金融犯罪は多面的で、国境を越えて広がり、その多くは目に見えないため、特定し、測定し、対処するのが難しい。その影響はさまざまな形で現れる。
犯罪者がサプライチェーンに入り込み、奴隷労働を強いられている人々や、性的人身取引組織の被害者で、犯罪組織が金融システムを通じて利益を資金洗浄する人々にとって、その代償は壊滅的だ。
組織は大きな経済的負担を強いられている。金融犯罪の防止に全体で数十億ドルを費やす一方、資金洗浄、詐欺、窃盗、汚職によって、事業から失われる金額はますます増えている。
人身取引、贈収賄、詐欺などの金融犯罪による最大2兆ドルの不正収益が、金融システムを流れていると広く考えられている。また、最大多国籍企業の半数が過去12か月間に詐欺の被害に遭ったと、2,300社を超える企業を対象に実施した独自調査で分かった。さらに、現代の奴隷制の被害者は推定4,000万人に上る。それにもかかわらず、奴隷制はあらゆる場所で違法である。
この数字から、金融犯罪が憂慮すべきほど一般的で広範に及んでいることが分かる。犯罪が蔓延する背景には、それを支える犯罪ネットワークを妨害し、解体できていない現状がある。こうしたネットワークは毎年、国際金融システムの弱点を突いている。
金融犯罪は世界規模で広がっているため、効果的に対処するには集団的な行動が必要だ。そのためには、規制当局、法執行機関、データ提供者、金融機関が、対策をますます優先度の高い課題として位置づけなければならない。
昨年のダボス会議で、私たちは欧州刑事警察機構（ユーロポール）および世界経済フォーラムとともに独自の連合を結成し、企業、金融機関、政府、シンクタンクが金融犯罪への協調的かつ世界規模の対策について話し合える場を設けた。官民の組織間で、より効果的な情報共有を進めることが成功の鍵だという認識は広く共有されている。
解決策の中核となるのは、データと新しいテクノロジーを活用し、取引単位で金融犯罪を追跡する方法から脱却して、ネットワークレベルで新たな知見を得ることだ。リスク情報データを提供してきた18年間を経て、現在では400万件を超える記録を保有している。これは、ビッグデータの手法を使ってデータ内のつながりをマッピングし、パターンを見つけるための素晴らしい基盤となる。
ネットワークのマッピングは、犯罪へのより効果的な対処に役立つ、非常に興味深い新興分野だ。犯罪ネットワークがどこで活動しているのか、あるいは、ある国がどのような犯罪活動と結びついているのか、またその影響を受けやすいのかを理解すれば、より優れた情報を得て、最終的には組織にとってより良い成果につなげられる。
世界規模で事業を展開する企業にとって、この種の分析や関係性のマッピングは、自社がさらされる可能性のある違法行為を理解するうえで大きな力となる。しかし、それだけにとどまらない。
たとえば、人身取引に関わる犯罪者間の関係をマッピングすれば、不審な金融取引への従来の注視を補う有効な手段となる。そうした取引は、人身取引などの違法行為による資金洗浄を示す最初の兆候であることが多い。
慈善団体やNGOと協力し、彼らが収集した人身取引に関する情報を得ることで、ネットワークのマッピングをさらに改善できる。特に、過少報告が知られている国や、情報がそもそも公表されていない国で有効だ。Liberty Sharedとの最近の取り組みはその一例で、特定の国の現場で同団体が収集した情報やデータを活用した。
ネットワークを視覚化すると、人身取引などの犯罪活動とのつながりが、はるかに明確に見えてくる。以下の例の視覚化は、人身取引が世界規模の問題であり、開発途上国と先進国の双方に影響を及ぼしていることを強く示している。
世界の金融システムとサプライチェーンが交わる領域で情報を収集・共有し、取引ごとに対処するアプローチから脱却することは、人身取引や現代の奴隷制などの犯罪を発見し、防止するうえで不可欠だ。こうした情報を活用することで、企業は自社のデューデリジェンス・プログラムをさらに強化し、従業員が適切な教育や研修を受けられるようにできる。
新しいテクノロジーは新たな解決策をもたらす。データに機械学習や人工知能を組み合わせることで、企業間関係や人間のネットワークに潜む、さらなるリスクを明らかにできる可能性がある。
より優れたデータと高度な手法によって、人身取引業者が活動する暗部に光を当てやすくなっている。その結果、世界のサプライチェーン全体にわたるリスクを、より包括的に把握できる。
金融犯罪において、良質なデータはより良い世界への第一歩となり得る。
