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テクノロジーを活用したAML/CFT対応の高度化・効率化

～データアナリティクスによる最新事例を中心に～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-02-05（水）　9:30～12:30
講師 有限責任あずさ監査法人　金融アドバイザリー部
マネージング・ディレクター
山崎　千春　氏
シニアマネジャー
秋場　良太　氏

【山崎　千春　氏】
金融機関向けレギュラトリー・コンプライアンス全般についてのアドバイザリーを専門とする　特に顧客保護、顧客情報管理、金融犯罪対策、サイバーセキュリティ、Fintech/Regtechに関するアドバイザリー経験豊富　「日本年金機構における不正アクセスによる情報流出事案検証委員会」参与　金融機関向け、業界団体向け、その他セミナーでのAML/KYC、不正リスクマネジメント、FIN/SUM×REG/SUMなどFinTech/RegTech関連講演多数　主な著著「マネー・ローンダリング規制の新展開」金融財政事情研究会　共著
KPMGジャパンRegTechサービスリーダー、フィンテック推進支援室メンバー

【秋場　良太　氏】
金融アドバイザリー部におけるデータ＆アナリティクスサービスのリーダーを務め、大量データ解析・機械学習等を用いた分析サービスを開発・推進している　データアナリティクスを活用したAML/CFT対応の高度化、IFRS9/CECLの予想信用損失モデルの開発、ストレステスト・シナリオ分析モデル開発等に係るアドバイザリーを多数提供

概要 我が国の金融機関におけるAML/CFT対応は、国際的な要請や金融庁・日銀によるモニタリング強化、FATF第4次対日相互審査の実施等もあり、高度化が進展してきている状況にある。AML/CFT対応の高度化が進展するにつれ、莫大な規模の投資がなされているとともに、顧客管理や取引モニタリング・フィルタリング等の業務において多くの人的資源が投入されている。さらに各金融機関が各々対応していることもあり、非効率な運営が問題視されている。
そこで本講演では、AML/CFT規制強化の背景や規制の概要を解説した上で、テクノロジーを活用したAML/CFT対応の高度化・効率化の事例を紹介する。またデータアナリティクスを用いた具体的な高度化・効率化の方法や、AML/CFT対応の効率的な運営のあり方を考察する。さらにAIなどのエマージング・テクノロジー活用上の留意点を踏まえた対応フレームワークについても解説する。
セミナー詳細 １．AML/CFT規制強化の背景
（１）国際会議における金融犯罪への対応経緯
（２）G-SIFIsに対する主な当局処分例など
　　　　　　
２．AML/CFT規制の概要
（１）犯罪収益移転防止法の概要
（２）金融庁ガイドラインの概要
　　　　　　
３．AML/CFTにおけるテクノロジーの活用事例
（１）データレイク（Data Lake：構造化・非構造化データを一元的に保存する貯蔵庫）
　（a）データ収集/データカタログなど
（２）デジタルレイバー（Digital Labor：仮想知的労働者）
　（a）RPA/マシーンラーニングなど
（３）システム・KYCの共同化・共有化における国内/海外動向
　　　　　　
４．データアナリティクスによるAML/CFT対応の高度化・効率化
（１）データマネジメントの重要性
　（a）データマネジメントの主要構成要素
（データ戦略/組織体制と役割・責任/データ定義と要件など）
　（b）データガバナンス
　（c）データモデル設計とデータ統合（管理）
　（d）データの変更管理と品質のモニタリングなど
（２）顧客リスク格付におけるアナリティクスの活用
（３）取引モニタリング・フィルタリングにおけるアナリティクスの活用
　（a）教師あり機械学習
　（b）教師なし機械学習
（４）有効性検証におけるアナリティクスの活用
　　　　　　
５．まとめ
（１）テクロノジー活用の留意点を踏まえた対応フレームワーク（AI in Control）
（２）その他
　　　　　　
６．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください
補足事項 ※講師とご同業にあたる方・個人のご参加はお断りさせていただく場合がございますので、ご了承ください。 
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