金融コンプライアンス業務への革新：生成系AIによる不審取引報告書の下書き作成
金融機関にとって、マネーロンダリング対策（AML）や不正取引の監視は、業務の根幹の一つです。特に「不審取引報告書（Suspicious Transaction Reports：STR）」の作成は、コンプライアンスチームにとって重要でありながら、負担の大きい作業でもあります。こうした報告書の作成には、取引履歴や顧客情報を精査し、リスク要因を評価し、適切な文書をまとめる必要があります。これには高い専門性が求められ、場合によっては数時間から数日に及ぶ作業となることも珍しくありません。
こうした背景の中、生成系AI（Generative AI）を活用することで、STRの下書き作成というプロセスが大きく変わろうとしています。本記事では、AWS上での生成系AI技術を活用し、金融機関がより効果的かつ効率的に不審取引報告書の作成作業を自動化・支援できる仕組みについてご紹介します。
なぜ不審取引報告書作成に生成系AIが有効なのか
これまでのSTR作成プロセスは、多くのヒトの介入を必要とする定型的かつ判断の難しい作業でした。調査担当者（アナリスト）は、複数のトランザクション履歴、顧客の過去の行動、口座の利用目的などを知識と経験に基づいて分析し、レポートを手作業で記述していました。この中での最大の課題は、「情報間の関係性を踏まえた客観的な記述を効率的に行うこと」、そして「整合性を保ちながら短時間で文書を仕上げること」でした。
このような作業には、人間が得意とする柔軟な言語生成能力が必要とされるため、自動化するには限界があると考えられていました。しかし、近年の自然言語処理（NLP）技術、特に生成系AIの発展により、精度の高い文書生成が可能となり、金融コンプライアンス業務への応用が現実のものとなっています。
AWSが提供するソリューション：生成AIを活用したSTRドラフト生成の仕組み
AWSでは、Amazon SageMakerをはじめとしたAI/機械学習関連のサービスを活用し、生成AIを組み込んだ不審取引報告書の下書き作成ソリューションを提供しています。このソリューションは、主に次のような3つのステップで構成されています。
1. データの統合と前処理
まず、対象となるトランザクションデータや顧客情報、過去の報告書データなどを統合し、分析に適した形で前処理を行います。このステップでは、顧客識別情報（KYC）、取引履歴、関連する補足資料などが含まれ、システムにインプットされます。前処理されたデータは、後続のAIモデルで利用される形式に変換され、トークナイズやエンコードといった処理が行われます。
2. プロンプトエンジニアリングによる文書生成
次に、Amazon Bedrockなどを通じて提供される大規模言語モデル（LLM）を使用して、STRの下書きを生成します。この過程で重要になるのが、「プロンプトエンジニアリング」です。適切なプロンプト（AIへの指示文）を設計することで、生成される文章の品質が大きく左右されます。
具体的には、「このトランザクションデータから不審点を抽出し、時系列に沿った文章としてまとめてください」「背景情報とリスク評価を含め、過去のSTRテンプレートに倣った形で記述してください」といった形で、タスクを明確に定義したプロンプトを用意します。これにより、AIは入力データを元に一貫性のある文書を生成し、担当者が後から確認・調整しやすいドラフトが提供されます。
3. レビューと調整による品質保証
AIが生成したSTRドラフトは、調査担当者がレビューを行い、必要に応じて加筆・修正を加えます。AIによって80～90％の完成度のドラフトが出力されるため、担当者は最終的な品質確認と細部の調整に集中することができます。その結果、文書作成にかかる時間は従来の半分以下となる場合もあり、より多くのケースに対応することが可能となります。
AIと人の協働による品質の最適化
このソリューションの最大の利点は、通常であれば習熟に時間を要するような報告書作成のプロセスを、統一された文書構成、関連情報の網羅、わかりやすい表現を通じて高速化・標準化できる点です。一方で、最終的な判断と責任は人間が担うことが前提となっており、AIはあくまで「下書き支援ツール」として機能します。
これは、生成系AIの活用が「すべてを自動化すること」ではなく、「人間の作業を高める（Augment）」ためのものであるという根本的な考え方にも合致しています。熟練したアナリストがAI生成の文章を精査・補完することで、最終的にはコンプライアンスレベルを維持しつつ、業務の効率を改善できます。
カスタマイズ性と拡張性
この生成AIベースのソリューションは、金融機関の個別ニーズに合わせて柔軟にカスタマイズすることができます。例えば、使用するプロンプトの内容を各社の業務プロセスに合わせて最適化したり、過去データや社内ガイドラインを基準にした文体・フォーマットの統一を図ることも可能です。
さらに、この仕組みはSTRの作成にとどまらず、その他のコンプライアンス業務文書（例えば、顧客リスク評価書、モニタリングレポート、内部検証ログなど）にも応用できます。これは、金融業務における文書作成フロー全体のデジタル変革（DX）を促進する可能性を持っています。
セキュリティとコンプライアンス要件の遵守
金融分野ではデータの機密性が特に重要であり、生成AIの導入に際してはセキュリティやプライバシーへの高い要件が求められます。AWSのソリューションでは、Amazon SageMakerによるセキュアなモデルホスティング、Amazon Bedrock を通じたモデルアクセスの監視、データ暗号化、アクセス権限管理などを通じて、企業ごとのコンプライアンス要件に適合させることが可能です。
また、データがAIモデル学習に再利用されないよう、ユーザーの明確な制御が実装されており、第三者による情報漏洩リスクを抑えるための細やかな設計がなされています。これにより、厳格な規制下でも安心して生成系AIを取り入れることができます。
これからの金融サービスと生成AIの可能性
現在、多くの金融機関が、業務負荷の削減、品質向上、業務スピードの最大化を目指してAIの導入を進めています。この流れの中で、生成系AIは「人間の知識や判断に基づく業務」への新たなアプローチを提供しています。
特に不審取引報告書のように、高度な言語処理能力と業務知識が求められる文書において、AIが下書きを支援することで、「時間の短縮」と「品質の確保」、さらに「標準化によるベストプラクティスの展開」が実現可能になります。
おわりに
生成AIは、これまで人の力だけに頼っていた重要な金融コンプライアンス業務にも新たな可能性をもたらしています。AWSのようなクラウドプラットフォームを利用すれば、専門的なAIインフラ設計の知見がなくても、高精度なAIモデルを利用したソリューション構築が可能です。
金融分野におけるAI活用が広がる中で、生成系AIを適切に設計・導入することは、業界全体の健全性を高めるとともに、企業の競争力やレジリエンスを向上させる鍵となるでしょう。今後、さらに多くの金融機関が、この革新的なアプローチによって新たな一歩を踏み出していくことが期待されます。
