マネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラム
【課題】検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定することを支援すること。
【解決手段】本発明にかかるマネーロンダリング判定支援システムは、リスクレーティング情報に基づいて、マネーロンダリング情報に該当する取引データを検出し、検出されたマネーロンダリング情報を判定履歴情報記憶部へ格納し、検出された顧客識別情報に基づき、属性情報と勘定情報とを含む収集データを収集し、収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する。当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を判定履歴情報記憶部へ登録し、判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。
【解決手段】本発明にかかるマネーロンダリング判定支援システムは、リスクレーティング情報に基づいて、マネーロンダリング情報に該当する取引データを検出し、検出されたマネーロンダリング情報を判定履歴情報記憶部へ格納し、検出された顧客識別情報に基づき、属性情報と勘定情報とを含む収集データを収集し、収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する。当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を判定履歴情報記憶部へ登録し、判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムに関し、特に、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マネーロンダリングとは、不正な行為により得た資金を金融機関の口座を経由することにより、当該資金の出所を隠ぺいする資金洗浄行為である。金融機関は、マネーロンダリングに該当する可能性がある疑わしい取引が発見された場合、金融当局へ届け出る必要がある。
【０００３】
特許文献１には、顧客の取引がマネーロンダリングに係る取引であることを示唆する不信取引示唆項目を顧客の取引情報から抽出する不信取引示唆項目抽出手段と、前記不信取引示唆項目抽出手段により抽出された複数の不信取引示唆項目の組合せに基づいて顧客の不信な取引を特定する不信取引特定手段とを備えるマネーロンダリング検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２２８０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１に示したようなマネーロンダリング検出装置は、日々の膨大な取引データの中から、予め定めた条件に該当する取引データを上述した疑わしい取引として検出する。しかし、検出される疑わしい取引中には、正常な取引が含まれることが多い。そのため、金融機関では、通常、検出される疑わしい取引について複数人により検討した上でマネーロンダリングの可能性が高い取引について、実際に金融当局へ届け出を行うようにしている。
【０００６】
また、マネーロンダリングの手口は、年々巧妙になっており、マネーロンダリング検出装置に新たな手口を検出する条件として追加するだけでは、検出が困難である。また、検出された取引がマネーロンダリングであるか否かの判定は、当該取引の顧客情報及び過去の取引履歴等から総合的に行う必要がある。そのため、疑わしい取引に該当する条件は複雑であり、様々な要因により変化するものであるため、一律に条件を設定することは困難である。
【０００７】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定することを支援するマネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様にかかるマネーロンダリング判定支援システムは、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するものである。顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて格納する顧客情報記憶部と、前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する勘定情報記憶部と、前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納するリスクレーティング情報記憶部と、マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報を格納するマネーロンダリング情報記憶部と、前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を格納する判定履歴情報記憶部と、前記判定を支援する処理を行う制御部とを備え、前記制御部は、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出手段と、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納手段と、前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集手段と、前記収集手段により収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成手段と、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録手段と、前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出手段と、を備える。
【０００９】
また、前記表示用データ生成手段は、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出手段により算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新手段をさらに備える、とよい。
【００１０】
また、前記リスクレーティング情報更新手段は、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、とよい。
【００１１】
また、前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００１２】
また、前記推奨値算出手段は、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００１３】
また、前記推奨値算出手段は、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００１４】
また、前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を格納する正常判定回数記憶部をさらに備え、前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００１５】
また、前記推奨値算出手段は、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００１６】
また、前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００１７】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部は、複数のマネーロンダリング情報を格納し、前記検出手段は、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、前記表示用データ生成手段は、前記検出手段により検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００１８】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてさらに格納し、前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００１９】
また、前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００２０】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をさらに格納し、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出手段によりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定手段をさらに備え、前記表示用データ生成手段は、前記リスクレベル判定手段により判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００２１】
また、前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する信用照会情報記憶部をさらに備え、前記収集手段は、前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、とよい。
【００２２】
また、前記表示用データ生成手段により生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納手段をさらに備え、前記表示用データ生成手段は、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出手段により検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、とよい。
【００２３】
また、前記表示用データ生成手段は、前記収集手段により収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００２４】
また、前記表示用データ生成手段は、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００２５】
また、ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始手段と、前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納手段をさらに備える、とよい。
【００２６】
本発明の第２の態様にかかるマネーロンダリング判定支援方法は、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するものである。リスクレーティング情報記憶部に格納された顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客を識別する顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが、マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の属性情報と、勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の口座に関する勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備える。
【００２７】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、とよい。
【００２８】
また、前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、とよい。
【００２９】
また、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００３０】
また、前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００３１】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００３２】
また、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、正常回数記憶部に格納された前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００３３】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００３４】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３５】
また、前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、前記表示用データ生成ステップは、前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３６】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、前記マネーロンダリング情報に関連付けられ、強調して表示する強調項目及び表示レベルを取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３７】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３８】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００３９】
また、前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた前記顧客における信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、とよい。
【００４０】
また、前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、とよい。
【００４１】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００４２】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００４３】
また、ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、とよい。
【００４４】
本発明の第３の態様にかかるマネーロンダリング判定支援プログラムは、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援処理をコンピュータに実行させるものである。顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて顧客情報記憶部へ格納する顧客情報格納ステップと、前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて勘定情報記憶部へ格納する勘定情報格納ステップと、前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けてリスクレーティング情報記憶部へ格納するリスクレーティング情報格納ステップと、マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納するマネーロンダリング情報格納ステップと、前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を判定履歴情報記憶部へ格納する判定履歴情報格納ステップと、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備える。
【００４５】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、とよい。
【００４６】
また、前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、とよい。
【００４７】
また、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００４８】
また、前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００４９】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００５０】
また、前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を正常判定回数記憶部へ格納する正常判定回数格納ステップをさらに備え、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００５１】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００５２】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５３】
また、前記マネーロンダリング情報格納ステップは、複数のマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納し、前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、前記表示用データ生成ステップは、前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５４】
また、前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５５】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５６】
また、前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００５７】
また、前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて信用照会情報記憶部へ格納する信用照会情報格納ステップをさらに備え、前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、とよい。
【００５８】
また、前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、とよい。
【００５９】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００６０】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００６１】
また、ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、とよい。
【発明の効果】
【００６２】
本発明によれば、検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定し、当該検出された疑わしい取引における顧客の格付けをフィードバックすることで検出精度を向上させるマネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理の概要を示すフローチャート図である。
【図４】本発明の実施の形態１にかかる収集処理を示すフローチャート図である。
【図５】本発明の実施の形態１にかかる分析支援処理を示すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施の形態１にかかる分析画面生成処理を示すフローチャート図である。
【図７】本発明の実施の形態１にかかる強調表示設定処理を示すフローチャート図である。
【図８】本発明の実施の形態１にかかる差分表示設定処理を示すフローチャート図である。
【図９】本発明の実施の形態１にかかる検討支援処理を示すフローチャート図である。
【図１０】本発明の実施の形態１にかかる検討画面生成処理を示すフローチャート図である。
【図１１】本発明の実施の形態１にかかるリスクレベル判定処理を示すフローチャート図である。
【図１２】本発明の実施の形態１にかかるチャット支援処理を示すフローチャート図である。
【図１３】本発明の実施の形態１にかかる評価支援処理を示すフローチャート図である。
【図１４】本発明の実施の形態１にかかる推奨値算出処理を示すフローチャート図である。
【図１５】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（個人）の表示例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（個人）の表示例を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態１にかかる検討画面（個人）の表示例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（法人）の表示例を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（法人）の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６４】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。
【００６５】
＜発明の実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援システム１００の全体構成を示すブロック図である。マネーロンダリング判定支援システム１００は、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するものである。尚、以下の説明において、マネーロンダリングに該当するとは、金融機関が金融当局へ届け出るために、当該取引データがマネーロンダリングに該当する可能性がある疑わしい取引であると判定することを含むものとする。マネーロンダリング判定支援システム１００は、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７、正常判定回数記憶部１８、マネーロンダリング判定支援サーバ２０及び端末３０を備える。
【００６６】
取引データ記憶部１１は、金融取引における取引データを記憶する記憶装置である。取引データ記憶部１１には、内為又は外為取引等を扱う決済系システム（不図示）から取得された取引データが格納されている。取引データは、顧客を識別する顧客識別情報を含む複数のデータである。例えば、取引データは、決済が行われた際の送り元、送り先、金額、国及び個人コード又は法人コードで表される顧客識別情報等を含むものである。
【００６７】
顧客情報記憶部１２は、顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて格納する記憶装置である。顧客識別情報とは、顧客を識別する個人コード又は法人コードであればよい。属性情報とは、顧客が個人の場合、本人確認情報及び事故履歴等である。ここで、本人確認情報は、例えば、氏名、生年月日、住所、戸籍謄本、住民票、印鑑証明及び運転免許証等を示す。また、顧客が法人の場合、属性情報は、会社情報及び事故履歴等である。ここで、会社情報は、例えば、会社名、住所、設立年月日、資本金、売上及び当期利益等を示す。尚、本人確認情報及び会社情報は、金融機関が確認を行った際の各種証明書のコピーを電子化したデータであってもよい。また、事故履歴とは、顧客が個人の場合、当該金融機関における小切手事故、破産履歴、並びに、クレジットカードの返済及び延滞状況等であり、顧客が法人の場合、当該金融機関における小切手事故、手形不渡り及びブラックリストとの照合結果等であるとよい。
【００６８】
勘定情報記憶部１３は、顧客の口座に関する勘定情報を顧客識別情報に関連付けて格納する記憶装置である。勘定情報記憶部１３には、口座の入出金明細等を扱う勘定系システム（不図示）から取得された勘定情報が格納されている。勘定情報は、顧客識別情報、支店及び口座異動明細等を含むデータである。口座異動明細には、例えば、口座番号、日付、金額等が含まれる。勘定情報は、顧客が個人の場合、ローン、当座預金、普通預金、定期預金及び投資信託等を含む取引残高を示す。また、勘定情報は、顧客が法人の場合、貸出金、長期貸出金、短期貸出金、当座預金、普通預金及び定期預金等を含む取引情報を示す。尚、勘定情報には、発生日等の詳細な情報を含む。
【００６９】
リスクレーティング情報記憶部１４は、顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を格納する記憶装置である。リスクレーティング情報は、例えば、１から５の数値により５段階評価で表現され、数値が大きいほどリスクが高いことを示すようにすればよい。尚、リスクレーティング情報の表現は、これに限定されない。
【００７０】
マネーロンダリング情報記憶部１５は、マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報を少なくとも１つ格納する記憶装置である。マネーロンダリング情報は、予め定義された特定の取引の抽出条件（ルール）を示す情報である。マネーロンダリング情報には、ルールとルールの識別情報と、当該ルールを説明する文字列情報を含む。また、マネーロンダリング情報記憶部１５には、複数のマネーロンダリング情報が格納されていることが望ましい。さらに、マネーロンダリング情報記憶部１５は、属性情報又は勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルをマネーロンダリング情報に関連付けて格納するとよい。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、属性情報又は勘定情報の項目の表示順序の定義をマネーロンダリング情報に関連付けて格納するとよい。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、マネーロンダリング情報におけるリスク値をさらに格納するとよい。ここで、リスク値は、例えば、１から１０の数値により１０段階評価で表現され、数値が大きいほどリスクが高いことを示すようにすればよい。尚、リスク値の表現は、これに限定されない。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、リスクレーティング情報をマネーロンダリング情報に関連付けて格納するとよい。尚、マネーロンダリング情報は、固定のものではなく、適宜、内容の更新又は追加が行われるものである。
【００７１】
信用照会情報記憶部１６は、顧客における信用照会情報を顧客識別情報に関連付けて格納する記憶装置である。信用照会情報とは、顧客が個人の場合、他の金融機関のローン、金額、発生日、事故の有無、クレジットカードの返済及び延滞状況等を示す。また、顧客が法人の場合、信用照会情報は、格付け情報、株価、各種格付機関及び株価情報公開サイトへのリンク先情報等である。信用照会情報記憶部１６には、信用照会情報を管理する信用照会情報機関から取得した顧客に関する情報が格納されている。
【００７２】
判定履歴情報記憶部１７は、マネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を格納する記憶装置である。判定履歴情報は、マネーロンダリングに該当すると検出された取引データ、マネーロンダリング情報及び顧客識別情報、当該検出された結果を含む表示用データ、並びに、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果等を含む。ここで、判定結果は、正常判定又は異常判定のいずれかであるものとする。正常判定とは、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないこと、言い換えると、当該取引データに疑義がないことを示す。また、異常判定とは、当該取引データがマネーロンダリングに該当すること、言い換えると、当該取引データに疑義があることを示す。尚、判定結果は、数値で段階的に表現しても構わない。また、表示用データは、表示対象のデータを所定の表示方法による表示の指示を埋め込んだデータである。表示用データは、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）やＸＭＬ（Extensible Markup Language）等の構造化言語により表現されたものであるとよい。但し、表示用データは、表示手段３１が解析可能なものであれば、これに限定されない。さらに、判定履歴情報は、チャット通信における文字列データであるチャット履歴情報を含むようにするとよい。
【００７３】
正常判定回数記憶部１８は、判定結果が正常判定となった回数である正常判定回数を格納する記憶装置である。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、マネーロンダリング情報ごとに正常判定回数の閾値の情報をさらに格納するとよい。
【００７４】
尚、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７及び正常判定回数記憶部１８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置である。
【００７５】
マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、汎用的なコンピュータシステムであり、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援する処理を行う。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、後述する候補検出処理、収集処理、分析支援処理、検討支援処理及び評価支援処理を行う。
【００７６】
図２は、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援サーバ２０の構成を示すブロック図である。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、通信部２４と、ハードディスク２５とを備える。また、ハードディスク２５は、不揮発性記憶装置であり、ＯＳ（Operating System）４１及びマネーロンダリング判定支援プログラム４２が格納されている。マネーロンダリング判定支援プログラム４２は、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援する処理が実装されたプログラムであり、具体的には、候補検出処理、収集処理、分析支援処理、検討支援処理及び評価支援処理を実現する。尚、ハードディスク２５は、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７及び正常判定回数記憶部１８をさらに含むものであってもよい。
【００７７】
ＣＰＵ２１は、マネーロンダリング判定支援サーバ２０における各種処理、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、通信部２４及びハードディスク２５へのアクセス等を制御する。通信部２４は、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７及び正常判定回数記憶部１８、並びに、端末３０との通信を行う。
【００７８】
マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ＣＰＵ２１が、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３又はハードディスク２５に格納されたＯＳ４１及びマネーロンダリング判定支援プログラム４２を読み込み、実行する。これにより、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理、収集処理、分析支援処理、検討支援処理及び評価支援処理を行うことができる。
【００７９】
図１に戻って、端末３０は、マネーロンダリング判定支援サーバ２０の通信部２４に対して、各種データを入力し、また、通信部２４から出力される表示用データを表示する表示手段３１を備える端末である。また、端末３０は、図示しない構成として、マウス及びキーボード等の入力装置、並びに、ディスプレイ等の出力装置を備える。表示手段３１は、ブラウザ等の表示用ソフトウェアで実現され、例えば、ディスプレイ等の出力装置に上述した表示用データを表示するものである。端末３０は、例えば、通信部２４との通信機能と、ブラウザ等を備えたパーソナルコンピュータであればよい。尚、端末３０は、必ずしもマネーロンダリング判定支援システム１００が備える必要はなく、例えば、マネーロンダリング判定支援サーバ２０に含まれるものであってもよい。尚、マネーロンダリング判定支援サーバ２０に接続される端末の台数は、これに限定されない。また、端末３０は、マネーロンダリング判定支援サーバ２０にネットワーク（不図示）を介して接続されても構わない。
【００８０】
このように、マネーロンダリング判定支援システム１００は、取引データがマネーロンダリングに該当するとして検出されたマネーロンダリングの候補情報及び関連情報を表示することにより、少なくとも１名の判定者によるマネーロンダリングに該当するか否かを判定した判定結果の入力を受け付け、検出結果や判定結果に応じたリスクレーティング情報の推奨値を算出することで、以後のマネーロンダリングの候補情報の検出の精度を高めることができる。尚、上述した判定者は、複数人であることが望ましく、例えば、職位が下位の担当者から上位の承認者の順番で判定をしていくようにしてもよい。以下の説明では、担当者Ａ、担当者Ｂ、役席者及び承認者の４名の判定者に対して判定を支援することを例に挙げる。但し、判定者の数、立場、判定の手順等は、これに限定されない。
【００８１】
図３は、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理の概要を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、疑わしい取引データを検出する候補検出処理を行い、当該検出した疑わしい取引データを保存する（Ｓ１１）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、取引データ記憶部１１から入力される取引データがマネーロンダリング情報記憶部１５に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する。
【００８２】
また、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出された取引データ、マネーロンダリング情報及び顧客識別情報を判定履歴情報記憶部１７に格納する。尚、ステップＳ１１における候補検出処理は、併せて、過去のデータから顧客毎の取引及び行動パターンを自動生成し、これらとの乖離幅から特定の取引を検知するプロファイリングを行っても構わない。また、候補検出処理により検出されるマネーロンダリング情報には、少なくともルールの識別情報が含まれるものとする。
【００８３】
尚、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理において、取引データがマネーロンダリング情報記憶部１５に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出するようにするとよい。
【００８４】
次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検出された顧客に関連する情報を収集する収集処理を行う（Ｓ１２）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１１において検出された顧客識別情報に基づき、顧客情報記憶部１２から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、勘定情報記憶部１３から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１１において検出された当該顧客識別情報に基づき、信用照会情報記憶部１６から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする。
【００８５】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１２により収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段３１へ出力する（Ｓ１３）。このとき、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により複数のマネーロンダリング情報が検出された場合、当該複数のマネーロンダリング情報をさらに含めて表示用データを生成し、表示手段３１に出力する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定結果の入力を受け付け、保存する（Ｓ１４）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する。以下では、ステップＳ１３及びＳ１４を含めた処理を分析支援理及び検討支援処理と呼ぶ。
【００８６】
その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報の推奨値を算出し、表示手段３１へ出力する（Ｓ１５）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１４により登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報及び算出された推奨値をさらに含めて表示用データを生成し、表示手段３１に出力する。
【００８７】
最後に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、表示手段３１に表示された推奨値が承認された場合、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新する（Ｓ１６）。以下では、ステップＳ１５及びＳ１６を含めた処理を評価支援処理と呼ぶ。
【００８８】
図４は、本発明の実施の形態１にかかる収集処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客識別情報の種別を判定する（Ｓ２１）。
【００８９】
顧客識別情報の種別が個人コードである場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該個人コードに関連付けられた本人確認情報を取得する（Ｓ２２１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、勘定情報記憶部１３から当該個人コードに関連付けられた取引残高を取得する（Ｓ２２２）。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該個人コードに関連付けられた事故履歴を取得する（Ｓ２２３）。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、信用照会情報記憶部１６から当該個人コードに関連付けられた信用照会情報を取得する（Ｓ２２４）。
【００９０】
また、ステップＳ２１において、顧客識別情報の種別が法人コードである場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該法人コードに関連付けられた会社情報を取得する（Ｓ２３１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、勘定情報記憶部１３から当該法人コードに関連付けられた取引情報を取得する（Ｓ２３２）。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該法人コードに関連付けられた事故履歴を取得する（Ｓ２３３）。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、信用照会情報記憶部１６から当該法人コードに関連付けられた格付け情報を取得する（Ｓ２３４）。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、信用照会情報記憶部１６から当該法人コードに関連付けられた株価情報を取得する（Ｓ２３５）。
【００９１】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、上述したステップＳ２２１乃至Ｓ２２４又はステップＳ２３１乃至Ｓ２３５のいずれかにおいて取得された収集データを判定履歴情報記憶部１７に格納する（Ｓ２４）。
【００９２】
図５は、本発明の実施の形態１にかかる分析支援処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、収集処理により収集された収集データに基づき、分析画面を生成する分析画面生成処理を行う（Ｓ３１）。ここで、図６は、本発明の実施の形態１にかかる分析画面生成処理を示すフローチャート図である。また、以下では、図１５に示す、本発明の実施の形態１にかかる分析画面（個人）の表示例を適宜参照する。
【００９３】
図６において、まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、収集データについて所定の配置を行う（Ｓ４１）。例えば、図１５に示す配置となるように、ＨＴＭＬデータを生成する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リンク設定を行う（Ｓ４２）。例えば、関連資料のＰＤＦファイルへのリンク、外部のＷＥＢサイトのＵＲＬ等である。ＨＴＭＬの場合、ハイパーリンクを定義する。
【００９４】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調表示設定処理を行う（Ｓ４３）。図７は、本発明の実施の形態１にかかる強調表示設定処理を示すフローチャート図である。ここでは、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報に応じて、属性情報又は勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する。
【００９５】
まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調項目及び表示レベルを取得する（Ｓ４３１）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から候補検出処理により検出されたルールの識別情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを取得する。例えば、候補検出処理により検出されたルールの識別情報が図１５に示す"ルールＡ"である場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から勘定情報の内、ローンの項目を強調項目として取得する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調項目を上位に整列する（Ｓ４３２）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前記ルールの識別情報に関連付けられた強調項目の表示順序をマネーロンダリング情報記憶部１５から取得する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前記ルールの識別情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調項目を表示レベルに応じて設定する（Ｓ４３３）。例えば、図１５の強調表示５４１に示す領域を他の領域とは異なる色で表示するようにＨＴＭＬタグ等で設定する。
【００９６】
図６に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、差分表示設定処理を行う（Ｓ４４）。図８は、本発明の実施の形態１にかかる差分表示設定処理を示すフローチャート図である。ここでは、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、収集処理により収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて表示用データを生成する。これにより、前回と比べ変化のあった項目に注目することができ、判定が容易になる。
【００９７】
まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前回の勘定情報を取得する（Ｓ４４１）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出された顧客識別情報に関連付けられた勘定情報の内、最新の検出結果を判定履歴情報記憶部１７から取得する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前回の勘定情報と今回の勘定情報との差額を算出する（Ｓ４４２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、差額に応じて表示情報を設定する（Ｓ４４３）。例えば、前回のローン残高に比べ、所定の値より大きく増加している場合、図１５の差分表示５４３に示すような表示情報をＨＴＭＬ内に設定する。
【００９８】
図５に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、分析画面生成処理により生成された分析画面を表示手段３１へ出力する（Ｓ３２）。ここで、候補検出処理において個人の顧客が検出された場合に、分析画面生成処理により生成された表示用データが表示手段３１に表示される分析画面５の表示例を図１５に示す。分析画面５は、検出情報表示部５１、該当ルール表示部５２、本人確認情報表示部５３、取引残高表示部５４、事故履歴表示部５５、個人信用照会情報表示部５６、リンク５７及びリンク５８を備える。
【００９９】
検出情報表示部５１には、候補検出処理により検出された検出日、個人コード及び疑わしい取引検出番号が表示される。該当ルール表示部５２には、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報として、ルールの識別情報及び表示文字列が表示される。ここでは、該当ルールとして、"ルールＡ"及び"ルールＢ"の２つが検出された場合を示す。尚、図１５では、初期値としてルール"ルールＡ"が選択された状態を示し、強調表示５２１の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１００】
本人確認情報表示部５３には、図４のステップＳ２２１において収集された収集データが表示される。そして、例えば、リンク５３１のように、氏名に対する証明書等の情報へのリンクが設定されている。当該リンク設定には、例えば、証明書のＰＤＦファイルや詳細情報の表示画面等であるとよい。取引残高表示部５４には、図４のステップＳ２２２において収集された収集データが表示される。ここでは、選択されたルール"ルールＡ"における強調項目が"ローン"であり、表示レベル"強"とする。そのため、強調表示５４１の領域に、当該顧客の"ローン"の残高情報に加え、詳細な情報である前回比、発生日が表示される。また、リンク５４２には、ローンの詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示５４３及び差分表示５４４は、当該ローンが前回の収集処理の時点と比べ、大きく増加していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３及び差分表示５４４は、差額が所定の閾値より大きい場合を示す。
【０１０１】
事故履歴表示部５５には、図４のステップＳ２２３において収集された収集データが表示される。例えば、当該金融機関における小切手事故、破産履歴及びクレジットカードの返済／延滞状況等である。個人信用照会情報表示部５６には、図４のステップＳ２２４において収集された収集データが表示される。例えば、他の金融機関におけるローンの残高情報、事故の有無等である。そして、差分表示５６１は、当該ローンが前回の収集処理の時点と比べ、大きく増加していることを示すアイコン等である。リンク５７は、前回の判定日が表示されると共に、前回の判定に関わる表示用データへのリンクが設定されている。リンク５８は、検討画面へのリンクが設定されている。
【０１０２】
また、候補検出処理において法人の顧客が検出された場合に、分析画面生成処理により生成された表示用データが表示手段３１に表示される分析画面７の表示例を図１８に示す。分析画面７は、検出情報表示部７１、該当ルール表示部７２、会社情報表示部７３、取引情報表示部７４、事故履歴表示部７５、格付情報表示部７６、株価情報表示部７７、リンク７８及びリンク７９を備える。尚、リンク７８及びリンク７９は、リンク５７及びリンク５８と同様であるため、説明を省略する。
【０１０３】
検出情報表示部７１は、検出情報表示部５１における個人コードが法人コードに置き換わったものである。該当ルール表示部７２は、強調表示５２１と同様に、強調表示７２１の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１０４】
会社情報表示部７３には、図４のステップＳ２３１において収集された収集データが表示される。そして、例えば、リンク７３１のように、会社名に対する証明書等の情報へのリンクが設定されている。当該リンク設定には、例えば、証明書のＰＤＦファイルや詳細情報の表示画面等であるとよい。取引情報表示部７４には、図４のステップＳ２３２において収集された収集データが表示される。ここでは、選択されたルール"ルールＡ"における強調項目が"貸出金"及び"長期貸出金"であるため、強調表示７４１の領域に、当該顧客の"貸出金"及び"長期貸出金"の残高情報に加え、詳細な情報である前回比、発生日が表示される。また、リンク８１には、貸出金の詳細情報へのリンクが、リンク８１ａには、長期貸出金の詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示８２、差分表示８３及び差分表示８２ａは、当該貸出金及び長期貸出金が前回の収集処理の時点と比べ、大きく増加していることを示すアイコン等である。
【０１０５】
事故履歴表示部７５には、図４のステップＳ２３３において収集された収集データが表示される。例えば、当該金融機関における小切手事故、手形不渡り及びブラックリストとの照合結果等である。格付情報表示部７６には、図４のステップＳ２３４において収集された収集データが表示される。例えば、外部の格付け機関における当該法人の格付け情報及び、各格付け機関の名称等である。そして、リンク７６１には、各格付け機関のＷＥＢサイトへのリンクが設定されている。株価情報表示部７７には、図４のステップＳ２３５において収集された収集データが表示される。例えば、収集処理の時点での当該法人の株価情報及び株価情報の提供元の名称等である。そして、リンク７７１には、株価情報の提供元のＷＥＢサイトへのリンクが設定されている。
【０１０６】
図５に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からの入力を受け付ける（Ｓ３３）。例えば、端末３０を使用する判定者は、表示手段３１に表示される分析画面５を閲覧することにより、ルール選択、前回結果の表示要求、外部リンクの選択又は次画面の表示要求を行う。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、受け付けた入力内容を判定する（Ｓ３４）。
【０１０７】
ステップＳ３４において、ルール選択と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容が該当ルール表示部５２のルール"ルールＢ"を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、選択されたマネーロンダリング情報についての強調表示設定処理を行う（Ｓ３５）。つまり、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、属性情報又は勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する。より具体的には、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルをマネーロンダリング情報記憶部１５から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、生成した表示用データを表示手段３１へ出力する（Ｓ３６）。その後、ステップＳ３３へ進む。これにより、取引データが複数のマネーロンダリング情報に該当する場合、それぞれのルールにおける傾向を確認することができる。そのため、一方のルールで問題がない場合でも他方のルールで問題がある場合を検出できる。又は、各ルールについて個別に判定するだけでなく、該当する複数のルールを組み合わせることにより問題がある場合など、総合的に判定することができる。
【０１０８】
ここで、図１６は、個人の場合において、ルールが選択された場合の分析画面５ａの表示例を示す図である。ここでは、図１５の分析画面５の該当ルール表示部５２において、"ルールＢ"が選択された場合、図１６の分析画面５ａへ画面遷移したことを示す。その際、まず、該当ルール表示部５２には、強調表示５２２の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１０９】
そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から"ルールＢ"に関連付けられた項目を取得する。例えば、"ルールＢ"は、"信用状態が不安な顧客"であるため、属性情報の内、氏名を表示レベル"強"として取得する。また、勘定情報の内、ローン、属性情報の内、小切手事故、破産履歴、クレジッドカートの返済／延滞状況、及び信用照会情報の内、ＡＢＣ銀行におけるローン、という項目を表示レベル"中"として取得する。そのため、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、表示レベル"強"に応じて、強調表示５３２の領域を他の領域とは異なる色で表示し、表示レベル"中"に応じて、強調表示５４５、強調表示５５１、強調表示５６２を強調表示５３２及び他の領域とは異なる色で表示する。尚、表示レベル及び色は、任意のもので構わない。
【０１１０】
また、分析画面５ａの取引残高表示部５４においては、分析画面５と比べて、表示レベルが下がるため、"ローン"の詳細表示がされず、表示項目として"ローン"以外の"当座預金"、"普通預金"、"定期預金"及び"投資信託"が上位に表示される。尚、分析画面５の取引残高表示部５４においても、上記"ローン"以外の項目は、下位に表示されている。また、リンク５４２ａ、５４２ｂ、５４２ｃ及び５４２ｄには、それぞれ当座預金、普通預金、定期預金及び投資信託の詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示５４３ａは、当該当座預金が前回の収集処理の時点と比べ、若干増加していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３ａは、差額が所定の閾値より小さい場合を示す。また、差分表示５４３ｂは、当該普通預金が前回の収集処理の時点と比べ、若干減少していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３ｂは、差額が所定の閾値より小さい場合を示す。さらに、差分表示５４３ｃ及び差分表示５４３ｄは、当該ローンが前回の収集処理の時点と比べ、大きく減少していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３ｃ及び差分表示５４３ｄは、差額が所定の閾値より大きい場合を示す。
【０１１１】
また、強調表示５５１には、分析画面５と比べて、表示レベルが上がるため、"小切手事故"、"破産履歴"及び"クレジットカードの返済及び延滞状況"の詳細が表示される。同様に、強調表示５６２には、分析画面５と比べて、表示レベルが上がるため、"ＡＢＣ銀行"における"ローン" の詳細が表示される。そして、差分表示５６３は、差分表示５６１と同様の表示である。
【０１１２】
また、図１９は、法人の場合において、ルール選択された場合の分析画面７ａの表示例を示す図である。ここでは、図１８の分析画面７の該当ルール表示部７２において、"ルールＢ"が選択された場合、図１９の分析画面７ａへ画面遷移したことを示す。その際、まず、該当ルール表示部７２には、強調表示７２２の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１１３】
そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から"ルールＢ"に関連付けられた項目を取得する。例えば、"ルールＢ"は、"信用状態が不安な顧客"であるため、属性情報の内、会社名及び住所を表示レベル"強"として取得する。また、勘定情報の内、貸出金及び長期貸出金、属性情報の内、小切手事故、手形不渡り、ブラックリストとの照合結果という項目を表示レベル"中"として取得する。そのため、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、表示レベル"強"に応じて、強調表示７３２の領域を他の領域とは異なる色で表示し、表示レベル"中" に応じて、差分表示７４５及び強調表示７５１を強調表示７３２及び他の領域とは異なる色で表示する。尚、表示レベル及び色は、任意のもので構わない。
【０１１４】
また、分析画面７ａの取引情報表示部７４においては、分析画面７と比べて、表示レベルが下がるため、"貸出金"及び"長期貸出金"の詳細表示がされず、表示項目として"貸出金"及び"長期貸出金"以外の"短期貸出金"、"当座預金"、"普通預金"及び"定期預金"が上位に表示される。尚、分析画面７の取引残高表示部７４においても、上記"貸出金"及び"長期貸出金"以外の項目は、下位に表示されている。また、リンク８１ｂ、８１ｃ、８１ｄ及び８１ｅには、それぞれ短期貸出金、当座預金、普通預金及び定期預金の詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示８２ｂは、差分表示５４３ａと同様であり、差分表示８２ｃは、差分表示５４３ｂと同様であり、差分表示８２ｄ及び差分表示８２ｅは、差分表示５４３ｃ及び差分表示５４３ｄと同様である。
【０１１５】
図５に戻って、ステップＳ３４において、前回結果の表示要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク５７又はリンク７８のいずれかを選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前回の履歴情報を取得し、前回結果の表示用データを生成する（Ｓ３７）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、生成した前回結果の表示用データを別画面として表示手段３１へ出力する（Ｓ３８）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、候補検出処理により検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を判定履歴情報記憶部１７から取得し、表示手段３１に出力する。その後、ステップＳ３３へ進む。これにより、各項目における前回結果との比較を容易に行うことができる。
【０１１６】
ステップＳ３４において、外部リンクの選択と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク５３１、５４２、５４２ａ、５４２ｂ、５４２ｃ、５４２ｄ、７３１、８１、８１ａ、８１ｂ、８１ｃ、８１ｄ、８１ｅ、７６１又は７７１のいずれかを選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、外部リンク先を別画面として表示手段３１へ出力する（Ｓ３９）。
【０１１７】
ステップＳ３４において、次画面の表示要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク５８又は７９のいずれかを選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、後述する検討支援処理を行う。
【０１１８】
このように、本発明の実施の形態１にかかる分析支援処理により、マネーロンダリングに該当すると検出された取引データ及び関連情報を表示手段３１において表示することで、判定者による当該取引データが実際にマネーロンダリングに該当するか否かの判定における分析を支援することができる。
【０１１９】
図９は、本発明の実施の形態１にかかる検討支援処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、分析支援処理により生成された分析画面に基づき、検討画面を生成する検討画面生成処理を行う（Ｓ５１）。ここで、図１０は、本発明の実施の形態１にかかる検討画面生成処理を示すフローチャート図である。
【０１２０】
図１０において、まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出された顧客識別情報に基づき、勘定情報記憶部１３から口座異動明細を取得する（Ｓ６１）。例えば、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、口座異動明細として、口座番号、日付、金額等を取得する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報の該当回数を集計する（Ｓ６２）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計する。
【０１２１】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレベル判定処理を行う（Ｓ６３）図１１は、本発明の実施の形態１にかかるリスクレベル判定処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から、検出された複数のマネーロンダリング情報に対応する複数のリスク値を取得する（Ｓ６３１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、取得したリスク値を合計する（Ｓ６３２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、合計値からリスクレベルを判定する（Ｓ６３３）。
【０１２２】
例えば、マネーロンダリング情報記憶部１５には、予めマネーロンダリング情報のルールの識別情報に対応付けて、重み付け情報が格納されている。ここで、重み付け情報は、例えば、ルール毎に１から１０の数値で１０段階に定義されるとよい。また、マネーロンダリング情報記憶部１５には、リスクレベル判定の閾値として、例えば、該当ルールの合計値が５未満の場合は、Ｌ（Ｌｏｗ）と、合計値が５以上かつ１０未満の場合は、Ｍ（Ｍｉｄｄｌｅ）と、合計値が１０以上の場合は、Ｈ（Ｈｉｇｈ）の３段階として定義されるとよい。すなわち、一つの該当ルールではリスクが低い場合であっても複数の該当ルールを考慮して総合的にリスクを高く判定することができる。そのため、既存のルールでは検出ができない新規なマネーロンダリングの手口を検出できる可能性が高まる。
【０１２３】
図１０に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報の関連情報を取得する（Ｓ６４）。例えば、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報記憶部１４から当該顧客識別情報におけるリスクレーティング情報を取得する。また、正常判定回数記憶部１８から当該顧客識別情報における正常判定回数（ポイント）を取得する。さらに、該当ルールごとに定義された正常判定回数の閾値をマネーロンダリング情報記憶部１５から取得する。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、口座異動明細、該当回数、リスクレベル及びリスクレーティング情報の関連情報を含めて所定の配置を行う（Ｓ６５）。また、必要に応じて、リンク設定及び強調表示設定処理を行うことにより表示用データとしての検討画面を生成する。
【０１２４】
図９に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検討画面生成処理により生成された検討画面を表示手段３１へ出力する（Ｓ５２）。ここで、候補検出処理において個人の顧客が検出された場合に、検討画面生成処理により生成された表示用データが表示手段３１に表示される検討画面６の表示例を図１７に示す。検討画面６は、検出情報表示部６１、該当ルール表示部６２、口座異動明細表示部６３、該当回数表示部６４、リンク６５、判定結果一覧表示部６６、リンク６７、リスクレーティング情報表示部６８、リンク６９１及び６９２を備える。尚、図１７の検出情報表示部６１及び該当ルール表示部６２は、検出情報表示部５１及び該当ルール表示部５２と同等であるため、説明を省略する。
【０１２５】
口座異動明細表示部６３には、図１０のステップＳ６１において取得された口座異動明細が表示される。また、例えば、選択されたルールに関連する明細情報について強調表示６３１のように強調表示される。該当回数表示部６４には、図１０のステップＳ６２において集計された該当回数が表示される。つまり、候補検出処理において検出されたルールが前回までに何回該当したかが累積表示される。そして、リンク６４１には、該当した日付のリスト表示へのリンクが設定されている。リンク６５には、複数の判定者において当該顧客及び取引データにおけるケースマネジメント判定を行う際に行われるチャット機能を呼び出すチャット支援処理の開始要求が設定されている。
【０１２６】
判定結果一覧表示部６６は、各判定者における問題有無の判定結果及び全体の判定結果の入力及び表示欄である。プルダウンボタン６６１は、押下すると"有"及び"無"が表示され、端末３０における判定者の操作により、いずれかを選択することができる。また、リンク６６３により、当該判定結果がマネーロンダリング判定支援サーバ２０へ送信される。判定結果表示部６６２には、全体の判定結果が表示される。例えば、判定結果表示部６６２には、担当者Ａ、担当者Ｂ、役席者及び承認者の全てについてプルダウンボタン６６１において問題有無の判定結果が入力された場合に、担当者Ａ、担当者Ｂ、役席者又は承認者のいずれかの判定結果に"問題有"がある場合に、全体の判定結果を"異常判定"として表示され、全ての判定結果が"問題無"の場合には、全体の判定結果を"正常判定"として表示される。尚、プルダウンボタン６６１における入力は、後述するリスクレーティング情報の承認が行われるまでの間に変更可能である。そのため、任意の判定者の判定結果が変更された場合、都度、全体の判定結果は更新されて判定結果表示部６６２に表示される。また、リンク６７には、分析画面へのリンクが設定されている。
【０１２７】
リスクレーティング情報表示部６８には、リスクレーティング情報の関連情報が表示される。リスクレベル表示部６８１には、図１０のステップＳ６３において判定されたリスク値が表示される。また、リスクレーティング現在値表示部６８２には、図１０のステップＳ６４において取得されたリスクレーティング情報が表示される。正常判定回数表示部６８３には、図１０のステップＳ６４において取得された当該顧客識別情報における正常判定回数が表示される。閾値表示部６８４には、図１０のステップＳ６４において取得された正常判定回数の閾値が表示される。また、推奨値表示部６８５には、後述するリスクレーティング情報の推奨値算出処理により算出される推奨値が表示される。リンク６９１には、リスクレーティング情報の推奨値の変更画面へのリンクが設定される。リンク６９２には、推奨値表示部６８５に表示された推奨値の承認要求が設定されている。尚、リンク６９１及び６９２は、推奨値表示部６８５に推奨値が表示されるまでは、不活性となっている。
【０１２８】
図９に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からの入力を受け付ける（Ｓ５３）。例えば、端末３０を使用する判定者は、表示手段３１に表示される検討画面６を閲覧することにより、該当回数、チャット開始要求、分析画面の表示要求又は判定結果の入力を行う。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、受け付けた入力内容を判定する（Ｓ５４）。
【０１２９】
ステップＳ５４において、該当回数と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６４１を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検出されたマネーロンダリング情報と同一のマネーロンダリング情報が検出された過去の日付をリスト表示する（Ｓ５５）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リンク６４１に設定されたマネーロンダリング情報に該当した日付のリスト表示を別画面に表示する。その後、ステップＳ５３へ進む。
【０１３０】
ステップＳ５４において、チャット開始要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６５を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、チャット支援処理を開始する（Ｓ５６）。その後、ステップＳ５３へ進む。
【０１３１】
ここで、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、チャット支援処理において、ネットワーク（不図示）を介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始手段と、第１の端末又は第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、判定履歴情報記憶部１７に格納するチャット履歴情報格納手段を備える。
【０１３２】
図１２は、本発明の実施の形態１にかかるチャット支援処理を示すフローチャート図である。ここでは、マネーロンダリング判定支援サーバ２０に端末３０に加え、端末３０と同等の機能を有する他の端末が接続されているものとする。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からチャットの開始要求を受信し、チャット画面を別画面として関係端末である端末３０及び他の端末の表示手段３１へ出力する（Ｓ５６１）。続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、例えば、端末３０から文字列データであるチャット情報の入力を受け付ける（Ｓ５６２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該チャット情報を他の端末の表示手段３１へ出力する（Ｓ５６３）。同時に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該チャット情報を判定履歴情報記憶部１７へ格納する（Ｓ５６４）。その後、端末３０又は他の端末のいずれかからの入力内容がチャット終了の要求であるか否かを判定する（Ｓ５６５）。入力内容がチャット終了の要求であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、関係端末のチャット画面を閉じて、チャット支援処理を終了する。また、ステップＳ５６５において、入力内容がチャット終了の要求でないと判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ５６２へ進む。これにより、複数の判定者による遠隔会議を支援し、かつ、発言を記録することで、過去の類似のケースを判定する際に参考とすることができ、判定を容易にすることができる。
【０１３３】
図９に戻って、ステップＳ５４において、分析画面の表示要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６７を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、図５のステップＳ３１へ戻り、分析支援処理を行う。
【０１３４】
ステップＳ５４において、判定結果の入力と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６６３を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、プルダウンボタン６６１により入力された各判定者の判定結果及び全体の判定結果を判定履歴情報記憶部１７へ登録する（Ｓ５７）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該判定結果の入力が最後の判定者、例えば、承認者によるものか否かを判定する（Ｓ５８）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該判定結果が承認者欄のプルダウンボタン６６１により入力された判定結果であるか、又は、承認者以外の欄のプルダウンボタン６６１により選択された判定結果であるかを判定し、承認者欄のプルダウンボタン６６１により入力された判定結果である場合、後述する評価支援処理へ進む。ステップＳ５８において、プルダウンボタン６６１により選択された問題有無であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定結果を含めて検討画面を生成し、表示手段３１へ出力する（Ｓ５９）。その後、ステップＳ５３へ進む。
【０１３５】
このように、本発明の実施の形態１にかかる検討支援処理により、マネーロンダリングに該当すると検出された取引データについて、口座異動明細、ルール該当回数、判定結果の経緯、ケースマネージメントの経緯を参照することで、判定者による当該取引データが実際にマネーロンダリングに該当するか否かの判定における検討を支援することができる。
【０１３６】
図１３は、本発明の実施の形態１にかかる評価支援処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検討支援処理により入力された判定結果に基づき、リスクレーティング情報の推奨値算出処理を行う（Ｓ７１）。図１４は、本発明の実施の形態１にかかる推奨値算出処理を示すフローチャート図である。
【０１３７】
まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、図１０のステップＳ６４において取得されたリスクレーティング情報をリスクレーティング情報の推奨値とする（Ｓ７１１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、事故履歴及び信用照会が"問題無"であるか否かを判定する（Ｓ７１２）。"問題無"と判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定結果表示部６６２に表示される全体の判定結果が"正常判定"であるか否かを判定する（Ｓ７１３）。"正常判定"と判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、今回検出されたマネーロンダリング情報と、前回検出されたマネーロンダリング情報とが一致するか否かを判定する（Ｓ７１４）。
【０１３８】
一致すると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数記憶部１８に格納された当該顧客における正常判定回数を加算する（Ｓ７１５）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ７１６）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数記憶部１８に格納された当該顧客における正常判定回数と、マネーロンダリング情報記憶部１５に格納された候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報に定義された正常判定回数の閾値とを比較し、判定を行う。
【０１３９】
正常判定回数が所定の閾値以上であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を減算する（Ｓ７１７）。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数を０として正常判定回数記憶部１８へ格納する（Ｓ７１８）。ステップＳ７１６において、正常判定回数が所定の閾値未満であると判定された場合、当該推奨値算出処理を終了する。
【０１４０】
つまり、推奨値算出処理は、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報が、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、リスクレーティング情報記憶部１４から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する。これにより、例え、前回まで正常判定であっても、新たなマネーロンダリング情報の場合のリスクを適切に評価することができる。
【０１４１】
また、推奨値算出処理は、図９のステップＳ５７により登録された判定結果が、正常判定である場合、正常判定回数記憶部１８に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。これにより、連続して正常判定であったケースについて、リスクレーティング情報を低くすることで、今後の候補検出処理において、不要な検出を抑えることができる。
【０１４２】
また、推奨値算出処理は、ステップＳ７１４において、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報が、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、ステップＳ７１５において、正常判定回数記憶部１８に格納された正常回数を加算し、ステップＳ７１７において、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。
【０１４３】
また、ステップＳ７１２において"問題有"と判定された場合、又は、ステップＳ７１３において"異常判定"と判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を加算する（Ｓ７１９）。その後、ステップＳ７１８へ進む。
【０１４４】
すなわち、推奨値算出処理は、収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。ここで、所定の条件とは、例えば、"ローン"、"小切手事故"、"破産履歴"又は"クレジットカードの返済又は延滞有"のいずれかに該当する場合であり、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を１加算する。または、顧客が法人の場合、ステップＳ７１２において、株価情報が前回に比べ、５０％下がったか否かを判定し、下がったと判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を１加算するようにしてもよい。これにより、リスクの高い条件を明らかに満たしている場合は、予め推奨値を高くすることで、判定を容易にすることができる。
【０１４５】
また、ステップＳ７１４において一致しないと判定された場合、ステップＳ７１８へ進む。つまり、推奨値算出処理は、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報が、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、正常判定回数記憶部１８に格納された正常回数をクリアし、リスクレーティング情報記憶部１４から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する。
【０１４６】
上述したように推奨値算出処理は、図９のステップＳ５７により登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する判定履歴情報記憶部１７に格納された過去の判定結果が、正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。
【０１４７】
図１３に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、図９のステップＳ５７により登録された判定結果及び推奨値算出処理により算出された推奨値を含めて検討画面を生成する（Ｓ７２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、生成された検討画面を表示手段３１へ出力する（Ｓ７３）。例えば、図１７の推奨値表示部６８５に示すようにリスクレーティング情報の推奨値が表示される。また、このとき、リンク６９１及び６９２は活性化される。
【０１４８】
マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からの入力を受け付ける（Ｓ７４）。例えば、端末３０を使用する承認者は、表示手段３１に表示される検討画面６を閲覧することにより、推奨値の変更又は推奨値の承認の入力を行う。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、受け付けた入力内容を判定する（Ｓ７５）。
【０１４９】
ステップＳ７５において、推奨値の変更と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６９１を選択した情報であると判定され、別途、別画面より変更後のリスクレーティング情報の推奨値が入力された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、入力されたリスクレーティング情報を推奨値として検討画面を生成し、表示手段３１へ出力する（Ｓ７６）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する。その後、ステップＳ７４へ進む。
【０１５０】
また、ステップＳ７４において、推奨値の承認と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６９２を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値表示部６８５に表示された推奨値によりリスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報を更新する（Ｓ７７）。これにより、リスクレーティング情報をフィードバックすることができ、候補検出処理の精度を高めることができる。尚、このとき、併せて、分析画面及び検討画面を判定履歴情報記憶部１７へ格納する表示用データ格納処理を行う。又は、当該表示用データ格納処理は、表示手段３１への出力と合わせて実行されても構わない。
【０１５１】
以上のことから、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援システム１００により、検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定し、当該検出された疑わしい取引における顧客の格付けをフィードバックすることで検出精度を向上させることができる。
【０１５２】
＜その他の発明の実施の形態＞
上述した本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理は、リスクレーティング情報の推奨値が判定者に承認された場合に、リスクレーティング情報記憶部１４へ更新したが、これに限定されない。例えば、検討画面６の推奨値表示部６８５に表示された推奨値を閲覧した判定者が自ら他の手段でリスクレーティング情報記憶部１４を更新しても構わない。
【０１５３】
また、上述した本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理は、リスクレーティング情報の推奨値を検討画面６の推奨値表示部６８５に表示したが、これに限定されない。例えば、推奨値を表示せず、判定結果表示部６６２に表示される全体の判定結果に応じて、推奨値算出処理により算出された推奨値によりリスクレーティング情報記憶部１４を更新しても構わない。
【０１５４】
尚、図６は、分析画面生成処理の一例であり、これに限定されない。例えば、分析画面５の本人確認情報表示部５３に相当する箇所についてステップＳ４１乃至Ｓ４４を行い、その後、取引残高表示部５４、事故履歴表示部５５及び個人信用照会情報表示部５６について繰り返しても構わない。
【０１５５】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１５６】
１００ マネーロンダリング判定支援システム
１１ 取引データ記憶部
１２ 顧客情報記憶部
１３ 勘定情報記憶部
１４ リスクレーティング情報記憶部
１５ マネーロンダリング情報記憶部
１６ 信用照会情報記憶部
１７ 判定履歴情報記憶部
１８ 正常判定回数記憶部
２０ マネーロンダリング判定支援サーバ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ 通信部
２５ ハードディスク
３０ 端末
３１ 表示手段
４１ ＯＳ
４２ マネーロンダリング判定支援プログラム
５ 分析画面
５ａ 分析画面
５１ 検出情報表示部
５２ 該当ルール表示部
５２１ 強調表示
５２２ 強調表示
５３ 本人確認情報表示部
５３１ リンク
５３２ 強調表示
５４ 取引残高表示部
５４１ 強調表示
５４２ リンク
５４２ａ リンク
５４２ｂ リンク
５４２ｃ リンク
５４２ｄ リンク
５４３ 差分表示
５４３ａ 差分表示
５４３ｂ 差分表示
５４３ｃ 差分表示
５４３ｄ 差分表示
５４４ 差分表示
５４５ 強調表示
５５ 事故履歴表示部
５５１ 強調表示
５６ 個人信用照会情報表示部
５６１ 差分表示
５６２ 強調表示
５６３ 差分表示
５７ リンク
５８ リンク
６ 検討画面
６１ 検出情報表示部
６２ 該当ルール表示部
６３ 口座異動明細表示部
６３１ 強調表示
６４ 該当回数表示部
６４１ リンク
６５ リンク
６６ 判定結果一覧表示部
６６１ プルダウンボタン
６６２ 判定結果表示部
６６３ リンク
６７ リンク
６８ リスクレーティング情報表示部
６８１ リスクレベル表示部
６８２ リスクレーティング現在値表示部
６８３ 正常判定回数表示部
６８４ 閾値表示部
６８５ 推奨値表示部
６９１ リンク
６９２ リンク
７ 分析画面
７ａ 分析画面
７１ 検出情報表示部
７２ 該当ルール表示部
７２１ 強調表示
７２２ 強調表示
７３ 会社情報表示部
７３１ リンク
７３２ 強調表示
７４ 取引情報表示部
７４１ 強調表示
７４５ 強調表示
７５ 事故履歴表示部
７５１ 強調表示
７６ 格付情報表示部
７６１ リンク
７７ 株価情報表示部
７７１ リンク
７８ リンク
７９ リンク
８１ リンク
８１ａ リンク
８１ｂ リンク
８１ｃ リンク
８１ｄ リンク
８１ｅ リンク
８２ 差分表示
８２ａ 差分表示
８２ｂ 差分表示
８２ｃ 差分表示
８２ｄ 差分表示
８２ｅ 差分表示
８３ 差分表示
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムに関し、特に、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マネーロンダリングとは、不正な行為により得た資金を金融機関の口座を経由することにより、当該資金の出所を隠ぺいする資金洗浄行為である。金融機関は、マネーロンダリングに該当する可能性がある疑わしい取引が発見された場合、金融当局へ届け出る必要がある。
【０００３】
特許文献１には、顧客の取引がマネーロンダリングに係る取引であることを示唆する不信取引示唆項目を顧客の取引情報から抽出する不信取引示唆項目抽出手段と、前記不信取引示唆項目抽出手段により抽出された複数の不信取引示唆項目の組合せに基づいて顧客の不信な取引を特定する不信取引特定手段とを備えるマネーロンダリング検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２２８０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１に示したようなマネーロンダリング検出装置は、日々の膨大な取引データの中から、予め定めた条件に該当する取引データを上述した疑わしい取引として検出する。しかし、検出される疑わしい取引中には、正常な取引が含まれることが多い。そのため、金融機関では、通常、検出される疑わしい取引について複数人により検討した上でマネーロンダリングの可能性が高い取引について、実際に金融当局へ届け出を行うようにしている。
【０００６】
また、マネーロンダリングの手口は、年々巧妙になっており、マネーロンダリング検出装置に新たな手口を検出する条件として追加するだけでは、検出が困難である。また、検出された取引がマネーロンダリングであるか否かの判定は、当該取引の顧客情報及び過去の取引履歴等から総合的に行う必要がある。そのため、疑わしい取引に該当する条件は複雑であり、様々な要因により変化するものであるため、一律に条件を設定することは困難である。
【０００７】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定することを支援するマネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様にかかるマネーロンダリング判定支援システムは、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するものである。顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて格納する顧客情報記憶部と、前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する勘定情報記憶部と、前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納するリスクレーティング情報記憶部と、マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報を格納するマネーロンダリング情報記憶部と、前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を格納する判定履歴情報記憶部と、前記判定を支援する処理を行う制御部とを備え、前記制御部は、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出手段と、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納手段と、前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集手段と、前記収集手段により収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成手段と、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録手段と、前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出手段と、を備える。
【０００９】
また、前記表示用データ生成手段は、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出手段により算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新手段をさらに備える、とよい。
【００１０】
また、前記リスクレーティング情報更新手段は、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、とよい。
【００１１】
また、前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００１２】
また、前記推奨値算出手段は、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００１３】
また、前記推奨値算出手段は、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００１４】
また、前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を格納する正常判定回数記憶部をさらに備え、前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００１５】
また、前記推奨値算出手段は、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００１６】
また、前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００１７】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部は、複数のマネーロンダリング情報を格納し、前記検出手段は、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、前記表示用データ生成手段は、前記検出手段により検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００１８】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてさらに格納し、前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００１９】
また、前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００２０】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をさらに格納し、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出手段によりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定手段をさらに備え、前記表示用データ生成手段は、前記リスクレベル判定手段により判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００２１】
また、前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する信用照会情報記憶部をさらに備え、前記収集手段は、前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、とよい。
【００２２】
また、前記表示用データ生成手段により生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納手段をさらに備え、前記表示用データ生成手段は、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出手段により検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、とよい。
【００２３】
また、前記表示用データ生成手段は、前記収集手段により収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００２４】
また、前記表示用データ生成手段は、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００２５】
また、ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始手段と、前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納手段をさらに備える、とよい。
【００２６】
本発明の第２の態様にかかるマネーロンダリング判定支援方法は、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するものである。リスクレーティング情報記憶部に格納された顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客を識別する顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが、マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の属性情報と、勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の口座に関する勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備える。
【００２７】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、とよい。
【００２８】
また、前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、とよい。
【００２９】
また、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００３０】
また、前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００３１】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００３２】
また、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、正常回数記憶部に格納された前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００３３】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００３４】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３５】
また、前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、前記表示用データ生成ステップは、前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３６】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、前記マネーロンダリング情報に関連付けられ、強調して表示する強調項目及び表示レベルを取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３７】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００３８】
また、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００３９】
また、前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた前記顧客における信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、とよい。
【００４０】
また、前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、とよい。
【００４１】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００４２】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００４３】
また、ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、とよい。
【００４４】
本発明の第３の態様にかかるマネーロンダリング判定支援プログラムは、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援処理をコンピュータに実行させるものである。顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて顧客情報記憶部へ格納する顧客情報格納ステップと、前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて勘定情報記憶部へ格納する勘定情報格納ステップと、前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けてリスクレーティング情報記憶部へ格納するリスクレーティング情報格納ステップと、マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納するマネーロンダリング情報格納ステップと、前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を判定履歴情報記憶部へ格納する判定履歴情報格納ステップと、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備える。
【００４５】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、とよい。
【００４６】
また、前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、とよい。
【００４７】
また、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００４８】
また、前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００４９】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００５０】
また、前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を正常判定回数記憶部へ格納する正常判定回数格納ステップをさらに備え、前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、とよい。
【００５１】
また、前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、とよい。
【００５２】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５３】
また、前記マネーロンダリング情報格納ステップは、複数のマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納し、前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、前記表示用データ生成ステップは、前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５４】
また、前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５５】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、とよい。
【００５６】
また、前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００５７】
また、前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて信用照会情報記憶部へ格納する信用照会情報格納ステップをさらに備え、前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、とよい。
【００５８】
また、前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、とよい。
【００５９】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００６０】
また、前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、とよい。
【００６１】
また、ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、とよい。
【発明の効果】
【００６２】
本発明によれば、検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定し、当該検出された疑わしい取引における顧客の格付けをフィードバックすることで検出精度を向上させるマネーロンダリング判定支援システム、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理の概要を示すフローチャート図である。
【図４】本発明の実施の形態１にかかる収集処理を示すフローチャート図である。
【図５】本発明の実施の形態１にかかる分析支援処理を示すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施の形態１にかかる分析画面生成処理を示すフローチャート図である。
【図７】本発明の実施の形態１にかかる強調表示設定処理を示すフローチャート図である。
【図８】本発明の実施の形態１にかかる差分表示設定処理を示すフローチャート図である。
【図９】本発明の実施の形態１にかかる検討支援処理を示すフローチャート図である。
【図１０】本発明の実施の形態１にかかる検討画面生成処理を示すフローチャート図である。
【図１１】本発明の実施の形態１にかかるリスクレベル判定処理を示すフローチャート図である。
【図１２】本発明の実施の形態１にかかるチャット支援処理を示すフローチャート図である。
【図１３】本発明の実施の形態１にかかる評価支援処理を示すフローチャート図である。
【図１４】本発明の実施の形態１にかかる推奨値算出処理を示すフローチャート図である。
【図１５】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（個人）の表示例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（個人）の表示例を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態１にかかる検討画面（個人）の表示例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（法人）の表示例を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態１にかかる分析画面（法人）の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００６４】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。
【００６５】
＜発明の実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援システム１００の全体構成を示すブロック図である。マネーロンダリング判定支援システム１００は、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するものである。尚、以下の説明において、マネーロンダリングに該当するとは、金融機関が金融当局へ届け出るために、当該取引データがマネーロンダリングに該当する可能性がある疑わしい取引であると判定することを含むものとする。マネーロンダリング判定支援システム１００は、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７、正常判定回数記憶部１８、マネーロンダリング判定支援サーバ２０及び端末３０を備える。
【００６６】
取引データ記憶部１１は、金融取引における取引データを記憶する記憶装置である。取引データ記憶部１１には、内為又は外為取引等を扱う決済系システム（不図示）から取得された取引データが格納されている。取引データは、顧客を識別する顧客識別情報を含む複数のデータである。例えば、取引データは、決済が行われた際の送り元、送り先、金額、国及び個人コード又は法人コードで表される顧客識別情報等を含むものである。
【００６７】
顧客情報記憶部１２は、顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて格納する記憶装置である。顧客識別情報とは、顧客を識別する個人コード又は法人コードであればよい。属性情報とは、顧客が個人の場合、本人確認情報及び事故履歴等である。ここで、本人確認情報は、例えば、氏名、生年月日、住所、戸籍謄本、住民票、印鑑証明及び運転免許証等を示す。また、顧客が法人の場合、属性情報は、会社情報及び事故履歴等である。ここで、会社情報は、例えば、会社名、住所、設立年月日、資本金、売上及び当期利益等を示す。尚、本人確認情報及び会社情報は、金融機関が確認を行った際の各種証明書のコピーを電子化したデータであってもよい。また、事故履歴とは、顧客が個人の場合、当該金融機関における小切手事故、破産履歴、並びに、クレジットカードの返済及び延滞状況等であり、顧客が法人の場合、当該金融機関における小切手事故、手形不渡り及びブラックリストとの照合結果等であるとよい。
【００６８】
勘定情報記憶部１３は、顧客の口座に関する勘定情報を顧客識別情報に関連付けて格納する記憶装置である。勘定情報記憶部１３には、口座の入出金明細等を扱う勘定系システム（不図示）から取得された勘定情報が格納されている。勘定情報は、顧客識別情報、支店及び口座異動明細等を含むデータである。口座異動明細には、例えば、口座番号、日付、金額等が含まれる。勘定情報は、顧客が個人の場合、ローン、当座預金、普通預金、定期預金及び投資信託等を含む取引残高を示す。また、勘定情報は、顧客が法人の場合、貸出金、長期貸出金、短期貸出金、当座預金、普通預金及び定期預金等を含む取引情報を示す。尚、勘定情報には、発生日等の詳細な情報を含む。
【００６９】
リスクレーティング情報記憶部１４は、顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を格納する記憶装置である。リスクレーティング情報は、例えば、１から５の数値により５段階評価で表現され、数値が大きいほどリスクが高いことを示すようにすればよい。尚、リスクレーティング情報の表現は、これに限定されない。
【００７０】
マネーロンダリング情報記憶部１５は、マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報を少なくとも１つ格納する記憶装置である。マネーロンダリング情報は、予め定義された特定の取引の抽出条件（ルール）を示す情報である。マネーロンダリング情報には、ルールとルールの識別情報と、当該ルールを説明する文字列情報を含む。また、マネーロンダリング情報記憶部１５には、複数のマネーロンダリング情報が格納されていることが望ましい。さらに、マネーロンダリング情報記憶部１５は、属性情報又は勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルをマネーロンダリング情報に関連付けて格納するとよい。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、属性情報又は勘定情報の項目の表示順序の定義をマネーロンダリング情報に関連付けて格納するとよい。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、マネーロンダリング情報におけるリスク値をさらに格納するとよい。ここで、リスク値は、例えば、１から１０の数値により１０段階評価で表現され、数値が大きいほどリスクが高いことを示すようにすればよい。尚、リスク値の表現は、これに限定されない。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、リスクレーティング情報をマネーロンダリング情報に関連付けて格納するとよい。尚、マネーロンダリング情報は、固定のものではなく、適宜、内容の更新又は追加が行われるものである。
【００７１】
信用照会情報記憶部１６は、顧客における信用照会情報を顧客識別情報に関連付けて格納する記憶装置である。信用照会情報とは、顧客が個人の場合、他の金融機関のローン、金額、発生日、事故の有無、クレジットカードの返済及び延滞状況等を示す。また、顧客が法人の場合、信用照会情報は、格付け情報、株価、各種格付機関及び株価情報公開サイトへのリンク先情報等である。信用照会情報記憶部１６には、信用照会情報を管理する信用照会情報機関から取得した顧客に関する情報が格納されている。
【００７２】
判定履歴情報記憶部１７は、マネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を格納する記憶装置である。判定履歴情報は、マネーロンダリングに該当すると検出された取引データ、マネーロンダリング情報及び顧客識別情報、当該検出された結果を含む表示用データ、並びに、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果等を含む。ここで、判定結果は、正常判定又は異常判定のいずれかであるものとする。正常判定とは、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないこと、言い換えると、当該取引データに疑義がないことを示す。また、異常判定とは、当該取引データがマネーロンダリングに該当すること、言い換えると、当該取引データに疑義があることを示す。尚、判定結果は、数値で段階的に表現しても構わない。また、表示用データは、表示対象のデータを所定の表示方法による表示の指示を埋め込んだデータである。表示用データは、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）やＸＭＬ（Extensible Markup Language）等の構造化言語により表現されたものであるとよい。但し、表示用データは、表示手段３１が解析可能なものであれば、これに限定されない。さらに、判定履歴情報は、チャット通信における文字列データであるチャット履歴情報を含むようにするとよい。
【００７３】
正常判定回数記憶部１８は、判定結果が正常判定となった回数である正常判定回数を格納する記憶装置である。また、マネーロンダリング情報記憶部１５は、マネーロンダリング情報ごとに正常判定回数の閾値の情報をさらに格納するとよい。
【００７４】
尚、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７及び正常判定回数記憶部１８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置である。
【００７５】
マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、汎用的なコンピュータシステムであり、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援する処理を行う。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、後述する候補検出処理、収集処理、分析支援処理、検討支援処理及び評価支援処理を行う。
【００７６】
図２は、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援サーバ２０の構成を示すブロック図である。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、通信部２４と、ハードディスク２５とを備える。また、ハードディスク２５は、不揮発性記憶装置であり、ＯＳ（Operating System）４１及びマネーロンダリング判定支援プログラム４２が格納されている。マネーロンダリング判定支援プログラム４２は、取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援する処理が実装されたプログラムであり、具体的には、候補検出処理、収集処理、分析支援処理、検討支援処理及び評価支援処理を実現する。尚、ハードディスク２５は、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７及び正常判定回数記憶部１８をさらに含むものであってもよい。
【００７７】
ＣＰＵ２１は、マネーロンダリング判定支援サーバ２０における各種処理、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、通信部２４及びハードディスク２５へのアクセス等を制御する。通信部２４は、取引データ記憶部１１、顧客情報記憶部１２、勘定情報記憶部１３、リスクレーティング情報記憶部１４、マネーロンダリング情報記憶部１５、信用照会情報記憶部１６、判定履歴情報記憶部１７及び正常判定回数記憶部１８、並びに、端末３０との通信を行う。
【００７８】
マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ＣＰＵ２１が、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３又はハードディスク２５に格納されたＯＳ４１及びマネーロンダリング判定支援プログラム４２を読み込み、実行する。これにより、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理、収集処理、分析支援処理、検討支援処理及び評価支援処理を行うことができる。
【００７９】
図１に戻って、端末３０は、マネーロンダリング判定支援サーバ２０の通信部２４に対して、各種データを入力し、また、通信部２４から出力される表示用データを表示する表示手段３１を備える端末である。また、端末３０は、図示しない構成として、マウス及びキーボード等の入力装置、並びに、ディスプレイ等の出力装置を備える。表示手段３１は、ブラウザ等の表示用ソフトウェアで実現され、例えば、ディスプレイ等の出力装置に上述した表示用データを表示するものである。端末３０は、例えば、通信部２４との通信機能と、ブラウザ等を備えたパーソナルコンピュータであればよい。尚、端末３０は、必ずしもマネーロンダリング判定支援システム１００が備える必要はなく、例えば、マネーロンダリング判定支援サーバ２０に含まれるものであってもよい。尚、マネーロンダリング判定支援サーバ２０に接続される端末の台数は、これに限定されない。また、端末３０は、マネーロンダリング判定支援サーバ２０にネットワーク（不図示）を介して接続されても構わない。
【００８０】
このように、マネーロンダリング判定支援システム１００は、取引データがマネーロンダリングに該当するとして検出されたマネーロンダリングの候補情報及び関連情報を表示することにより、少なくとも１名の判定者によるマネーロンダリングに該当するか否かを判定した判定結果の入力を受け付け、検出結果や判定結果に応じたリスクレーティング情報の推奨値を算出することで、以後のマネーロンダリングの候補情報の検出の精度を高めることができる。尚、上述した判定者は、複数人であることが望ましく、例えば、職位が下位の担当者から上位の承認者の順番で判定をしていくようにしてもよい。以下の説明では、担当者Ａ、担当者Ｂ、役席者及び承認者の４名の判定者に対して判定を支援することを例に挙げる。但し、判定者の数、立場、判定の手順等は、これに限定されない。
【００８１】
図３は、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理の概要を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、疑わしい取引データを検出する候補検出処理を行い、当該検出した疑わしい取引データを保存する（Ｓ１１）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、取引データ記憶部１１から入力される取引データがマネーロンダリング情報記憶部１５に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する。
【００８２】
また、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出された取引データ、マネーロンダリング情報及び顧客識別情報を判定履歴情報記憶部１７に格納する。尚、ステップＳ１１における候補検出処理は、併せて、過去のデータから顧客毎の取引及び行動パターンを自動生成し、これらとの乖離幅から特定の取引を検知するプロファイリングを行っても構わない。また、候補検出処理により検出されるマネーロンダリング情報には、少なくともルールの識別情報が含まれるものとする。
【００８３】
尚、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理において、取引データがマネーロンダリング情報記憶部１５に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出するようにするとよい。
【００８４】
次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検出された顧客に関連する情報を収集する収集処理を行う（Ｓ１２）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１１において検出された顧客識別情報に基づき、顧客情報記憶部１２から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、勘定情報記憶部１３から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１１において検出された当該顧客識別情報に基づき、信用照会情報記憶部１６から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする。
【００８５】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１２により収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段３１へ出力する（Ｓ１３）。このとき、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により複数のマネーロンダリング情報が検出された場合、当該複数のマネーロンダリング情報をさらに含めて表示用データを生成し、表示手段３１に出力する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定結果の入力を受け付け、保存する（Ｓ１４）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する。以下では、ステップＳ１３及びＳ１４を含めた処理を分析支援理及び検討支援処理と呼ぶ。
【００８６】
その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報の推奨値を算出し、表示手段３１へ出力する（Ｓ１５）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ１４により登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報及び算出された推奨値をさらに含めて表示用データを生成し、表示手段３１に出力する。
【００８７】
最後に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、表示手段３１に表示された推奨値が承認された場合、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新する（Ｓ１６）。以下では、ステップＳ１５及びＳ１６を含めた処理を評価支援処理と呼ぶ。
【００８８】
図４は、本発明の実施の形態１にかかる収集処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客識別情報の種別を判定する（Ｓ２１）。
【００８９】
顧客識別情報の種別が個人コードである場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該個人コードに関連付けられた本人確認情報を取得する（Ｓ２２１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、勘定情報記憶部１３から当該個人コードに関連付けられた取引残高を取得する（Ｓ２２２）。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該個人コードに関連付けられた事故履歴を取得する（Ｓ２２３）。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、信用照会情報記憶部１６から当該個人コードに関連付けられた信用照会情報を取得する（Ｓ２２４）。
【００９０】
また、ステップＳ２１において、顧客識別情報の種別が法人コードである場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該法人コードに関連付けられた会社情報を取得する（Ｓ２３１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、勘定情報記憶部１３から当該法人コードに関連付けられた取引情報を取得する（Ｓ２３２）。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、顧客情報記憶部１２から当該法人コードに関連付けられた事故履歴を取得する（Ｓ２３３）。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、信用照会情報記憶部１６から当該法人コードに関連付けられた格付け情報を取得する（Ｓ２３４）。さらに、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、信用照会情報記憶部１６から当該法人コードに関連付けられた株価情報を取得する（Ｓ２３５）。
【００９１】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、上述したステップＳ２２１乃至Ｓ２２４又はステップＳ２３１乃至Ｓ２３５のいずれかにおいて取得された収集データを判定履歴情報記憶部１７に格納する（Ｓ２４）。
【００９２】
図５は、本発明の実施の形態１にかかる分析支援処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、収集処理により収集された収集データに基づき、分析画面を生成する分析画面生成処理を行う（Ｓ３１）。ここで、図６は、本発明の実施の形態１にかかる分析画面生成処理を示すフローチャート図である。また、以下では、図１５に示す、本発明の実施の形態１にかかる分析画面（個人）の表示例を適宜参照する。
【００９３】
図６において、まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、収集データについて所定の配置を行う（Ｓ４１）。例えば、図１５に示す配置となるように、ＨＴＭＬデータを生成する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リンク設定を行う（Ｓ４２）。例えば、関連資料のＰＤＦファイルへのリンク、外部のＷＥＢサイトのＵＲＬ等である。ＨＴＭＬの場合、ハイパーリンクを定義する。
【００９４】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調表示設定処理を行う（Ｓ４３）。図７は、本発明の実施の形態１にかかる強調表示設定処理を示すフローチャート図である。ここでは、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報に応じて、属性情報又は勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する。
【００９５】
まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調項目及び表示レベルを取得する（Ｓ４３１）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から候補検出処理により検出されたルールの識別情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを取得する。例えば、候補検出処理により検出されたルールの識別情報が図１５に示す"ルールＡ"である場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から勘定情報の内、ローンの項目を強調項目として取得する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調項目を上位に整列する（Ｓ４３２）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前記ルールの識別情報に関連付けられた強調項目の表示順序をマネーロンダリング情報記憶部１５から取得する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前記ルールの識別情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、強調項目を表示レベルに応じて設定する（Ｓ４３３）。例えば、図１５の強調表示５４１に示す領域を他の領域とは異なる色で表示するようにＨＴＭＬタグ等で設定する。
【００９６】
図６に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、差分表示設定処理を行う（Ｓ４４）。図８は、本発明の実施の形態１にかかる差分表示設定処理を示すフローチャート図である。ここでは、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、収集処理により収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて表示用データを生成する。これにより、前回と比べ変化のあった項目に注目することができ、判定が容易になる。
【００９７】
まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前回の勘定情報を取得する（Ｓ４４１）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出された顧客識別情報に関連付けられた勘定情報の内、最新の検出結果を判定履歴情報記憶部１７から取得する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前回の勘定情報と今回の勘定情報との差額を算出する（Ｓ４４２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、差額に応じて表示情報を設定する（Ｓ４４３）。例えば、前回のローン残高に比べ、所定の値より大きく増加している場合、図１５の差分表示５４３に示すような表示情報をＨＴＭＬ内に設定する。
【００９８】
図５に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、分析画面生成処理により生成された分析画面を表示手段３１へ出力する（Ｓ３２）。ここで、候補検出処理において個人の顧客が検出された場合に、分析画面生成処理により生成された表示用データが表示手段３１に表示される分析画面５の表示例を図１５に示す。分析画面５は、検出情報表示部５１、該当ルール表示部５２、本人確認情報表示部５３、取引残高表示部５４、事故履歴表示部５５、個人信用照会情報表示部５６、リンク５７及びリンク５８を備える。
【００９９】
検出情報表示部５１には、候補検出処理により検出された検出日、個人コード及び疑わしい取引検出番号が表示される。該当ルール表示部５２には、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報として、ルールの識別情報及び表示文字列が表示される。ここでは、該当ルールとして、"ルールＡ"及び"ルールＢ"の２つが検出された場合を示す。尚、図１５では、初期値としてルール"ルールＡ"が選択された状態を示し、強調表示５２１の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１００】
本人確認情報表示部５３には、図４のステップＳ２２１において収集された収集データが表示される。そして、例えば、リンク５３１のように、氏名に対する証明書等の情報へのリンクが設定されている。当該リンク設定には、例えば、証明書のＰＤＦファイルや詳細情報の表示画面等であるとよい。取引残高表示部５４には、図４のステップＳ２２２において収集された収集データが表示される。ここでは、選択されたルール"ルールＡ"における強調項目が"ローン"であり、表示レベル"強"とする。そのため、強調表示５４１の領域に、当該顧客の"ローン"の残高情報に加え、詳細な情報である前回比、発生日が表示される。また、リンク５４２には、ローンの詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示５４３及び差分表示５４４は、当該ローンが前回の収集処理の時点と比べ、大きく増加していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３及び差分表示５４４は、差額が所定の閾値より大きい場合を示す。
【０１０１】
事故履歴表示部５５には、図４のステップＳ２２３において収集された収集データが表示される。例えば、当該金融機関における小切手事故、破産履歴及びクレジットカードの返済／延滞状況等である。個人信用照会情報表示部５６には、図４のステップＳ２２４において収集された収集データが表示される。例えば、他の金融機関におけるローンの残高情報、事故の有無等である。そして、差分表示５６１は、当該ローンが前回の収集処理の時点と比べ、大きく増加していることを示すアイコン等である。リンク５７は、前回の判定日が表示されると共に、前回の判定に関わる表示用データへのリンクが設定されている。リンク５８は、検討画面へのリンクが設定されている。
【０１０２】
また、候補検出処理において法人の顧客が検出された場合に、分析画面生成処理により生成された表示用データが表示手段３１に表示される分析画面７の表示例を図１８に示す。分析画面７は、検出情報表示部７１、該当ルール表示部７２、会社情報表示部７３、取引情報表示部７４、事故履歴表示部７５、格付情報表示部７６、株価情報表示部７７、リンク７８及びリンク７９を備える。尚、リンク７８及びリンク７９は、リンク５７及びリンク５８と同様であるため、説明を省略する。
【０１０３】
検出情報表示部７１は、検出情報表示部５１における個人コードが法人コードに置き換わったものである。該当ルール表示部７２は、強調表示５２１と同様に、強調表示７２１の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１０４】
会社情報表示部７３には、図４のステップＳ２３１において収集された収集データが表示される。そして、例えば、リンク７３１のように、会社名に対する証明書等の情報へのリンクが設定されている。当該リンク設定には、例えば、証明書のＰＤＦファイルや詳細情報の表示画面等であるとよい。取引情報表示部７４には、図４のステップＳ２３２において収集された収集データが表示される。ここでは、選択されたルール"ルールＡ"における強調項目が"貸出金"及び"長期貸出金"であるため、強調表示７４１の領域に、当該顧客の"貸出金"及び"長期貸出金"の残高情報に加え、詳細な情報である前回比、発生日が表示される。また、リンク８１には、貸出金の詳細情報へのリンクが、リンク８１ａには、長期貸出金の詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示８２、差分表示８３及び差分表示８２ａは、当該貸出金及び長期貸出金が前回の収集処理の時点と比べ、大きく増加していることを示すアイコン等である。
【０１０５】
事故履歴表示部７５には、図４のステップＳ２３３において収集された収集データが表示される。例えば、当該金融機関における小切手事故、手形不渡り及びブラックリストとの照合結果等である。格付情報表示部７６には、図４のステップＳ２３４において収集された収集データが表示される。例えば、外部の格付け機関における当該法人の格付け情報及び、各格付け機関の名称等である。そして、リンク７６１には、各格付け機関のＷＥＢサイトへのリンクが設定されている。株価情報表示部７７には、図４のステップＳ２３５において収集された収集データが表示される。例えば、収集処理の時点での当該法人の株価情報及び株価情報の提供元の名称等である。そして、リンク７７１には、株価情報の提供元のＷＥＢサイトへのリンクが設定されている。
【０１０６】
図５に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からの入力を受け付ける（Ｓ３３）。例えば、端末３０を使用する判定者は、表示手段３１に表示される分析画面５を閲覧することにより、ルール選択、前回結果の表示要求、外部リンクの選択又は次画面の表示要求を行う。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、受け付けた入力内容を判定する（Ｓ３４）。
【０１０７】
ステップＳ３４において、ルール選択と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容が該当ルール表示部５２のルール"ルールＢ"を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、選択されたマネーロンダリング情報についての強調表示設定処理を行う（Ｓ３５）。つまり、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、属性情報又は勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する。より具体的には、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルをマネーロンダリング情報記憶部１５から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、生成した表示用データを表示手段３１へ出力する（Ｓ３６）。その後、ステップＳ３３へ進む。これにより、取引データが複数のマネーロンダリング情報に該当する場合、それぞれのルールにおける傾向を確認することができる。そのため、一方のルールで問題がない場合でも他方のルールで問題がある場合を検出できる。又は、各ルールについて個別に判定するだけでなく、該当する複数のルールを組み合わせることにより問題がある場合など、総合的に判定することができる。
【０１０８】
ここで、図１６は、個人の場合において、ルールが選択された場合の分析画面５ａの表示例を示す図である。ここでは、図１５の分析画面５の該当ルール表示部５２において、"ルールＢ"が選択された場合、図１６の分析画面５ａへ画面遷移したことを示す。その際、まず、該当ルール表示部５２には、強調表示５２２の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１０９】
そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から"ルールＢ"に関連付けられた項目を取得する。例えば、"ルールＢ"は、"信用状態が不安な顧客"であるため、属性情報の内、氏名を表示レベル"強"として取得する。また、勘定情報の内、ローン、属性情報の内、小切手事故、破産履歴、クレジッドカートの返済／延滞状況、及び信用照会情報の内、ＡＢＣ銀行におけるローン、という項目を表示レベル"中"として取得する。そのため、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、表示レベル"強"に応じて、強調表示５３２の領域を他の領域とは異なる色で表示し、表示レベル"中"に応じて、強調表示５４５、強調表示５５１、強調表示５６２を強調表示５３２及び他の領域とは異なる色で表示する。尚、表示レベル及び色は、任意のもので構わない。
【０１１０】
また、分析画面５ａの取引残高表示部５４においては、分析画面５と比べて、表示レベルが下がるため、"ローン"の詳細表示がされず、表示項目として"ローン"以外の"当座預金"、"普通預金"、"定期預金"及び"投資信託"が上位に表示される。尚、分析画面５の取引残高表示部５４においても、上記"ローン"以外の項目は、下位に表示されている。また、リンク５４２ａ、５４２ｂ、５４２ｃ及び５４２ｄには、それぞれ当座預金、普通預金、定期預金及び投資信託の詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示５４３ａは、当該当座預金が前回の収集処理の時点と比べ、若干増加していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３ａは、差額が所定の閾値より小さい場合を示す。また、差分表示５４３ｂは、当該普通預金が前回の収集処理の時点と比べ、若干減少していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３ｂは、差額が所定の閾値より小さい場合を示す。さらに、差分表示５４３ｃ及び差分表示５４３ｄは、当該ローンが前回の収集処理の時点と比べ、大きく減少していることを示すアイコン等である。但し、差分表示５４３ｃ及び差分表示５４３ｄは、差額が所定の閾値より大きい場合を示す。
【０１１１】
また、強調表示５５１には、分析画面５と比べて、表示レベルが上がるため、"小切手事故"、"破産履歴"及び"クレジットカードの返済及び延滞状況"の詳細が表示される。同様に、強調表示５６２には、分析画面５と比べて、表示レベルが上がるため、"ＡＢＣ銀行"における"ローン" の詳細が表示される。そして、差分表示５６３は、差分表示５６１と同様の表示である。
【０１１２】
また、図１９は、法人の場合において、ルール選択された場合の分析画面７ａの表示例を示す図である。ここでは、図１８の分析画面７の該当ルール表示部７２において、"ルールＢ"が選択された場合、図１９の分析画面７ａへ画面遷移したことを示す。その際、まず、該当ルール表示部７２には、強調表示７２２の領域が他の領域とは異なる色で表示される。
【０１１３】
そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から"ルールＢ"に関連付けられた項目を取得する。例えば、"ルールＢ"は、"信用状態が不安な顧客"であるため、属性情報の内、会社名及び住所を表示レベル"強"として取得する。また、勘定情報の内、貸出金及び長期貸出金、属性情報の内、小切手事故、手形不渡り、ブラックリストとの照合結果という項目を表示レベル"中"として取得する。そのため、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、表示レベル"強"に応じて、強調表示７３２の領域を他の領域とは異なる色で表示し、表示レベル"中" に応じて、差分表示７４５及び強調表示７５１を強調表示７３２及び他の領域とは異なる色で表示する。尚、表示レベル及び色は、任意のもので構わない。
【０１１４】
また、分析画面７ａの取引情報表示部７４においては、分析画面７と比べて、表示レベルが下がるため、"貸出金"及び"長期貸出金"の詳細表示がされず、表示項目として"貸出金"及び"長期貸出金"以外の"短期貸出金"、"当座預金"、"普通預金"及び"定期預金"が上位に表示される。尚、分析画面７の取引残高表示部７４においても、上記"貸出金"及び"長期貸出金"以外の項目は、下位に表示されている。また、リンク８１ｂ、８１ｃ、８１ｄ及び８１ｅには、それぞれ短期貸出金、当座預金、普通預金及び定期預金の詳細情報へのリンクが設定されている。さらに、差分表示８２ｂは、差分表示５４３ａと同様であり、差分表示８２ｃは、差分表示５４３ｂと同様であり、差分表示８２ｄ及び差分表示８２ｅは、差分表示５４３ｃ及び差分表示５４３ｄと同様である。
【０１１５】
図５に戻って、ステップＳ３４において、前回結果の表示要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク５７又はリンク７８のいずれかを選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、前回の履歴情報を取得し、前回結果の表示用データを生成する（Ｓ３７）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、生成した前回結果の表示用データを別画面として表示手段３１へ出力する（Ｓ３８）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、候補検出処理により検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を判定履歴情報記憶部１７から取得し、表示手段３１に出力する。その後、ステップＳ３３へ進む。これにより、各項目における前回結果との比較を容易に行うことができる。
【０１１６】
ステップＳ３４において、外部リンクの選択と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク５３１、５４２、５４２ａ、５４２ｂ、５４２ｃ、５４２ｄ、７３１、８１、８１ａ、８１ｂ、８１ｃ、８１ｄ、８１ｅ、７６１又は７７１のいずれかを選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、外部リンク先を別画面として表示手段３１へ出力する（Ｓ３９）。
【０１１７】
ステップＳ３４において、次画面の表示要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク５８又は７９のいずれかを選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、後述する検討支援処理を行う。
【０１１８】
このように、本発明の実施の形態１にかかる分析支援処理により、マネーロンダリングに該当すると検出された取引データ及び関連情報を表示手段３１において表示することで、判定者による当該取引データが実際にマネーロンダリングに該当するか否かの判定における分析を支援することができる。
【０１１９】
図９は、本発明の実施の形態１にかかる検討支援処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、分析支援処理により生成された分析画面に基づき、検討画面を生成する検討画面生成処理を行う（Ｓ５１）。ここで、図１０は、本発明の実施の形態１にかかる検討画面生成処理を示すフローチャート図である。
【０１２０】
図１０において、まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、候補検出処理により検出された顧客識別情報に基づき、勘定情報記憶部１３から口座異動明細を取得する（Ｓ６１）。例えば、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、口座異動明細として、口座番号、日付、金額等を取得する。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報の該当回数を集計する（Ｓ６２）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計する。
【０１２１】
続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレベル判定処理を行う（Ｓ６３）図１１は、本発明の実施の形態１にかかるリスクレベル判定処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、マネーロンダリング情報記憶部１５から、検出された複数のマネーロンダリング情報に対応する複数のリスク値を取得する（Ｓ６３１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、取得したリスク値を合計する（Ｓ６３２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、合計値からリスクレベルを判定する（Ｓ６３３）。
【０１２２】
例えば、マネーロンダリング情報記憶部１５には、予めマネーロンダリング情報のルールの識別情報に対応付けて、重み付け情報が格納されている。ここで、重み付け情報は、例えば、ルール毎に１から１０の数値で１０段階に定義されるとよい。また、マネーロンダリング情報記憶部１５には、リスクレベル判定の閾値として、例えば、該当ルールの合計値が５未満の場合は、Ｌ（Ｌｏｗ）と、合計値が５以上かつ１０未満の場合は、Ｍ（Ｍｉｄｄｌｅ）と、合計値が１０以上の場合は、Ｈ（Ｈｉｇｈ）の３段階として定義されるとよい。すなわち、一つの該当ルールではリスクが低い場合であっても複数の該当ルールを考慮して総合的にリスクを高く判定することができる。そのため、既存のルールでは検出ができない新規なマネーロンダリングの手口を検出できる可能性が高まる。
【０１２３】
図１０に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報の関連情報を取得する（Ｓ６４）。例えば、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リスクレーティング情報記憶部１４から当該顧客識別情報におけるリスクレーティング情報を取得する。また、正常判定回数記憶部１８から当該顧客識別情報における正常判定回数（ポイント）を取得する。さらに、該当ルールごとに定義された正常判定回数の閾値をマネーロンダリング情報記憶部１５から取得する。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、口座異動明細、該当回数、リスクレベル及びリスクレーティング情報の関連情報を含めて所定の配置を行う（Ｓ６５）。また、必要に応じて、リンク設定及び強調表示設定処理を行うことにより表示用データとしての検討画面を生成する。
【０１２４】
図９に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検討画面生成処理により生成された検討画面を表示手段３１へ出力する（Ｓ５２）。ここで、候補検出処理において個人の顧客が検出された場合に、検討画面生成処理により生成された表示用データが表示手段３１に表示される検討画面６の表示例を図１７に示す。検討画面６は、検出情報表示部６１、該当ルール表示部６２、口座異動明細表示部６３、該当回数表示部６４、リンク６５、判定結果一覧表示部６６、リンク６７、リスクレーティング情報表示部６８、リンク６９１及び６９２を備える。尚、図１７の検出情報表示部６１及び該当ルール表示部６２は、検出情報表示部５１及び該当ルール表示部５２と同等であるため、説明を省略する。
【０１２５】
口座異動明細表示部６３には、図１０のステップＳ６１において取得された口座異動明細が表示される。また、例えば、選択されたルールに関連する明細情報について強調表示６３１のように強調表示される。該当回数表示部６４には、図１０のステップＳ６２において集計された該当回数が表示される。つまり、候補検出処理において検出されたルールが前回までに何回該当したかが累積表示される。そして、リンク６４１には、該当した日付のリスト表示へのリンクが設定されている。リンク６５には、複数の判定者において当該顧客及び取引データにおけるケースマネジメント判定を行う際に行われるチャット機能を呼び出すチャット支援処理の開始要求が設定されている。
【０１２６】
判定結果一覧表示部６６は、各判定者における問題有無の判定結果及び全体の判定結果の入力及び表示欄である。プルダウンボタン６６１は、押下すると"有"及び"無"が表示され、端末３０における判定者の操作により、いずれかを選択することができる。また、リンク６６３により、当該判定結果がマネーロンダリング判定支援サーバ２０へ送信される。判定結果表示部６６２には、全体の判定結果が表示される。例えば、判定結果表示部６６２には、担当者Ａ、担当者Ｂ、役席者及び承認者の全てについてプルダウンボタン６６１において問題有無の判定結果が入力された場合に、担当者Ａ、担当者Ｂ、役席者又は承認者のいずれかの判定結果に"問題有"がある場合に、全体の判定結果を"異常判定"として表示され、全ての判定結果が"問題無"の場合には、全体の判定結果を"正常判定"として表示される。尚、プルダウンボタン６６１における入力は、後述するリスクレーティング情報の承認が行われるまでの間に変更可能である。そのため、任意の判定者の判定結果が変更された場合、都度、全体の判定結果は更新されて判定結果表示部６６２に表示される。また、リンク６７には、分析画面へのリンクが設定されている。
【０１２７】
リスクレーティング情報表示部６８には、リスクレーティング情報の関連情報が表示される。リスクレベル表示部６８１には、図１０のステップＳ６３において判定されたリスク値が表示される。また、リスクレーティング現在値表示部６８２には、図１０のステップＳ６４において取得されたリスクレーティング情報が表示される。正常判定回数表示部６８３には、図１０のステップＳ６４において取得された当該顧客識別情報における正常判定回数が表示される。閾値表示部６８４には、図１０のステップＳ６４において取得された正常判定回数の閾値が表示される。また、推奨値表示部６８５には、後述するリスクレーティング情報の推奨値算出処理により算出される推奨値が表示される。リンク６９１には、リスクレーティング情報の推奨値の変更画面へのリンクが設定される。リンク６９２には、推奨値表示部６８５に表示された推奨値の承認要求が設定されている。尚、リンク６９１及び６９２は、推奨値表示部６８５に推奨値が表示されるまでは、不活性となっている。
【０１２８】
図９に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からの入力を受け付ける（Ｓ５３）。例えば、端末３０を使用する判定者は、表示手段３１に表示される検討画面６を閲覧することにより、該当回数、チャット開始要求、分析画面の表示要求又は判定結果の入力を行う。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、受け付けた入力内容を判定する（Ｓ５４）。
【０１２９】
ステップＳ５４において、該当回数と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６４１を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検出されたマネーロンダリング情報と同一のマネーロンダリング情報が検出された過去の日付をリスト表示する（Ｓ５５）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、リンク６４１に設定されたマネーロンダリング情報に該当した日付のリスト表示を別画面に表示する。その後、ステップＳ５３へ進む。
【０１３０】
ステップＳ５４において、チャット開始要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６５を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、チャット支援処理を開始する（Ｓ５６）。その後、ステップＳ５３へ進む。
【０１３１】
ここで、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、チャット支援処理において、ネットワーク（不図示）を介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始手段と、第１の端末又は第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、判定履歴情報記憶部１７に格納するチャット履歴情報格納手段を備える。
【０１３２】
図１２は、本発明の実施の形態１にかかるチャット支援処理を示すフローチャート図である。ここでは、マネーロンダリング判定支援サーバ２０に端末３０に加え、端末３０と同等の機能を有する他の端末が接続されているものとする。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からチャットの開始要求を受信し、チャット画面を別画面として関係端末である端末３０及び他の端末の表示手段３１へ出力する（Ｓ５６１）。続いて、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、例えば、端末３０から文字列データであるチャット情報の入力を受け付ける（Ｓ５６２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該チャット情報を他の端末の表示手段３１へ出力する（Ｓ５６３）。同時に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該チャット情報を判定履歴情報記憶部１７へ格納する（Ｓ５６４）。その後、端末３０又は他の端末のいずれかからの入力内容がチャット終了の要求であるか否かを判定する（Ｓ５６５）。入力内容がチャット終了の要求であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、関係端末のチャット画面を閉じて、チャット支援処理を終了する。また、ステップＳ５６５において、入力内容がチャット終了の要求でないと判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、ステップＳ５６２へ進む。これにより、複数の判定者による遠隔会議を支援し、かつ、発言を記録することで、過去の類似のケースを判定する際に参考とすることができ、判定を容易にすることができる。
【０１３３】
図９に戻って、ステップＳ５４において、分析画面の表示要求と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６７を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、図５のステップＳ３１へ戻り、分析支援処理を行う。
【０１３４】
ステップＳ５４において、判定結果の入力と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６６３を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、プルダウンボタン６６１により入力された各判定者の判定結果及び全体の判定結果を判定履歴情報記憶部１７へ登録する（Ｓ５７）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該判定結果の入力が最後の判定者、例えば、承認者によるものか否かを判定する（Ｓ５８）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、当該判定結果が承認者欄のプルダウンボタン６６１により入力された判定結果であるか、又は、承認者以外の欄のプルダウンボタン６６１により選択された判定結果であるかを判定し、承認者欄のプルダウンボタン６６１により入力された判定結果である場合、後述する評価支援処理へ進む。ステップＳ５８において、プルダウンボタン６６１により選択された問題有無であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定結果を含めて検討画面を生成し、表示手段３１へ出力する（Ｓ５９）。その後、ステップＳ５３へ進む。
【０１３５】
このように、本発明の実施の形態１にかかる検討支援処理により、マネーロンダリングに該当すると検出された取引データについて、口座異動明細、ルール該当回数、判定結果の経緯、ケースマネージメントの経緯を参照することで、判定者による当該取引データが実際にマネーロンダリングに該当するか否かの判定における検討を支援することができる。
【０１３６】
図１３は、本発明の実施の形態１にかかる評価支援処理を示すフローチャート図である。まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、検討支援処理により入力された判定結果に基づき、リスクレーティング情報の推奨値算出処理を行う（Ｓ７１）。図１４は、本発明の実施の形態１にかかる推奨値算出処理を示すフローチャート図である。
【０１３７】
まず、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、図１０のステップＳ６４において取得されたリスクレーティング情報をリスクレーティング情報の推奨値とする（Ｓ７１１）。次に、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、事故履歴及び信用照会が"問題無"であるか否かを判定する（Ｓ７１２）。"問題無"と判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、判定結果表示部６６２に表示される全体の判定結果が"正常判定"であるか否かを判定する（Ｓ７１３）。"正常判定"と判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、今回検出されたマネーロンダリング情報と、前回検出されたマネーロンダリング情報とが一致するか否かを判定する（Ｓ７１４）。
【０１３８】
一致すると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数記憶部１８に格納された当該顧客における正常判定回数を加算する（Ｓ７１５）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ７１６）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数記憶部１８に格納された当該顧客における正常判定回数と、マネーロンダリング情報記憶部１５に格納された候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報に定義された正常判定回数の閾値とを比較し、判定を行う。
【０１３９】
正常判定回数が所定の閾値以上であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を減算する（Ｓ７１７）。その後、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、正常判定回数を０として正常判定回数記憶部１８へ格納する（Ｓ７１８）。ステップＳ７１６において、正常判定回数が所定の閾値未満であると判定された場合、当該推奨値算出処理を終了する。
【０１４０】
つまり、推奨値算出処理は、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報が、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、リスクレーティング情報記憶部１４から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する。これにより、例え、前回まで正常判定であっても、新たなマネーロンダリング情報の場合のリスクを適切に評価することができる。
【０１４１】
また、推奨値算出処理は、図９のステップＳ５７により登録された判定結果が、正常判定である場合、正常判定回数記憶部１８に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。これにより、連続して正常判定であったケースについて、リスクレーティング情報を低くすることで、今後の候補検出処理において、不要な検出を抑えることができる。
【０１４２】
また、推奨値算出処理は、ステップＳ７１４において、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報が、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、ステップＳ７１５において、正常判定回数記憶部１８に格納された正常回数を加算し、ステップＳ７１７において、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。
【０１４３】
また、ステップＳ７１２において"問題有"と判定された場合、又は、ステップＳ７１３において"異常判定"と判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を加算する（Ｓ７１９）。その後、ステップＳ７１８へ進む。
【０１４４】
すなわち、推奨値算出処理は、収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。ここで、所定の条件とは、例えば、"ローン"、"小切手事故"、"破産履歴"又は"クレジットカードの返済又は延滞有"のいずれかに該当する場合であり、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を１加算する。または、顧客が法人の場合、ステップＳ７１２において、株価情報が前回に比べ、５０％下がったか否かを判定し、下がったと判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値を１加算するようにしてもよい。これにより、リスクの高い条件を明らかに満たしている場合は、予め推奨値を高くすることで、判定を容易にすることができる。
【０１４５】
また、ステップＳ７１４において一致しないと判定された場合、ステップＳ７１８へ進む。つまり、推奨値算出処理は、候補検出処理により検出されたマネーロンダリング情報が、判定履歴情報記憶部１７に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、正常判定回数記憶部１８に格納された正常回数をクリアし、リスクレーティング情報記憶部１４から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する。
【０１４６】
上述したように推奨値算出処理は、図９のステップＳ５７により登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する判定履歴情報記憶部１７に格納された過去の判定結果が、正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する。
【０１４７】
図１３に戻って、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、図９のステップＳ５７により登録された判定結果及び推奨値算出処理により算出された推奨値を含めて検討画面を生成する（Ｓ７２）。そして、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、生成された検討画面を表示手段３１へ出力する（Ｓ７３）。例えば、図１７の推奨値表示部６８５に示すようにリスクレーティング情報の推奨値が表示される。また、このとき、リンク６９１及び６９２は活性化される。
【０１４８】
マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、端末３０からの入力を受け付ける（Ｓ７４）。例えば、端末３０を使用する承認者は、表示手段３１に表示される検討画面６を閲覧することにより、推奨値の変更又は推奨値の承認の入力を行う。マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、受け付けた入力内容を判定する（Ｓ７５）。
【０１４９】
ステップＳ７５において、推奨値の変更と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６９１を選択した情報であると判定され、別途、別画面より変更後のリスクレーティング情報の推奨値が入力された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、入力されたリスクレーティング情報を推奨値として検討画面を生成し、表示手段３１へ出力する（Ｓ７６）。すなわち、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、リスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する。その後、ステップＳ７４へ進む。
【０１５０】
また、ステップＳ７４において、推奨値の承認と判定された場合、例えば、端末３０からの入力内容がリンク６９２を選択した情報であると判定された場合、マネーロンダリング判定支援サーバ２０は、推奨値表示部６８５に表示された推奨値によりリスクレーティング情報記憶部１４に格納されたリスクレーティング情報を更新する（Ｓ７７）。これにより、リスクレーティング情報をフィードバックすることができ、候補検出処理の精度を高めることができる。尚、このとき、併せて、分析画面及び検討画面を判定履歴情報記憶部１７へ格納する表示用データ格納処理を行う。又は、当該表示用データ格納処理は、表示手段３１への出力と合わせて実行されても構わない。
【０１５１】
以上のことから、本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援システム１００により、検出された疑わしい取引がマネーロンダリングに該当するか否かを複数の情報源から総合的に判定し、当該検出された疑わしい取引における顧客の格付けをフィードバックすることで検出精度を向上させることができる。
【０１５２】
＜その他の発明の実施の形態＞
上述した本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理は、リスクレーティング情報の推奨値が判定者に承認された場合に、リスクレーティング情報記憶部１４へ更新したが、これに限定されない。例えば、検討画面６の推奨値表示部６８５に表示された推奨値を閲覧した判定者が自ら他の手段でリスクレーティング情報記憶部１４を更新しても構わない。
【０１５３】
また、上述した本発明の実施の形態１にかかるマネーロンダリング判定支援処理は、リスクレーティング情報の推奨値を検討画面６の推奨値表示部６８５に表示したが、これに限定されない。例えば、推奨値を表示せず、判定結果表示部６６２に表示される全体の判定結果に応じて、推奨値算出処理により算出された推奨値によりリスクレーティング情報記憶部１４を更新しても構わない。
【０１５４】
尚、図６は、分析画面生成処理の一例であり、これに限定されない。例えば、分析画面５の本人確認情報表示部５３に相当する箇所についてステップＳ４１乃至Ｓ４４を行い、その後、取引残高表示部５４、事故履歴表示部５５及び個人信用照会情報表示部５６について繰り返しても構わない。
【０１５５】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１５６】
１００ マネーロンダリング判定支援システム
１１ 取引データ記憶部
１２ 顧客情報記憶部
１３ 勘定情報記憶部
１４ リスクレーティング情報記憶部
１５ マネーロンダリング情報記憶部
１６ 信用照会情報記憶部
１７ 判定履歴情報記憶部
１８ 正常判定回数記憶部
２０ マネーロンダリング判定支援サーバ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ ＲＯＭ
２４ 通信部
２５ ハードディスク
３０ 端末
３１ 表示手段
４１ ＯＳ
４２ マネーロンダリング判定支援プログラム
５ 分析画面
５ａ 分析画面
５１ 検出情報表示部
５２ 該当ルール表示部
５２１ 強調表示
５２２ 強調表示
５３ 本人確認情報表示部
５３１ リンク
５３２ 強調表示
５４ 取引残高表示部
５４１ 強調表示
５４２ リンク
５４２ａ リンク
５４２ｂ リンク
５４２ｃ リンク
５４２ｄ リンク
５４３ 差分表示
５４３ａ 差分表示
５４３ｂ 差分表示
５４３ｃ 差分表示
５４３ｄ 差分表示
５４４ 差分表示
５４５ 強調表示
５５ 事故履歴表示部
５５１ 強調表示
５６ 個人信用照会情報表示部
５６１ 差分表示
５６２ 強調表示
５６３ 差分表示
５７ リンク
５８ リンク
６ 検討画面
６１ 検出情報表示部
６２ 該当ルール表示部
６３ 口座異動明細表示部
６３１ 強調表示
６４ 該当回数表示部
６４１ リンク
６５ リンク
６６ 判定結果一覧表示部
６６１ プルダウンボタン
６６２ 判定結果表示部
６６３ リンク
６７ リンク
６８ リスクレーティング情報表示部
６８１ リスクレベル表示部
６８２ リスクレーティング現在値表示部
６８３ 正常判定回数表示部
６８４ 閾値表示部
６８５ 推奨値表示部
６９１ リンク
６９２ リンク
７ 分析画面
７ａ 分析画面
７１ 検出情報表示部
７２ 該当ルール表示部
７２１ 強調表示
７２２ 強調表示
７３ 会社情報表示部
７３１ リンク
７３２ 強調表示
７４ 取引情報表示部
７４１ 強調表示
７４５ 強調表示
７５ 事故履歴表示部
７５１ 強調表示
７６ 格付情報表示部
７６１ リンク
７７ 株価情報表示部
７７１ リンク
７８ リンク
７９ リンク
８１ リンク
８１ａ リンク
８１ｂ リンク
８１ｃ リンク
８１ｄ リンク
８１ｅ リンク
８２ 差分表示
８２ａ 差分表示
８２ｂ 差分表示
８２ｃ 差分表示
８２ｄ 差分表示
８２ｅ 差分表示
８３ 差分表示
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援システムであって、
顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて格納する顧客情報記憶部と、
前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する勘定情報記憶部と、
前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納するリスクレーティング情報記憶部と、
マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報を格納するマネーロンダリング情報記憶部と、
前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を格納する判定履歴情報記憶部と、
前記判定を支援する処理を行う制御部とを備え、
前記制御部は、
前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納手段と、
前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成手段と、
当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録手段と、
前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出手段と、を備えるマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項２】
前記表示用データ生成手段は、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出手段により算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項３】
前記リスクレーティング情報更新手段は、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、ことを特徴とする請求項２に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項４】
前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項５】
前記推奨値算出手段は、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項６】
前記推奨値算出手段は、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項７】
前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を格納する正常判定回数記憶部をさらに備え、
前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項８】
前記推奨値算出手段は、
前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、
前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項７に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項９】
前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１０】
前記マネーロンダリング情報記憶部は、複数のマネーロンダリング情報を格納し、
前記検出手段は、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、
前記表示用データ生成手段は、
前記検出手段により検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項９に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１１】
前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてさらに格納し、
前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１２】
前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１１に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１３】
前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をさらに格納し、
前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出手段によりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定手段をさらに備え、
前記表示用データ生成手段は、前記リスクレベル判定手段により判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１４】
前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する信用照会情報記憶部をさらに備え、
前記収集手段は、前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、
ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１５】
前記表示用データ生成手段により生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納手段をさらに備え、
前記表示用データ生成手段は、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出手段により検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１６】
前記表示用データ生成手段は、前記収集手段により収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１５に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１７】
前記表示用データ生成手段は、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１８】
ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始手段と、
前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１９】
取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援方法であって、
リスクレーティング情報記憶部に格納された顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客を識別する顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが、マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、
前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の属性情報と、勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の口座に関する勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、
前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、
当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、
前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備えるマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２０】
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１９に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２１】
前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、ことを特徴とする請求項２０に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２２】
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２３】
前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２４】
前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２５】
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、正常回数記憶部に格納された前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２６】
前記推奨値算出ステップは、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項２５に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２７】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１９乃至２６のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２８】
前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、
前記表示用データ生成ステップは、
前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項２７に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２９】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、前記マネーロンダリング情報に関連付けられ、強調して表示する強調項目及び表示レベルを取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項２７又は２８に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３０】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項２９に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３１】
前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項１９乃至３０のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３２】
前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた前記顧客における信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、ことを特徴とする請求項１９乃至３１のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３３】
前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１９乃至３２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３４】
前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項３３に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３５】
前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１９乃至３４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３６】
ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、
前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１９乃至３５のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３７】
取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援処理をコンピュータに実行させるマネーロンダリング判定支援プログラムであって、
顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて顧客情報記憶部へ格納する顧客情報格納ステップと、
前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて勘定情報記憶部へ格納する勘定情報格納ステップと、
前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けてリスクレーティング情報記憶部へ格納するリスクレーティング情報格納ステップと、
マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納するマネーロンダリング情報格納ステップと、
前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を判定履歴情報記憶部へ格納する判定履歴情報格納ステップと、
前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、
前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、
前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、
当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、
前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備えるマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項３８】
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項３７に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項３９】
前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、
ことを特徴とする請求項３８に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４０】
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４１】
前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項３７乃至４０のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４２】
前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項３７乃至４１のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４３】
前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を正常判定回数記憶部へ格納する正常判定回数格納ステップをさらに備え、
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項３７乃至４２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４４】
前記推奨値算出ステップは、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項４３に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４５】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項３７乃至４４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４６】
前記マネーロンダリング情報格納ステップは、複数のマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納し、
前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、
前記表示用データ生成ステップは、
前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項４５に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４７】
前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項４５又は４６に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４８】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項４７に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４９】
前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、
前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項３７乃至４８のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５０】
前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて信用照会情報記憶部へ格納する信用照会情報格納ステップをさらに備え、
前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、
ことを特徴とする請求項３７乃至４９のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５１】
前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、
ことを特徴とする請求項３７乃至５０のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５２】
前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項５１に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５３】
前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項３７乃至５２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５４】
ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、
前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項３７乃至５３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項１】
取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援システムであって、
顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて格納する顧客情報記憶部と、
前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する勘定情報記憶部と、
前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納するリスクレーティング情報記憶部と、
マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報を格納するマネーロンダリング情報記憶部と、
前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を格納する判定履歴情報記憶部と、
前記判定を支援する処理を行う制御部とを備え、
前記制御部は、
前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納手段と、
前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成手段と、
当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録手段と、
前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出手段と、を備えるマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項２】
前記表示用データ生成手段は、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出手段により算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項３】
前記リスクレーティング情報更新手段は、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、ことを特徴とする請求項２に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項４】
前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項５】
前記推奨値算出手段は、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項６】
前記推奨値算出手段は、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項７】
前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を格納する正常判定回数記憶部をさらに備え、
前記推奨値算出手段は、前記判定結果登録手段により登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項８】
前記推奨値算出手段は、
前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、
前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項７に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項９】
前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１０】
前記マネーロンダリング情報記憶部は、複数のマネーロンダリング情報を格納し、
前記検出手段は、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、
前記表示用データ生成手段は、
前記検出手段により検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項９に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１１】
前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてさらに格納し、
前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１２】
前記表示用データ生成手段は、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１１に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１３】
前記マネーロンダリング情報記憶部は、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をさらに格納し、
前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出手段によりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定手段をさらに備え、
前記表示用データ生成手段は、前記リスクレベル判定手段により判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１４】
前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて格納する信用照会情報記憶部をさらに備え、
前記収集手段は、前記検出手段により検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、
ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１５】
前記表示用データ生成手段により生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納手段をさらに備え、
前記表示用データ生成手段は、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出手段により検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１６】
前記表示用データ生成手段は、前記収集手段により収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１５に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１７】
前記表示用データ生成手段は、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出手段により検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１８】
ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始手段と、
前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援システム。
【請求項１９】
取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援方法であって、
リスクレーティング情報記憶部に格納された顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客を識別する顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが、マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、
前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の属性情報と、勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた当該顧客の口座に関する勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、
前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、
当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、
前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備えるマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２０】
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１９に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２１】
前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、ことを特徴とする請求項２０に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２２】
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２１のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２３】
前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２４】
前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２５】
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、正常回数記憶部に格納された前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項１９乃至２４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２６】
前記推奨値算出ステップは、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項２５に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２７】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１９乃至２６のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２８】
前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、
前記表示用データ生成ステップは、
前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項２７に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項２９】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、前記マネーロンダリング情報に関連付けられ、強調して表示する強調項目及び表示レベルを取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項２７又は２８に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３０】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項２９に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３１】
前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項１９乃至３０のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３２】
前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた前記顧客における信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、ことを特徴とする請求項１９乃至３１のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３３】
前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１９乃至３２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３４】
前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項３３に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３５】
前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項１９乃至３４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３６】
ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、
前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項１９乃至３５のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援方法。
【請求項３７】
取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定することを支援するマネーロンダリング判定支援処理をコンピュータに実行させるマネーロンダリング判定支援プログラムであって、
顧客を識別する顧客識別情報と当該顧客の属性情報と関連付けて顧客情報記憶部へ格納する顧客情報格納ステップと、
前記顧客の口座に関する勘定情報を前記顧客識別情報に関連付けて勘定情報記憶部へ格納する勘定情報格納ステップと、
前記顧客におけるリスクの格付け情報であるリスクレーティング情報を前記顧客識別情報に関連付けてリスクレーティング情報記憶部へ格納するリスクレーティング情報格納ステップと、
マネーロンダリングの条件が定義されたマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納するマネーロンダリング情報格納ステップと、
前記取引データがマネーロンダリングに該当するか否かを判定した履歴を示す判定履歴情報を判定履歴情報記憶部へ格納する判定履歴情報格納ステップと、
前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報に基づいて、前記顧客識別情報を含む複数の入力される取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納されたマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記マネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該マネーロンダリング情報とを検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報を前記判定履歴情報記憶部へ格納する検出履歴情報格納ステップと、
前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記顧客情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた属性情報と、前記勘定情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた勘定情報とを含む収集データを収集する収集ステップと、
前記収集ステップにより収集された収集データを含めて表示用データを生成し、表示手段に出力する表示用データ生成ステップと、
当該取引データがマネーロンダリングに該当するか否かの判定結果が入力された場合、当該入力された判定結果を前記判定履歴情報記憶部へ登録する判定結果登録ステップと、
前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、当該取引データがマネーロンダリングに該当しないことを示す正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する推奨値算出ステップと、を備えるマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項３８】
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報及び前記推奨値算出ステップにより算出された推奨値をさらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記表示手段に表示された推奨値が承認された場合、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該推奨値により更新するリスクレーティング情報更新ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項３７に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項３９】
前記リスクレーティング情報更新ステップは、更新対象のリスクレーティング情報が入力された場合に、前記リスクレーティング情報記憶部に格納されたリスクレーティング情報を当該更新対象のリスクレーティング情報により更新する、
ことを特徴とする請求項３８に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４０】
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果及び当該取引データに含まれる顧客識別情報に該当する前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の判定結果が、前記正常判定である場合に、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項３７乃至３９のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４１】
前記推奨値算出ステップは、前記収集データに含まれる勘定情報が所定の条件を満たす場合、リスクレーティングが高くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項３７乃至４０のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４２】
前記推奨値算出ステップは、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、ことを特徴とする請求項３７乃至４１のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４３】
前記判定結果が前記正常判定となった回数である正常判定回数を正常判定回数記憶部へ格納する正常判定回数格納ステップをさらに備え、
前記推奨値算出ステップは、前記判定結果登録ステップにより登録された判定結果が、前記正常判定である場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、当該加算された正常回数が所定の閾値を超える場合、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項３７乃至４２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４４】
前記推奨値算出ステップは、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と同じ場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数を加算し、リスクレーティングが低くなるようにリスクレーティング情報を算出し、推奨値として決定し、
前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報が、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報と異なる場合、前記正常回数記憶部に格納された正常回数をクリアし、前記リスクレーティング情報記憶部から取得したリスクレーティング情報を推奨値として決定する、
ことを特徴とする請求項４３に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４５】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項３７乃至４４のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４６】
前記マネーロンダリング情報格納ステップは、複数のマネーロンダリング情報をマネーロンダリング情報記憶部へ格納し、
前記検出ステップは、前記取引データが前記マネーロンダリング情報記憶部に格納された複数のマネーロンダリング情報に該当するか否かを判定し、前記複数のマネーロンダリング情報に該当すると判定した場合、当該取引データに含まれる顧客識別情報と、当該複数のマネーロンダリング情報とを検出し、
前記表示用データ生成ステップは、
前記検出ステップにより検出された複数のマネーロンダリング情報さらに含めて前記表示用データを生成し、前記表示手段に出力し、
前記複数のマネーロンダリング情報のいずれかが選択された場合、当該選択されたマネーロンダリング情報に応じて、前記属性情報又は前記勘定情報のいずれかの項目を強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項４５に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４７】
前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記属性情報又は前記勘定情報の項目の内、強調して表示する強調項目及び強調する表示レベルを前記マネーロンダリング情報に関連付けてマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目及び表示レベルを前記マネーロンダリング情報記憶部から取得し、当該強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、当該表示レベルにより強調して表示するように表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項４５又は４６に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４８】
前記表示用データ生成ステップは、前記マネーロンダリング情報に関連付けられた強調項目に該当する属性情報又は勘定情報の項目を、上位に表示するように表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項４７に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項４９】
前記マネーロンダリング情報格納ステップは、前記マネーロンダリング情報におけるリスク値をマネーロンダリング情報記憶部へさらに格納し、
前記マネーロンダリング情報記憶部から、前記複数のマネーロンダリング情報における複数のリスク値を取得し、当該取得したリスク値の合計に応じて前記検出ステップによりマネーロンダリング情報に該当すると判定された取引データにおけるリスクのレベルを判定するリスクレベル判定ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、前記リスクレベル判定ステップにより判定されたレベルをさらに含めて前記表示用データを生成する、
ことを特徴とする請求項３７乃至４８のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５０】
前記顧客における信用照会情報を前記顧客識別情報に関連付けて信用照会情報記憶部へ格納する信用照会情報格納ステップをさらに備え、
前記収集ステップは、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に基づき、前記信用照会情報記憶部から当該顧客識別情報に関連付けられた信用照会情報をさらに収集し、当該収集した信用照会情報をさらに含めて収集データとする、
ことを特徴とする請求項３７乃至４９のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５１】
前記表示用データ生成ステップにより生成された表示用データを前記判定履歴情報記憶部へ格納する表示用データ格納ステップをさらに備え、
前記表示用データ生成ステップは、過去の表示用データの参照要求が入力された場合、前記検出ステップにより検出された顧客識別情報に該当する表示用データ及び判定結果を前記判定履歴情報記憶部から取得し、前記表示手段に出力する、
ことを特徴とする請求項３７乃至５０のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５２】
前記表示用データ生成ステップは、前記収集ステップにより収集された収集データに含まれる属性情報及び勘定情報と、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去の表示用データに含まれる属性情報及び勘定情報との差に応じた表示情報を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項５１に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５３】
前記表示用データ生成ステップは、前記判定履歴情報記憶部に格納された過去のマネーロンダリング情報の内、前記検出ステップにより検出されたマネーロンダリング情報に一致する個数を集計し、当該集計した個数を含めて前記表示用データを生成する、ことを特徴とする請求項３７乃至５２のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【請求項５４】
ネットワークを介して接続された第１の端末から当該ネットワークを介して接続された第２の端末とのチャットの開始要求を受信した場合、当該第２の端末へチャットの開始要求を送信するチャット開始ステップと、
前記第１の端末又は前記第２の端末のいずれかからチャットにおけるデータを取得し、前記判定履歴情報記憶部に格納する、チャット履歴情報格納ステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項３７乃至５３のいずれか１項に記載のマネーロンダリング判定支援プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【公開番号】特開２０１０−２２５０４０（Ｐ２０１０−２２５０４０Ａ）
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−７３６９８（Ｐ２００９−７３６９８）
【出願日】平成２１年３月２５日（２００９．３．２５）
【出願人】（５９２１３１９０６）みずほ情報総研株式会社 (187)
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月２５日（２００９．３．２５）
【出願人】（５９２１３１９０６）みずほ情報総研株式会社 (187)
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