規制技術（RegTech）－デジタルコンプライアンスの新たな基盤
レギュラトリー・テクノロジー（RegTech）は、ニッチなイノベーションから金融コンプライアンス戦略の中核的要素へと移行した。規制の急速な変化と絶え間ない監視の時代において、従来の手作業によるコンプライアンス手法はもはや持続可能ではありません。
金融機関のリーダーにとって、これは単なるコスト削減ではない。機密データを公開したり、新たな業務上の脆弱性を作り出したりすることなく、規制に合わせて拡張可能なコンプライアンス・インフラを構築することなのだ。
RegTechが不可欠になった理由
金融機関は、絶えず変化する規制の下で業務を行っている。欧州銀行監督機構（EBA）、FATF、欧州委員会からの指令は、ほとんどの組織が手作業で対応できるよりも速いスピードで進化している。RegTechは、自動化、データ統合、継続的モニタリングを通じてこれに対処する。RegTechの中核は、以下を可能にすることである：
- 規制当局への報告や疑わしい行為の提出を自動化する。
- 取引とリスク指標をリアルタイムで監視
- 法域を超えたAML、CTF、不正検知システムの統合
- 監督当局によるレビューのための完全な監査証跡の維持
RegTech によるコンプライアンス業務の変革
これまで、コンプライアンスプロセスは部門やシステムごとに分断されていました。RegTech は、インテリジェントな分析、セキュアなデータパイプライン、継続的なモニタリングを通じて、これらのワークフローを統合します。主な変革は以下のとおりです：
- リアルタイムのコンプライアンス：顧客行動、取引異常、制裁違反の即時モニタリング。
- 動的なリスク・プロファイリング：顧客や市場のデータに応じて進化する適応的なスコアリング・モデル。
- 自動化された報告：EBAやFATFの期待に応える、金融商品取引法や規制当局への標準化された提出書類。
- 詐欺とAMLの統合システム：詐欺、AML、KYCの各チーム間でシームレスなデータ交換を行い、重複を削減します。
- 予測分析：行動データやネットワークデータを用いて新たな脅威を予測。
RegTechと規制レジリエンスの関連性
デジタル・オペレーショナル・レジリエンス法（DORA）は、RegTechをオペレーショナル・リスク管理に直結させます。金融機関は現在、自社のコンプライアンス・テクノロジーが弾力性に富み、安全で、インシデントから迅速に回復できることを証明しなければならない。
DORAの下で、金融機関は以下を行う必要がある：
DORAの下で、金融機関は以下を行う必要がある：
- 重要なICTサービス・プロバイダーを特定し、アウトソーシング・リスクを管理する。
- コンプライアンス・システムを継続的に監視する。
- すべてのデータ駆動型コンプライアンス・プロセスにおける完全性とトレーサビリティを実証する。
RegTech は、コンプライアンスを人的プロセスから機械的インテリジェンスへとシフトさせた。もはやチェックボックスをチェックすることではなく、システムが規制当局の監視を予期し、説明し、それに耐えられるようにすることなのです」-
William Morris, Lead Enterprise Account Executive - UKこれは、現在シニアリーダーの間で主流となっている戦略的な見方、すなわちコンプライアンスは管理ではなくインフラである、ということを捉えている。
RegTech導入における課題
導入が加速する一方で、多くの金融機関はテクノロジーそのものにとどまらない障壁に直面している。一般的な課題には以下が含まれる：
- 統合ギャップ：レガシーシステムは最新のRegTech APIとの相互運用性に欠ける。
- データガバナンス：規制当局への報告には、正確で標準化されたデータソースが必要。
- プライバシー・コンプライアンス：国境を越えたモニタリングは、GDPRやデータのローカライゼーションに関する法律と相反することが多い。
- ベンダーの監視：金融機関はDORAの下、サードパーティツールに対する説明責任を負う。
RegTechと金融コンプライアンスの未来
RegTechは、あらゆる形態のコンプライアンスをつなぐレイヤーに急速になりつつある：AML、不正検知、サイバーセキュリティ、オペレーショナル・レジリエンスなどである。RegTechの次の段階は、3つの能力にかかっている：
- 統合インテリジェンス：データを一元化することなくコラボレーションを可能にする。
- 説明可能なAI：コンプライアンス・モデルがどのように意思決定を行うかについて透明性を提供する。
- プライバシーを保護する計算：分散されたデータセットの安全な分析を保証する。
パルティシアのRegTechソリューション
RegTechの有望性は信頼できるデータ連携にかかっていますが、機関全体でコンプライアンスデータを共有することは、依然としてプライバシー法によって制限されています。パルティシアのプライバシー保護データコラボレーションプラットフォームは、このギャップを埋めるものです。マルチパーティコンピューティング（MPC）を使うことで、金融機関は以下のことが可能になります：
- 生データを公開することなく、AMLと不正検知の共同モデルを実行する。
- 規制当局と共同でコンプライアンス指標を検証する。
- GDPRとDORAの完全なコンプライアンスを維持しながら、検知精度を向上させる。
