Sardine と当社の子会社である Sonar AI は、支払い詐欺への対処に向けた潜在的な措置に関する情報提供要請に応じて、通貨監督庁（OCC）、連邦準備制度理事会（FRB）、連邦預金保険公社（FDIC）に意見書を提出しました。
私たちの提出書類では、不正行為が米国の金融システムにとってシステミックリスクへと進化しているという事実に焦点を当てました。小切手詐欺から即時決済を悪用した詐欺に至るまで、不正行為者は決済レール間の不正検知の隙を突き、マネーミュールのネットワークを活用し、現代的な決済システムのスピードを武器にしています。
規制当局が制度強化に向けた意見を集める中で、私たちは、従来の手法だけではもはや不十分であることを強調しました。小手先の改善では、この規模の問題には対応できません。
必要とされているのは、リスクシグナルを統合し、リアルタイムで適応し、あらゆる規模の金融機関が資金が失われる前に行動できるようにする、AI駆動の不正防止・コンプライアンスプラットフォームです。
不正行為の問題は構造的なものになっている
支払いをより迅速かつ便利にしたイノベーションは、その周囲の管理体制の整備をも上回るスピードで進んでしまいました。リスクインフラが同じ速度で進化してこなかったため、いま詐欺師たちに悪用されている状況が生まれてしまったのです。
- 不正はより速く、回復はより遅く：資金利用可能額に関するルールは、紙の小切手を前提に作られたもので、決済に時間がかかる分だけ、銀行には送金前に不正を見抜く余裕がありました。ところが現在は、同じルールがモバイル入金や即時引き出しにも適用されており、その結果、回収が始まる前に犯罪者が資金を移動できてしまいます。
- レール間の死角：資金移動は複数のレールをまたぐ形に進化した一方で、紛争処理の仕組みはそれに対応できていません。ACHクレジットは入金処理された直後に、即座に引き出されたり送金されたりすることができます。この一連の流れにより、資金が手続き開始前に消えてしまうため、紛争を期限内に解決することはほぼ不可能になっています。
- 不正行為とマネロン対策の断絶：金融機関は不正対策とコンプライアンスを別々の機能として運用していますが、犯罪者はその二つを区別しません。不正によって得た資金は、盗まれた資金が使用されたり引き出されたりした瞬間にマネーロンダリングへと変わります。この二つを切り離して扱うことで、そうした資金の流れを許してしまう見落としが生じます。
- 断片化されたデータ：スタックのさまざまな部分ごとに特化したベンダーを採用してきた結果、リスクチームにとってデータの断片化という問題が生じています。データがサイロ化されていると、マネーミュール口座の特定が遅れ、早期介入が行われません。
- AI導入ギャップ：詐欺師たちはすでにAIを使ってディープフェイクを生成し、架空の身元を大量に作り出し、大規模な詐欺を仕掛けています。しかし金融機関側の対応は追いついていません。コンプライアンス部門は、規制当局がどう反応するかを懸念して導入をためらい、多くのリスク管理チームも予算の制約で身動きが取れません。このギャップこそが、金融機関が出し抜かれている理由であり、より迅速で高度な攻撃にさらされる原因になっています。
SardineのAIリスクプラットフォームが状況を一変させる理由
Sardine プラットフォームは、まさにこれらの弱点に対処するために構築されました。私たちは、不正対策とマネーロンダリング対策（AML）を単一のプラットフォームに統合し、AI を活用して不正行為者よりも素早く動き、組織全体にわたるインテリジェンスの共有基盤を構築することで、これを実現しています。
1. 不正対策とマネーロンダリング対策の統合
不正行為とマネーロンダリングは、同じコインの表裏のような関係です。Sardine はそれらを統合し、単一の不正検知および AML プラットフォームとして提供します。不審な入金、マネーミュール口座、デバイス乗っ取りといった不正のシグナルを、スミーフィング（分割入金）、レイヤリング、疑わしい資金フローなどの AML タイポロジーと結び付けます。この統合的なアプローチにより、金融機関は個々のアラートを追いかけるだけでなく、犯罪ネットワークそのものを遮断できるようになります。
2. リアルタイムのリスク阻止
不正行為はミリ秒単位で発生するため、防止も同じスピードで行う必要があります。Sardine は銀行やフィンテック企業が不審な取引を即座にブロックまたは保留できるようにし、ACH、電信送金、RTP、FedNow、カード、小切手などあらゆるチャネルに対応します。デバイスインテリジェンス、行動バイオメトリクス、異常検知などを含む 6,000 を超えるリスクシグナルにより、資金がシステムから流出する前に高リスクな行為を特定します。
3. 大規模なコンソーシアムインテリジェンス
不正行為は、金融機関同士のすき間を突き、マネーミュール口座やさまざまな決済レールを、どの銀行やフィンテック企業よりも速くすり抜けていきます。私たちの「Sonar Consortium」は、銀行、フィンテック、プロセッサー、通信事業者から得られるインサイトをつなぎ合わせることで、エコシステム全体にまたがるマネーミュールの動きや常習的な攻撃者を可視化し、そのすき間を埋めます。
この見通しは、Sardine のネットワークである30億台以上のプロファイル済みデバイスによってさらに強化され、リスク管理チームは資金が消える前に行動するための十分な文脈を得ることができます。インテリジェンスは、PII を開示することなくパターンを浮かび上がらせる形で共有されるため、各機関は規制要件に沿いながら、安全に連携することができます。
4. エンタープライズグレードのAIを誰もが使える形に
小規模な金融機関も大手銀行と同じ脅威に直面していますが、同等のエンジニアリングリソースやデータサイエンスチームを持っているわけではありません。Sardine プラットフォームは、すぐに活用できる標準搭載のルールセットと AI モデルを提供することで、こうした格差を埋め、公平な土俵を実現します。
当社のAIルールビルダーを使えば、リスクチームはエンジニアリング部門やベンダーのプロフェッショナルサービスに頼ることなく、自分たちでルールを作成・変更・テストできます。ルールは自然言語で記述でき、数分でデプロイできるうえ、フィードバックループを通じて継続的に改善していくことが可能です。
さらに、当社のルールとAIモデルは、各機関固有のリスクプロファイルやポリシーに合わせて調整でき、分かりやすく透明性が高く、監督当局への説明にもそのまま使える形で提供されます。
5. 顧客を守りつつ摩擦を増やさない
不正防止はユーザー体験を犠牲にしてはなりません。Sardine は、デバイス情報や行動シグナルをバックグラウンドで見えない形で分析することで、誤検知を減らし、不必要な保留を最小限に抑え、正当な顧客が自由に取引できる一方で、不正行為者は確実に阻止されるようにします。
AIこそが唯一の前進の道である理由
不正行為は、静的なシステムが対応できるスピードよりも速く進化します。ルールベースの仕組みは、過去の攻撃をハードコードする一方で、これから起こる攻撃は見逃してしまいます。アナリストは大量のアラートに埋もれ、モデルは劣化し、コンプライアンス体制の拡張スピードはリスクの増大ペースに追いつきません。リアルタイム決済システムを守るには、それと同じスピードで動く防御が必要です。先手を打ち続ける唯一の方法は、悪意あるAIに良質なAIで立ち向かうことです。
AI システムは、リスクチームを独自の形で支援できます。
リアルタイムでシステムを適応させる | 新たな不正パターンが発生した際、損失が膨らむのを何週間も待つのではなく、その場でルールやモデルを即座に調整できます。 |
大規模に取り組む | 数万件のアラートを数分でトリアージし、本当に重要なものだけを抽出します。 |
さらに詳しく調査する | デバイスデータ、アカウントの連携情報、取引履歴を単一のタイムラインに集約し、アナリストに規制当局への提出にそのまま使える証拠パックを提供します。 |
コントロールが適切に機能していることを証明する | 継続的な検証とドリフト検知を活用し、モデルが日々どのように稼働しているかを、突発的な大騒ぎを起こすことなく監査人に示しましょう。 |
即座にスケールして処理能力を拡張 | アラート、取引、紛争が急増しても、予算の確保に奔走したり、新しいアナリストを迎えるのに何週間も待ったりすることなく対応できます。 |
ポリシーを実践へ
規制当局が近代化を求めるのは正当です。リスクベースの資金利用可能性、受取人名確認サービス、そして不正データ共有の標準化は、いずれも重要な一歩です。しかし、方針だけでは不正を止めることはできません。テクノロジーによって、これらの原則を実務に落とし込む必要があります。
そこで登場するのがSardineです。私たちのプラットフォームは、規制当局の意図を実際の保護へと変える、AI駆動の不正防止およびマネーロンダリング対策（AML）インフラを提供します。
- リスクベースの利用可能性を確保するためのリアルタイムな取引差し止め
- 国全体の不正データ基盤を支えるための、機関横断型インテリジェンス
- より効果的なマネーミュール口座の摘発に向けた、不正対策とマネーロンダリング対策（AML）の一元的な監督体制
- 小規模な金融機関による安全なイノベーションと導入を可能にする説明可能なAIツール
規制当局からの意見募集は、転換点を示しています。もはや「不正行為にインフラレベルで取り組むべきかどうか」ではなく、「それを実現するためのツールをどれだけ早く導入できるか」が問われているのです。Sardine は、その先頭に立つ準備ができています。
よくある質問
2026年における支払いのセキュリティ確保とは何を意味しますか？
支払いを保護するということは、資金が送金ネットワーク上を移動する前に不正を阻止することを意味します。そのためには、リアルタイムのシグナル（デバイス、行動、本人確認）、取引相手に関するコンソーシアムインテリジェンス、そして顧客体験に摩擦を生じさせることなく50ミリ秒以内に結果を返す意思決定エンジンが必要です。
支払いの安全対策は、チャージバック管理とどう違うのですか？
チャージバック管理は損失発生後の対応です。一方、支払いの保全は損失発生前の対策であり、ACH が発行される前、RTP が決済される前、あるいはカードが承認される前の段階で判断が行われます。そこで用いられるシグナルは（デバイス情報＋行動パターン＋取引相手）といった異なるものであり、許される遅延時間もはるかに厳しくなります。
統合されたAI防御には、どのようなレール（枠組み・仕組み）が必要ですか？
最低でもカード、ACH、RTP、FedNow、ワイヤー送金、そして暗号資産のオン／オフランプに対応している必要があります。各レールにはそれぞれ固有の不正パターンがありますが、根底にあるデバイス、行動、本人確認のシグナルはレールをまたいで共有されています。単一レールに特化したポイントソリューションでは、その隙間を不正グループに突かれてしまいます。
SR 11-7 において、50ミリ秒未満で行われる意思決定はどのように説明できますか？
はい。Sardine はすべてのモデルについて、SR 11-7 のモデルリスク文書一式（開発手法、バリデーションパック、モニタリング計画、バイアス検証、意思決定の来歴）を付けて提供します。レイテンシは本番環境でのパフォーマンスを示し、説明可能性は監査証跡によって担保されています。
Sonar コンソーシアムは、中小規模の金融機関が決済を安全に行うためにどのような支援を提供していますか？
小規模な金融機関は、自社データだけを見ると攻撃件数が少なく見えがちです。Sonar コンソーシアムでは、ネットワーク全体から集めたシグナルに基づいて取引相手を事前スコアリングするため、あるコミュニティバンクは、その週にすでに他の5行を攻撃した同じ不正グループを、同じように検知できるのです。