Anti-Money Laundering
Home > マネーロンダリング

マネー・ローンダリング対策(AML)

プロモントリーは、AML/CFT対策業務を世界的に展開しており、世界中の動向、業界のベストプラクティスに関する情報をお客様に提供しています。グローバルなマネロン・プロジェクトに携わってきた専門家の見方、規制当局との深い信頼関係に基づいたコミュニケーション、IBMの優れた技術力を活用し、2019年のFATF第4次対日相互審査に向けた準備をお手伝いいたします。

FATFの第4次対日審査は、2020年6月のFATF全体会合への付議に向けて、以下のスケジュールで行われる見込みであり、審査開始の2019年1月までの期間は、あまり残っていません。

image1
審査まで金融機関様は、①現状を把握し問題を特定、②システムと非システム両方において改善策を立て実施、③改善効果を整理することが求められます。

image2

第1段階の「現状把握と問題特定」に向けた社内議論の材料の1つとして、プロモントリーの専門家が作成した関連資料の確認とともにプロモントリー、IBM共同開発のAML/CFT体制レビュー(Webベース/無料)を受けることをお勧めいたします。お客様の回答に基づいた簡易版の分析結果等については後日、IBM社からご連絡を差し上げます。


※結果分析の際に金融機関様の規模、ビジネス・モデル等、一般に公開された一定の情報を考慮するため、社名の入力をお願いしております。また、本レビューは、金融機関様の社内議論を深めるための情報提供と弊社の金融市場に対する理解を深めるための市場リサーチが目的であり、お客様の同意なく社名やいただいた情報を第3者に公開することは致しません。


プロモントリー&IBMのバリュー・プロポジション:戦略の策定からITの構築・運営までカバーするEnd-to-end execution体制を目指します。

image3
プロモントリーとIBMのAML共同チーム

  • マイケル・ドーソン
  • 2004年プロモントリー入社後、金融犯罪リスク管理の専門家としてAML/CFTの全社フレームワークの策定、リスク評価、顧客格付け枠組みの策定、KYCファイルおよび取引モニタリングのレビュー、NYDFS 504対応案件などに従事。 米国財務省においては、コンプライアンス政策担当の副次官補を務め、AML/CFTに関する戦略策定、内外の諸規制の企画・立案、および実施に従事。ヴァージニア州、ワシントンDCの弁護士資格保有。

マイケル・ドーソン

(Michael Dawson)

プロモントリー・アジア、CEO

  • 信森 毅博
  • 2012年プロモントリー入社後は、バーゼルⅢ関連の規制対応、業務改善命令対応、組織活性化に向けた支援・研修等に従事。マネロン対策に関しては、キンザイ等での講演・論稿の執筆に加え、個別金融機関への対応強化を支援中。日本銀行に在職中は、考査・金融機構局にて考査運営サポートや金融機関の動向調査(モニタリング)、外貨運用、市場動向の長期調査等に従事。NY州弁護士資格保有。

信森 毅博

(Takehiro Nobumori)

プロモントリーフィナンシャル・ジャパン、マネージング・ディレクター

  • 瀧澤 則逸
  • IBMにて金融犯罪及び不正領域のコンサルタントとして金融機関のお客様を支援。AML/CFTリスク評価、顧客、商品、地域リスク・レーティングの見直し、対応ソフトウェア(現NICE-Actimize, SAS)の導入案件などに参画。新日本有限責任監査法人にてITリスクアセスメント、アドバイザリー事業、AML対応のコンサルテイングサービスに従事。 元NICE Japan社長

瀧澤 則逸

(Noriitsu Takizawa)

日本IBM、 パートナー


プロモントリー/IBMの具体的なサポート例

【ケース1】AML/CFT体制のレビュー(2017年12月)

ガバナンス、トレーニング、CCD、取引モニタリング、疑わしい取引の報告、グループ内の情報共有などについて内部方針および手続等のレビュー、役員インタビュー、サンプルケースの検証等を通じて全社AML/CFT体制をレビュー。各項目に対し、課題の指摘とともに改善に向けた助言事項を提示。

【ケース2】顧客リスク格付けモデルの検証(2017年9月)

既存の格付けモデルと規制要件および業界のベスト・プラクティスを照らし合わせ、追加すべきリスク項目を提示。Outcomes-based analysisを行い、格付けされた顧客の分布、高リスク顧客の検知結果などからモデルの妥当性を検証。

【ケース3】コグニティブ技術を活用したリスク管理の高度化・効率化(2017年8月)

IBM® Watsonのコグニティブ機能を用いて、スクリーニングの際に顧客の公開情報を分析。従来、手作業で行なっていたスクリーニング業務にAIを活用することにより、情報収集から精査までの業務プロセス改善に加え、業務量の削減を実施。