金融機関のコンプライアンス業務でAI活用の優先度が高いのは、マネー・ローンダリング対策（AML）と本人確認の周辺業務です。金融庁は2018年2月に「マネー・ローンダリング及びテロ資金供与対策に関するガイドライン」を策定し、2024年3月末までの態勢整備を求めたうえで、その後は実効性の確保と高度化を求めています。さらに非対面の本人確認は、マイナンバーカードの公的個人認証（JPKI）へ原則一本化する方向で犯罪収益移転防止法施行規則の改正が2025年6月24日に公布され、2027年4月1日に施行予定です。確認業務の設計を、今から見直す必要があります。

AMLの取引モニタリングでAIが担うアラートの一次仕分け

取引モニタリングでは、通常の取引態様との比較や過去の取引傾向との整合性からアラートが出ますが、その多くは調査の結果、問題なしと判断されるものです。AIに任せたいのは、この一次調査の素材集めです。顧客の過去取引の要約、本人確認情報との突合結果、類似アラートの過去判断の提示までをAIが準備し、疑わしい取引の届出につなげるかの判断は担当者が行う。一次調査でそろえる材料は、取引時確認で取得した本人特定事項・取引目的・職業（法人の場合は事業内容と実質的支配者）、アラート対象取引の前後を含む入出金の流れ、顧客への照会結果です。ここがそろって初めて、届出要否の判断とその記録が、検査や監査に耐える形になります。届出の要否や顧客対応の方針をAIに決めさせない線引きが、AMLでは特に重要です。

本人確認の2027年4月施行改正と、窓口・非対面の手順の作り直し

施行規則改正では、画像読取による方法など、なりすましリスクの高い非対面の本人確認手法が廃止される予定です。地方銀行や信用金庫では、アプリでの口座開設フロー、窓口でのICチップ読取手順、コールセンターでの案内文面まで、影響範囲は広くなります。対面についても、ICチップ情報の読み取りを義務付ける方向で検討が進められてきた経緯があり、窓口の読取端末の手配と券面照合の手順も、合わせて見直しの対象になります。AIチャットで手続きを案内する場合も、古い手順を参照させたままにすると誤案内につながります。参照する規程・マニュアルの版管理と、手順変更時の更新責任者を決めておくことが、AI活用以前の土台です。

継続的顧客管理（CDD）の確認作業を止めないための小さな自動化

取引時確認だけでなく、住所や職業、法人の事業内容などを定期的に再確認する継続的顧客管理も、現場の負担が大きい業務です。送付文書の文面作成、回答の読み取りと台帳への転記、未回答先のフォローリスト作成といった周辺工程は自動化しやすく、リスク判断を伴わない分、導入の合意も取りやすい領域です。

AMLや本人確認の周辺業務は、効率化と正確さを同時に求められる領域です。AOHA LABでは、確認業務のフロー整理と、AIに任せる工程・任せない工程の切り分けを一緒に検討する30分無料相談を受け付けています。2027年4月の施行を見据えた準備の第一歩としてご活用ください。

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「AI利用ガイドラインの作り方：部門ごとに決める5つの論点」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/43

「「その情報、AIに入れて大丈夫？」に答えるための、入力前チェックリスト」 https://axdx.aohalab.ai/#/article/22

出典：金融庁「金融機関におけるマネロン・テロ資金供与・拡散金融対策について」 https://www.fsa.go.jp/policy/amlcftcpt/index.html

出典：金融庁「マネー・ローンダリング等及び金融犯罪対策の取組と課題（2025年）」 https://www.fsa.go.jp/news/r6/20250627/01.pdf

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