金融犯罪対策におけるインテリジェント・オートメーション | KPMG | JP
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金融犯罪対策におけるインテリジェント・オートメーション

金融犯罪対策におけるインテリジェント・オートメーション

金融犯罪対策において高い効率性や有効性、リスクカバー範囲の拡大を実現するインテリジェント・オートメーションの導入を支援します。

金融犯罪対策において高い効率性や有効性、リスクカバー範囲の拡大を実現するインテリジェント・オートメーションの導入を支援します。

今日においてイノベーションとは、テクノロジーを用いて、コンプライアンスに係る問題やコストを軽減するための新しいアプローチを検討することを意味します。テクノロジーが組織内で果たす役割が増えるにつれ、インテリジェント・オートメーションを始め、ロボティクス、機械学習、コグニティブ、AI等、様々な用語を目にするようになりました。

金融犯罪対策に活用されるインテリジェント・オートメーションの各レベルにおける特性は以下の通りです。

ロボットによる業務自動化(RPA)は、自動化の入り口であり、既存の複数のシステムやアプリケーションをまたいで、反復性が高い機械的作業を行うようにプログラムされたソフトウェアです。ロボット(バーチャル・ワーカーもしくは“ボット”)は、一貫性や正確性を向上させ、人間が付加価値とリスクが高い業務に専念することを可能にします。

機械学習は、アルゴリズムを備えたソフトウェアで、入力されたデータに基づいて結果を予測したり影響を導き出したりします。
アルゴリズムは、導き出された新たな結果から自動的に学習し、分析が必要な場合に、ボットの有効性を大幅に増すことができます。機械学習は、予測機能を備えた主要コンポーネントの1つであり、コグニティブ・システムの中核をなす基盤となっています。

コグニティブは、自ら学習するプラットフォームのことを指し、人間が処理しきれないような膨大なデータを解釈して、人間の論理的思考と意思決定の仕組みを模倣します。コグニティブ・システムは、構造化データ、非構造化データのいずれであっても、深層学習を利用して、自然言語処理(NLP)を用いながら文書から意味を読み取り、複雑で膨大なデータセットから隠れたパターンを見つけ出します。


サービス案内(PDF:747kb)


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