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シナリオ・セグメンテーションと異常検出のためのモデル構築
ホワイトペーパー

シナリオ・セグメンテーションと異常検出のためのモデル構築

内容

米国財務省の通貨監督庁(OCC)は2012年に、銀行秘密法(BSA)/マネーロンダリング防止措置(AML)の附則として「モデルリスク管理指針(Supervisory Guidance
on Model Risk Management)」(OCC2011-12)の適用を開始しました。これ以降、金融機関ではBSA/AML監視プログラムの改善を目的として、より高度なアナリティクスの導入が進められています。改善の取り組みを始める理由は時期によってもさまざまですが、AML対策の手法を刷新し、取引の監視プロセスを最適化する必要性は金融機関の間で共通の認識になっています。

監督庁による法規制が厳格化されたことで、リスク評価、最新動向の把握、高リスクな業務活動の報告、変化への即応といった継続的な改善の実施が求められることから、金融機関は最新の手法を使った効果的なアプローチを模索し続けています。こうしたニーズに応えるためにBSA/AML関連サービスを提供している企業は、監視プログラムの改善につながる分析と統計の方法論に着目しています。その目的は、誤検知によるアラートの低減や、監視対象範囲の拡大、高騰が続くAML対策プログラムのコスト抑制です。

競争がますます激化し、利益の確保が困難になる金融業界においては、BSA/AMLコンプライアンスで生じる経済的コストも無視できない課題となっています。AML対策の担当者は、規制の変化に対応した施策の導入だけでなく、BSA/AML対策プログラムのコストの妥当性を明確化できるかどうかが問われています。BSA担当者も、変化の激しい環境においてさまざまな部門の立場を考慮する必要があるため、複数の要件を両立して取り組みを推進できる高い能力を求められています。

本資料では、銀行がリスク検知のシナリオを調整するため、定量的/定性的な手法をいかに組み合わせて適用できるかについてご説明します。

目次

  • はじめに
  • セグメンテーション:論理的な手法の第1段階
  • SASのアプローチ
    • セグメンテーション・モデルの開発
    • セグメンテーション・モデルの初期フレームワークの開発
    • ピアグループ・モデルの開発
  • 結論

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SAS Instituteはアナリティクスのリーディング・カンパニーとして、米国財務省をはじめとした行政機関、バンク・オブ・アメリカやみずほフィナンシャルグループなどの大手金融機関、その他さまざまな業種で、全世界83,000サイト(国内で1,500社)以上の顧客に最先端のアナリティクス製品およびサービスを提供しています。1985年に設立した日本法人SAS Institute Japan株式会社の主な国内導入実績もご覧ください。

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