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KYCフローの自動化に多額の投資を行い、手動レビュー時間の短縮とオンボーディング速度の向上を目指してきました。単純なケースではかなりの成果が見られますが、複雑な企業構造や、あまり一般的でない管轄区域の政治的要人（PEP）が関わるようなエッジケースでは、依然として大きなボトルネックが生じています。これらの状況におけるデータ集約と検証は、依然として人手に頼る部分が多く、なかなか改善されません。これを本当に解決できる技術的なソリューションを見つけている人はいますか、それとも私たちは簡単な部分を最適化しているだけで、本当に難しいケースでは壁にぶつかっているだけなのでしょうか？具体的には、より優れたOCRやAPI統合以外に、過剰な誤検知を発生させることなく、これらのより曖昧なリスクプロファイルを特定したり、解決したりするのに効果的であることが証明されているAI/MLアプリケーションは登場していますか？
I hear you on those edge cases. We've found that integrating with more specialized data providers for international corporate registries and PEP lists can sometimes help, but it's often a cost-benefit analysis. Have you looked into any of the newer AI tools for unstructured data analysis on those complex corporate documents?
I hear you on those edge cases. It often feels like the last 5% of complexity takes 50% of the effort, especially with varied international data sources. Are you finding the holdup is more in data collection/validation or in the actual decisioning logic for those trickier profiles?
Your bottleneck sounds like a data problem, not an automation one. If your systems can't reliably source and interpret the nuanced data for complex structures or PEPs in specific regions, no amount of workflow automation will fix that upstream data gap.
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