顧客を知る

顧客を知る(KYC)昨今の金融機関のビジネス環境では、「顧客を知る」ことが業務上不可欠となっています。それはヨーロッパとアメリカを含む多くの地域で法的に義務付けられており、効果的なマネーロンダリング防止リスク対策の要と考えられています。

Fortent のソリューションは、こういったKYCの課題に対応することを目的として開発され、特に金融機関がKYCに対しリスク軽減のアプローチをとるため考案された、独自のマネーロンダリング防止ソリューションを提供しています。

Fortent KYC を適用することにより、AML担当者、コンプライアンスおよびリスク管理者は、リスク軽減、効率改善、そして運営経費削減を得ながら総合的で一貫性のあるKYC活動を展開することができます。

KYCの概要
KYCは、広範で多様な公開・非公開の情報源からの情報を集約・連携させることで、リスクの高い個人や企業を自動的に識別、検証、および報告します

それは、膨大な量の構造化、半構造化、あるいは非構造化データを管理し、利用可能で実用的な情報に変える、完全に拡張可能なソリューションです。特許取得済みメタデータ管理プラットフォームを利用し、CRMデータベース、国際的ウオッチリスト、顧客アクティビティ・データベースだけでなく、信頼のおけるニュース、および他のインターネット・ベースの情報源など、多様な情報源から、組織の既存データベースにあるデータ間の複雑な関係を見つけ出します。

生のデータをリスク評価の知識に変える
KYCは、すべての顧客特定プログラムと拡張デュー・ディリジェンス業務を連携し、完全な顧客リスク評価を可能にする、自動的なリスク採点体制を提供します。このリスク評価に基づき、弊社ソリューションは非常に正確な顧客リスク・プロフィールとリスク・スコアを作成し、すべての個人あるいは企業顧客の潜在的なリスクを分類します。この重要な機能により、コンプライアンス分析家とリスク・チームはデータ収集ではなく意思決定に力を注ぐことが可能です。

AMLコンプライアンスの確保
KYCソリューションは、金融機関が規制で義務付けられている、書類なしの身分証明、検証、および拡張デュー・ディリジェンス・プロセスの順守に対し、適応可能なリスク・ベースのアプローチをとることを可能にします。これら規制には次のものが含まれます。

  • USA PATRIOT Act (米国愛国者法) セクション312および326
  • International Money Laundering Abatement and Anti-Terrorist Financing Act (テロ資金供与防止法) 第3条
  • The Third European Money Laundering Directive (ヨーロッパ・マネーロンダリング指令第3号)
  • UK Proceeds of Crime Act 2002 (2002年犯罪収益没収法) 第7条
完全にカスタム化可能なKYCソリューション
同ソリューションには、すべての報告書を自動的に印刷し、特定のトリガーがみつかった場合にはコンプライアンス担当者に具体的なリスク事項を通知するなど、カスタム化可能なワークフロー機能が搭載されています。
Fortent KYCはカスタム化によりお客様の要件を完全に満たすことができるため、その導入は常に変化し続けるKYC環境に適応できる、健全な投資を意味します。このため、1つのソリューションへの投資により、将来にわたって貴組織をマネーロンダリングから守る対策を得ることができます。

Fortent KYCの利点
  • 簡素化されたKYCプロセス - 複雑で断片化されたプロセスを簡素化し、受容過程にかかる時間の短縮とリスクの軽減を図り、KYC確認にかかる経費とリソースを削減。
  • 効果的なリスク・プロフィール作成 - 多様なデータソースの組み合わせを提供し、情報間の関連性に焦点を当てることにより、より正確で総合的なリスク・プロフィールを提供。
  • 監査可能で継続的な検証 - 得られたリスク・プロフィールに対し自動的に作成・検証された情報源のための監査証跡を提供。背景となる情報源の変更に対応してリスク・プロフィールを自動更新し、監査用の電子報告書を自動的に作成・維持します。
  • コンプライアンスを超える適応性 - 関連するプロセス・ワークフローを拡張あるいは支援するため、既存のプロセスと統合。
  • 正確さ - 非常に正確な顧客リスク評価を提供。
  • スピードと使い勝手 - 事前定義されたリスク要因に基づいて、迅速かつ容易にスクリーニング可能。
  • 柔軟性 - KYCと、それに関わる規制の変化に順応可能。
  • コスト削減 - 複雑なビジネスプロセスを簡素化し、識別・検証プロセスにかかる経費と時間を削減。
主要な特徴
  • モデル駆動型アーキテクチャ
  • パフォーマンスを主眼に設計
  • 独自の分類化
  • 特許取得済みの高度なSemantic Metadata Enhancement Architecture(セマンティック・メタデータ拡張アーキテクチャ)
  • 複数のメタデータ・フォーマットに対応
  • データおよびコンテンツ集約の最適化
  • 言語独立
  • メタデータ統合
  • 複数のメディア・タイプに対応
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