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リスクスコアは、AMLのヒットに該当したエンティティがどの程度リスクが高いかを定量的に評価する指標です。このスコアは、誤検知ではないすべてのヒットのうち最も高いリスクスコアに基づいて、最終的なAMLステータス(承認済み/レビュー中/却下)を決定するために使用されます。
⚠️ 重要: リスクスコアが決定するのは最終的なAMLステータスであり、個々のヒットの分類ではありません。個々のヒットは、まず一致スコアを使用して誤検知か未レビューかに分類されます。

概要

各AMLヒットには、3つの主要なリスク要因を組み合わせて算出される0から100のリスクスコアが付与されます。このスコアは、「真の一致である場合、このエンティティのリスクはどの程度か」という問いに答えるものです。

リスクスコアと一致スコアの違い


リスクスコアによる最終的なAMLステータスの決定

最終的なAMLステータスは、誤検知に分類されていないすべてのヒットのうち最も高いリスクスコアによって決定されます。
デフォルトのしきい値:
  • 承認しきい値: 80
  • レビューしきい値: 100
例: デフォルトのしきい値の場合:
  • 最も高いリスクスコア = 50 → 承認済み(低リスク)
  • 最も高いリスクスコア = 90 → レビュー中(中リスク、手動レビューが必要)
  • 最も高いリスクスコア = 101(実際にはありえませんが、100超)→ 却下(高リスク)

リスクスコアの計算式

総合的なリスクスコアは、加重平均を用いて算出されます。

リスクレベル

算出されたリスクスコアに基づき、エンティティは3つのリスクレベルに分類されます。

コンポーネント別スコアリングの詳細

国スコア(重み30%)

国スコアは、法域に固有のAML/CFTリスクを反映します。考慮される要素は次のとおりです。
  • マネーロンダリングおよびテロ資金供与のリスク
  • FATF勧告の遵守状況
  • 国際的な制裁の有無
  • 腐敗認識指数
  • 規制枠組みの強固さ
スコア範囲: 0-100(値が高いほどリスクが高い)
注: ヒットが複数の国に関連付けられている場合、計算には最も高い国スコアが使用されます。

国別リスクスコア

233か国 · AML/CFT要因に基づくリスクスコア


カテゴリースコア (ウェイト50%)

カテゴリースコアは、対象者が掲載されているウォッチリストの種類に基づく固有のリスクレベルを表します。掲載の種類が規制上およびコンプライアンス上のリスクを直接示すため、これは最も重み付けの大きい構成要素です。
注: ヒットが複数のカテゴリに該当する場合は、最も高いカテゴリスコアが使用されます。

カテゴリのリスクレベル


犯罪歴スコア (重み20%)

犯罪歴コンポーネントは、対象者に関連する犯罪歴を評価します。
注: 犯罪歴の配分は20%ですが、有罪判決は対象者のリスクプロファイルを大きく変える可能性があるため、大きな影響力を持ちます。

設定オプション

リスクスコアのしきい値 (最終AMLステータスを決定)

一致スコアのしきい値 (ヒットの分類を決定)


全体の流れ: スクリーニングから最終ステータスまで


計算例

例1: 制裁対象国の高リスクPEP

ヒットデータ:
  • 国: イラン (スコア: 81.66)
  • カテゴリ: 制裁 (スコア: 100)
  • 犯罪歴: なし (スコア: 0)
リスクスコアの計算:
結果: リスクスコア74.50 → 対象者のリスクレベル: 高 🔴
  • これが未レビューのヒットの中で最も高いリスクスコアであり、しきい値がデフォルト (86/100) の場合:
  • 74.50 < 86 → 最終AMLステータス: 承認済み (対象者にはリスクがあるものの、レビューしきい値を下回っています)

例2: 高リスク国のPEPレベル1

ヒットデータ:
  • 国: ロシア (スコア: 71.25)
  • カテゴリ: PEPレベル1 (スコア: 100)
  • 犯罪歴: 裁判所による有罪判決 (スコア: 100)
リスクスコアの計算:
結果: リスクスコア91.38 → 対象者のリスクレベル: 高 🔴
  • デフォルトのしきい値 (86/100) の場合: 86 ≤ 91.38 ≤ 100 → 最終AMLステータス: レビュー中

例3: 低リスクの事業体

ヒットデータ:
  • 国: 英国 (スコア: 24.79)
  • カテゴリ: 企業 (スコア: 40)
  • 犯罪歴: なし (スコア: 0)
リスクスコアの計算:
結果: リスクスコア27.44 → 対象者のリスクレベル: 低 🟢
  • デフォルトのしきい値 (86/100) の場合: 27.44 < 86 → 最終AMLステータス: 承認済み

APIレスポンスの例

AMLレスポンスの各ヒットには、両方のスコアが含まれます。
AMLの全体結果には、最も高いリスクスコアに基づく最終ステータスが含まれます。
この例では:
  • ヒット2は誤検知 (match_score 88 < しきい値93) のため、除外されます
  • 未レビューのヒットの中で最も高いrisk_scoreは91 (ヒット1) です
  • 86 ≤ 91 ≤ 100 → 最終ステータス: レビュー中

ヒットのレビューステータスの管理

初回の分類後、各ヒットのレビューステータスを手動で更新できます。

ヒント: ヒットのレビューステータスは、コンソールでAMLの概要に移動するか、特定のヒットの詳細をクリックして更新できます。


ベストプラクティス

  1. 2つのスコアの仕組みを理解する: 一致スコアは誤検知を除外し、リスクスコアは緊急度を判断します。
  2. 高リスクのヒットから先にレビューする: リスクスコアを使って、未レビューのヒットの中からコンプライアンスチームの作業の優先順位を決めます。
  3. リスク許容度に合わせてしきい値を調整する:
    • 一致スコアのしきい値を下げる → 未レビューとして扱われるヒットが増える
    • 承認しきい値を下げる → 自動承認されるセッションが増える
    • レビューしきい値を下げる → 自動却下されるセッションが増える
  4. 判定を記録する: ヒットを手動でレビューする際は、一致の信頼度とリスク要因の両方に基づいて、承認またはエスカレーションした理由を記録します。
  5. 傾向をモニタリングする: 組織のヒットの分布を一致スコアとリスクレベルの両方で追跡し、パターンを把握します。
最終更新日 2026年11月1日