將機器學習應用於洗錢防制
隨選網路研討會
隨著洗錢罰金的增加，監管期望成果也跟著提升，讓銀行更下定決心要達成這些目標。但要達成預期成果並不容易，因為犯罪類型也會不斷改變，銀行常難以跟上變化腳步。
各種因素的結合也對負責找出並回報可疑活動的金融調查單位帶來沉重負擔，讓誤判機率最高能達到 95 個百分點。
因此銀行選擇導入機器人提供協助也不令人意外，舉例來說，機器學習（ML）工具就可能非常適合用於挑出可疑活動。但要解釋部分機器學習型態達成結論的方法卻較為困難，也為業界帶來另一項挑戰。
聆聽這場隨選網路研討會，了解從業人員如何在洗錢防制方案中運用機器學習，包括：
各種因素的結合也對負責找出並回報可疑活動的金融調查單位帶來沉重負擔，讓誤判機率最高能達到 95 個百分點。
因此銀行選擇導入機器人提供協助也不令人意外，舉例來說，機器學習（ML）工具就可能非常適合用於挑出可疑活動。但要解釋部分機器學習型態達成結論的方法卻較為困難，也為業界帶來另一項挑戰。
聆聽這場隨選網路研討會，了解從業人員如何在洗錢防制方案中運用機器學習，包括：
- 監管單位希望能從您的犯罪偵測與分析能力中獲得什麼？
- 機器學習可提供哪些方面的協助，還有應避免用於哪些部分？
- 機器學習模型風險挑戰
關於 NICE Actimize
NICE Actimize 是當今規模最大、業務最廣的金融犯罪、風險與合規解決方案供應商，為區域與全球金融機構以及政府監管機構提供服務。NICE Actimize 連續獲評選為領域翹楚，其專家採用創新技術識別金融犯罪、預防詐騙並保持合規，以此保護組織機構、捍衛消費者和投資者的資產。公司提供即時、多通道的詐騙防範、反洗錢偵測及交易監控解決方案，解決付款詐騙、網路犯罪、制裁監控、市場濫用、客戶盡職調查和內部交易等問題。
© 2019 Actimize Ltd版權所有。保留一切權利。
請跟我們保持聯繫！為此，我們希望透過電子郵件向您發送關於 NICE Actimize 解決方案的資訊。若您同意我們為此使用您的聯絡詳情，請按一下確認同意。想瞭解 NICE 隱私實務的其他資訊，請瀏覽我們的隱私聲明。 若您希望取消訂閱未來的 NICE 電子郵件，請按一下此處。
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