詐欺犯罪で使われるマネーロンダリングとは？

未だ増加の一途を辿る、振り込め詐欺やサイバー犯罪。日本においての特殊詐欺(オレオレ詐欺、架空請求詐欺、融資保証詐欺、還付金等詐欺)も未だ年々増加傾向にあると言えます。

下記の特殊詐欺の被害額を見ても分かる通り、こういった犯罪の多くは、金銭を得ることを目的としています。

 出典: 警視庁 平成30年上半期における特殊詐欺の状況について

また、身元が特定しにくいビットコインなど仮想通貨の普及から、サイバー犯罪の増加、更には詐欺犯罪が増えるリスクも考えられます。しかし、最終的にこのような詐欺犯罪の犯人は、実際の資金の出所をバレなくするために、架空口座や、他人名義の口座を利用して、現金を引き出す必要があります。このような資金の出所や流れを分からなくすることをマネーロンダリング(資金洗浄)といいます。

マネーロンダリングを抑制する顧客確認(KYC)

 マネーロンダリングを抑制する方法として、金融機関の口座開設時などに本人確認を行う顧客確認(Know Your Customer)というものがあります。具体的には、免許証、パスポート、謄本などを照合し、実在する人物、企業であることを確認します。また、確認には新規口座は当然のことながら、既存口座の継続的なチェックも重要になります。新規口座での審査が厳しくなればなるほど、既存の使っていない口座が狙われることになるからです。

顧客確認(KYC)の確認作業には、犯罪を未然に防ぐために多くの人的リソースとそれに伴うコストがかかってきます。ある調査では、KYCにかかるコストは、平均60億円とも言われています。また、コスト面だけではなく、この顧客確認(KYC)の作業は迅速に顧客の必要書類を揃えることが重要で、細心の注意と正確さが求められることから、これまで手動で行われており、金融機関にとって頭を悩ませる大変な仕事の一つです。更には、金融機関における規制の変更、更新といったものが、よりいっそう金融機関を悩ませるものでした。

救世主となるか？ RPAの活用

このような人に依存した膨大な作業量と正確さが求められる作業を解決する方法の一つにRPA (Robotic Process Automation)があります。RPAは従来、人によって行われていたコンピューター上で行われる業務プロセスを人に代わり自動化する技術です。

UiPathのRPAを使った顧客確認(KYC)では、独自の言語処理と機械学習アルゴリズムを使用し、チェックリストの作成、規制に関する確認、データの抽出等を自動化することが出来ます。実際の動作、デモ画面を下記のビデオで見ることができます。