Анализ журнала включает в себя большой объем наборов данных. Будь то стартап Fintech или компания из списка Fortune 500, они каждый день генерируют терабайты данных журнала. Как можно разобраться во всех этих данных? Если вы пытаетесь использовать его вручную, удачи вам! Единственный выход — развернуть машинное обучение для автоматической интерпретации данных журнала. В последние годы в области аналитики журналов произошел значительный прогресс благодаря машинному обучению (ML)...

В 2016 году было гораздо больше скептицизма в отношении использования машинного обучения для борьбы с отмыванием денег. Теперь, в 2019 году, мы постоянно получаем RFP / RFI для решений по проверке рисков KYC / AML со встроенным машинным обучением. Регулирующие органы уже проверяют производственные системы машинного обучения. В Совместном заявлении , опубликованном в прошлом году, четко заявлено, что искусственный интеллект и цифровая идентификация - это будущее индустрии соблюдения..

Начнем с того, ЧТО ТАКОЕ ОТМЫВАНИЕ ДЕНЕГ? Отмывание денег - это незаконный процесс сокрытия «грязных денег» и их передачи через сложную последовательность банковских переводов или коммерческих транзакций, чтобы перевод выглядел законным. С целью отделения незаконных средств от незаконных источников деньги сначала вводятся в финансовые системы. Затем деньги переводятся на несколько уровней, чтобы затруднить отслеживание маршрута к источнику. Чистые деньги после расслоения..