クラウドの機械学習が3つの主要なアンチマネーロンダリング（AML）の問題を解決
現在金融サービス組織（FSO）は、規制、犯罪類型、さらには自社商品の急速な変化に直面していますが、金融犯罪の検知と分析については柔軟性が不足したままです。アンチマネーロンダリング（AML）のコンプライアンスのコストは着実に上昇しているため、これらの要素の組み合わせによって、不審なアクティビティの識別と報告を担当する金融調査機関（FIU）に大きな負担がかかっています。市場諮問機関の調査によれば、誤検出率が95～97パーセントまで上昇し続け、それが事実上の業界標準になっています。
議論のテーマは次のとおりです。
講演：
議論のテーマは次のとおりです。
- 誤検出、規則、モデル管理が引き起こすアンチマネーロンダリング（AML）コンプライアンスのコスト上昇
- 機械学習を最大限に活用するためのデータサイエンスと分析リソースの必要性
- アンチマネーロンダリング（AML）モデル検証フレームワークへの機械学習組み込み
講演：
- Ted Sausen | NICE Actimize、ディレクター、アンチマネーロンダリング（AML）問題エキスパート
- Mike Diamond | NICE Actimize、データソリューション部門グローバル責任者
NICE Actimizeについて
NICE Actimizeは、地域金融機関およびグローバル金融機関、政府規制当局向けに金融犯罪・リスク・規制遵守ソリューションを提供する世界最大規模のプロバイダーです。NICE Actimizeの専門家は、各種機関や消費者、投資家の資産を保護するために、革新的な技術を適用し、金融犯罪を識別し、不正を防止し、規制遵守を提供します。NICEのクロスチャネル詐欺防止、アンチマネーロンダリング検出、取引監視のリアルタイムソリューションにより、支払い詐欺、サイバー犯罪、制裁監視、市場の乱用、顧客デューデリジェンス、インサイダー取引などの懸案事項に取り組むことができます。
Copyright © 2020 Actimize Ltd. All rights reserved.
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