RegTechの世界からの5つの人気のあるテクノロジー

公開: 2021-08-09

最近、金融分野で適用されている最も破壊的なイノベーションのかなりの部分がRegTechからのものであることが明らかになりつつあります。

前回の記事で述べたように、企業はコンプライアンス、規制報告、リスク管理などの分野で規制当局からのますます迷うような要求に効果的に対処する方法の探求を強めているため、RegTechソリューションの需要は急増すると予想されます。

次に、RegTechの企業は現在、さまざまなソリューションを提供しており、それぞれが対処および/または解決しようとしている特定の規制上の課題に対応しています。

しかし、それらのソリューションは正確には何ですか？ RegTech企業によって開発されている最も人気のある新しい形式のテクノロジーのいくつかを見てみましょう。

  1. クラウドコンピューティング

規制要件が頻繁に改訂、修正、更新されていることを考えると、企業は現在、そのような変更に対応する方法において、より柔軟で適応性がなければなりません。 これは、クラウドコンピューティングが特に有用であることが証明されている場所です。

クラウドベースのサービスにより、標準化された共有ユーティリティを確立できます。これにより、KYC（Know-Your-Customer）、ストレステスト、レポートなど、さまざまなリスクおよびコンプライアンスプロセスを実行できます。 このようなユーティリティは、通常はサードパーティによって管理されており、業界全体の金融機関からアクセスできます。

さらに、クラウドベースのソリューションにより、コストのかかるリリースプロセスなしでアプリケーションを迅速に更新できると同時に、新しい規制要求を効率的にモデル化するための大規模なデータベースをホストすることもできます。

そのため、金融機関は独自のシステムやインフラストラクチャの開発に過度の費用をかける必要がありません。 むしろ、クラウドにより、企業は多くのコンプライアンス機能を単一のプラットフォームにプールできるため、最終的には効率の向上、コストの削減、およびスケーラビリティの向上に役立ちます。

FundAppsは、特にコンプライアンスモニタリングの分野でクラウドベースのソリューションを提供するRegTech企業の一例であり、株式開示レポート、ファンドの投資制限モニタリング、および特定のレポートとコンプライアンスルールが含まれています。

  1. ブロックチェーン

ビットコインなどの暗号通貨を支えるテクノロジーには、ますます幅広い潜在的なユースケースがあります。 そして、RegTechは最も期待されているものの1つです。 特に、ブロックチェーンの不変性により、FIとレギュレーター間、および2つ以上のFI間で情報を記録および共有するのに理想的です。

さらに、トランザクションの永続的で不変のログを記録する暗号的に安全な元帳であるため、ブロックチェーンは金融トランザクションを監視するための理想的なソリューションになります。 したがって、疑わしいトランザクションや不正の可能性のあるトランザクションを特定できることで、ブロックチェーンはマネーロンダリングの世界的な惨劇と戦うのに大いに役立ちます。

ブロックチェーンバンキングコンソーシアムR3と英国の金融監視機構であるFinancialConduct Authorityは、最近、2つの主要なグローバル銀行と協力して、住宅ローン取引の規制報告を改善するために特別に設計されたブロックチェーンベースのアプリケーションを開発しました。 テクノロジーが効率的で安全な記録管理を可能にすることを考えると、FCAは、データの不整合を最小限に抑えながら、現在よりもはるかに迅速かつ効率的な方法で住宅ローン取引活動を監視できるはずです。

  1. 機械学習

このますます求められている技術とは、大規模な非構造化データセット内の複雑なパターンと関係を識別するコンピューターシステムの機能を指します。 より多くのデータがシステムに供給されると、システムの分析力と予測力を向上させるためにアルゴリズムが変更されます。

したがって、その定義を念頭に置いて、機械学習がリスク管理にますます採用されるようになりました。これにより、大規模なデータセットは、顧客の信用度を確認し、取引相手の適切な市場リスクパラメータを決定するために自己学習リスクモデルにかけられます。

マネーロンダリングの検出も、機械学習の適用から恩恵を受けています。 実際、RegTechは、機械学習が別の一般的な形式のテクノロジーで活用されていることをよく目にします…

  1. ビッグデータ、データマイニング、分析

最近の金融会社に対する規制の猛攻撃は、さまざまなしきい値を十分に満たすために、かなり多くのデータを分析する必要があることを意味しています。 しかし、これまでのところ、彼らはそうするための能力とインフラストラクチャーを欠いていました。

繰り返しになりますが、マネーロンダリング/ KYCを例にとると、疑わしい取引のレポートは、従来、不正な取引がすでに行われた後にのみ調査されていました。つまり、企業は金融システムの犯罪的使用を防止できていません。

しかし、ビッグデータと分析は現在、企業が疑わしい活動を全体的かつリアルタイムで特定できるようにすることで、複雑な金融犯罪と戦うために広く採用されています。 十分なデータマイニングインフラストラクチャが整っていると、クライアントアクティビティに関連する大規模なデータセットを分析して、キャッシュフローに関する異常なパターンを特定できます。これにより、適切なアクションをタイムリーに実行できます。

  1. バイオメトリクス

この技術モードは、人間としての私たち個人の身体的および行動的特徴に関係しています。 これにより、私たち一人一人に固有の個々のデータに基づいて、私たちの身元を検証および認証することができます。

具体的な例としては、顔認識、指紋と虹彩のスキャン、ドキュメントIDの認識（パスポートなど）があります。 また、Jumioなどの企業は、ユーザーが古い写真ではなく、生きている人物の画像を提供していることを確認するために、生き生きとした検出を提供するようになりました。

これは、クライアントID管理に関連するセキュリティと自動化の可能性を改善するためのいくつかの非常に有益な意味を持っています。 実際、モバイルデバイスの解像度とセンサー機能の向上は、生体認証がIDを検証するための特に便利な方法になりつつあることを意味します。 その結果、KYCプロセスを簡素化するのに特に役立ちます。

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