人工知能により人的負荷を軽減
コンプライアンス調査担当者がチェックしなければならない書類は数多くありますが、人工知能 (AI) の利用により、チェックすべき疑わしい情報を含んだ書類を絞り込むことができます。検索して抽出される疑わしい案件はすべて調査対象となり得ます。検索精度を高め検索関連性の低い案件を排除すれば、調査対象を絞り込み、調査すべき案件に注力することができます。
多言語のウォッチリスト照合
金融コンプライアンス、不正対策、政府機関におけるインテリジェンス活動、法執行機関における捜査、身元判別などにおいて、人名は重要な要素となります。一方、母国語以外の人名の照合は、単純ではありません。
照合したい人名: Yoko Jean Hawkinberry
調査対象となる人名表記:
Y. ジョアン ホーケンベリー
ヨーコ J. ホーケンベリー
ホーケンベリー Y. J.
ホーケンベリー・ヨーコー
ホーキンベリー洋子
上記のように、母国語でない人名データは、綴りや表記ゆれ、別名やニックネーム、イニシャルでの表記、苗字と名前の順番や区分などの課題があります。
ミッションクリティカルなシステムで採用されているRosette
Rosette は充実した名称照合機能を提供し、アメリカ合衆国税関・国境警備局でのウォッチリスト照合や主要なマネーロンダリング対策システムなど、さまざまなミッション・クリティカルなシステムで活用され、誤検出や検出もれの削減に貢献しています。
デューデリジェンス・モニタリング
デューデリジェンスにおいて、人名や会社名を検索すると、該当しない人名や会社名を含んだ書類が誤検されたり、表記ゆれのために検出できず、調査すべき書類を漏らしてしまうことが起こり得ます。
検索対象: Somerville-based Acme Bank executive Alan Rose Gardener
誤検出の例: The gardener created a bank of roses on the path for the home of Alan Smith.
あいまい名称照合による正しい検出例: Executive Allen R. Gardner was convicted of embezzling $1.6 million from Bank of Summerville.
BasisTech が推奨するアプローチ
- エンティティ抽出 により、文書中の人名、組織名、地名を予め識別します。これにより、人名のみの検索の場合は人名のみを検索対象とし、人名と同一の地名など、人名以外のデータを誤検出することを防ぎます。 (例: “gardener,” “rose”)
- エンティティ参照 により、対象となる人名の関連情報を利用してWikipediaなどの知識ベースと照合し、本人を特定します（同姓同名の他人を誤検出することを防ぎます）。
- 多言語名称照合 は、20以上の言語の人名に対し、13種類の表記ゆれモデルを用いて照合処理を行います。
インテリジェントなあいまい名称照合
従来の名称照合ソリューションは、表記候補のリストを静的に保持し、対象となる名称と照合するものでした。Rosette はインテリジェントなアルゴリズムを複数組み合わせ、動的な照合を可能にします。
- 名称の構成やそのばらつきを、言語学、綴り法、そして音韻体系から把握するアルゴリズムを使用し、名称を照合します。
- 名称の一部が欠落していても照合できます。
- データベースの１つのフィールドにフルネームが入力されてしまっても、姓や名などが間違ったフィールドに入力されていても照合できます。
- 姓や名などが逆になっていたり、間違って連結されている人名も照合できます。
- 複数の構成要素からなる名称を迅速に照合します。
多言語名称照合によって解決される課題
課題: 母国語以外の名称を照合
ソリューション: 人名や企業名を含んだ文書等を、母国語以外の表記でも、言語をまたいで照合します。また、誤検出や検出漏れを削減するための細かい調整が可能です。
課題: 組織名や人名のあいまい検索
ソリューション: 文書内の名称が使われているコンテキストと知識ベースを照合し、該当人物を特定します。
課題: さまざまな表記ゆれのある人名の照合
ソリューション: 細かい調整を行うことで照合精度を高め、調査担当者の作業負担を軽減します。
Rosette の利点
- 20以上の言語をカバーする言語横断検索。日本語、英語、中国語、朝鮮語、ロシア語、アラビア語を含みます。
- 人名検索において、13種類の表記ゆれモデルに対応。
- 検索関連性の結果をスコア順に表示。
- データの特性やニーズに合わせ、柔軟な調整が可能。
- 既存システムとの統合が容易。
- 名称表記の文化的、言語学的な影響を考慮したインテリジェントな検索アルゴリズム。
- 照合スコアの算出根拠の確認が可能。
- ノートパソコンにも搭載可能な、スケーラブルでコンパクトなソフトウェア。
お問い合わせ BasisTech は、お客様のニーズを理解し、最適なソリューションをご提案します。
お客様
Frequently Asked Questions
Is Rosette customizable to my needs?
We understand that different customers have different requirements. Rather than deciding what degree of similarity equates a match ourselves, we've made the match threshold tunable so you can look at only the most likely matches, or all possible matches.
Does Rosette support transaction screening in Russian, Arabic, and Chinese?
Yes. Global identity and financial investigations now depend on cross-lingual matching and linguistic expertise across non-Latin script language, including "difficult" languages such as Russian, Arabic, Japanese, Chinese, Korean.
Why can’t we rely on our current approach of generating variations to match misspelled names?
A three-component name translated into English can have hundreds of variations. In a climate of escalating international regulation and penalties and when even a single failure to match a single name could jeopardize your customer, it is too risky to rely on outdated methods that do not accommodate all world languages and linguistic mastery.
Can Rosette adhere to watch list requirements originating from foreign countries?
Yes, we have customers all over the globe. Every country where you do business sets it's own KYC standards. Your product needs to reliably screen names against each and every list.
Will my current solution scale affordably as name matching demands grow?
Probably not! As watchlists grow, the number of name matches grows exponentially for name-generation solutions, but not for knowledge-based solutions like Rosette. Your customers need a solution that absorbs change, with minimal additional hardware or cost.
Is there a way to increase accuracy and cross-lingual matching functionality in the product we have now?
There are name matching products designed to seamlessly layer on top of existing functionality without adding a lot of additional hardware. Rosette easily plugs into many of the most popular search tools in the industry.
Can Rosette match names even when components are entered into the wrong fields?
Yes, and your solution needs to as well. When your customers are held accountable for accurately matching names, it is risky to rely on, for example, a bank employee in Chicago knowing that a Mexican customer’s surname is often two words, where one may be mistakenly entered as a middle name.
