(57)【要約】【課題】犯罪者が不法に得たお金を洗浄するマネーロンダリングを検出すること。【解決手段】チェック項目評価部１４０がチェック項目記憶部１３０に記憶されたチェック項目を取引情報記憶部１１０に記憶された取引情報およびアクセス情報記憶部１２０に記憶されたアクセス情報を用いて評価し、パターン照合部１６０がチェック項目評価結果に基づく顧客取引パターン２１０を不信取引パターン記憶部１７０に記憶した不信取引パターン２２０と照合して顧客の取引が不信な取引であるか否かを判定するよう構成する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
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
を備えたことを特徴とするマネーロンダリング検出装置。
【請求項２】
前記顧客の取引はネットワークを介して取引システムにアクセスしておこなう取引を含み、
前記不信取引示唆項目抽出手段は、取引システムにアクセスしておこなった取引に関するアクセス情報および前記取引情報から前記不信取引示唆項目を抽出し、
前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段によりアクセス情報および前記取引情報から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検出装置。
【請求項３】
前記不信取引示唆項目抽出手段は、前記不信取引示唆項目の不信の程度を不信取引示唆項目とともに抽出し、前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段により不信の程度がともに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ことを特徴とする請求項１または２に記載のマネーロンダリング検出装置。
【請求項４】
前記不信取引示唆項目抽出手段は、前記不信取引示唆項目の不信の程度を複数のレベルに分類される不信のレベルとして抽出し、前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段により不信のレベルがともに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ことを特徴とする請求項３に記載のマネーロンダリング検出装置。
【請求項５】
前記不信取引示唆項目と不信のレベルとの対を複数個組み合わせた不信取引パターンとして不信な取引を記憶した不信取引パターン記憶手段をさらに備え、
前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段により不信のレベルがともに抽出された複数の不信取引示唆項目の組合せを前記不信取引パターン記憶手段により記憶された不信取引パターンと照合することによって顧客の不信な取引を特定することを特徴とする請求項４に記載のマネーロンダリング検出装置。
【請求項６】
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工程と、
前記不信取引示唆項目抽出工程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工程と
を含んだことを特徴とするマネーロンダリング検出方法。
【請求項７】
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順と、
前記不信取引示唆項目抽出手順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順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするマネーロンダリング検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、犯罪者が不法に得たお金を洗浄するマネーロンダリングを検出するマネーロンダリング検出装置、マネーロンダリング検出方法およびマネーロンダリング検出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、犯罪者が不法に得た、いわゆる汚れたお金を、異なる口座間での資金移動や、株券の購入などを通じてきれいなお金に洗浄（ロンダリング）することである。従来、マネーロンダリング対策としては、金融庁が金融機関に対して発行した「疑わしい取引の参考事例」に基づいて、金融機関の従業員が対面した顧客の取引から不信な取引を見つけ出し、金融庁に報告をおこなっていた（非特許文献１参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】「疑わしい取引の参考事例」、［平成１５年８月１５日検索］、インターネット＜URL:http://www.fsa.go.jp/fiu/fiuj/fte002.html#syouken＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、マネーロンダリングの手法が年々複雑になるとともに、ネットワークを使用した取引の普及による対面取引の減少から、金融機関の従業員が不信な取引を見つけ出すことが困難になってきているという問題がある。
【０００５】
この発明は、上述した従来の問題点を解消するためになされたものであり、犯罪者が不法に得たお金を洗浄するマネーロンダリングを検出するマネーロンダリング検出装置、マネーロンダリング検出方法およびマネーロンダリング検出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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、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たことを特徴とするマネーロンダリング検出装置である。
【０００７】
この発明によれば、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し、抽出し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。したがって、複数の不信取引示唆項目の組合せを用いているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができる。
【０００８】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記顧客の取引はネットワークを介して取引システムにアクセスしておこなう取引を含み、前記不信取引示唆項目抽出手段は、取引システムにアクセスしておこなった取引に関するアクセス情報および前記取引情報から前記不信取引示唆項目を抽出し、前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段によりアクセス情報および前記取引情報から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ことを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、顧客の取引はネットワークを介して取引システムにアクセスしておこなう取引を含み、取引システムにアクセスしておこなった取引に関するアクセス情報および取引情報から不信取引示唆項目を抽出し、抽出し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。したがって、取引システムへのアクセス情報を用いて顧客の不信な取引を特定するので、ネットワークを利用したマネーロンダリングを高い精度で検出することができる。
【００１０】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記不信取引示唆項目抽出手段は、前記不信取引示唆項目の不信の程度を不信取引示唆項目とともに抽出し、前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段により不信の程度がともに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ことを特徴とする。
【００１１】
この発明によれば、不信取引示唆項目の不信の程度を不信取引示唆項目とともに抽出し、不信の程度をともに抽出し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。したがって、複数の不信取引示唆項目と不信の程度を組合せているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができる。
【００１２】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記不信取引示唆項目抽出手段は、前記不信取引示唆項目の不信の程度を複数のレベルに分類される不信のレベルとして抽出し、前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段により不信のレベルがともに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ことを特徴とする。
【００１３】
この発明によれば、不信取引示唆項目の不信の程度を複数のレベルに分類される不信のレベルとして抽出し、不信のレベルをともに抽出し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。したがって、複数の不信取引示唆項目と不信のレベルを組合せているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができる。
【００１４】
また、請求項５に係る発明は、上記の発明において、前記不信取引示唆項目と不信のレベルとの対を複数個組み合わせた不信取引パターンとして不信な取引を記憶した不信取引パターン記憶手段をさらに備え、前記不信取引特定手段は、前記不信取引示唆項目抽出手段により不信のレベルがともに抽出された複数の不信取引示唆項目の組合せを前記不信取引パターン記憶手段により記憶された不信取引パターンと照合することによって顧客の不信な取引を特定することを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、不信取引示唆項目と不信のレベルとの対を複数個組み合わせた不信取引パターンとして不信な取引を記憶し、不信のレベルをともに抽出した複数の不信取引示唆項目の組合せを不信取引パターンと照合することによって顧客の不信な取引を特定する。したがって、複数の不信取引示唆項目と不信のレベルが形成するパターンを用いているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができる。また、不信パターンを追加することによって、データの見方を変更することができる。
【００１６】
また、請求項６に係る発明は、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工程と、前記不信取引示唆項目抽出工程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工程とを含んだことを特徴とするマネーロンダリング検出方法である。
【００１７】
この発明によれば、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し、抽出し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。したがって、複数の不信取引示唆項目の組合せを用いているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができる。
【００１８】
また、請求項７に係る発明は、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順と、前記不信取引示唆項目抽出手順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順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、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し、抽出し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。したがって、複数の不信取引示唆項目の組合せを用いているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができる。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１、６および７の発明によれば、複数の不信取引示唆項目の組合せを用いているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができるという効果を奏する。
【００２１】
請求項２の発明によれば、取引システムへのアクセス情報を用いて顧客の不信な取引を特定するので、ネットワークを利用したマネーロンダリングを高い精度で検出することができるという効果を奏する。
【００２２】
請求項３の発明によれば、複数の不信取引示唆項目と不信の程度を組合せているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができるという効果を奏する。
【００２３】
請求項４の発明によれば、複数の不信取引示唆項目と不信のレベルを組合せているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができるという効果を奏する。
【００２４】
請求項５の発明によれば、複数の不信取引示唆項目と不信の程度が形成するパターンを用いているので、個々の取引情報だけでは特定できない不信な取引を特定することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るマネーロンダリング検出装置、マネーロンダリング検出方法およびマネーロンダリング検出プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施例では、ネットワークを介して証券取引システムにアクセスしておこなう証券取引を利用したマネーロンダリングに本発明を適用した場合を中心に説明する。
【実施例】
【００２６】
まず、本実施例に係るマネーロンダリング検出装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係るマネーロンダリング検出装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このマネーロンダリング検出装置１００は、取引情報記憶部１１０と、アクセス情報記憶部１２０と、チェック項目記憶部１３０と、チェック項目評価部１４０と、評価結果記憶部１５０と、パターン照合部１６０と、不信取引パターン記憶部１７０と、照合結果記憶部１８０と、不信取引情報出力部１９０とを有する。
【００２７】
取引情報記憶部１１０は、顧客の証券取引に関する情報を記憶した記憶部である。図２−１は、取引情報記憶部１１０の一例を示す図である。同図に示すように、この取引情報記憶部１１０は、証券口座の口座番号と、証券口座の開設日と、各顧客を識別するための顧客ＩＤと、顧客名と、住所と、連絡先と、年収と、資産と、口座残高と、取引履歴格納場所とを顧客ごとに記憶している。ここで、取引履歴格納場所は、取引履歴を実際に格納した格納場所のアドレスを記憶している。
【００２８】
たとえば、口座番号が「００００１」である顧客は、口座の開設日が「２００３年１月１０日」であり、顧客ＩＤは「１１１１１」であり、名前は「田中茂」であり、住所は「千代田区霞が関３−４−３」であり、連絡先は住所と同様「千代田区霞が関３−４−３」であり、年収は「１，０００万円」であり、資産は「３，０００万円」であり、証券口座の残高は「２００万円」であり、取引履歴の格納アドレスは「０ｘ２００００」である。ここで、「０ｘ」は１６進数を示す。
【００２９】
図２−２は、取引履歴格納場所で指定されるアドレスに格納された取引履歴の一例を示す図である。同図に示すように、この取引履歴は、取引を識別するための取引ＩＤと、取引がおこなわれた日時と、取引の内容を示す取引内容と、取引金額と、入出金口座と、入出金者とを取引ごとに記憶している。
【００３０】
ここで、取引内容としては、「入金」、「出金」、「株の購入」、「株の売却」などがある。また、入出金口座は、取引内容が「入金」または「出金」である場合の入金元の口座または出金先の口座を示し、入出金が現金でおこなわれた場合には、「現金」が記録される。
【００３１】
たとえば、取引ＩＤが「２００３０８１５０００３」である取引は、「２００３年８月１５日１１時１５分」におこなわれ、取引内容は「入金」であり、取引金額は「１００万円」であり、入金が現金でおこなわれたため入出金口座は「現金」であり、入出金者は「田中茂」である。
【００３２】
アクセス情報記憶部１２０は、ネットワークを介して証券取引システムにアクセスして取引をおこなった際のアクセス情報を記憶した記憶部である。図３は、アクセス情報記憶部１２０の一例を示す図である。
【００３３】
同図に示すように、このアクセス情報記憶部１２０は、取引を識別するための取引ＩＤと、取引がおこなわれた日時と、証券取引システムへアクセスしたクライアントのＩＰアドレス、ホスト名およびアクセスポイントと、クライアントが加入するプロバイダとを記憶している。
【００３４】
たとえば、取引ＩＤが「２００３０８１５０００３」である取引は、「２００３年８月１５日１１時１５分」におこなわれ、クライアントのＩＰアドレスは「１１１．２２２．００１．００１」であり、ホスト名は「ｈｏｓｔＡ」であり、アクセスポイントは「港区」であり、プロバイダは「Ｘ社」である。
【００３５】
チェック項目記憶部１３０は、顧客の取引が不信な取引であるか否かをチェックするためのチェック項目を記憶した記憶部である。図４−１は、チェック項目記憶部１３０が記憶するチェック項目の一例を示す図である。
【００３６】
同図に示すように、各チェック項目は、チェック項目番号と、チェック内容と、チェック項目を評価するための関数とを有する。ここで、関数は、チェック項目を「Ａ（問題なし）」、「Ｂ（多少問題）」または「Ｃ（疑わしい）」の三つの不信のレベルのいずれかに評価する。
【００３７】
たとえば、このチェック項目では、チェック項目番号は「１」であり、チェック内容は「短期間で多額な取引」であり、関数ｆ11は顧客の入金額と日付をチェックして「３営業日連続で１，０００万円以上の入金はない」場合には「Ａ」と評価し、「３営業日連続で１，０００万円以上の入金がある」場合には「Ｂ」と評価し、「５営業日連続で１，０００万円以上の入金がある」場合には「Ｃ」と評価する。
【００３８】
また、関数ｆ12は顧客の２５日間の入出金回数と入出金総額をチェックして「２５日間の入出金回数が１０回未満または入出金総額が３，０００万円未満または入出金回数が１０回以上２０回未満で入出金総額が５，０００万円未満である」場合には「Ａ」と評価し、「２５日間で１０回以上の入出金があり入出金総額が５，０００万円以上または２５日間で２０回以上の入手金があり入出金総額が３，０００万円以上である」場合には「Ｂ」と評価し、「２５日間で２０回以上の入出金があり入出金総額が５，０００万円以上である」場合には「Ｃ」と評価する。
【００３９】
そして、これらの関数による評価結果の中の最も不信のレベルが高いレベルがこのチェック項目の評価結果となる。すなわち、関数による評価結果の中に「Ｃ」が一つでもある場合にはこのチェック項目の評価結果は「Ｃ」となり、「Ｃ」が一つもなく「Ｂ」が一つでもある場合には評価結果は「Ｂ」となり、「Ｃ」も「Ｂ」もない場合には評価結果は「Ａ」となる。
【００４０】
図４−２は、チェック項目記憶部１３０が記憶するチェック項目の他の例を示す図である。同図に示すように、このチェック項目では、チェック項目番号は「２」であり、チェック内容は「不信なアクセス」であり、関数ｆ21は顧客のアクセスポイントをチェックして「海外からのアクセスが５０％未満である」場合にはＡと評価し、「５０％以上は海外からのアクセスである」場合にはＢと評価し、「アクセスは全て海外からである」場合にはＣと評価する。
【００４１】
また、関数ｆ22は、顧客の連続する二つのアクセスポイントをチェックして「時間的に移動不可能な２地点からのアクセスがない」場合には「Ａ」と評価し、「時間的に移動不可能な２地点からのアクセスがある」場合には「Ｂ」と評価し、「時間的に移動不可能な２地点からのアクセスが５回以上ある」場合には「Ｃ」と評価する。
【００４２】
ここで、時間的に移動不可能な２地点からのアクセスとは、たとえば、東京からおこなわれたアクセスの３０分後に大阪からおこなわれたアクセスであり、このようなアクセスは、通常の顧客には見られないアクセスである。また、１人１台のパソコン環境では同一のマシンから複数のアカウントを利用することも通常はありえない。
【００４３】
また、関数ｆ23は、顧客のアクセスポイントをチェックして「公開匿名プロクシからのアクセスが５０％未満である」場合には「Ａ」と評価し、「５０％以上公開匿名プロクシからのアクセスである」場合には「Ｂ」と評価し、「８０％以上公開匿名プロクシからのアクセスである」場合には「Ｃ」と評価する。
【００４４】
すなわち、公開匿名プロクシを利用してアクセスする場合には、アクセスポイントを秘匿しようとする場合が多く、公開匿名プロクシを利用した取引が多いことは、不信な取引である可能性が高い。
【００４５】
なお、チェック項目としては、これらの他に、「年収や資産に見合わない高額な取引金額」、「多額の現金による取引」、「架空名義口座または借名口座を使用した入出金」、「住所と異なる連絡先の指定」などがある。
【００４６】
チェック項目評価部１４０は、各顧客に対して、取引情報記憶部１１０に記憶された取引情報とアクセス情報記憶部１２０に記憶されたアクセス情報を用いて、チェック項目記憶部１３０に記憶されたチェック項目を評価する処理部であり、評価結果を評価結果記憶部１５０に格納する。
【００４７】
具体的には、このチェック項目評価部１４０は、チェック項目記憶部１３０に記憶されたチェック項目の各関数を実行して不信のレベルを求め、求めたレベルの中で最も高いレベルをチェック項目の不信のレベルとする。
【００４８】
評価結果記憶部１５０は、チェック項目評価部１４０により評価されたチェック項目の評価結果を記憶する記憶部である。図５は、評価結果記憶部１５０の一例を示す図である。同図に示すように、この評価結果記憶部１５０は、各チェック項目に対する評価結果を顧客ごとに記憶している。
【００４９】
たとえば、顧客ＩＤが「１１１１１」である顧客は、チェック項目番号が「１」のチェック項目の評価結果は「Ａ」であり、チェック項目番号が「２」のチェック項目の評価結果は「Ｂ」であり、チェック項目番号が「ｎ」のチェック項目の評価結果は「Ａ」である。また、顧客ＩＤが「１２３４５」である顧客は、チェック項目番号が「１」のチェック項目の評価結果は「Ｃ」であり、チェック項目番号が「２」のチェック項目の評価結果は「Ｃ」であり、チェック項目番号が「ｎ」のチェック項目の評価結果は「Ｃ」である。
【００５０】
パターン照合部１６０は、評価結果記憶部１５０に記憶された各顧客の評価結果と不信な取引にみられるパターンを定義した不信取引パターンとを照合し、不信な取引を見つけ出す処理部である。図６−１および図６−２は、このパターン照合部１６０のパターン照合処理を説明するための説明図である。
【００５１】
図６−１は、チェック項目の評価結果に基づく顧客取引パターンの一例を示す図である。同図に示すように、この顧客取引パターン２１０は、チェック項目の番号を行とし、不信のレベルを列とする表のうち、顧客の評価結果に対応する部分を「●」で表わしている。
【００５２】
たとえば、この顧客は、チェック項目番号が「１」のチェック項目の評価結果は「Ａ」であり、チェック項目番号が「２」のチェック項目の評価結果は「Ｂ」であり、チェック項目番号が「３」のチェック項目の評価結果は「Ｃ」である。また、チェック項目番号が「４」のチェック項目の評価結果は「Ｂ」であり、チェック項目番号が「５」のチェック項目の評価結果は「Ａ」である。なお、ここでは、説明を簡単にするためにチェック項目の数を「５」としている。
【００５３】
また、図６−２は、不信取引パターンの一例を示す図である。同図に示すように、この不信取引パターン２２０は、チェック項目の番号を行とし、不信のレベルを列とする表のうち、不信な取引に見られるチェック項目とその不信のレベルに対応する部分を「□」で表わしている。
【００５４】
たとえば、この不信取引パターン２２０は、チェック項目番号が「２」の不信のレベルが「Ｂ」であり、チェック項目番号が「３」の不信のレベルが「Ｃ」である場合に、顧客の取引が不信な取引である可能性があることを示し、不信度「０．７」は、この不信取引パターン２２０に示す取引をおこなった顧客の不信の度合いを示している。ここで、不信度は、「０」〜「１」の値であり、不信度の値が大きいほど不信な取引であると判断できることを示している。
【００５５】
パターン照合部１６０は、このような不信取引パターン２２０と顧客取引パターン２１０を照合し、不信取引パターン２２０の「□」に対応する顧客取引パターン２１０の部分が全て「●」である場合に、その顧客を不信であると判定し、不信度をその顧客の不信の度合いとする。
【００５６】
不信取引パターン記憶部１７０は、不信取引パターン２２０を記憶した記憶部である。図７は、不信取引パターン記憶部１７０の一例を示す図である。同図に示すように、この不信取引パターン記憶部１７０は、不信取引を識別する不信取引パターン番号と、チェック項目番号と不信のレベルとの対と、不信度とを不信取引パターン２２０ごとに記憶している。
【００５７】
たとえば、不信取引パターン番号が「１」である不信取引パターン２２０は、チェック項目番号が「２」のチェック項目の不信のレベルが「Ｂ」であり、チェック項目番号が「３」のチェック項目の不信のレベルが「Ｃ」であり、この不信取引パターン２２０に照合する取引パターンを有する顧客の不信度は「０．７」である。
【００５８】
また、不信取引パターン番号が「２」である不信取引パターン２２０は、チェック項目番号が「５」、「６」および「７」のチェック項目の不信のレベルが「Ｂ」であり、この不信取引パターン２２０に照合する取引パターンを有する顧客の不信度は「０．８」である。
【００５９】
このように、パターン照合部１６０がチェック項目の評価結果に基づく顧客取引パターン２１０を不信取引パターン記憶部１７０に記憶された不信取引パターン２２０と照合することによって、個々の取引情報やアクセス情報だけでは特定できない不信な取引を、総合的な取引のパターンから見つけ出すことができる。
【００６０】
照合結果記憶部１８０は、パターン照合部１６０が顧客取引パターン２１０を不信取引パターン２２０と照合した結果を記憶する記憶部である。図８は、照合結果記憶部１８０の一例を示す図である。
【００６１】
同図に示すように、この照合結果記憶部１８０は、顧客ＩＤと、パターン照合部１６０により顧客取引パターン２１０と照合がとられた不信取引パターン２２０の不信取引パターン番号と、不信度とを顧客ごとに記憶する。なお、顧客取引パターン２１０が複数の不信取引パターン２２０と照合した場合には、照合した全ての不信取引パターン番号を不信度とともに記憶する。
【００６２】
たとえば、顧客ＩＤが「１１１１１」である顧客は、顧客取引パターン２１０が不信取引パターン番号が「１」である不信取引パターン２２０と照合がとれ、その不信度は「０．７」であり、不信取引パターン番号が「５」である不信取引パターン２２０とも照合がとれ、その不信度は「０．５」である。
【００６３】
また、顧客ＩＤが「１２３４５」である顧客は、顧客取引パターン２１０が不信取引パターン番号が「２」である不信取引パターン２２０と照合がとれ、その不信度は「０．６」であり、不信取引パターン番号が「４」である不信取引パターン２２０とも照合がとれ、その不信度は「０．６」であり、不信取引パターン番号が「７」である不信取引パターン２２０とも照合がとれ、その不信度は「０．４」である。
【００６４】
不信取引情報出力部１９０は、照合結果記憶部１８０に記憶された情報に基づいて、不信な取引をおこなった顧客に関する情報を出力する処理部である。この不信取引情報出力部１９０は、不信な取引をおこなった顧客およびその取引に関する情報を取引情報記憶部１１０およびアクセス情報記憶部１２０に記憶された情報を参照しながら不信取引情報として出力する。
【００６５】
図９−１は、不信取引情報出力部１９０が出力する不信取引情報の一例を示す図である。同図に示すように、この不信取引情報には、不信な取引をおこなった顧客の顧客ＩＤ、顧客名および住所と、照合がとれた不信取引パターン番号と、照合がとれた不信取引パターン２２０を構成するチェック項目番号と、不信度と、照合がとれた不信取引パターン２２０に該当する取引についての情報である該当取引詳細とが含まれる。
【００６６】
たとえば、顧客ＩＤが「３３３３３」であり、住所が「港区南青山２−２６−１」である「佐藤太郎」の取引は、チェック項目番号が「２」であるチェック項目だけから構成される不信取引パターン番号「１５」の不信取引パターン２２０と照合がとれ、不信度は「０．９」である。
【００６７】
また、チェック項目番号が「２」であるチェック項目は、図４−２に示したように、「不信なアクセス」であり、該当取引詳細として、取引ＩＤ、日時、アクセスポイント、取引内容および取引金額が出力される。
【００６８】
たとえば、該当する取引の一つとして、取引ＩＤが「２００３０８１８０００５」であり、日時が「２００３年８月１８日９時３０分」であり、アクセスポイントが「クック諸島」であり、取引内容が「入金」であり、取引金額が「２，０００万円」である取引がある。
【００６９】
また、不信取引情報出力部１９０は、各アクセスポイントからおこなわれた取引に関する情報をアクセスポイント取引情報として出力する。図９−２は、不信取引情報出力部１９０が出力するアクセスポイント取引情報の一例を示す図である。
【００７０】
同図に示すように、このアクセスポイント取引情報には、アクセスポイント、アクセスポイントのＩＰアドレスおよびこのアクセスポイントからおこなわれた取引についての情報が含まれる。また、取引についての情報としては、取引ＩＤ、日時、顧客ＩＤ，取引内容および取引金額が含まれる。
【００７１】
たとえば、「港区」にあるアクセスポイントは、ＩＰアドレスが「１１１．２２２．００１．００１」であり、このアクセスポイントから、取引ＩＤが「２００３０８１５００３」であり、日時が「２００３年８月１５日１１時１５分」であり、顧客ＩＤが「１１１１１」であり、取引内容が「入金」であり、取引金額が「１００万円」である取引などがおこなわれている。
【００７２】
次に、本実施例に係るマネーロンダリング検出装置１００の処理手順について説明する。図１０は、本実施例に係るマネーロンダリング検出装置１００の処理手順を示すフローチャートである。
【００７３】
同図に示すように、このマネーロンダリング検出装置１００は、顧客を選択し（ステップＳ１００１）、選択した顧客に対して、チェック項目評価部１４０がチェック項目記憶部１３０に記憶された各チェック項目を取引情報記憶部１１０に記憶された取引情報およびアクセス情報記憶部１２０に記憶されたアクセス情報を用いて評価し（ステップＳ１００２）、評価結果を評価結果記憶部１５０に格納する。
【００７４】
そして、全顧客に対してチェック項目の評価が済んだか否かを判定し（ステップＳ１００３）、全顧客の評価が済んでいない場合には、ステップＳ１００１に戻って次の顧客に対してチェック項目の評価をおこなう。
【００７５】
一方、全顧客の評価が済んだ場合には、再度１人ずつ顧客を選択し（ステップＳ１００４）、選択した顧客に対して、パターン照合部１６０が評価結果記憶部１５０に記憶された評価結果に基づく顧客取引パターン２１０を不信取引パターン記憶部１７０に記憶された不信取引パターン２２０と照合し（ステップＳ１００５）、照合がとれた不信取引パターン２２０の番号を不信度とともに照合結果記憶部１８０に格納する。
【００７６】
そして、全顧客に対してパターン照合が済んだか否かを判定し（ステップＳ１００６）、全顧客のパターン照合が済んでいない場合には、ステップＳ１００４に戻って次の顧客に対してパターン照合をおこなう。
【００７７】
一方、全顧客のパターン照合が済んだ場合には、不信取引情報出力部１９０が照合結果記憶部１８０に記憶された情報に基づいて、取引情報記憶部１１０に記憶された取引情報およびアクセス情報記憶部１２０に記憶されたアクセス情報を参照しながら不信取引情報を出力する（ステップＳ１００７）。
【００７８】
このように、チェック項目評価部１４０がチェック項目を評価し、パターン照合部１６０がチェック項目評価結果に基づく顧客取引パターン２１０を不信取引パターン２２０と照合することによって、顧客の不信な取引を見つけ出すことができる。
【００７９】
次に、図１に示したチェック項目評価部１４０の処理について説明する。図１１は、図１に示したチェック項目評価部１４０の処理手順を示すフローチャートである。なお、このチェック項目評価部１４０の処理は、図１０に示したチェック項目評価（ステップＳ１００２）の処理に対応する。
【００８０】
図１１に示すように、このチェック項目評価部１４０は、チェック項目記憶部１３０に記憶されたチェック項目を一つずつ選択し（ステップＳ１１０１）、取引情報記憶部１１０に記憶された取引情報およびアクセス情報記憶部１２０に記憶されたアクセス情報を用いて不信のレベルを判定する（ステップＳ１１０２）。
【００８１】
具体的には、チェック項目の中で指定された関数を実行することによって、不信のレベルを判定する。なお、実行する関数が複数ある場合には、関数の実行結果の中で最も不信のレベルが高い結果を、そのチェック項目に対する不信のレベルとする。
【００８２】
そして、不信のレベルの判定結果を評価結果記憶部１５０に格納し（ステップＳ１１０３）、全てのチェック項目を評価したか否かを判定する（ステップＳ１１０４）。その結果、全てのチェック項目を評価していない場合には、ステップＳ１１０１に戻って次のチェック項目を評価する。一方、全てのチェック項目を評価した場合には、処理を終了する。
【００８３】
次に、図１に示したパターン照合部１６０の処理について説明する。図１２は、図１に示したパターン照合部１６０の処理手順を示すフローチャートである。なお、このパターン照合部１６０の処理は、図１０に示したパターン照合（ステップＳ１００５）の処理に対応する。
【００８４】
図１２に示すように、このパターン照合部１６０は、不信取引パターン記憶部１７０から不信取引パターン２２０を一つずつ選択し（ステップＳ１２０１）、チェック項目評価結果に基づく顧客取引パターン２１０と照合がとれるか否かを判定する（ステップＳ１２０２）。
【００８５】
そして、顧客取引パターン２１０と照合がとれた場合には、不信取引パターン番号を不信度とともに照合結果記憶部１８０に記録し（ステップＳ１２０３）、顧客取引パターン２１０と照合がとれなかった場合には、その不信取引パターン２２０に対してはなにもしない。
【００８６】
そして、全ての不信取引パターン２２０と照合したか否かを判定し（ステップＳ１２０４）、全ての不信取引パターン２２０と照合していない場合には、ステップＳ１２０１に戻って次の不信取引パターン２２０と照合する。一方、全ての照合パターンと照合した場合には、処理を終了する。
【００８７】
上述してきたように、本実施例では、チェック項目評価部１４０がチェック項目記憶部１３０に記憶されたチェック項目を取引情報記憶部１１０に記憶された取引情報およびアクセス情報記憶部１２０に記憶されたアクセス情報を用いて評価し、パターン照合部１６０がチェック項目評価結果に基づく顧客取引パターン２１０を不信取引パターン記憶部１７０に記憶した不信取引パターン２２０と照合して顧客の取引が不信な取引であるか否かを判定することとしたので、個々の取引情報やアクセス情報だけでは特定できない不信な取引を、取引のパターンから総合的に判定して特定することができる。
【００８８】
なお、ここでは全ての顧客を対象として不信な取引をおこなっているか否かを判定することとしたが、優良な顧客を優良顧客リストとして記憶し、優良顧客リストに記憶された顧客は判定の対象外とすることもできる。
【００８９】
また、過去に不信な取引をおこなった顧客を不信顧客リストとして記憶し、不信顧客リストに記憶された顧客が繰り返し不信な取引をおこなった場合には、不信度を高くして不信取引情報に出力することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００９０】
以上のように、本発明にかかるマネーロンダリング検出装置、マネーロンダリング検出方法およびマネーロンダリング検出プログラムは、マネーロンダリングの検出に有用であり、特に、ネットワークを利用しておこなわれるマネーロンダリングの検出に適している。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本実施例に係るマネーロンダリング検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２−１】取引情報記憶部の一例を示す図である。
【図２−２】取引履歴格納場所で指定されるアドレスに格納された取引履歴の一例を示す図である。
【図３】アクセス情報記憶部の一例を示す図である。
【図４−１】チェック項目記憶部が記憶するチェック項目の一例を示す図である。
【図４−２】チェック項目記憶部が記憶するチェック項目の他の例を示す図である。
【図５】評価結果記憶部の一例を示す図である。
【図６−１】チェック項目の評価結果に基づく顧客取引パターンの一例を示す図である。
【図６−２】不信取引パターンの一例を示す図である。
【図７】不信取引パターン記憶部の一例を示す図である。
【図８】照合結果記憶部の一例を示す図である。
【図９−１】不信取引情報出力部が出力する不信取引情報の一例を示す図である。
【図９−２】不信取引情報出力部が出力するアクセスポイント取引情報の一例を示す図である。
【図１０】本実施例に係るマネーロンダリング検出装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１に示したチェック項目評価部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１に示したパターン照合部の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１００    マネーロンダリング検出装置
１１０    取引情報記憶部
１２０    アクセス情報記憶部
１３０    チェック項目記憶部
１４０    チェック項目評価部
１５０    評価結果記憶部
１６０    パターン照合部
１７０    不信取引パターン記憶部
１８０    照合結果記憶部
１９０    不信取引情報出力部
２１０    顧客取引パターン
２２０    不信取引パターン
【図１】
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【図２−１】
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【図２−２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図５】
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【図６−１】
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【図６−２】
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【図７】
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【図８】
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【図９−１】
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【図９−２】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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