AIと金融犯罪防止：銀行がバランスのとれたアプローチを必要とする理由

AI は銀行にとって二面性があります。より効率的な業務運営のための多くの可能性を切り開く一方で、外部および内部のリスクをもたらす可能性もあります。

金融犯罪者はテクノロジーを利用して ディープフェイク動画コンピューターや人間の検出をすり抜ける音声や偽造文書を生成したり、電子メール詐欺行為を強化したりするために、生成AIが利用されています。米国だけでも、生成AIは詐欺による損失を年間成長率32％に加速させ、40年までに2027億ドルに達すると予想されています。 デロイトによる報告.

おそらく、銀行は、金融犯罪防止に AI を活用し、さらに優れたツールで武装するべきでしょう。金融機関は実際に、取引の監視、疑わしい活動の報告の生成、詐欺の検出の自動化など、金融犯罪対策 (AFC) に AI を導入し始めています。これらにより、プロセスの迅速化と精度の向上が期待できます。

問題は、銀行が AI の導入と人間の判断のバランスを取らない場合です。人間が関与しなければ、AI の導入はコンプライアンス、偏見、新たな脅威への適応性に影響を及ぼす可能性があります。

私たちは、金融分野における AI 導入には慎重かつハイブリッドなアプローチが必要であり、それは今後も人間の介入を必要とするものであると考えています。

ルールベースとAI駆動型AFCシステムの違い

従来、AFC、特にマネーロンダリング防止 (AML) システムは、規制に応じてコンプライアンスチームが設定した固定ルールに基づいて運用されてきました。たとえば、取引監視の場合、これらのルールは、取引額のしきい値や地理的リスク要因などの特定の事前定義された基準に基づいて取引にフラグを立てるために実装されます。

AI は金融犯罪リスクをスクリーニングする新しい方法を提供します。機械学習モデルを使用すると、絶えず進化する一連のデータセットに基づいて疑わしいパターンを検出できます。システムは、取引、履歴データ、顧客の行動、コンテキスト データを分析して疑わしいものを監視し、時間の経過とともに学習することで、適応的でより効果的な犯罪監視を実現します。

しかし、ルールベースのシステムは予測可能で簡単に監査できるのに対し、AI 駆動型システムは不透明な意思決定プロセスのために複雑な「ブラック ボックス」要素を導入します。非常に多くの要素が関係しているため、特定の動作を疑わしいとフラグ付けする AI システムの推論を追跡することは困難です。これにより、AI が古い基準に基づいて特定の結論に達したり、事実と異なる洞察を提供したりしても、すぐには検出されない可能性があります。また、金融機関の規制遵守に問題を引き起こす可能性もあります。

規制上の課題の可能性

金融機関は、EUの厳格な規制基準を遵守する必要がある。 AMLD そして米国の 銀行秘密法明確で追跡可能な意思決定が求められます。AI システム、特にディープラーニング モデルは解釈が難しい場合があります。

AI を導入しながら説明責任を果たすには、銀行は慎重な計画、徹底したテスト、専門的なコンプライアンス フレームワーク、人間による監視が必要です。人間は、たとえばフラグが付けられた取引の背後にある理由を解釈し、規制当局に説明可能かつ防御可能なものにすることで、自動化された決定を検証できます。

金融機関も、 説明可能なAI (XAI) ツールは、AI 主導の意思決定を規制当局や監査人が理解できるようにします。XAI は、人間が AI システムの出力とその基礎となる意思決定を理解できるようにするプロセスです。

全体的視点には人間の判断が必要

AI の導入は、自動化されたシステムへの満足に屈してはなりません。人間のアナリストは、AI にはないコンテキストと判断力をもたらし、複雑または曖昧なケースで微妙な意思決定を可能にします。これは、AFC の調査において依然として不可欠です。

AI に依存することのリスクには、エラー (例: 偽陽性、偽陰性) やバイアスの可能性があります。モデルが適切に調整されていない場合、またはバイアスのあるデータでトレーニングされている場合、AI は偽陽性になりがちです。人間もバイアスの影響を受けますが、AI のさらなるリスクは、システム内のバイアスを特定するのが難しい場合があることです。

さらに、AI モデルは入力されたデータに基づいて実行されるため、過去の傾向や現実世界の洞察から外れた新しい、またはまれな疑わしいパターンを捉えられない可能性があります。ルールベースのシステムを完全に AI に置き換えると、AFC 監視に盲点が残る可能性があります。

偏見、曖昧さ、または新規性がある場合、AFC には AI では提供できない識別力が必要です。同時に、プロセスから人間を排除すると、金融犯罪のパターンを理解し、パターンを見つけ、新しい傾向を特定するチームの能力が大幅に低下する可能性があります。その結果、自動化システムを最新の状態に保つことが難しくなる可能性があります。

ハイブリッドアプローチ：ルールベースとAI駆動のAFCを組み合わせる

金融機関は、ルールベースのアプローチと AI ツールを組み合わせて、両方のアプローチの長所を活用する多層システムを構築できます。ハイブリッド システムにより、長期的には AI 実装の精度が向上し、透明性を犠牲にすることなく、新たな金融犯罪の脅威に対処する柔軟性が高まります。

これを実現するために、機関は AI モデルを継続的な人間からのフィードバックと統合することができます。その結果、モデルの適応学習は、データ パターンに基づいて成長するだけでなく、それを洗練して再調整する人間の入力に基づいても成長します。

すべての AI システムが同じというわけではありません。AI モデルは、正確性、公平性、コンプライアンスを評価するために継続的にテストされ、AFC チームによって特定された規制の変更や新しい脅威情報に基づいて定期的に更新される必要があります。

リスクとコンプライアンスの専門家は AI のトレーニングを受けるか、チームに AI の専門家を雇用して、AI の開発と展開が一定のガイドラインの範囲内で実行されるようにする必要があります。また、AI に特化したコンプライアンス フレームワークを開発し、コンプライアンスの専門家にとって新しい分野での規制遵守への道筋を確立する必要があります。

AI 導入の一環として、組織のすべての要素に、使用している新しい AI モデルの機能だけでなく、潜在的なエラーに対する認識を高めるために、その欠点 (潜在的なバイアスなど) についても説明することが重要です。

組織は、セキュリティとデータ品質を維持するために、他の特定の戦略的考慮事項も考慮する必要があります。高品質で安全なデータ インフラストラクチャに投資し、正確で多様なデータセットでトレーニングされていることを確認することが重要です。

AI は銀行にとって脅威であると同時に防御ツールでもあり、今後もそうあり続けるでしょう。しかし、銀行はこの強力な新技術を正しく扱い、問題を解決するのではなく、問題を生み出すことを避ける必要があります。