AIと金融犯罪防止: 銀行がバランスのとれたアプローチが必要な理由

AIは銀行にとって二面性を持つものです。銀行の業務をより効率的に行う多くの可能性を解放しながら、外部および内部のリスクももたらします。

金融犯罪者は、ディープフェイク動画、音声、偽造文書を作成するためにこの技術を利用しており、これらはコンピュータおよび人間の検知を回避できるものです。 Alternatively、電子メール詐欺活動を強化するために使用されています。米国だけでも、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。

もしかしたら、銀行の対応は、金融犯罪防止のためにAIをさらに強力なツールで武装することであるかもしれません。実際、金融機関は反金融犯罪（AFC）活動にAIを展開し始めています。取引を監視し、疑わしい活動報告を生成し、詐欺検出を自動化するなど、これらのツールはプロセスを加速し、精度を高める可能性があります。

問題は、銀行が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。これは、将来も人間の入力を必要とするものです。

ルールベースとAI駆動のAFCシステムの違い

伝統的に、AFC – 特に反マネーロンダリング（AML）システム – は、コンプライアンスチームが規制に応じて設定した固定ルールで動作してきました。たとえば、取引監視の場合、これらのルールは、特定の事前に定義された基準（たとえば、取引額のしきい値または地理的リスク要因）に基づいて取引をフラグ付けす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して、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、適応性と効果の高い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簡単に監査可能ですが、AI駆動のシステムは、透明性のない意思決定プロセスにより複雑な「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困難です。多くの要素が関与しているため、AIは古い基準に基づいて特定の結論に達したり、間違った洞察を提供したりする可能性があります。これは、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があります。

可能な規制上の課題

金融機関は、EUのAMLDや米国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。これらは、明確で追跡可能な意思決定を義務付けます。特にディープラーニングモデルを使用するAIシステムは、解釈が困難です。

AIを採用する際に説明責任を確保するには、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、および人間の監視が必要です。人間は、たとえば、フラグ付けされた取引の理由を解釈することで、自動化された決定を検証できます。これにより、規制当局に説明可能で守備可能なものになります。

金融機関は、規制当局や監査員にAI駆動の決定を理解できるようにするために、Explainable AI（XAI）ツールを使用するよう圧力をかけられています。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の採用は、自動化システムに対する自満をもたらすべきではありません。人間の分析者は、AIが欠如しているコンテキストと判断を提供し、複雑または曖昧なケースでニュアンスのある意思決定を行うことができます。これは、AFC調査において不可欠です。

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、モデルが適切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、偽陽性になりやすくなります。人間も偏りに影響を受ける可能性がありますが、AIの追加リスクは、システム内の偏りを特定するのが困難であることです。

さらに、AIモデルは、フィードされるデータに基づいて動作します。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と、AFCモニタリングに盲点が生じる可能性があります。

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、パターンを特定し、新しい傾向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困難になります。

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、両方のアプローチ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の実装をより正確にし、金融犯罪の新しい脅威に対処するための柔軟性を高め、透明性を犠牲にすることなく、長期的には効果的です。

これを行うには、機関はAIモデルを継続的な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、データパターンだけでなく、モデルを改良し、再バランスする人間の入力にも基づいて成長します。

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ます。規制変更や新しい脅威インテリジェンスに基づいて、定期的な更新が行わ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を理解するためにトレーニングを受けるか、AI専門家をチームに雇用する必要があります。AIの開発と展開が、特定のガイドラインに従って実行されるようにする必要があります。さらに、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、規制遵守へのパスを確立する必要があります。

AIの採用の一環として、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していることが重要です。潜在的なエラーに敏感になるためです。

組織は、セキュリティとデータ品質を維持するために、他の戦略的な考慮事項も行う必要があります。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、銀行にとって脅威と防御ツールの両方です。しかし、銀行はこの強力な新しい技術を正しく扱う必要があります。そうしないと、問題を解決するのではなく、問題を生み出すことになります。