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◎ CASE / 010AI AGENTKR2025◎ 納品済み
金融サービスPOWERED BY CREWLESS

コンプライアンスモニターエージェント

Compliance Monitor
ROLE
AIエージェント設計・構築
PERIOD
2025
MARKET
KR
HEADLINE
-60% · 異常取引処理
(01) Challenge · 解決したかった問題
出発点

金融サービスの異常取引モニタリングでは、検知した後の処理こそが課題です。アラートを一件ずつ担当者が手作業で確認・分類・報告していたため処理待ちが積み上がり、本当にリスクの高い案件に集中する余力が不足する構造でした。

(02) Solution · どう解決したか
アプローチ

Airflowでスケジューリングされる Pythonパイプライン上で、Claudeが異常取引アラートを分析して類型を分類し、リスク順に優先順位を付けるエージェントを構築しました。各案件には判断根拠をまとめたレビューノートが併せて生成され、担当者はリスクの高い案件から迅速に処理できます。

(03) System · システム構成

エンジンの上で回る構造.

INTAKE
TXN · ALERTS
CREW
LESS
ORCHESTRATOR
DETECT AGENT
ANOMALY FLAG
TRIAGE AGENT
RISK RANK
>pipeline · compliance-monitor · production● IN PRODUCTION
Runtime log · 動作例
(04) Outcomes · 作った結果

数字で証明.

-60%-51%
異常取引処理
自動分類と優先順位付けにより、アラート処理にかかる時間が大幅に減少しました。
24/724/7
常時モニタリング
スケジュールされたパイプラインが、時間帯を問わずアラートを収集・分析します。
AutoAuto
レビューノート生成
各アラートの判断根拠をまとめたノートが自動生成され、報告の負担が軽減されました。
(05) Stack · 使ったツール

検証済み ツールだけ.

01 · AI
  • Claude API
02 · Pipeline
  • Python
  • Airflow
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