「デジタル人民元」詐欺に対して、金融機関はどのように追跡管理するのか？

著者：熊润淼、南方都市報

最近、「デジタル人民元」という名の新型詐欺が急増しており、不法犯罪者は一般市民のデジタル人民元に対する理解不足や積極的に参加したいという心情を利用し、「デジタル人民元」の名のもとに様々な手口で詐欺を行い、民衆の財産損失や情報漏洩を引き起こしています。詐欺師はすでに多くの地域でデジタル人民元の匿名性や緩やかな決済などの特徴を利用し、金融機関のリスク管理システムや警察の捜査技術を回避して詐欺を行い、資金の流れを隠蔽して監督機関による口座の即時凍結を逃れようとしています。この新しい状況に直面し、民衆への反詐欺啓発を強化する中で、デジタル人民元の重要な参加者である金融機関は、この反詐欺、偽造防止、隠れたマネーロンダリング行動において、どのように行動すべきでしょうか？

デジタル人民元詐欺への対応は銀行の安全とリスク管理の新たな課題

「デジタル人民元詐欺リスクに対する新たな課題として、商業銀行や決済機関は、アカウントの前端での身分確認や検証、商業者情報のデューデリジェンス、取引端末の安全認証、さらには資金の異常取引監視を強化する必要があります。特にデジタル人民元の異常取引に関するリアルタイムのスクリーニングルールや警告モデルを整備し、アカウントや商業者管理などの技術手段を多角的に駆使して、正確に感知し、動的に防御し、疑わしい取引行為を阻止し、問題の資金の流れを断ち切る必要があります。」と、同盾科技の業界安全専門家であり、決済清算協会の反詐欺課題講師である閱微は提案しています。商業銀行と決済機関は、以下の三つの側面に重点を置くべきです。

一つ目は、デジタル人民元に関連する異常な資金の流れや上下流のアカウントに注目し、デジタル人民元ウォレットのKYCやチャージ、引き出しなどの機能における疑わしいリスク取引の検出を強化し、共建アプリの安全認証を向上させ、アカウントウォレットの不正使用や転送、引き出し、チャージ、コピー盗取などのリスクを防ぎ、ビジネスの流れにおける時系列の特徴を捕捉し、リアルタイムで分析し、警告を行うことです。

二つ目は、疑わしい資金取引の監視をさらに強化し、デジタル人民元の異常契約、カードの紐付け、チャージなどのマネーロンダリングに関連する資金の異常な流れや異常取引の特徴をリアルタイムまたは準リアルタイムで検出するインテリジェントなシステムを構築し、リスクの正確な識別能力を向上させることです。

三つ目は、デジタル人民元に関連する取引や関連する対抗者の資金アカウントを全面的に調査し、取引資金の支払いの流れを即時に断ち切り、デジタル通貨の取引頻度が高く、多アカウント、分散取引の特徴に対して、ナレッジグラフ技術を導入し、追跡分析、関連分析、事件の串連分析を行い、関与するグループをさらに掘り下げることです。

「根本的に言えば、金融機関はデジタル人民元取引に現れる新たなリスクや特徴に対して、異常な資金の流れのリアルタイム管理能力を強化し、顧客の理解、リスク識別から取引管理、詐欺取引の流れを断ち切ること、事後のリスク評価、戦略のフィードバック調整などの面で、デジタル人民元取引の詐欺防御システムを整備する必要があります。」と閱微は述べています。

アカウントと商業者の二重管理を強化し、資金の流れの追跡能力を向上させる

閱微の見解では、金融機関は効果的なKYCおよび信頼できるシステム、デジタルウォレットにおける通貨取引の監視を基盤に、大データプラットフォームやリスク管理マーケットからのデータ供給を通じて、通貨に関連する特徴計算、通貨に関連するルール、モデルおよびグラフ分析などの意思決定システムを構築し、最終的にデジタル通貨取引アカウント/商業者リストを生成し、関与する資金の取引の流れを断ち切り、リスク処理と効果分析を完了し、リスク管理戦略の調整にフィードバックする必要があります。

金融機関はまた、違法資金移動取引の特徴に基づき、疑わしい「受取アカウント」を重点的に監視する必要があります。多くの問題取引において、送金や受取人が頻繁に「マスク」アカウントや偽のチャージ、支払い取引を変更して銀行のリスク管理を回避するため、銀行や決済機関はさらに違法資金移動取引リスクリストを構築し、違法取引アカウントに対して「ゼロトレランス」の取り締まりを実施する必要があります。

多くの通貨に関連する詐欺資金取引はグループ行動であり、上下流の役割分担が明確です。金融機関はデジタル人民元がネットギャンブルやマネーロンダリングなどのグループ詐欺犯罪に利用されることを警戒する必要があります。そのため、金融機関はアカウントや商業者の監視モデルを構築する際に、ナレッジグラフ技術を組み合わせて、グループ犯罪に対する上下流アカウントの深掘り、追跡分析、関連分析などのグループ検出を行うことを推奨します。

デジタル通貨、ウォレットと金融システムの接続部分に目を向け、「支払いの停止」などの措置を採用するだけでなく、金融機関は未知の異常事象を積極的に学習し、識別することで潜在的な通貨取引リスク詐欺モデルを嗅ぎ分けることができます。端末の安全リスク状況認識システムは、デバイスフィンガープリンティング技術とネットワーク側のデータを基に、大データ処理技術、ビジネス知識の蓄積、AIアルゴリズムモデルを組み合わせて、既存のシステムや情報に脅威を与える新たなリスク源を積極的に特定し、全ネットワークのリスクを認識、検出、防御、可視化、連動、追跡する全体的なクローズドループを実現します。