不正対策やコンプライアンスに関する判断が、単一のルールやAPI呼び出しだけで決まることはほとんどありません。
顧客のオンボーディング、アラートの調査、紛争の解決には、複数のデータプロバイダー、社内ルール、AIエージェント、ケース管理システム、人によるレビューが必要になる場合があります。多くのチームでは、これらのステップをカスタムコード、スケジュールされたジョブ、個別に構築した連携機能でつないでいますが、監視や保守が困難です。
本日、Sardine Flowを発表します。Sardine製品、サードパーティデータ、ルール、AIエージェント、人によるレビューを横断して、不正対策およびコンプライアンスプロセスを構築、実行、監視できる、ビジュアルなワークフローオーケストレーションプラットフォームです。
Flowは、リスク判断を支える個々のステップを一連のワークフローとしてつなぐことで、チームが決定論的な自動化とAIのどちらか一方を選ぶ必要をなくします。プロセスが明確な部分では予測可能なワークフローステップを、調査や判断が必要な部分ではAIエージェントを、最終判断を人が下す必要がある部分では人によるレビューを活用できます。
その結果、カスタムコードを削減し、意思決定プロセスの可視性を高め、リスク業務をより迅速に構築・改善できるようになります。
Flowを開発した理由
不正対策・コンプライアンスチームと連携する際、私たちが最初に確認することの一つは、そのプロセスについて文書化された標準作業手順書（SOP）があるかどうかです。
答えが「はい」であれば、その作業の多くは通常、決定論的に実行できます。手順は明確で、条件も定義されているため、すでに十分に理解されている作業にAIエージェントを使わなくても、プロセスを一貫して実行できます。
しかし、多くのリスク管理プロセスは、それほど明確に整理できるものではありません。曖昧さや調査、非構造化情報、あるいは事前定義されたワークフローでは完全に捉えきれない判断が伴います。そうした場面では、AIエージェントのほうが適しています。
実際には、不正対策やコンプライアンス業務の多くで、両方が必要になります。1つのプロセスに、決定論的なチェック、AIによる調査、外部データ、人間の判断を組み合わせることもあります。また、その組み合わせは時間とともに変化する可能性があります。プロセスが十分に定義されていない段階ではエージェントから始め、パターンが明らかになるにつれて、安定して繰り返し実行できる部分を決定論的なワークフローのステップへ移行することもできます。
だからこそ、私たちはSardine Flowを開発しました。あらゆるリスク管理プロセスを単一の自動化モデルに無理やり当てはめるのではなく、決定論的なワークフローとAIエージェントを一つの場所で組み合わせ、それぞれを適切な場面で活用できるようにするためです。
グルーコードの問題点
不正対策やコンプライアンス対応のワークフローは複雑であることが多く、その運用方法は企業ごとに異なります。
関与するデータプロバイダー、社内ポリシー、承認手順、対応は、各社の製品、顧客、リスク許容度、規制要件によって異なります。顧客オンボーディングのような一般的なプロセスでさえ、本人確認、デバイスインテリジェンス、社内データ、リスクルール、AI分析、人による審査を独自に組み合わせる必要がある場合があります。
これらすべてのステップを連携させるには、通常、カスタムコードが必要です。チームはプロセスごとに、個別のインテグレーション、スクリプト、定期実行ジョブ、意思決定ロジックを構築します。ビジネスの変化に伴い、そのコードの保守、監視、更新はますます困難になります。新しいベンダーの追加やレビューステップの変更が、新たなエンジニアリングプロジェクトに発展することもあります。
これは通常、一度構築された後に何度も継ぎはぎされ、プロセス全体をエンドツーエンドで把握することがほとんどできない仕組みです。何か問題が起きると、本来のリスク戦略ではなく、システム同士をつなぐグルーコードのデバッグに追われることになります。
Sardine Flowの仕組み
Sardine Flowは、不正対策やコンプライアンス対応のプロセスを構成する各ステップを組み立てるための、視覚的なドラッグ＆ドロップ式ビルダーをチームに提供します。
ワークフローでは、次のことができます：
- APIリクエスト、イベント、またはスケジュールされたタスクを起点に開始する
- Sardine製品およびサードパーティのデータプロバイダーを呼び出す
- ルールと条件付きロジックを適用する
- AIエージェントを呼び出して、情報を調査または解釈する
- 案件を人間のレビュアーに振り分ける
- ダウンストリームシステムでアクションをトリガーする
- 各ステップとその結果を記録する
その後、Flow はプロセスを一貫して実行し、各ステップで何が起きたかを可視化します。Flow の本番運用への移行に伴い、日々ワークフローを運用するチーム向けに、より高度な制御機能と可視性を追加しました。チームは、ユーザーごとに利用可能なノードを制御し、各フローのパフォーマンスや実行統計を確認できるほか、本番運用向けに構築された、より体系的なインターフェースを通じてワークフローを管理できます。
これが単発のスクリプトと異なる点は、次の2つです：
- 一貫した実行。 各ワークフローでは、受け取る情報、各ステップの実行方法、返す結果を定義します。そのため、独自のグルーコードを使う場合よりも、プロセスのテスト、監視、更新が容易になります。
- さまざまな時間軸に対応。 Flowは、低レイテンシーでの意思決定に加え、ベンダーからの回答、予定されたイベント、AIによる調査、人間による判断を待つ間、一時停止するプロセスにも対応できます。
この柔軟性が重要なのは、リスク管理やコンプライアンス業務がすべて同じスピードで進むわけではないからです。オンボーディングやKYCのワークフローには、自動チェック、ベンダーからの応答、AIによる調査、人によるレビューが含まれる場合があり、即座に完了するステップもあれば、より時間を要するステップもあります。Flowは、その両方をオーケストレーションできるよう設計されています。
リアルタイム処理にも長時間実行される業務にも対応
Flow はさまざまなトリガー、ステップ、タイムラインに対応しているため、チームは幅広い不正対策・コンプライアンス業務に活用できます。
- 顧客オンボーディングとKYC/KYB
- 取引モニタリングとリスクスコアリング
- 紛争管理
- 強化されたデューデリジェンス
- 手動審査
- 定期的な顧客レビュー
- AI主導の調査
たとえば、あるネオバンクでは、誤検知に対する許可リスト登録プロセスを自動化するために、Flowを本番環境で利用しています。このワークフローは15分ごとに、アナリストが誤検知と判断して解除したアラートを取得し、追加のチェックを実行したうえで、必要な条件を満たす顧客をカスタム許可リストに追加します。
アナリストがそのプロセスを手作業で繰り返す代わりに、Flowが一貫して実行し、その結果を記録します。
顧客はまた、これまでチームが複数のシステム間を手作業で行き来する必要があった定期的なデューデリジェンス審査や異議申し立てプロセスにもFlowを活用しています。
ルール、AIエージェント、そして人が連携して働く
リスク判断の未来は、ルールかAIかという二者択一ではないと考えています。実際に有効なのは、個々の判断に求められるものに応じて、ルールとAI、さらに人の力を組み合わせるアプローチです。
- ルールは、一貫性を保つ必要があるポリシー、しきい値、意思決定ロジックを適用します
- AIエージェントは、案件を調査し、文書を確認し、非構造化情報を解釈して、調査結果を要約します
- 人間は例外的な事案に対処し、説明責任や判断力が求められる意思決定を行います
Flowは、この3つすべてを同じプロセスに統合します。ルールの実行結果、エージェントのアクション、人による意思決定がすべて1つのワークフローの一部として表示されるため、チームは結果に至った経緯を包括的に把握できます。
それぞれをどこに適用すべきか判断するには、その業務をどの程度明確に定義できるかを考えるとよいでしょう。チームに文書化された反復可能なプロセスがある場合、通常はワークフローとして表現できます。一方、業務に曖昧さや調査、非構造化情報が伴う場合は、AIエージェントの方が適している可能性があります。
両者を連携させながら発展させることもできます。チームはまず、十分に文書化されていないプロセスを調査するためにエージェントを活用できます。一貫したパターンが見えてきたら、予測可能な部分をより低コストなワークフローのステップに移行し、例外対応や高度な判断を要する作業は引き続きエージェントに任せることができます。
リスク管理製品からリスクオペレーションプラットフォームへ
リスク管理プロセスはそれぞれ異なりますが、その基盤となる構成要素は、多くの場合共通しています。データ、ルール、意思決定、レビュー、アクションです。
Sardine Flowは、これらの構成要素を再利用可能にします。チームは、ユースケースごとに新たな連携を構築することなく、Sardineの機能を自社のポリシー、外部プロバイダー、AIエージェント、業務プロセスと連携できます。
これにより、不正対策・コンプライアンスチームは、業務の進め方の設定、各処理の実行状況の監視、リスクやポリシーの変化に応じたプロセスの改善を一元的に行えます。
チームがベンダー、ルール、エージェント、審査プロセスを手作業でつなぎ合わせているなら、お問い合わせください。Sardine Flowがリスク管理業務を支えるインフラをどのように簡素化できるかをご紹介します。
よくある質問
Sardine Flowとは何ですか？
Sardine Flowは、不正対策およびコンプライアンス業務向けのビジュアルワークフロー・オーケストレーションプラットフォームです。Sardineの各種製品、サードパーティデータ、ルール、AIエージェント、人によるレビューを組み合わせた複数ステップのプロセスを、チームが構築・実行・監視できます。
Sardineが既製のツールを使わず、独自のワークフローツールを構築したのはなぜですか？
Flowを構築する前に、汎用の自動化ツールも検討しました。そうしたツールは本来の用途には優れていますが、不正対策やコンプライアンスのワークフローには不要な機能を数多く抱える一方で、必要な機能が不足しています。具体的には、Sardineのルール、データ、ケース管理へのネイティブアクセスや、決定論的なステップとAIエージェントを同一プロセス内で連携させる機能です。Flowは既存ツールを転用したものではなく、こうした用途のために専用設計されています。
FlowはSardineのルールエンジンとどう違うのですか？
ルールとワークフローは、それぞれ異なる課題を解決します。ルールは特定の条件を確認し、その結果に応じてフラグを立てたり、処理をブロックしたりします。一方、ワークフローは、その判断を取り巻くより大きなプロセスです。どのチェックを適用するか、どのベンダーを利用するか、誰が何を確認するか、その後どのように処理するかを定めます。Flowではこのプロセスを構築でき、ルールチェックはその中に組み込めるステップの一つです。
FlowはAIエージェントに対応していますか、それともルールのみに対応していますか？
両方を同じワークフロー内で活用できます。予測可能性や監査可能性が求められる意思決定にはルールを、判断や非構造化情報を伴う部分にはAIエージェントを、最終承認には人によるレビューを組み合わせ、すべてを一つの連携したプロセスとして構築できます。
Flowではどのようなワークフローを構築できますか？
リアルタイムと長時間実行の両方のワークフローに対応しています。これには、取引モニタリングや取引リスクスコアリングなどの低レイテンシーが求められるユースケースのほか、オンボーディング、KYB/KYC、異議申し立て、強化されたデューデリジェンス、手動レビューキュー、エージェントによる長期調査といった、長時間実行またはスケジュール実行される業務が含まれます。
Sardine Flowは一般提供されていますか？
Sardine Flowは現在、本番環境で稼働しており、今後も対応するユースケースやワークフローを順次拡大していきます。
Sardine Flowを始めるにはどうすればよいですか？
当社のチームにお問い合わせください。Flowを既存のリスク管理・コンプライアンスプロセスにどのように組み込めるかをご案内します。すでにSardineをご利用のお客様は、Sardineの担当チームまでご連絡ください。
