好きな会社 ハチドリ & バベルストリート は、新しいテクノロジーをうまく適用して、コンプライアンスの長く面倒な部分の効率を向上させています。そうすることで、人材とテクノロジーの強力な組み合わせを生み出し、パフォーマンスとスタッフの満足度の両方を向上させました。

最近発売されたハミングバード 自動化、コンプライアンスの生産性を向上させ、リスクを軽減し、コストを削減するための新しいツールです。自動化により手作業が不要になるため、企業はより価値の高い業務にスタッフを配置できるようになります。また、ケースの監視が改善され、内部ポリシーが強制されます。

活動はハミングバードの金融犯罪捜査プラットフォームに集中しており、顧客は企業データ、ワークフロー、ポリシーがそのコンポーネントとなるのを確認できます。 オートメーション。実践者は、事前に構築されたソリューションを使用することも、独自のソリューションを作成することもできます。オートメーションは、KYC、KYB、品質保証、ケースの準備、監視と管理、アクティビティ ダイジェストのレシピを提供します。

ハミングバードの創設者兼 CEO のジョー・ロビンソンは、Square でシニア プロダクト マネージャー、Circle でリスクおよびデータ サイエンス担当副社長を務めたフィンテックのベテランです。同氏は、捜査業務の効率化と自動化を安全に導入する際に目にした問題に対処するためにハミングバードを設立したと述べた。

ロビンソン氏は、詐欺をコンプライアンスやマネーロンダリングから切り離すことが重要だと述べた。多くの詐欺事件では、パターンの異常を検出するカード発行会社の能力のおかげで、被害者はカード発行会社から通知を受けます。マネーロンダリングは通常、自分たちの行動に注目を集めたくない犯罪組織によって行われるため、詐欺行為が含まれることはほとんどありません。

人間のコンプライアンス遵守を維持する

ロビンソン氏は、コンプライアンスプログラムを設計する際には、人的要素を優先することが重要であると述べた。人々は金融サービスを受ける権利を持っています。設計を誤ると、自動化がそれらを侵害する可能性があります。偏見を回避し、正規の顧客に確実にサービスを提供できるよう、人間は最新情報を常に把握しておく必要があります。

コンプライアンス問題の多くは複雑であるため、多大な労力がかかります。ロビンソン氏は、データ収集には時間がかかると述べた。多くの機関ではデータの断片化により、プロセスがより困難になっています。チェックには、12 か月間の取引のレビューや、オープンソース インテリジェンス、ソーシャル メディア、その他の情報源からのビジネスに関連する人物に関する記事やニュースの検索が含まれる可能性があります。

「そのすべてには時間がかかり、データ収集も必要です」とロビンソン氏は言う。 「その作業のより日常的で退屈な部分を自動化し、結果を解釈して何が起こったのかを理解するという人間の得意分野を人間に適用させるには、大きな力があります。」

選択肢と説明可能性の提供

自動化を使用すると、コンプライアンス チームは、データの収集と準備、リマインダー、手順など、システムが実行するアクティビティを選択できます。ルールベースにすることも、AI モデルをタップして情報を要約することもできます。これにより、顧客はどのアルゴリズムとモデルを使用するか最終決定することができます。

説明可能性は、あらゆるコンプライアンス システムにとって重要な側面です。ロビンソン氏は、自動化されたシステムは、使用されたテクノロジーや行われた意思決定に至るまで監査可能でなければならないと述べた。最大手の企業の場合、その説明可能性は、毎週さらに数千件の調査を行う数千人の調査員にまで及ぶ必要があります。

バベルストリートはどのようにしてコンプライアンス能力を強化したか

氏名審査責任者のグレッグ・ピン氏は、バベルストリートの起源は国境と国土安全保障のリスクを軽減するために情報を利用したことにあると述べた。コンプライアンスと同様に、これには一連のデータを理解しやすい形式で要約することが含まれます。

Babel Street は、機械学習とディープ ニューラル ネットを採用して非構造化データから意味のある情報を抽出するテキスト分析プラットフォームである Rosette を 2022 年後半に買収し、その範囲を拡大しました。これは名前の照合とスクリーニングに役立ち、バベルストリートはさまざまな言語や文化の名前の独特な側面に対処できるようになりました。たとえば、ドイツの航空会社からの航空券を持ち、中国のパスポートで旅行するアメリカ国民にとっては、この文書は意味をなす可能性があります。

2024 年 XNUMX 月、バベル ストリートは、コンテキスト化されたデータ資産のライブラリを使用して顧客が複雑なビジネス課題に対処できるよう支援することに特化したデータ製品、グローバル インサイト、インテリジェンス企業である垂直ナレッジを追加しました。ピン氏は、これによりバベルストリートの高度な名前スクリーニング能力が向上すると述べた。

AI の誇大広告を超えて真の価値を提供する

AI の熱狂の中で、ピン氏は、AI がどのような新たな問題を解決できるかに焦点を当てることが重要だと述べた。 Pinn の場合、それは非構造化データとインテリジェンスからデータを抽出することから始まります。 AML の世界では、これはとらえどころのない問題です。

スクリーナーはいくつかの課題に直面しています。ウェブサイトの記事など、構造化されていないニュースを検討する場合、これは手動のプロセスであり、拡張性がありません。構造化データベースの更新には人的資本が必要です。

「その後、AI テクノロジーと自然言語処理を作成して、情報、ユーザーを特定できる詳細、リスク情報を抽出し、常に更新されるリスクのライブ データベースを作成するという、この 2 つのことを組み合わせられるようにすることを検討し始めました」とピン氏は言いました。 「つまり、誰がまだ危険にさらされているかがわかります。これは、世界中の人々のリスクを理解する上で大きな進歩です。 

「今日逮捕された人々の統計は…ひどいものです。私たちはあまり良い仕事をしません。したがって、私にとって、これは私たちが改善できる重要な方法の1つです。」

AI などのテクノロジーにコンプライアンスの扉を開くことについては、いくつかの懸念があります。ロビンソンが強調したように、ループ内に重要な人間の要素が必要です。

LLM が機能する場所と機能しない場所

ピン氏は、2018年頃、複数の規制当局が連携してイノベーターに対し、テクノロジーを利用してプロセスを改善するよう促したと述べた。 LLM はピカピカの新しいおもちゃですが、企業は必ずしもそこから始める必要はありません。ピン氏は、チャット GPT のようなツールは、関連情報を要約するのが苦手なため、反復的なコンプライアンス作業には適していないと述べた。

「いくつかの企業は、より多くの記事を要約するためにこれらの大規模な言語モデルを使用していますが、それは問題の解決にはなりません」とピン氏は言います。 「それは単にあなたがそれを使いたかったから新しいテクノロジーを使っているだけです。 

「AI コンサルタントが解決すべき根本的な問題は、人間が苦手とする仕事をどのようにして人間にやらせるかということです。」

一例としては、職員による誤検知のスクリーニングにかかる​​高額なコストが挙げられます。繰り返しが多く、離職率が高いです。それは変化の機が熟しています。

ピン氏は、AIが誰を、何をスクリーニングするかについてより適切な決定を下せる余地があると述べた。トレーニングされたモデルは、ノイズを除去しながら感情を正確に評価する必要があります。

今後の課題は、重要な企業からデータにアクセスすることになるでしょう。ピン氏は、それらは妨害的な価格構造を生み出しており、法執行機関と民間業界の両方がそのデータを使用して新しい関連パターンを検出する能力に影響を与えると述べた。

UBO におけるイノベーション、エンティティ解決

Pinn 氏は、エンティティの解決もイノベーションの重要な分野であると述べました。新しいテクノロジーは、非構造化データから価値を引き出すことができます。 AI は、調査員が金融機関の健全性を包括的に把握するのに役立ちます。これにより、不正行為をチェックするためのより正確な基盤が得られます。

AI は、特に一部の政府が UBO データベースを義務付けている場合、捜査官が最終受益者 (UBO) 関係を理解するのにも役立ちます。

インテリジェンスとコンプライアンスの融合

ロビンソン氏は、テクノロジーは企業や規制当局が急速に変化する規制環境に対処するのに役立つと述べた。犯罪者も AI を使用しており、その手法が法律に捕らえられた場合に迅速に行動を変えることができます。

テクノロジーを使用する際の考慮事項の 1 つは、顧客がコンプライアンスを遵守しながら最高のインテリジェンスを確実に入手できるようにすることです。

「これらのモデルは、広範なデータセットを調べ、重要な情報を要約するのに強力です」とロビンソン氏は言います。 「私たちは、適切なインテリジェンスと情報を適切なタイミングで提供するツールセットを開発しようとしています。」

ロビンソン氏は、LLM が大量の情報を要約できる可能性に興奮していると述べた。彼らは関連する情報を抽出して要約するのが得意だと彼は言いました。

業界の多くは、ノイズや誤った情報のない LLM をトレーニングするための適切な大規模データベースを見つけることに懸念を表明しています。ロビンソン氏は、ハミングバードは金融機関のモデルに個人情報（PII）を漏らさないようにし、モデルから情報が漏洩しないようにするという別の問題でも金融機関を支援できると述べた。

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