三菱 UFJ 銀行 がグローバル金融犯罪対策に Alteryx を活用

三菱 UFJ 銀行は、グローバルに統一された金融犯罪対策プログラムの推進を担う「グローバル金融犯罪対策部（以下、GFCD）」 を発足しました。

「グローバルに統一された金融犯罪対策プログラムの構築」というミッションを達成するため、Alteryx を導入した同行。

Alteryx の導入前の課題をはじめ、導入に至る経緯、Alteryx の活用によって GFCD の業務にどのような変化と効果がもたらされたのかについて、三菱 UFJ 銀行　FCOJ インテリジェンスオフィス所長の吉峰知宏氏、GFCD オペレーショングループ テクノロジーチームの濱田暢久氏、藤森義朗氏、さらにインテリジェンス ＆ アナリティクス（以下、I＆A）の松浦裕児氏、小野精一郎氏にお話を伺いま した。

グローバル金融犯罪と戦い金融システムの信頼を守る 三菱UFJ銀行の「GFCD」

グローバル金融犯罪対策部（GFCD）の発足は、2017 年 11 月。 グローバル金融犯罪に関する情報や知見が集まるニューヨークに 本部を構え、ロンドン・シンガポール・東京と合わせて 4 拠点にて展開しています。

ミッションは「グローバルに統一された金融犯罪対策プログラムの構築」

現在、マネーロンダリング（資金洗浄）や経済制裁対象国への送金を見逃さないのはもちろんのこと、規制当局からは世界各国の金融機関に対し犯罪検知のために新技術を積極的に利用することが推奨されています。

こうした背景を受け、2017 年 11 月に GFCD が発足。金融犯罪対策プログラムの推進を担うために、AML（マネーロンダリング対策）や経済制裁対応の知見が集まるニューヨークに本部を構えました。

「GFCD の立ち上げは、『金融犯罪対策に対する信頼を守り、銀行のすべての業務分野においてグローバル金融犯罪と戦う』という、三菱 UFJ 銀行の強い決意を示しています。われわれのミッションは、三菱 UFJ 銀行が業務を展開する国・地域において、金融犯罪対策法令の基準に従いながら、グローバルに統合された一貫性ある対策プログラムを構築し、提供していくことにあります」 （ 吉峰所長）

課題１：膨大なデータ処理とシステムの不統一

三菱UFJ銀行には、メガバンクであるがゆえに非常に多くのトランザクション（取引データ）が存在します。AML 対策においてはシステムで膨大なトランザクションを検索して疑わしいものを抽出し、人の目で一つ一つ判断しています。加えて、人の目で新たな高リスク取引を検知するのは、大変負荷が高いことが課題でした。

「人の目で見るには非常にデータ量が多い上に、判断の難易度も高い。取引間の関連性を見つけるのにも、限られたシステムと人員で行わざるをえませんでした。取引形態が複雑化していく中、より高リスクのものを見つけてそこに注力していかなくてはならない、という課題もありました」 （吉峰所長）
吉峰所長が挙げた課題については、現場オペレーションである I＆A も感じていました。 「I＆A での業務の一つに、数十万件におよぶ国内振込や外国送金などのデータを分析する、というものがあります。これをエクセルでの手作業で対応していたため、一つの分析に数十時間かかるケースもあり、非効率な状況となっていました」と I＆A の小野氏は話します。

「ますます複雑化していくリスクに対し、I&A にも高度な分析が求められています。しかし I&A 発足当初は、そのためのツールがないという状態。適切なツールが無いことで、十分な分析を実施するのに苦労していました。」（小野氏）「集めてきたデータをどうやって使おうかと考えたときに、違ったフォーマットのデータを、いかにして開発せずに整合性の取れた形で使えるようにするか、というのが大きな課題でした。システムの補修コストの面でも、なるべく差分を減らした形でいかに早く利益を上げるか、実行性を上げるかといったことも考えていました」（藤森氏）

課題２：探索型の分析ができるデータサイエンティストの不足

グローバル金融犯罪の兆候をいち早く見抜き、対策を立てるためには、探索型のデータ分析スキルが必要です。モニタリングのシナリオをどうチューニングしていくか。データを統計的に分析し、どうアラートを出すか。これまでになかった新しいリスクが潜んでいないかを、より予測的に検知する必要があります。

「同じスキルセット・知識をもっていないとコミュニケーションすら困難。難しい言語やさまざまなライブラリを使うとなると、それらを知っている人に作業が集中します。かといって、エ���セルではできることが限られている・・・。データ分析はプロだが、データ処理に関してはプロではない人が、大量のデータを前にして、時間をかけて四苦八苦しているという状況でした」（藤森氏）

「東京では個人のお客様から大企業まで、大量の取引データが生成されます。複雑かつ多様な商品を取り扱う東京でデータを分析しなければ、正しくリスクを検知できないという課題もありました」（濱田氏）

新技術の利用には相応の数のデータサイエンティストが必要となることが想定されますが、足元の日本の労働市場においてはデータサイエンティストの絶対数が不足しているのが実情です。そこで、ユーザーインターフェースに優れ、分析ツールにまだ馴染みの薄いユーザーにもハードルの低い Alteryx が採用されました。

Alteryx 選定の決め手となった３ポイント

ポイント １：使いやすさに優れたユーザーインターフェース

まずはユーザーインターフェースに優れ、直感的に使えるものであるということ。コーティングできないと使えないような、ハードルの高いものではないことがポイントでした。

「ぱっと見て何をやっているのかが分かる、初めて使う人や新しく入ってきた人でもすぐに使えるものを探していました」（ 藤森氏）

「使いやすさ」というユーザーフレンドリーな面は、現場のオペレーションからも当時から強く求められています。 「こうしたツールを操作した経験のない行員でも使いやすいユーザーフレンドリーな機能、一度作ったものを後から変更できるフレキシビリティ、視覚的に処理プロセスが理解できるわかりやすさ、これらが選ぶときのポイントでした」（松浦氏）

ポイント ２：大量のデータ処理に耐えられるパワフルなエンジン

次のポイントとして挙がったのは、複雑かつ負荷の高いデータクレンジング（データ処理）に耐えられるパワフルなエンジンであることです。この「データ処理の観点」は非常に重要であると濱田氏は言います。

ポイント ３：データを一元管理できるネットワーク力

さらに、世界全体で一元的に管理できるネットワーク系の力を挙げています。

「いろいろなところにサーバーを置いた上で、それを有機的につなげる機能がどうしても必要になります。サーバー間をつなぎつつ、作った知的財産を一箇所で管理できるという、まったく違う要件を同時に満たすところが大きな利点だったと思います」（藤森氏）

I＆A からはさらに、現場レベルでのノウハウ・ナレッジの共有のしやすさや、プロセスの見える化を求める声も挙がっていました。

「細かい作業の積み重ねである分析のノウハウは、個人に溜まる傾向があります。ノウハウを次代の人に伝えていけるか、分析のプロセスの見える化ができるか、というところも重要でした」（小野氏）

こうした課題をクリアするシステムとして、Alteryx が選ばれました。

「最終的には、Alteryx サーバーというプロダクトで、グローバルにワークフローを共有できることが大きな魅力となりました」 （濱田氏）

Alteryx 導入当初はこうしたツールに対する経験や知見が乏しく、どこまで使いこなすことができるか、不安な印象を持っていたとのこと。特に実際に Alteryx を直接扱うことになる I＆A にとっては、作業工程や業務内容が大きく左右されるかもしれない、大きな局面です。

しかし、Alteryx の担当者とのトレーニングを重ね、操作にも慣れ、今では業務に欠かせないツールになっている、と松浦氏は言います。

「メンバーが操作マニュアルを作ったり、勉強会を開催したりすることにより、情報やノウハウを共有するなど、チーム内でトライ＆エラーを繰り返しながら習得を進めました」（松浦氏）

GFCD の中でも一つの転換期となった Alteryx 導入。取り入れた後は、どのような効果や社内評価につながったのでしょうか。

Alteryx 導入後の効果と社内の評価

三菱 UFJ 銀行が Alteryx を導入してから約 1 年が経ち、データ処理の効率化・高速化に加え、個人の分析力のスキルアップや業務の見直しも実現しつつあります。

効果１：大量のデータ処理にかかっていた既存工数がおよそ 26 分の 1 まで短縮

Alteryx 導入によって実現できたこととしてまず挙げられるのは、分析作業の効率化です。

「これまで 1 回 130 時間かかっていたデータクレンジング作業が、約 5 時間に短縮できました。データを処理する力が強いというのは大変効く上に、プロセスの改善に有効だと理解しました」（濱田氏）

また数十万という膨大な数のデータを、分析が必要な数十件に絞ることで、より深掘りしなくてはならない個別調査に時間をかけることができるようにもなりました。これまでやりたくてもできなかった作業にも手が回り、調査の範囲が広く深くなるとともに、作業の高度化も実現できたといいます。

現場の I＆A としても、一番評価できるのは「使い勝手のよさ」だと小野氏。さまざまな分析ニーズに係る大量データを短時間にクレンジングすることが可能になったといいます。

「新しい商品・取引形態が増えわれわれの業務範囲が広がっている一方で、対応するメンバーなどリソースが限られているため、すべてをタイムリーに対応できない状況が続いていました。Alteryx により効率化が進んだため、業務のスピードが速まるとともにそのカバレッジも広がりました」（松浦氏）

効果２：人材のスキルアップの実現（データや分析を扱えるリソースの拡大）

今までプログラムを作るには、開発者による業務分析・詳細設計・コーティングという工程が必要でした。しかし、Alteryx では、現場の担当者がアイコンを並べるような直感的な作業でワークフローを作ることが可能です。担当者自身が「フローがおかしい」と感じれば、「あっちとこっちとつないでみようか」「一緒にしてみたらどうだろう」といったことを、自分の業務の中で試すことができます。

「Alteryx を使うと、机上で設計を考えることとコーディングが同時にできます。 また、自分で作った設計やロジックが整理されているかどうかを、ワークフローを見ながら磨き上げていくことができる。細かくワークフローをきれいにしていくことで、ロジック・業務設計・業務要件も整理できます。この点は思いがけない良さだと感じています」（藤森氏）

さらに、Alteryx の活用が人材育成にも寄与していると濱田氏は言います。

「データ処理の素人だった人が、トレーニングを受けたあとも自分で作ったワークフローを使って試行錯誤していますが、この過程で人材がだんだん育っていく。ナレッジのシェアの点でも非常にやりやすい。人材を育成するという観点でも、Alteryx は有効に機能していると評価しています」（ 濱田氏）

「これまでだと、『こういうことをやろう』となると、まずシステム部門に対して要件定義書を出すところから始めなくてはなりませんでした。今は『まずデータをください。データさえあれば私たちでなんとかします』とまで言えるようになってきました。データと道具がそろえば、エンドユーザー（現場の担当者）の方でいかようにもデータで遊ぶことができる。これからはデータレイクの充実と Alteryx に関するスキルの上昇の両方が進めば、エンドユーザーの力で自分の望むものを実現することができる、というふうになっていくと思っています」（藤森氏）

効果３：自行内におけるデジタルトランスフォーメーションを加速化

According to Mr. 濱田氏は Alteryx を導入してから 1 年で、三菱 UFJ 銀行が進めていたデジタルトランスフォーメーション（DX）の必要性が可視化されたと話します。

「これまで手作業だった分析がツール化され、データ分析に携わる行員が着実にスキルアップしています。行内におけるデジタルトランスフォーメーションの必要性の認識が、今回の Alteryx の導入をきっかけに、一層高まりました。」（濱田氏）

「現在は銀行全体のデジタル化を進めるために、デジタル企画部との議論・連携もさらに加速化し、新たな DX 化の取り組みも進めやすくなりました。Alteryx の導入がそのきっかけになったことに大変感謝しています」（濱田氏）

効果4：分析の高度化で「I＆Aが動き始めた」

Alteryx により業務を効率化することで、さらなる高度な分析に手が出るようになった I＆A。その流れに伴い、I&A に対する社内の評価も少しずつ変わったといいます。

「われわれのミッションは高度な分析を行うことですが、Alteryx がなかったら果たせなかったかと思います。AI 化が世の中で当たり前に言われるようになってきた中、何もできずもどかしさを感じていました。しかし今は、I＆A が自分たちで歩き始めたと、社内でも評価されています。資金異動のネットワーク図などがビジュアルで見られるところなどはマネジメントにも受けがいいですね」（小野氏）