモニタリングを優先
- ギャンブル事業者は顧客プロファイルと取引速度に注目
- 弁護士はデューデリジェンスを保証する
- 暗号通貨取引所、ブロックチェーンに特化した分析を活用
これらの違いを理解することは、各セクターのユニークなニーズに合わせた効果的なAML プログラムを設計するために不可欠である。
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