【増えゆく用途特化型生成AI】Hummingbird、金融犯罪捜査のためのAI自動化ツールをローンチ

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Royalty-free photo from Pickpik

音声クローン、動画・画像生成、チャットボットなどの生成 AI コンテンツ作成ツールの急速な進歩は、すでに新しい形の詐欺や金融犯罪を生み出している。最近、香港で CFO になりすました詐欺師に騙されて2,500万米ドルを振り込まされた不幸な労働者を思い出してほしい。

Nasdaq の調査によると、2024年には世界全体で4,856億ドルの詐欺被害が発生すると推定されている。技術者たちは、AI や機械学習(ML)を使って、犯罪者の逮捕や抑止に役立つ新しい方法に取り組んでいる。

サンフランシスコに本社を置くスタートアップ Hummingbird は、大手金融機関や決済プロバイダーの社内犯罪調査官やコンプライアンスチーム向けに、使いやすく安全なツールを提供することを目的に2016年に設立された(同社の顧客には、決済プラットフォームの Stripe、オーダーメイド・マーケットプレイスの Etsy、スポーツベッティング・プラットフォームの DraftKings、FirstBank Puerto Rico などがいる)。

これは VentureBeat の独占情報とだが、Hummingbird は20日、大手金融機関の調査官やコンプライアンスチームを悩ませる手作業や反復作業を排除することを目的とした、顧客向けの新しいソフトウェア自動化製品を発表した。

Hummingbird の CEO Joe Robinson 氏は、VentureBeat のビデオ通話インタビューで、次のように述べた。

金融犯罪捜査に役立つ、一口サイズの自動化レシピが目標です。この仕事は非常に規制されているため、AI やロジック、アルゴリズム全般のアプリケーションは、比較的透明性が高く、非常に監査しやすく、人間がループ内にいるプロセスを重視する必要があります。それが私たちが行っていることの重要な特徴です。

金融犯罪捜査の不透明な世界

金融犯罪の捜査は、業界外の人間には、陰謀、ドラマ、サスペンスに満ちた『ロー・アンド・オーダー』のエピソードのように見えるかもしれない。

確かにそうかもしれない。しかし、Robinson 氏によれば、この仕事の本質は、膨大な量の金融取引データを調べ上げ、異常を発見し、精査する価値があるかどうかを判断することであり、また、資金の出所や行き先を追跡することである。

銀行や決済プラットフォーム、口座ソリューション、ウォレットを提供する企業では、近年、この作業を定期的に行う専任の社内調査員チームを雇用し、犯罪の証拠が揃った時点で外部当局を呼ぶという動きがある。

金融犯罪の調査官であれば、一般的には顧客の動きを見て、「その動きは疑わしいか、そうでないか」を探ることになります。

例えば、私がペイメントカード会社にいた場合、特定の顧客の活動を表す15から30の異なるデータソースを見ているかもしれません。時間がかかり、かなり面倒な作業です。データの断片化は大きな問題のひとつです。そして後々、そのアカウントに関連する特定の決定を下した理由とその処理方法について監査されるかもしれないので、意思決定プロセスは透明である必要があります。これらのことが、AI や機械学習、さまざまなアルゴリズムのアプリケーションにとって、この市場をユニークなものにしています。(Robinson 氏)

Robinson 氏は、Hummingbird の Automations プラットフォームが、脱税のようなごく日常的な金融犯罪に関する情報の収集に役立つ一方で、人身売買のような自動検出が困難な問題に集中するために人間の捜査員を解放することが理想的だと述べた。

しかし、前者の場合であっても、プラットフォームは収集した情報を人間の担当者に提示するだけである。正確性を確認し、最終的に上司や外部の法執行機関に報告書として送るのは担当者次第であり、専門家であり管理者である担当者をループに閉じ込めておく。

高い精度を維持しながら調査業務を自動化するための事前構築済み「レシピ」

Hummingbird Automations は、大規模な金融機関に共通する主要なコンプライアンス活動に対応する、事前構築済みの「レシピ」またはワークフローのライブラリにより、調査担当者がこれらの作業を進めるのを支援する。その中には以下のようなものがある。

  • Know Your Customer / Business(KYC/B)…… 継続的・定期的なモニタリングをサポートすることで、顧客の追跡、モニタリング、レビューのトリガーが可能。
  • 品質保証(QA)…… 最近のケースのサンプルについて QA レビューをスケジュールし、完了した作業の品質を検証する。
  • ケースの準備 …… ケース情報と調査結果を事前に入力することで、調査を迅速化する。
  • ケースのモニタリング …… 締め切りが迫っている案件や却下された案件など、注意が必要な案件を自動的にユーザに通知する。
  • ケース管理 …… ケースの作成、割り当て、更新などの管理タスクを自動化する。
  • 活動ダイジェスト …… ケースのアクティビティを定期的にレポートすることで、監視を強化する。

これらの機能は、単に時間を節約するだけでなく、金融犯罪調査の有効性と監視を強化し、コンプライアンスプログラムをより効率的でリスクの少ないものにすることを目的としている。

AI は、捜査官が入手可能な情報の一部を要約し、何が起こっているのかを解釈する手助けをするために使われるかもしれません。他の市場とは対照的に、AI は多くのデータや文書から傾向を見抜き、異常を発見するのが得意です。(Robinson 氏)

初期の好意的なフィードバック

Robinson 氏は VentureBeat に対し、Automations プラットフォームは1年近く前から開発されており、2023年春からクローズドβリリースで5社ほどの少人数の顧客とテストを行ってきたと語った。

Hummingbird は、β版に参加した匿名の “buy now, pay later”(BNPL)プロバイダから次のような声明を得た。

Hummingbird Automations は、私のチームと私たちの仕事に大きな影響を与えてくれました。通知やレポーティングを簡単に自動化できるようになり、監視を強化し、ワークフローを合理化できるようになりました。

規制の複雑さと、費用対効果が高く拡張性のある調査ツールの必要性という2つの課題に金融機関が取り組む中、Hummingbird によるオートメーションは、コンプライアンスのための透明性、人的監督、報告を高いレベルで維持しながら、AI を活用した新たな効率性を提供する。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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