来自 资讯 2021-11-08 05:02 的文章

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在昨天的帖子中,我的同事TJ Horan介绍了人工智能应用于反洗钱(AML)的话题。我将探讨高级分析对当前监管合规状态的影响。今天,大多数金融机构使用基于规则的交易监控和KYC系统来打击洗钱。这些系统有两个主要缺点:它们往往产生很高比例的假阳性。我们看到,通过使用基于风险的方法(RBA),假阳性率有了一些改善,银行一直在实施这一方法,awsddos防御多少g,以遵守国际法规(如第4欧盟ML指令、BSA 4支柱和FATF 2012)。RBA遵循一个多步骤的方法:在最初评估任何风险(洗钱、税务欺诈等)之后,客户将自动归入一个风险桶。在分类的基础上,采用了适当的尽职调查水平,防御ddos云服务,风险较高的客户将得到更多的尽职调查。更多地关注高风险客户降低了假阳性率。但还是太高了。他们只会发现你在找什么。今天的检测场景只在已知和现有场景之后生成警报。没有能力发现新的情况-类似于网络安全中的"零日"攻击。在金融犯罪瞬息万变的世界里,这还不够好。添加人工智能正如TJ所指出的,基于AI的系统可以检测到第一次看到的异常模式,这些异常模式可能会形成风险。在我们的FICO TONBELLER用户组中,我们分享了Baker&McKenzie对使用AI进行金融犯罪合规的观点:在菲科·汤贝尔,我们领先一步。我们与FICO的分析小组合作,ddos防御模拟,将基于风险的方法和传统的检测方案与两种新的人工智能相结合,并获得了FICO的专利:软聚类偏差是基于客户行为的多维度聚类。不符合标准校准的客户将被记录,并可能导致更新风险分类。反洗钱威胁评分使用历史警报和用户决策。过去被归类为"ok"的模式将被发布。其他看起来"不寻常"的人将获得较高的"威胁分数",并可能导致警报。对系统的持续培训意味着,通过根据结果研究其过去预测的准确性,分析变得更加智能。这就是合规官要找的。人工智能将以多种方式提高风险缓解策略的效率和有效性,并将直接解决基于风险的系统面临的两个挑战。人工智能可以检测出你不需要的模式。发现(迄今为止)未知的行为模式将导致识别更复杂的洗钱模式。提高效率降低罚款风险,帮助银行在合法客户业务上保持竞争力。此外,除了结构良好的客户和账户交易数据之外,AI还允许我们使用非结构化数据。非结构化数据可能是信用证或电子邮件的文本。这也可以揭示我们今天没有看到的模式。人工智能承诺减少误报的数量。这将降低合规成本,提高警报质量,同时加快警报处理速度,使合规官员和调查人员能够集中精力处理最相关的高风险案件。剩下的规则将更容易维护,ddos防御2g,维护起来也更容易。通过将人工智能与传统检测场景相结合,数据收集和分析可以实现更高程度的自动化。成本压力将加速在合规部门采用人工智能。合规部门应制定策略,ddos防御工具的设计与实现,说明如何利用这些新技术为其成功做出贡献明天,在本系列的最后一篇文章中,Scott Zoldi博士将深入研究AML中使用的分析技术。要了解更多关于FICO如何将人工智能应用于反洗钱的信息,请注册参加我们2月23日的网络研讨会,与CEB TowerGroup共同举办了"隐藏在视线中:你的KYC流程是聚光灯还是蒙着眼睛?"?新分析技术的运营优势。"