金融詐欺は、金融サービス業界にとって大きな課題となっています。さまざまな形態があるだけでなく、エンティティ間の関係が複雑で隠れたパターンがあるため、検出が困難な場合が多々あります。また、金融機関は、不正行為を検知した場合、リアルタイムで顧客に通知し、顧客のクレジットカードをブロックするなど、不正行為を阻止するための即時措置を講じる必要があります。
金融サービス業界も規制の対象となっており、マネーロンダリング防止(AML)活動を報告し、Know Your Customer(またはKYC)プロセスを使用して顧客に対するデューデリジェンスの完了を義務付けられています。それには多くの場合、商品、市場、地域をまたいだデータを分析し、AMLに必要な関係やパターンを特定することが必要となります。
マネーロンダリングの概念としてはシンプルです。簡単にいうと、汚れた資金を転々と移動させて合法的な資金と混ぜ合わせ、有形資産へと変えます。実際はそれよりもはるかに複雑で、多くの場合、電子メールや住所といった同様の情報(しばしば盗まれた)をもとに合成されたIDを使用して作られたアカウント間で、正当な送金を長期にわたり複雑に繰り返す方法がとられます。つまり、膨大な量のデータを扱うため、AMLプログラムには、グラフ分析などの高度な分析技術をサポートする統合データ・プラットフォームが不可欠です。
金融サービス業界は引き続き厳しい監視と規制下に置かれていますが、マネーロンダリング対策やテロ資金対策ほど、これほど規制の目が厳格化してる分野はないでしょう。巨大な犯罪ネットワークによって引き起こされる金融詐欺は、巧妙かつ増大する課題であり、企業や全世界にインサイトを提供するアンチ・マネー・ロンダリングソリューションが必要とされています。
次のアーキテクチャは、高度なアナリティクスや機械学習などのオラクルのコンポーネントと機能を組み合わせて、データ分析のライフサイクル全体をカバーし、不正行為の兆候となる行動の異常なパターンを特定するためにAMLチームが必要とするインサイトを提供するデータ・プラットフォームを構築する方法を示しています。
この図は、金融サービス向けOracle Data Platformを使用して、不正防止やAML活動をサポートする方法を示しています。このプラットフォームは、以下の5つの柱を掲げています。
ビジネス・レコード(ファースト・パーティ)データは、クレジットカードの取引、口座情報、ATMイベント・ストリームから構成されます。
サードパーティ・データにはソーシャルフィードが含まれます。
一括転送には、OCI FastConnect、OCI Data Transfer、MFT、OCI CLIを使用します。
バッチ取り込みには、OCI Data Integration、Oracle Data Integrator、DBツールなどを使用します。
変更データの取得には、OCI GoldenGateとOracle Data Integratorを使用します。
ストリーミングの取り込みには、OCI StreamingとKafka Connectを使用します。
4つの機能はすべて、永続化、キュレーション、構築の柱の中でのクラウド・ストレージやデータ・レイク機能に一方向で接続されます。
さらに、ストリーミングの取り込みは、分析、学習、予測の柱の中で、ストリーム処理に接続されます。
サービング・データストアには、Autonomous Data WarehouseとExadata Cloud Serviceを使用します。
クラウド・ストレージやデータレイクにはOCI Object Storageを使用します。
バッチ処理にはOCIデータ・フローを使用します。
ガバナンスにはOCI Data Catalogを使用します。
こうした機能は、柱の中で接続されています。クラウド・ストレージやデータレイクはサービス・データストアに一方向に接続され、バッチ処理にも双方向に接続されます。
分析、学習、予測の柱につながる機能は1つあります。サービング・データストアは、分析と可視化、AIサービス、機械学習の機能に一方向で、ストリーミング分析の機能に双方向で接続します。
分析および可視化には、Oracle Analytics Cloud、GraphStudio、およびISVを使用します。
AIサービスには、OCI Anomaly Detection、OCI Forecasting、OCI Languageを使用します。
機械学習には、OCI Data ScienceとOracle Machine Learning Notebooksを使用します。
ストリーミング分析には、OCI GoldenGate Stream Analyticsを使用します。
人とパートナーは、地理的ヒートマップ、規制レポート、高リスク・エンティティの予測分析、不正の傾向で構成されます。
アプリケーションは、トランザクション異常検出、テキスト・マイニングおよび自然言語処理(NLP)で構成されます。
機械学習モデルは、ネットワーク分析、行動分析、ウォッチリスト・スクリーニングで構成されます。
3つの中心的な柱である、取り込み、変換と永続化、キュレーション、構築と分析、学習、予測は、インフラ、ネットワーク、セキュリティ、IAMでサポートされます。
金融サービス機関が不正の可能性のある行為を特定できるようにするために、アーキテクチャにデータを取り込む方法は、主に3つあります。
データの永続化と加工は、3つの(オプションとしては4つの)コンポーネントの上に構築されています。
分析、予測、行動をする機能は、3つのテクノロジー・アプローチに基づいて構築されています。
Oracle Data Platformは、マネーロンダリングをより効果的に検出し、金融犯罪調査の精度と効率を高め、報告プロセスを合理化してコンプライアンス・コストを抑えることができるよう、組織を支援します。
このお客様事例では、金融サービス向けのOracle Data Platformを、リスクの低減、不正行為の検出およびコンプライアンスの向上に利用する方法をご紹介します。
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