新型コロナが生んだ「新しい資金洗浄」を検出するAI

今年の初めに世界中の経済が停止した時、適応しなければならなかったのは、企業の経営者と消費者だけではありませんでした。犯罪者たちは突然問題を抱えました。彼らの資金をどう動かせばいいのでしょうか。

組織犯罪からの利益は通常、合法的なビジネスを経由して、しばしば何度も手を取り合ったり、国境を越えたりしながら、資金の出所が分からなくなるまで、マネーロンダリングとして知られるプロセスを通過していきます。

しかし、多くの企業が閉鎖されたり、通常よりも収入源が少なくなったりしているため、日常の金融活動を真似してお金を平然と隠すことは難しくなっています。

パンデミックの影響で、犯罪組織はお金を移動させる新しい方法を考え出さざるを得なくなりました。その結果、不審な金融取引を検出し、その発生源まで追跡することを任務とするアンチ・マネーロンダリング（AML）チームにとっての重要性が高まっています。

その戦略の鍵を握るのが、新しいAIツールです。大規模で古い金融機関の中には、ルールベースのレガシーシステムへの適応にすら乗り遅れているところもありますが、小規模で新しい金融機関では、機械学習を利用して、それが何であれ、異常な活動を監視しています。

問題の規模を正確に評価することは難しい。しかし、国連薬物犯罪事務所によると、世界のGDPの2％から5％（現在の数字では8,000億ドルから2兆ドル）が毎年ロンダリングされています。そのほとんどは発見されません。推定では、犯罪者が稼いだ利益の1％程度しか押収されていないとされています。

それは新型コロナが登場する前の話です。詐欺は、偽造防具や薬のための有利な市場を作成するために新型コロナの周りの恐怖で、アップしています。より多くの人々がオンラインで時間を過ごすことはまた、フィッシング攻撃や他の詐欺のためのより大きなプールを作成します。そして、もちろん、薬はまだ売買されています。

ロックダウンのおかげで、少なくとも最初の段階では、その売り上げを隠すことが難しくなりました。犯罪者にとっての問題は、資金洗浄に最適なビジネスの多くが、パンデミックの被害を最も大きく受けたビジネスであるということです。小規模な店、レストラン、バー、クラブが好まれるのは、現金が多いため、不正な利益と合法的な収入を混ぜることが容易だからです。

銀行の支店が閉鎖されたことで、多額の現金預金をすることが難しくなりました。ウエスタンユニオンのような電信送金サービスは、通常、誰もが通りから歩いて入って、海外にお金を送ることができますが、彼らの施設も閉鎖されました。

しかし、犯罪者は日和見主義者ではありません。マネーロンダリングのための通常のチャネルが閉鎖されると、新たなチャネルが開かれた。政府の救済措置のおかげで、多額の資金が再び中小企業に流入し始めた。これにより、マネーロンダリングの隠れ蓑となる金融活動が盛んに行われています。

ルールを破る

その結果、AML 技術への要求が高まっています。古いシステムは、一定額以上の取引は警告を発するべきであるなど、手作りのルールに依存しています。しかし、これらのルールは多くの誤報を招き、実際の犯罪的な取引はノイズの中に紛れ込んでしまいます。最近では、機械学習に基づいたアプローチにより、正常な活動のパターンを識別し、異常値が検出された場合にのみフラグを立てようとしています。そして、これらは人間によって評価され、アラートを拒否または承認します。

このフィードバックは、AIモデルを調整するために使用することができ、時間の経過とともにAIモデルを調整することができる。機械学習を利用して疑わしい金融活動を検知する米国と英国の企業であるFeaturespaceや、AMLのための機械学習ツールを構築しているNapierなど、いくつかの企業は、AIによって生成された正しいアラートを、全体のモデルを形作る新しいルールに変えることができるハイブリッドなアプローチを開発しています。

ここ数カ月で行動が急速に変化していることから、より適応性の高いシステムの利点が明らかになっています。世界中の金融規制当局は、AMLチームがどのような活動に注意を払うべきかについての新たなガイダンスを発表しましたが、多くの人にとっては遅すぎました。誰もが突然支払いパターンを変更するようなことが起こった場合、新しいルールを導入する時間がありません。

そうでなければ、何かを察知して必要な人に警告を発した時点で、お金がなくなってしまいます。

AML技術はまだ長い道のりがあります。パンデミックによって、既存のシステムに亀裂が生じていることが明らかになり、人々はそれを心配しています。つまり、事態は当初の予定よりも早く変化する可能性があるということです。伝統的に非常に時間のかかる官僚的な意思決定が劇的に加速されないといけません。

Photo by Christine Roy on Unsplash