AML（アンチマネーローンダリング）ソリューション｜FATF対応

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AML・CFTソリューション（アンチマネーローンダリング・テロ資金供与対策）

ビッグデータを活用したAML・CFTソリューションで
リスク軽減と業務効率化を実現

金融機関では、犯罪取引の防止のため、AML・CFT（アンチマネーローンダリング・テロ資金供与対策）に関するガイドラインや法令を遵守する義務があります。犯罪取引の防止はもちろん、違反時には多額の罰金支払いがあるため対策は必須です。一方で「現状のシステムでは状況の変化に対策が間に合っていない」、「取引量の拡大に伴いAML対応の業務負荷が増大している」などの課題を抱える企業も少なくありません。

AML・CFTソリューションは、対策に必要な３要素である「取引モニタリング」、「取引スクリーニング」、「KYC（Know Your Customer：顧客身元確認）」をトータル支援します。特に、ビッグデータを活用した「取引モニタリング」システムにより、日々の取引データを蓄積・分析することで疑わしい取引を自動で検出することができます。早期対応や作業漏れをなくして「リスク軽減」と、システムによる自動化で「業務効率化」を実現します。

金融機関（銀行・証券・保険）・クレジットカード業者などに、AML・CFTソリューションを提供することで、データ分析により疑わしい取引を自動で検出

FATF第4次対日相互審査の結果が公表され、法改正を含む制度変更や
当局の監視下の厳格な対応が求められると想定されます

FATF（マネー・ロンダリング対策の国際協調を推進する政府間機関）による第４次対日相互審査の結果が2021年8月末に公表され、日本は法令等整備状況の審査項目に関して金融規制項目の未達成などにより「重点フォローアップ」に位置づけられ、大変厳しい結果となりました。これを踏まえて、金融機関等の経営管理態勢やリスクの特定・評価の高度化の必要性のほか、全顧客リスク評価を含む継続的な顧客管理などに対する課題などに対して、政府のガイドラインや法改正や当局の監視の下、システム対応を早期に求められることが想定されます。
また、FATF審査対応に限らず、ITの進化・普及によって、昨今では仮想通貨やフリマアプリによる商取引など、新しい形態での取引が増えており、このような取引に対しても対策が不可欠となっています。

2019年秋頃にFATF第4次対日相互審査予定、対策の早期検討が必要

コムチュアが提供するソリューション

第4次FATF審査→社会ルールに反映：法律（犯収法・外為法）、金融庁ガイドラインなど→システム上の対応精査：リスクベースアプローチ、実質的支配者チェックなど→AMLシステムに反映：データマッピング、モニタリングルール、ウォッチリストの対象拡大など

FATF対応実績による豊富なノウハウを提供：改正法によって何から始めたらよいか、海外支店への対応などシステム相談段階からAML反映までトータルで支援可能です

３つの特長

コンサルからシステム導入・運用・分析までトータル支援

コンサルからシステム導入・
運用・分析までトータル支援

AML・CFTの最新動向を把握したコンサルタントが要件定義からシステム導入・運用保守までトータル支援を行います。法改正時のシステム改修・既存システム運用・データ分析支援など幅広い対応が可能です。

AML・CFTの豊富なノウハウで高品質なサービスを提供

AML・CFTの豊富なノウハウで
高品質なサービスを提供

取引データの分析精度が低いと、誤判定が大量に発生したり、疑わしい取引を見落とすリスクがあります。国内大手銀行でのAMLシステム運用のノウハウにより、高精度な分析や効率的な運用の支援をします。

SAS・NICE Actimizeなど幅広いツールに対応

SASやNICE Actimizeなど
幅広いツールに対応

お客様の状況にあわせて、SASやNICE Actimizeなど幅広いツールに対応することができます。SASの認定資格をもつデータサイエンティストがお客様先に常駐して支援するなど、要望にあわせて柔軟な対応も可能です。

AML・CFTのトータルソリューションを提供

システム概要

取引モニタリングを中心にAML・CFTのトータルソリューションを提供・法改正にも柔軟に対応可能

取引モニタリング（TMS）の例

ルールベースのモニタリング

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予め決められた条件（ルール）に合致した場合に、アラート。

例	高額の仕向送金取引の検出ルール	個人口座から1日に一定額（例えば1,000,000円）以上の国内仕向送金を行われた場合にその口座を検出する。
例	過去の実績を活用した検出ルール	過去に「疑わしい取引」として当局報告を行ったことがある顧客に数日間に高額の入出金が行われた場合に検出する。

プロファイルベースのモニタリング

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想定される取引傾向（プロファイル）から統計的に逸脱する場合に、アラート。

例	口座の取引種類毎のプロファイルから逸脱した場合	1ヶ月あたりの合計入金額が平均200,000円の口座Aにおいて、とある月の合計入金額が1,800,000円を超えていたことで、過去実績と著しく乖離している。複数地域のATMから何度も入金が行われていたケースに関しては、「振り込み詐欺」に加担している可能性が高い。
例	ピア（同一傾向）グループで集計されたプロファイルから取引傾向が逸脱した場合	総資産が200,000円未満で、年齢が20歳未満の顧客のグループにおける1ヶ月あたりの合計入出金額の平均額が50,000円であった。ただし、該当のピアグループに属する顧客Bさんの1ヶ月あたりの合計入出金額は150,000円であった。ピアグループの平均値から著しく乖離している。

ウォッチリストベースのモニタリング

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ウォッチリスト（監視対象リスト）の対象者を含む取引があった場合に、アラート。

例	OFACのウォッチリスト	送金先にテロ組織のリストに追加された人物宛ての送金があった。
例	警察庁のウォッチリスト	指名手配犯の人物が保有する口座が存在した。
例	過去の疑わしい取引のウォッチリスト	過去に「疑わしい取引」として検出された人物が実質的支配者（議決権25%超）の法人企業が保有する口座が存在した。
例	PEPsのウォッチリスト	あらたに都知事となった人物が有する口座が存在する。