23-72【りそな銀行】データ分析／モデル管理・構築業務　（マネーローンダリング金融犯罪対策業務）

業務内容

募集背景

• マネーローンダリング（資金洗浄）およびテロ資金供与に関する情勢は絶えず変化しており、国内外の金融機関等はその対策を強力に推進していく必要があります。りそなグループにおいても、犯罪者やテロリストに当社の商品
• サービスを使わせない様に、また、お客さまが特殊詐欺など金融犯罪の被害に遭わない様に様々な対策に取り組んでいます。
• こうした対策を進める上で、社内外における多種多様のデータを分析し、分析結果を活用した不審取引を検知する仕組等を構築
• 管理していくことは極めて重要であり、データ利活用に関する業務経験をお持ちの人財を必要としております。

配属されるグループ

コンプライアンス統括部 AML金融犯罪対策室（東京・大阪計約50名） このうち、データ利活用とＩＴシステム構築・改善を担うチームは、管理者１名と担当者数名（中途採用入社者あり） ※配属チームについては、大阪本社を拠点としております。 （現在3名とも大阪勤務） 東京勤務も可能です。

お任せしたい職務内容

• マネーローンダリングおよびテロ資金供与、金融犯罪に対する対応体制の高度化を目指し、ＩＴシステムのデータ利活用について、企画立案
• 実行を行っていただきます。なお、当社グループでは、当該分野では共通のＩＴシステム及びポリシーを構築しているため、りそな銀行だけでなく、グループ各社およびそのお客さまにも関わる仕事となります。 ＜具体的な業務内容＞
• ＡＭＬに関する各種モデルの新規構築（ＡＩ
• 機械学習等統計数理モデルなど）
• ＡＭＬ業務の既存モデルの管理（データ調査
• リスクファクター分析
• パラメーターチューニング
• 業務影響確認など）
• 「厳格な顧客管理（ＥＤＤ）」に関するリスク評価
• 低減策の実行（ネットワーク分析
• ハイリスク先のデータ収集など）
• ＡＭＬに関する各種リスク分析
• レポート、経営層への課題提言 等 ※各種モデルの構築は外部ベンダー、コンサルティング会社と協業しながら構築を行っております。 ※このポジションで活用している「AIスコアリング」について AIスコアリングはこの業務の高度化
• 効率化を狙っており、過去の調査結果を学習させたAIモデルを活用し、アラートに対して「届出確率スコア」を理由と共に付与できるモデルです。届出確率は該当する取引に関して、当局への届け出が必要になる確率を表すもの。米SAS InstituteのAML/金融犯罪ソリューション「Financial Crimes Analytics」を利用しています。最先端のテクノロジーに携わりたい方は大歓迎です！

本ポジションの魅力

• マネーローンダリングおよびテロ資金供与に関する対策を講じる上で必要不可欠なポジションとなります。全社的にも注目度が高く、かつ社会貢献性の高い業務を担うため非常にやりがいのある業務を一から担当することができます。
• ＡＭＬ各種モデルの新規構築、再構築や最適化の業務にあたり、常に社会情勢の変化やお客様動向の変化などをキャッチアップしながら全社のAＭＬ対策に貢献することができます。
• データ分析経験がない方でも分析ツールの使用経験や一定の知識がある方であれば、大歓迎です！社内にて分析方法などの教育体制も整っております。

平均残業時間／テレワーク

• 残業：繁閑によって異なりますが、平均２時間程度です。
• テレワーク：週1~2回程度可（柔軟に対応）

応募要件

• 必須要件
• 機械学習（AI）等を活用したデータ分析のご経験3年以上 ※分析ツール（SAS/Python/R等）の使用経験が望ましい。 ※金融犯罪対策等に関する知識はご入社時点では必要なく、今後専門性を高めたい方歓迎です。
• 歓迎要件 ・データ分析やモデルリスク管理に関する業務経験 ・ＡＩ活用による業務プロセス改善等の経験 ・顧客データ等のデータ分析や統計分析に係る知見や分析経験