partner TCS criminaliteit: vens gaan, risico’s identificeren en classificeren, en afwijkingen markeren voor menselijke analisten. 2. Anti-Money Laundering (AML): machine learning kan modellen creëren om transacties te identificeren die kenmerkend zijn voor het witwassen van geld. Deze modellen leren van eerdere gegevens en detecteren patronen die niet onmiddellijk duidelijk zijn voor menselijke analisten. 3. KYC en customer due diligence: AI en machine learning kunnen Know Nummer 47, juni 2023 Your Customer (KYC)-controles automatiseren. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen AI-algoritmen snel hoog-risico-klanten identificeren en prioriteit geven aan manuele beoordeling door menselijke experts. 4. Voldoen aan regelgeving: AI en machine learning kunnen ervoor zorgen dat instellingen zich houden aan de regelgeving. Zo kunnen machine learning-modellen worden getraind om transacties te identificeren die in strijd zijn met sancties of anticorruptiewetgeving. Effectieve combinatie Aangezien regelgeving voortdurend evolueert, vereist compliance wendbaarheid en aanpassingsvermogen. Het toepassen van een risicogebaseerde aanpak in combinatie met machine learning en AI versterkt menselijke expertise, versnelt processen en versterkt de capaciteit van een organisatie om financiële criminaliteit effectief te bestrijden. Door menselijke intelligentie en de intelligentie van computers te combineren, kunnen instellingen de nalevingsefficiëntie verhogen en het risico van financiële criminaliteit verminderen. 47 beeld: shutterstock/ibestuur
48 Online Touch Home