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(日本語)Entity Resolution and Linking: Enabling Next-Generation Financial Crime Detection

(日本語)Entity Resolution and Linking: Enabling Next-Generation Financial Crime Detection

顧客データは、金融機関にとって極めて貴重な資産であるが、そこから価値を見い出すためには、テクノロジーを活用した工夫が必須である

Boston, April 25, 2019 –多くの銀行やフィンテック・プロバイダーは、金融犯罪と戦うべく、社内外のデータ分析に活用するための高度なアナリティクス(advanced analytics)に多額の投資を行っている。これは強力なアプローチだが、分析の精度はひとえに入力するデータにかかっている。 金融犯罪軽減のためのアプローチには、「効果的なデータ・ラングリング(飼い慣らし)」「ダイナミック・セグメンテーション」「エンティティ・ レゾリューション(解像度)」「ネットワーク・リンク分析」などが不可欠である。企業は、どのようにすればこのような能力を獲得できるのだろうか。

本レポートでは、銀行がデータを効果的に活用して金融犯罪を検知するために必要な「能力」を明らかにする。加えて、ベンダー15社(Arachnys, Ayasdi, BAE Systems, DataVisor, Featurespace, Feedzai, FICO, IBM, Nice Actimize, Pitney Bowes, QuantaVerse, Quantiply, Quantexa, SASおよびSimility)の「ダイナミック・セグメンテーション」「エンティティ・ レゾリューション(解像度)」「ネットワーク・リンク分析」などに関する評価を行った。 執筆にあたっては、2018年第2四半期から2019年第1四半期にかけ、世界各地の金融機関でマネー・ロンダリング対策や不正に関する責任者40名、及び、ベンダー20社に対するインタビューを実施した。

本インパクトレポートは3つの図と9つの表を含みます(全39ページ)。アイテ・グループのWholesale Banking & Payments, Retail Banking & PaymentsもしくはFraud & AMLセグメントをご契約のお客様は、本レポート、チャートおよびエグゼクティブ・インパクト・デッキをダウンロードいただけます。

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本レポートはSenzingに言及している。