AIと金融犯罪防止：バンクのバランスの取れたアプローチが必要な理由

AIは、バンクにとって両刃の剣です。一方では、効率的な運用の多くの可能性を解放していますが、他方では、外部および内部のリスクをもたらします。

金融犯罪者は、コンピュータや人間の検知を超えるディープフェイク動画、音声、偽の文書を作成するためにこの技術を利用しています。アメリカだけで、ジェネレーティブAIは、2027年までに年間32%の割合で不正損失を加速させ、400億ドルに達することが予測されています。デロイトの最近の報告書によればです。

もしかしたら、バンクの対応は、金融犯罪防止にAIを活用することです。金融機関は、実際に、金融犯罪防止活動にAIを導入し始めています。取引を監視し、疑わしい活動報告書を生成し、詐欺検出を自動化するなど、これらの活動はプロセスを加速させ、精度を高める可能性があります。

問題は、バンクがAIの導入と人間の判断をバランスさせていないことです。人間が関与しない場合、AIの導入は、コンプライアンス、偏り、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、金融部門におけるAIの導入に対して、慎重なハイブリッドアプローチをとるべきだと考えています。このアプローチは、人間の入力を必要とします。

ルールベースとAIドリブンのAFCシステムの違い

従来、AFC、特にマネーロンダリング防止システムは、コンプライアンスチームによって規制に応じて設定された固定ルールで動作してきました。取引監視の場合、たとえば、これらのルールは、取引金額のしきい値や地理的な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をフラグ付けするために実装されました。

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。機械学習モデルは、不断に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するために使用できます。システムは、取引、歴史データ、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し、適応性の高い、かつ効果的な犯罪監視を提供します。

しかし、ルールベースのシステムは予測可能で監査が容易ですが、AIドリブンのシステムは、不透明な意思決定プロセスにより「ブラックボックス」要素を導入します。AIシステムが特定の行動を疑わしいものとしてフラグ付けする理由を追跡することは難しくなります。多くの要素が関与しているためです。これにより、AIシステムは古い基準に基づいて特定の結論に達したり、事実的に不正確な洞察を提供したりする可能性がありますが、これがすぐに検出されるわけではありません。また、金融機関の規制コンプライアンスに問題を引き起こす可能性もあります。

規制上の課題

金融機関は、EUのAMLDやアメリカの銀行秘密法などの厳格な規制基準に従う必要があります。これらの規制では、明確で追跡可能な意思決定を義務付けます。AIシステム、特にディープラーニングモデルは、解釈するのが難しい場合があります。

AIを導入する際に説明責任を確保するには、バンクは慎重な計画、徹底的なテスト、専門のコンプライアンスフレームワーク、人間の監視が必要です。人間は、たとえば、フラグ付けられた取引の理由を解釈することで、自動化された意思決定を検証できます。これにより、規制当局に対して説明責任が確保されます。

金融機関は、規制当局や監査人にAIドリブンの意思決定を理解できるようにするために、説明可能なAI（XAI）ツールを使用するよう圧力を受けています。XAIは、AIシステムの出力とその根底にある意思決定プロセスを人間が理解できるようにするプロセスです。

人間の判断が必要なホリスティックビュー

AIの導入は、自動化システムに対する自満をもたらしてはいけません。人間の分析家は、AIが欠如しているコンテキストと判断力を提供し、複雑または曖昧なケースでのニュアンス豊かな意思決定を可能にします。これは、AFC調査において依然として不可欠です。

AIへの依存のリスクには、エラー（たとえば、偽陽性、偽陰性）や偏りの可能性があります。AIは、モデルが十分に調整されていない場合や、偏ったデータでトレーニングされた場合に、偽陽性を生み出す可能性があります。人間も偏りに影響を受ける可能性がありますが、AIの追加のリスクは、システム内での偏りを特定するのが難しいことです。

さらに、AIモデルは、フィードされるデータに基づいて実行されます。歴史的な傾向や現実世界の洞察に基づいて、新しいまたはまれな疑わしいパターンを検出できない可能性があります。ルールベースのシステムをAIで完全に置き換えることは、AFCモニタリングの盲点を残す可能性があります。

偏り、曖昧さ、または新規性の場合、AFCには、AIが提供できない、差別化された目が必要です。同時に、人間をプロセスから除外すると、金融犯罪のパターンを理解し、傾向を特定し、新しい脅威を特定するチームの能力を大幅に損なう可能性があります。これにより、自動化システムを最新の状態に保つことがより困難に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ドリブンのAFCの組み合わせ

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、両者の長所を活かしたマルチレイヤードシステムを作成できます。ハイブリッドシステムは、AIの導入を長期的にはより正確にし、金融犯罪の新しい脅威に対してより柔軟に対応できるようにしますが、透明性を犠牲にはしません。

これを行うには、機関はAIモデルを人間のフィードバックと統合できます。モデルの適応学習は、データパターンに基づいてのみならず、AIを調整し、再バランスさせる人間の入力に基づいても成長します。

すべてのAIシステムは等しくありません。AIモデルは、精度、公平性、コンプライアンスを評価するために継続的なテストを受ける必要があり、規制変更や新しい脅威インテリジェンス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をトレーニングを受けたり、AIの専門家をチームに雇用したりする必要があります。AIの開発と導入が特定のガイドラインに従って行われるようにする必要があります。また、コンプライアンスフレームワークをAIに特化して開発し、規制遵守の道筋を確立する必要があります。

AIの導入の一環として、組織のすべての要素が、新しいAIモデルとその限界（たとえば、潜在的な偏り）について十分に理解する必要があります。これにより、潜在的なエラーをより認識しやすくなります。

組織は、セキュリティとデータ品質を維持するために、他の戦略的な考慮も必要です。高品質のセキュア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することが不可欠です。

AIは、バンクにとって、脅威であり、防御ツールです。しかし、バンクは、この強力な新しいテクノロジーを適切に扱う必要があり、問題を生み出すのではなく、解決する必要があります。