主なポイント
バイナンスは、グローバルコンプライアンスプログラムに年間約3億ドルを投資しており、コンプライアンス関連のチームは会社のグローバルな労働力の約25%を占めています。
バイナンスでは、24以上のAIイニシアティブと100以上のAIモデルがコンプライアンスとリスクオペレーションをサポートしています。
AIは、オンボーディングや詐欺検出からエスカレーションルーティング、プロアクティブ介入、回復作業に至るまで、すべてを強化しています。
金融犯罪は進化しており、AIがその進化を加速させています。詐欺はますますパーソナライズされ、スケーラブルになり、検出が難しくなっています。ディープフェイク、成りすましスキーム、フィッシングボット、合成アイデンティティはもはや周辺的な脅威ではありません。2025年だけで、業界全体で成りすまし戦術が前年比1,400%急増し、攻撃者がAIを使用して詐欺を自動化しスケールさせました。バイナンスリサーチによると。
金融業界のコンプライアンスチームにとって、示唆は明確です。静的なルールと手作業のレビューに基づく従来のシステムだけでは、もはやそれだけで十分ではありません。脅威の状況は変わりました。コンプライアンスシステムは、その変化に合わせて進化する必要があります。
バイナンスでは、この変化が、AI時代におけるコンプライアンスとは何かを根本から見直す原動力となりました。対応は、脅威に「より速く反応する」だけでなく、「予測し、適応し、介入する」ために設計されたAI搭載システムへの深い投資です。脅威の規模に見合うスケールで行うためです。
AI時代のためのコンプライアンス構築
コンプライアンスは、バイナンスの最大級の運用上のコミットメントの一つです。2025年末までに、コンプライアンス関連の人員数は約1,500名に達しました――同社の全世界の従業員の約4分の1で、年間の投資額は3億ドルです。
しかし、人員数だけではAI主導の脅威に追いつくことはできません。真の優位性は、テクノロジーがそれらのチームの達成できることをどれだけ効果的に増幅するかにあります。
現在、バイナンスはコンプライアンスおよびリスク機能において、24以上のAIイニシアチブと100以上のAIモデルを活用しています。これらのシステムは、オンボーディングやデューデリジェンスから、詐欺検知、エスカレーションのルーティング、反詐欺モニタリングまで、現代のコンプライアンスの実務的な仕組みを日々支えています。
コンプライアンスの専門家を置き換えるのではなく、AIはますます 力を増幅する存在として機能するようになっています。つまり、ケースの一次振り分けを支援し、大規模なデータセットにまたがるパターンを特定し、高リスクの活動をより迅速に人による審査へ振り分けるのに役立ちます。
リスクオペレーションだけでも、AIシステムは現在、反詐欺および反詐欺に関する意思決定のワークフローの80%以上を支援し、さらに人によるレビュー手続きの約45%でも支援しています。
静的ルールから文脈に基づく検知へ
金融犯罪は、今日ではほとんど明白な形で現れません。怪しい取引は、もはや単一の大口送金や、特定の地理的エリアのフラグ付けによって定義されるものではありません。リスクはますます、わずかなパターンとして現れます――個別にはまったく無害に見える一連の行動が、合わせて見ると意味を持つようになるのです。
たとえばP2P環境では、資金の流れは最初は完全に正当なように見える可能性があります。しかし、追加の文脈――デバイスのシグナル、行動パターン、相互作用の履歴、口座の活動など――が重ねられると、リスクがより見えやすくなることがあります。
社内では バイナンスのストラテジー・ファクトリーのような仕組みが、脅威パターンが進化するにつれて、コンプライアンスチームが検知モデルを継続的に見直し、改善し、最適化するのを支援しています。
2025年から2026年のQ1まで、バイナンスの強化された検知 システムが、潜在的なユーザー損失として約105億3,000万ドルの発生を防ぐのに役立ちました。これは、現代のコンプライアンスが、静的ルールだけではなく、文脈に基づくAI支援の検知にますます依存するようになっていることを示しています。
AI規模での本人確認
金融犯罪における最も速く動いているフロンティアの一つは、アイデンティティ詐欺です――そしてAIは、攻撃と防御の両方の中心にあります。
バイナンスへの攻撃の約80%には、何らかのKYC関連の不正が含まれており、攻撃手法は急速に進化しています。静的な画像のなりすましから、ディープフェイク動画、合成アイデンティティ、そして従来の本人確認システムを欺けるAI生成の書類まで、さまざまです。
これに対応するため、バイナンスは、変化する攻撃手法に適応できるよう、フェイス攻撃検知およびライブネス検知のシステムを継続的に進化させています。
AIはまた、業務効率も大きく変えました。完全に手作業の審査プロセスと比べて、バイナンスのAI支援によるKYCシステム――自動分析と人による審査を組み合わせたもの――は、現在およそ100:1の効率スケールで運用されています。
静的な書類を手作業で見直す時間を費やすのではなく、コンプライアンスチームはますます難しい問いに集中できます。それは、そのアカウントの背後にいる人物が実在し、そこにいて、リアルタイムで正当な行動をしているかどうかです。
回復とインシデント後の対応
現代のコンプライアンスは、不審な活動が検知された時点で終わりません。ますますAIは、捜査、回復活動、そしてインシデント後の対応も支援するようになっています。一方で、人のチームはユーザー保護の取り組みの中心であり続けます。
2025年、バイナンスは、潜在的にリスクがあると特定されたユーザーに対して、36,000件以上の音声通話を実施しました。AIによる検知システムと、直接の人による働きかけおよびサポートを組み合わせています。
予防にとどまらず、バイナンスは紛失または盗難された資金の回復にも幅広く取り組んでいます。2025年だけでも、こうした取り組みにより 外部ハッキングに関連した約1億1,400万ドルを回収または凍結できました。さらに、2026年にはこれまでに追加で6,020万ドルが回収または凍結されています。
同プラットフォームは詐欺の被害者も支援しています。2025年から2026年にかけて、バイナンスはバイナンス口座に紐づく80,000人超の被害者に関連する、詐欺に関する不正な利益（ proceeds ）として1,700万ドルを回収しました。同じ期間にバイナンスは、ユーザーからの異議申立てを約128万件処理し、ユーザーが誤って送信した暗号資産のうち、82億ドルを正常に回収しました。
バイナンスはまた、世界中の法執行機関とも緊密に連携し続けています。2023年から2025年の間に、同社は行われた捜査を支援し、その結果として7億1,500万ドルを超える資産の差し押さえにつながりました。
責任あるAIの構築
AIシステムが金融インフラにより深く組み込まれていくにつれ、ガバナンス、監督、そして責任ある導入に関する問いは、技術そのものと同じくらい重要になってきています。
2025年、バイナンスは、EU AI Actなどの新たな枠組みに沿ったグローバルなAI戦略を実施し、 AIのマネジメントおよびガバナンスに関するISO 42001認証を取得しました。
AIの能力が引き続き進化する中で、強固なガバナンス、人による監督、そして責任ある導入の実践を維持することは、業界全体のコンプライアンス運用において引き続き重要な要素であり続けます。
総合的に見ると、バイナンスは25の国際認証のポートフォリオを備えており、これらは業界でも最も包括的なセキュリティおよびコンプライアンスの枠組みの一つを共同で示しています。
最終的な所感
AIは金融犯罪を作り変えています。しかし、それと同じくらい深くコンプライアンスも変えています。
課題はもはや、事後に活動を確認することだけではありません。有効なコンプライアンスは現在、微妙なパターンを検知でき、リアルタイムで新たな脅威に適応し、損失が発生する前に介入できる仕組みに依存しています。そしてそれらは、グローバルなユーザーベースに見合う規模で運用される必要があります。
バイナンスでは、AIは実験からインフラへと移行しました。AIは、検知を可能にし、調査を加速し、予防を強化し、そして回復を支えます。人の専門性を置き換えるのではなく、それを増幅することで。
金融犯罪がますますAIの顔をして現れる時代において、コンプライアンスシステムにはAIの基盤が必要です。バイナンスでは、その変革はすでに着実に進行しています。