金融における規制遵守における AI とバイオメトリクスの重要性

人工知能 (AI) と生体認証は、不正行為を特定して防止するためのより正確かつ効率的な方法を提供するだけでなく、コンプライアンス プロセスを合理化することにより、フィンテックや銀行における規制コンプライアンスに革命をもたらしています。

従来、コンプライアンスは単調で時間のかかるプロセスであり、取引や文書の手動によるチェックとレビューが必要でした。しかし、AI と生体認証の助けにより、コンプライアンスはより効率的かつ効果的になりつつあります。最近の PaymentsJournal のポッドキャストでは、 マイケル・シーヒー、Payoneer 最高コンプライアンス責任者、および マルコサラザール、Javelin Strategy & Research のテクノロジーおよびインフラストラクチャ担当ディレクターは、コンプライアンスの課題への対応の将来について語りました。

コンプライアンスの将来の課題

コンプライアンスを遵守するフィンテック企業にとっての最大の課題は、フィンテック企業が顧客の身元を確認し、マネーロンダリングやテロ資金供与の潜在的なリスクを評価するために使用するプロセスである顧客確認 (KYC) の実装コストです。フィンテックは、新規顧客のオンボーディング、新しいアカウントの設定、または特定の金融取引の実行時に、KYC プロセスを通過する必要がある場合があります。これには通常、名前、住所、政府身分証明書、雇用状況などの個人情報と財務情報の収集と検証が含まれます。フィンテック企業は、KYC 要件への継続的なコンプライアンスを確保するために、顧客のアクティビティを長期的に監視する必要がある場合もあります。

「特にグローバルであり、複数の管轄区域で事業を展開したい場合、KYC のニュアンスの違いによりコストがかかる可能性があります」と Sheehy 氏は説明しました。 「適切なKYCプログラムや十分な資金が提供されたコンプライアンスプログラムがない場合の影響は重大です。昨年のKYC罰金だけで世界中で10億ドルが支払われたということは、規制当局がKYCに対してどれほど真剣に取り組んでいるかを示しています。」さらに、国ごとに異なる規制が策定されているため、すべてを把握しておくのは困難です。

「犯罪者は常にシステムの抜け穴を見つけようとしています」とシーヒー氏は語った。 「つまり、[コンプライアンス] とは、積極的に行動することです。これには、自分自身の取引で見られる傾向だけでなく、事業を行っている環境内でよりマクロなレベルでも分析するためのプロセスと手順を整備することが含まれます。」

Payoneer は、規制当局や規制への対応を求めるフィンテックと連携する企業として、世界経済の管理者として機能し、規制遵守という複雑な世界をよりシンプルにしています。 「マイケルが概説した複雑さは、簡素化への欲求を駆り立てるものであり、そこに到達するには反復的なプロセスが必要になるでしょう」とサラザール氏は述べた。

世界中のさまざまな厳格な KYC 規制に対応するために、多くの企業は最も厳しい要件だけを満たそうとするアプローチを採用しています。しかし、シンガポールなど規制の厳しい国に拠点を置き、世界的な成長を目指す企業にとっては、これが裏目に出る可能性がある。そのような企業にとって、「KYC要件が規制においてそれほど厳しくない米国の顧客と取引している場合、世界的に事業を展開していない他の同業他社と比較して競争上不利な立場に置かれることになります。 」とシーヒーは言いました。現地の規制を遵守することは、最大手の多国籍企業であっても困難です。 「アップルとグーグルは世界規模に拡大しようとしているが、現地の法的義務によって制限されている」とサラザール氏は語った。 「彼らは規制上の問題に遭遇し、罰金を課すか、完成した製品を廃棄するかを決定しなければなりません。」

決済管理における AI の役割

AI がフィンテックや銀行のコンプライアンスを向上させる XNUMX つの方法は、機械学習アルゴリズムの使用です。これらのアルゴリズムは、膨大な量のデータを分析し、パターンと傾向を特定し、将来の出来事を予測できます。これにより、銀行やフィンテックは、事後的に対応するのではなく、不正行為が発生する前に特定して防止することができます。

「歴史的に、コンプライアンスとは、ご存知のように、検出して報告し、検出して報告することでした。現在、私たちは効果的な予防と、よりリアルタイムの報告に取り組んでいます」とシーヒー氏は語った。 「機械学習と AI により、従来のルールベースの環境ではなく、よりリアルタイムな環境で運用できるようになります。従来のモデルでは、A が起こったら B を実行する、C が起こったら D を実行するなどのルールを使用していました。これに対し、機械学習を使用すると、予防策を講じ、顧客の取引方法についてより多くの洞察を得ることができます。また、よりリアルタイムでの操作も可能になります。」

たとえば、Sheehy 氏は、Payoneer が AI と機械学習を使用して、特定の商品を販売する特定の管轄区域における販売者の行動パターンをモデル化した方法について説明しました。 「販売者はこの市場に初めて参加しますか?それとも、10 年間営業している老舗の業者ですか?彼らを同じように扱うつもりはありません」とシーヒーは言いました。 「成長し、ビジネスを立ち上げようとしている人は、支払い額は少額ですが、時間の経過とともに増加します。季節期間を通じてピークに達する大量の取引量を持つ、より確立された顧客です。」

AI モデルは、フィンテック企業が販売業者をタイプ別に分類し、将来何が起こるかを予測するのに役立ちます。 「誰かが多額の支払いを受け取った場合、あなたのモデルは、まあ、x が起こると思います、と言うかもしれません。これにより、追加の KYC 検証のリクエストがトリガーされたり、顧客のアクティビティが一時停止されたりする可能性があります。

AI を使用すると、機械学習モデルを特定の国や市場に合わせてカスタマイズできます。 「テクノロジーと新しいプラットフォームの出現により、データ ガバナンス基準は依然として地域によって大きく異なっていますが、その基準は加速しています」とサラザール氏は述べています。 「これらのモデルが実際に学習し、それらの地域内で影響を与える能力があることがわかり始めており、それが大きな違いを生みます。」

生体認証とコンプライアンス

AI と並んで、生体認証も身体的特徴を識別と認証に使用することで、コンプライアンスの世界に波紋を広げています。これにより、顧客はカメラを覗き込むだけで簡単にアカウントにアクセスできるようになり、パスワードやその他の認証形式が必要なくなります。銀行はまた、電話で顧客の身元を確認するために音声認識ソフトウェアを使用したり、口座への安全なアクセスを確保するために指紋スキャナーを使用したりしています。他人の顔、声、指紋になりすますことは、パスワードを推測することよりもはるかに困難です。

「携帯電話のロックを解除するとき、Apple Pay を使用するとき、何かに指紋を使用するとき、誰もが生体認証を使用します。それはすでに一種の標準になっています」とシーヒーは言いました。 「生体認証はデジタル ID と大きく結びついていると思いますが、これについては後ほど説明します。 Equifax のデータ侵害、新型コロナウイルスの失業詐欺、盗まれた個人情報を使用した PPP ローン詐欺の後、この詐欺を防ぐ唯一の方法はライブの生体認証チェックであることが明らかになりました。これをデジタル ID と結び付けることが非常に重要です。政府のデータベースを活用して誰かのデジタル ID を取得し、それを生体認証テストで照合することで、XNUMX 人を結び付けることができます。」

世界的に見ると、デジタル ID と生体認証はアフリカとアジアではるかに進んでおり、ヨーロッパと米国は多少遅れています。しかしシーヒー氏は、今後 XNUMX 年以内に生体認証が世界の標準になるだろうと主張した。 「シンガポールとマレーシアは実際にKYCに生体認証を義務付けています。彼らはこれらの市場の金融機関に対し、金融商品を販売するときに顧客が目の前にいない場合は、生存確認とKYCチェックを受ける必要があると伝えています。彼らは、個人情報の盗難を経済内の類型としてもう受け入れないとまで主張しています。」

今後の展望

人工知能と生体認証は単なる優れたガジェットではなく、フィンテックや銀行のコンプライアンス機能を大幅に向上させ、私たちのお金と資産を安全に保つのに役立ちます。生体認証はまだ完璧ではありませんが、「しかし、人々が身分証明書の写真を撮ってアップロードし、住宅ローンなどを申請するだけだったXNUMX年前とは大きな変化です」とシーヒー氏は語った。

米国で今後、生体認証が広範囲に普及するには、データに関する標準化と政府の規制が必要です。 「現在、生体認証の規制は州レベルで行われています。私たちは連邦政府の権限をさらに強化する必要があり、それはやがてやってくると信じています。それまでは、ワイルド・ワイルド・ウェストのようなものです。」この規制の一部は現在議会で議論されている消費者データプライバシー法に盛り込まれる可能性がある。

世界中でさまざまな KYC 規制が変更される中、Payoneer が規制を順守し、機械学習と生体認証を革新しながら支払いをより安全にするソリューションの一部になれるとシーヒー氏は楽観視しています。顧客データとビジネスデータをより有効に活用しながら、国際的な規制の複雑さを簡素化できる企業にとって、未来は確かに明るいように思えます。

リンク: https://www.paymentsjournal.com/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/

ソース: https://www.paymentsjournal.com

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• 情報源： https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/