本記事では、マネーロンダリング対策（AML）の概要、現在コンプライアンス担当者が直面している主な課題、そしてSardineがそれらの課題をどのように解決しているかを紹介します。
もしお金や価値のあるものを動かしているなら、必ずAML を理解しておく必要があります。
1. AML（マネーロンダリング防止）入門
銀行秘密法を含む各種規制を順守するため、金融機関（FI）は、取引モニタリングを実施する能力を含め、効果的なマネーロンダリング対策（AML）プログラムを構築し、維持しなければなりません。
人々が「トランザクションモニタリング」と言うとき、それは通常2つの意味のどちらかを指します。1つは不正検知の観点から取引を監視すること、もう1つはコンプライアンスの観点から取引を監視することです。本ブログでは、Sardine における AML トランザクションモニタリングについて詳しく解説します。
金融機関における不正取引モニタリングは、次のことを意味します。
- アクワイアリング不正取引――入金される資金は盗まれた決済手段によるものではないか
- 発行側の不正行為：金融機関が発行したカードは盗まれたのか
AML/CFT 取引モニタリングは、次の点を監視することを目的としています。
- A）マネーロンダリング－ ブラックマネーの分割、分散（レイヤリング）、および導入（プレースメント）
- プレースメント（Placement）– 少額の不正資金を金融システムに流入させる行為（例：少額の麻薬取引資金をATMに入金するなど）。この段階では、犯罪者が偽名口座や乗っ取られた本人名義の口座を利用して口座を開設することが多いため、強固なKYC管理が特に重要となる。
- レイヤリング – 資金の出所を隠すためにお金をあちこちに動かすこと。マネーロンダラーは、複数の金融機関で複数の口座を開設し、それらの間で資金を絶えず移動させることで資金を「レイヤー化」し、違法な出所からの資金の流れを複雑な金融機関（FI）のチェーンに通して追跡を困難にします。通常、1つのFIは自社と前後に位置するFIとの入出金しか見ておらず、チェーン全体を把握している者はいません。この可視性のギャップこそが、マネーロンダラーが悪用しようとしている点です。マネーロンダラーはまた、大口の支払いをより小さな単位に分割し、通常は1万ドル未満に抑えることで、銀行の通常の報告基準を下回るようにします。IRS（米国内国歳入庁）は1万ドルを報告義務の閾値として定めています。
- 統合（インテグレーション） – 資金を会社に集約して収入のように見せかけたり、不動産・美術品・NFTなどを購入してから売却し、その売却代金であるかのように装うなど、さまざまな手段によって資金を「合法なお金」に見せかけること。
- B）麻薬取引――麻薬取引による収益を誰かが利用しているかどうかということです。ここで再び、資金源（Source of Funds）を確認することが極めて重要になります。
- C) テロ資金供与 – 誰かが金融機関（FI）を利用して複数の人から寄付金を集め、違法な活動の資金にしているケースです。このような場合、FI の口座に関わるすべての相手方について、制裁リスト、PEPs（要人）、ネガティブニュースのスクリーニングを行うことが極めて重要です。これは必ず疑わしい取引報告書（SAR）として提出しなければなりません。
2. 今日のAMLにおける課題
従来のトランザクションモニタリングには、次の3つの課題があります。
- 取引のみに注目していること：従来のトランザクション・モニタリング（TM）では、顧客のアイデンティティ・プロファイル（CIP）を考慮せずに、取引だけを個別に監視する方法が一般的です。私たちは、それこそが金融機関（FI）がTMアラートの洪水に悩まされている主な原因であり、真に包括的な顧客リスク評価（CRR）プログラムを実現するには、取引モニタリングとCIPを組み合わせる必要があると考えています。なぜなら、取引データだけでは――金額や頻度といった指標に限っても――正当なユーザー行動とマネーロンダリングを見分けるのに十分な情報エントロピーが得られないからです。最後に、時間の経過とともにユーザーのデバイスや行動を理解することで、取引や顧客、そのデジタルフットプリントを含むより広い文脈を踏まえ、全体像を把握できるようになります。
- 事後対応であり、リアルタイムではない：多くのTM（トランザクション・モニタリング）システムや手法は、取引が行われた後に適用され、リアルタイムでは捕捉されていません。リアルタイム決済の普及により、高度な不正行為者はAML（アンチ・マネー・ロンダリング）管理をすり抜けることが可能になっています。こうした管理やモニタリングは、デフォルトでリアルタイムに行われる必要があり、その後の高度な追跡調査や捜査で培われてきた何十年分もの知見を活かすべきです。
- 不正検知システムは、AMLシステムと早期かつ頻繁に連携していない：マネーロンダリング、制裁違反、テロ資金供与（TF）の活動は、多くの場合まず単純な不正検知として表面化します。従来、これらは組織内でプロセスやコミュニケーションの優先順位が異なる、分断された別々の部門として扱われてきました。不正検知システムがアラートをAMLシステムへ適切にエスカレーションしないと、コンプライアンス部門が精査すべきAMLアラートが大量に滞留する結果につながります。
また、コンプライアンスは「30/30/30の法則」によって規定されています。
SAR 規則では、「SAR の提出の根拠となり得る事実を最初に検知した日」から起算して、暦日で 30 日以内に SAR を提出しなければならないと定められています。SAR 提出義務のある者は、90 日ごとの見直し後も継続している活動について SAR を提出することができ、その提出期限は、直前に提出した関連 SAR の提出日から 120 日以内とされています。
したがって、対象者が特定されている申告については、スケジュールは次のとおりです。
- 不審な行為と対象者の特定：0日目。
- 初回SAR提出期限：30日目。
- 90日間の審査終了日：120日目。
- 対象者情報を含む継続活動SARの提出期限：150日目（30日目の初回提出日から120日後）。
活動が継続した場合、この期間設定により、12か月間に3件のSARが提出されることになります。
したがって、アラートはコンプライアンスチームが迅速に対応し、必要に応じて期限内にSARを提出できるよう、適切なタイミングで共有される必要があります。違反の重大性に応じて、FinCENは（1日あたり最大5,000ドルの）金銭的制裁や、未提出に対する刑事責任を科すこともあります（source）。
2A）データの課題 ― 取引データだけでは不十分
上で述べたように、取引データだけではうまくいかないケースがいくつかあります。そのため、全体を見渡した包括的なアプローチを取ることが最も理にかなっています。
- さまざまな顧客リスク評価を持つ顧客に対する適切な閾値設定：高い純資産を持つ顧客については、トランザクションモニタリングの閾値をその顧客向けに調整する必要があります。たとえば、個々のACHやワイヤー送金で1,000ドル未満の取引を監視しても意味がない場合があります。
- 警戒対象となる個人に対する適切な閾値設定：一方で、政治家と関係のある顧客、つまり外国公務員等（PEP：Politically Exposed Person）の場合には、受け入れ自体は行うとしても、潜在的なマネーロンダリング行為に関与していないことを確認するため、より厳格な取引モニタリングルールを設定する必要があります。例えばEUや英国では、ロシア人オリガルヒの家族などの居住者が多く、FCAの規制により、そうした対象者に対しては一層厳しい取引モニタリングが求められています。
2B）タイミングの問題――リアルタイム性の必要性
BSA/AML 規制が策定された当時は、小切手や銀行窓口が資金移動の主な手段でした。現在の米国では、Visa Direct、Mastercard Sends、Zelle、The Clearing House (TCH) の Real Time Payments (RTP)、FedNow など複数の決済レールを通じて、24時間365日リアルタイムで資金が動いています。米国外の国々はさらに先を行っており、英国では 10 年以上前から Faster Payments が、インドでは 5 年以上前から UPI が、ブラジルでは 3 年以上前から PIX が導入されています。その結果、コンプライアンスシステムも進化し、こうした高速な資金移動の登場スピードに歩調を合わせる必要があります。そうしなければ、AML システムは時代遅れとなり、金融機関は事後的なアラート対応に追われてしまうことになります。
では、マネーロンダリングの可能性がある取引を、実行される前に事前に検知して停止できるAML取引監視システムがあったらどうでしょうか？
これをリツイートする または TwitterでSardine（@sardine）をフォローする
リアルタイムのAML取引モニタリングには計り知れない利点があります―
- リアルタイムAMLは効率性の大幅な向上につながる：ほとんどの銀行では、従業員の30％以上をコンプライアンス業務に従事させており、そこをより効率化できれば、銀行運営にかかるOPEX（運用コスト）を大きく削減することができます。
- リアルタイムAMLは下流プロセスの改善につながります：過去の複数の取引が関係するAMLアラートは、まずAMLアナリストが約1時間かけて精査し、その後コンプライアンスマネージャーにエスカレーションされ、同様に約1時間レビューされる必要があります。そのうえで、ユーザーをアラートキューに入れ、メールを通じて追加の証拠を収集する判断を行うことになります。
その代わりに、疑わしい送金が行われる前の段階でいったん保留し、フィンテックや銀行アプリの中から利用者に対していくつかの具体的な質問を行えば、こうした数時間分の手作業を削減できます。質問内容は、これまでコンプライアンス審査のプロセスで行ってきたものとまったく同じで構いません。たとえば、取引相手について（例：どのような関係か）、あるいは資金の出所について（例：給与収入なのか、資産や不動産の売却によるものなのか）といった点です。
Sardine を使えば、リアルタイムで AML ルールを作成できるうえ、カスタムのアクションタグも設定できるため、顧客に対してどのような具体的な質問を行いたいのかを示すことができます。例えば――
フィンテックアプリ向けのAMLルール例：
入金額が 50,000ドルを超え、かつ過去30日間の平均取引額が 1,000ドル未満であり、さらに取引通貨が顧客のサインアップ時の通貨と異なる場合
Sardine によって返される応答の例：
AMLリスクレベル = very_highアクションタグ = 「資金源の提示を依頼」
これはSardine上で、入金があるとすぐにトリガーされるように設定できますが、顧客名義の元帳をすぐに更新するのではなく、消費者が十分な裏付け書類とともに納得のいく資金源（Source of Funds）を提示するまで、その資金を保留扱いにするようフィンテック側で指定することができます。
2C）コミュニケーションの課題 ― 不正対策とマネーロンダリング対策（AML）の連携
しばしば、軽微な不正行為として始まるものが、実は高度な犯罪者によるより大規模なマネーロンダリングの一部であることがあります。取引額だけに低い閾値を設けた不正検知ルールでは、コンプライアンスチームに対して、事案をタイムリーに警告できない場合があります。
このコミュニケーション上の課題を解決してくれる、たったひとつのプラットフォームがあったとしたらどうでしょうか？ 不正対策とコンプライアンスをまたいで、すべてのデータをひとつの案件に集約できたとしたらどうでしょうか？
さらに言えば、高度なAIが先回りしてそれを検知し、管理してくれたらどうでしょうか？
3. 課題の解決
3A）データの課題解決 ― ビジュアルモニタリングによるアプローチ
トランザクション監視とネットワークグラフの融合
ストラクチャリングやレイヤリングの検知を考える際には、個々のアカウントだけでなく、クラスターとしてまとめられたアカウント全体の活動を見ることも重要です。巧妙なマネーロンダラーは、しばしば複数の親族名義の口座を作り、それぞれの口座から毎日1万ドル未満の金額を移動させます。Sardine では、共有デバイスや共有住所を通じてつながっているユーザーをアナリストが特定できるネットワークグラフの可視化ツールも提供しています。これにより、アナリストは個別ではなく、このクラスター全体に対するアラートをまとめて確認することができます。
3B）データの活用 - 顧客リスクスコアの活用
顧客リスクスコア
多くの場合、AML（マネーロンダリング対策）の調査担当者は、リスクレベルの低いAMLアラートを、一定期間（例えば1年間）キューに入れたままにしておきたいと考えます。そして、その後に高リスクの活動が発生したときに、それらすべてをまとめて評価できるようにしたいのです。これを実現するために、Sardine はセッション単位のリスクスコアを組み合わせた「カスタマーリスクスコア」を提供しています。
その後、お客様は顧客ジャーニー全体にわたって顧客リスクスコアを追跡し、自社の内部ビジネスロジックや Sardine のルールエンジン実行時に、このスコアを参照できるようになります。例えば、次のような場面でスコアの増減を追跡し、付与することができます。
ポジティブな点：
- オンボーディングが順調に進んでいる
- KYCに合格
- 入金が完了しました
短所：
- 不渡り小切手、チャージバック、ACH返品、不正による決済拒否
- 顧客が初回の入金で5,000ドルを超える金額を入金する
- お客様が30日間の期間内に3回を超える給与などの直接入金を行っていること
3C）データの解決 ― 事前作成されたルールを活用して
あらかじめ作成されたAMLルールのセット
AMLプログラムの構築を求められた金融機関は、多くの場合、AMLコンサルティング会社を雇いますが、そうした会社が提供できるのは、一般的なタイポロジーをまとめた文書程度にとどまることが少なくありません。その後、金融機関側はデータウェアハウスを構築し、さまざまなAMLタイポロジーを実装するために、データエンジニアやデータサイエンティストのチームを採用・配置しなければなりません。Sardineでは、金融機関のAMLポリシー策定を支援する複数のAMLコンサルティング会社と連携しており、そのうえでSardineがAMLタイポロジーの構築を担います。
Sardine には、最も一般的なタイポロジーがあらかじめ数百種類プリセットされており、ご契約と連携が完了した瞬間からすぐにご利用いただけます。
例えば、当社のルールエンジンを使うことで、次のような類型を作成できます。
- 取引の速度や金額（例：ある人の取引金額や取引回数が平均値から2標準偏差を超えて離れているかどうか）
- ログインがFATFのグレーリストに掲載されている国から行われているかどうか
3D）データの課題解決 ― フィアットと暗号資産を一元管理
フィアットと暗号資産の取引を一元監視
Sardineは複数のブロックチェーン分析プロバイダーと提携しており、それにより暗号資産取引に関係するカウンターパーティに関するデータを取得できます。私たちは、暗号資産を送金する相手先アドレス（送金先アドレスのスクリーニングのため）や、受け取り元アドレス（適切な資金源確認〈Source of Funds チェック〉のため）に紐づくタグを取得します。
私たちは複数の暗号資産取引所と提携しており、それらの取引所は1つのダッシュボード上で、法定通貨と暗号資産の両方に対応した当社のAMLルールを活用できます。
3E）リアルタイムでの解決 ― リアルタイムに発動するルール
ローコードルールエディター
エンジニアリングチームがSardineを統合すると、コンプライアンスチームはエンジニアリングチームの関与なしに、ローコードで新しいルールを作成できるようになります。プレミアムサポートでは、Sardineは専任の戦略アカウントマネージャーとリスクアナリストのチームを提供し、コンプライアンスチームと連携して新しいルールを作成し、必要に応じてアクティビティを監視します。
Sardine ではルールをシャドーモード（「フロントテスト」）で実行できるため、そのルールが何回トリガーされたか、ヒット率、誤検知率などの統計をモニタリングできます。
Sardine では、過去数か月分のデータセットに対してルールのバックテストを行うこともできるため、ルールを本番環境に反映する前に、過去データに基づくヒット率や誤検知率を確認できます。
3F）リアルタイムでの解決 ― 即時にアラートを出す機械学習（ML）の活用
AML向けの機械学習
Sardine では、さまざまな機械学習アルゴリズムを不正検知エンジンに活用しており、そのエンジンが発したアラートは、お客様と共有している共同の Slack チャンネルに送信されるほか、当社のダッシュボード上でも確認できます。これらのアラートは、リスクアナリストが特定の詐欺グループやマネーロンダリングのグループが存在し、その関係者が共通の属性を持っているかどうかを見極めるための指標として機能します。もしそのようなグループが確認されれば、そのグループ（タイポロジー）を検知できるよう、アナリストはすばやく新しいルールを作成します。
3G）コミュニケーションの解決 ― カウンターパーティとの協働によって
親子アカウント
コンプライアンス関連のプロダクトには自動化が不足しており、スポンサー銀行、BaaSプラットフォーム、そしてフィンテック企業の間で情報がサイロ化されると、可視性に大きなギャップが生じてしまいます。
例えば、スポンサー銀行やBaaSプロバイダーが、特定のプログラムの顧客について情報提供依頼（RFI）やエンハンスト・デューデリジェンス（EDD）を行う必要がある場合、多くはセキュアメールを通じて実施しています。これにより、個人データがメールに漏えいし、これらの組織がハッカーに狙われやすい魅力的な標的となってしまいます。
さらに、多くの場合、プログラムはコンプライアンスデータをスポンサー銀行にスプレッドシート形式で提出し、ポートフォリオ内のすべてのプログラムを明確に見通せないまま保管されています。
さらに状況を悪化させているのは、規制当局が監督技術（「SupTech」）を十分に備えていないことが多く、銀行側に自らスプレッドシートを送付するよう求めている点です。
自動化がなければ、スポンサー銀行が自らと顧客にとってのリアルタイムのリスクを把握することはますます困難になります。明確な監督体制が欠如しているため、コンプライアンスは一対多の問題となり、銀行は、直接的または間接的に提携しているプログラムのうち最もパフォーマンスの悪いものがもたらすリスクに対して、ますます目が行き届かなくなってしまいます。
Sardine を利用することで、スポンサー銀行、プログラム事業者、その他の BaaS プロバイダーは、1 つのダッシュボード上で共通の「唯一の真実の情報源」を共有できます。スポンサー銀行やその BaaS プロバイダーは、ダッシュボード上で RFI（情報提供依頼）や特定の EDD（強化されたデューデリジェンス）キューを発行し、自社のプログラムが該当顧客について十分な情報を収集し、その情報を安全かつプライバシーを保護した形で提供できるようにすることができます。
さらに、このダッシュボードにより、不正対策チームやコンプライアンスチームは、すべてのプログラムに対してKYCポリシーやAML取引モニタリングルールを一元的に適用できるようになります。
3H）コミュニケーションの課題解決 ― ケース管理と分析によるアプローチ
ケース管理キューとアナリストのパフォーマンス
Sardine では、ルールによってトリガーされたケースをケース管理システムにキューイングでき、そこでアナリストに割り当てることができます。アナリストはケースを承認または却下し、ケースに関連する詳細なメモを残したり、証拠となる資料を添付したりでき、レビューが完了したら、そのケースを自分のマネージャーに再割り当てすることもできます。
Sardine では、コンプライアンス責任者が監査レポートを作成することもでき、各アナリストごとの担当件数と、そのパフォーマンス（例：全員が同じペースでアラートをクローズできているかどうか）を確認できます。
Sardine はまた、管理用ダッシュボードも提供しており、「AML チームにさらに人員を増やす必要があるか？」といった意思決定を簡単に行えるようにします。
4. 現代的なAML/CFTスタック
私たちは数秒でUberを呼び出し、数分で地球の反対側へ送金し、数分でChatGPTにウェブサイトのコードを書かせることができますが、多くのAMLコンプライアンスシステムはいまだにバッチ処理に依存しており、処理の遅延は数時間から数日に及びます。Sardineは、コンプライアンスチームが数秒でデプロイ可能なAMLルールを作成し、潜在的なAML/CFT取引を数秒で事前に阻止できる、唯一のAMLトランザクション監視システムです。
あるクライアントは、導入から3か月以内に手作業と運用コストを10分の1に削減し、誤検知を80％減らしました。
Sardine を使って、あなたは何を達成しますか？
お問い合わせ ください。詳しくご案内します。