マネーロンダリング対策およびデューデリジェンスのためのテキスト解析


人工知能により、人的負担を軽減

コンプライアンス調査担当者は数多くの書類をチェックしなければなりませんが、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。調査担当者は疑わしい案件をすべて精査しなければなりません。精査すべき案件を絞り込むには、検索精度を高めることにより、検索関連性の低い案件を調査対象から外すしかありません。

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、人名はチェックすべき重要なデータです。しかし、人名照合には以下のような課題があります。

照合したい人名: Yoko Jean Hawkinberry

システムによって検知すべき人名表記:
Y. Jeanne Hockenbury
Yoko J. Hawkinbury
Hawkenberry, 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、人名データには、綴りや表記の間違い、別名やニックネーム、イニシャルなどの使用、また言語によってはデータベースに必ずしも適切に配置されない、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 は充実した人名照合機能を提供し、米国の税関・国境警備局でのウォッチリスト照合や主要な商用マネーロンダリング対策システムなどのミッションクリティカルなシステムで活用され、誤検知や検知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けるこれまでの課題は、人名や会社名で検索すると、該当しない人名や会社名を含んだ書類を誤検知したり、人名や社名の表記ゆれのために検知できず、調査すべき書類を漏らしてしまうことでした。

検索対象: Somerville-based Acme Bank executive Alan Rose Gardener

誤検知の例: 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知例: Executive Allen R. Gardner was convicted of embezzling $1.6 million from Bank of Summerville.

Basis Technology が推奨するアプローチ

  • エンティティ抽出 は、文書中の人名、組織名、地名を認識し、人名のみの検索の場合は人名のみを検索し、人名と同一の地名など、人名以外のデータを誤検知することを防ぎます。 (例: “gardener,” “rose”)
  • エンティティ参照 は、対象となる人名の関連情報を利用してWikipediaなどのナレッジベースと照合し、その名前の本人と結びつけます(同姓同名の他人を誤検知することを防ぎます)。
  • あいまい名称照合 は、15以上の言語において13種類の表記ゆれに対応しています。

インテリジェントなあいまい名称照合の利点

従来の名称照合ソリューションは、人名や名称表記のばらつき候補リストをスタティックに生成し、対象となる人名や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、ダイナミックな照合を可能にします。

  • 人名表記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、人名を照合します。
  • 人名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。
  • 姓や名など、複数の人名要素を用いた照合を迅速に処理します。

多言語名称照合は以下を可能にします。

課題: 異なる言語間での名称照合
ソリューション: 該当する人名や企業名を含んだ文書等を、記術言語が異なったものでも、言語をまたいで検索します。

課題: 組織名や人名のあいまいさ
ソリューション: 文書内の名称のコンテキストをナレッジベースと照合し、該当人物を特定します。

課題: 人名表記のばらつき
ソリューション: 高精度の照合により、調査担当者の作業負担を軽減します。

Rosette の利点

  • 15以上の言語をカバーする言語横断調査検索。日本語、英語、中国語、朝鮮語、ロシア語、アラビア語、を含む。
  • 人名検索において、13種類以上の表記ゆれに対応。
  • 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。
  • 人名表記の文化的、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。
  • 細かな調整のため、照合スコアレポートの確認が可能。
  • ラップトップ コンピュータに搭載可能な、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 Basis Technology は、お客様のニーズを理解し、最適な NLPソリューションをご提案します。


顧客

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Red Flag Group

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.