機械学習を利用したアンチマネーロンダリング
マネーロンダリングの罰金の上昇とともに、規制の要求事項やそれを守る銀行の意識も上昇してきました。ただし、それは容易なことではありません。犯罪類型も変化しており、銀行はそれに遅れをとらないように苦心しています。
様々な要素の組み合わせによって、不審な行為の識別と報告を担当する金融調査機関には大きな負担がかかり、誤検出率が95パーセントまで上昇しています。
銀行がロボットを導入しようとしても驚きではありません。例えば不審な行為の一掃に機械学習（ML）ツールは最も適しているようです。ただし、特定の機械学習の形式が結論を出す方法について説明するのは難しく、業界に新しい課題を提示しています。
このオンデマンドウェビナーで、アンチマネーロンダリングプログラムにおける機械学習（ML）利用の実例をご覧ください。
様々な要素の組み合わせによって、不審な行為の識別と報告を担当する金融調査機関には大きな負担がかかり、誤検出率が95パーセントまで上昇しています。
銀行がロボットを導入しようとしても驚きではありません。例えば不審な行為の一掃に機械学習（ML）ツールは最も適しているようです。ただし、特定の機械学習の形式が結論を出す方法について説明するのは難しく、業界に新しい課題を提示しています。
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- 規制当局が犯罪の検知と分析機能に求めるもの
- 機械学習（ML）はどこで役に立ち、どこで使用を避ける必要があるか
- 機械学習（ML）に対するリスクの課題をモデル化
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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