世界中に事業所をもつ大規模な中核的銀行は、長年使用している取引サーベイランス システムは潜在的なスプーフィング操作を適切に検出できなかった上、間違った通知が多数生成されていたので、コンプライアンス社員は新たな解決策を考える必要があると考えていました。
Tこの銀行はトレーディング・テクノロジーズの長年の顧客で、すでに X_TRADER® プラットフォームと3つの内部取引プラットフォームを使用していた数百人のユーザーを TT® に移管し終えていました。TT プラットフォーム には、取引サーベイランスとコンプライアンス、TT Scoreが完全に統合されていました。この独自の製品は、機械学習を活用して、規制調査の対象となり得る スプーフィングなどの取引操作を識別します。銀行は、機械学習を取り入れたスプーフィング モデルで既存のパラメータ ベースのシステムを強化することを希望していたので、それが TT Score への興味につながりました。
銀行が最初に TT Score を配置したのは、大規模な内部取引デスクであり、1週間以内で配置を完了して作動できました。最初の結果は良好でしたが、部署は機械学習技術の有効性をさらに追及することを希望していました。部署は1か月分のヒストリカル データをアップロードして、TT Score が規制機関の注意を引くような取引操作を正確に識別できるかどうかを調べました。これらは前に使用していたシステムでは検出できなかっただけでなく、誤った通知が多数生成されていました。
TT Score では正確に注意取引操作を識別できた上、コンプライアンス社員の期待に一致して、このような注意操作に「リスク スコア」が付けられました。TT Score は多数の誤通知を生成せずに「検出が至難の業」である取引操作を識別することができたので、銀行は TT Score をより幅広いレベルで展開することを決めました。
TTT オンボーディング チームは、わずか1週間で TT Score で約12箇所の世界の先物取引所での内部取引操作へのアクセスを銀行に提供できました。銀行では TT Score のカスタマイズ設定ができているので、各事業部門が TT Score にアクセスして各自の取引操作を監視でき、サーベイランス結果に基づいて業務のコンプライアンス報告を定期的に生成できます。銀行はまたユーザー トレーニングや結果の解釈に TT Score 分野の専門技術者を活用しました。
銀行の最終的な目標は、すべての内部ユーザーと外部顧客の中から高リスクの操作をすばやくかつ効果的に識別して、最重要化し、問題に対処することで、コンプライアンスとリスクのレビューを合理化することです。
TTT Score に関する詳しい情報や、またお客様の会社でどのように活用できるかについては、TT のカスタマー サクセス担当者に問い合わせるか、または オンライン照会フォームをご記入ください。