来自 防护 2021-11-07 23:09 的文章

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当人工智能的计算能力与反洗钱的事务复杂性相匹配时,好事就会发生。我最近有机会在每年一度的爱丁堡信用评分和控制会议上谈到这一点。这是一个我非常热衷的话题,因为我坚信,消除洗钱的祸害可以使世界变得更加美好。洗钱是使通过非法活动获得的非法资金来源于合法来源的假象的过程。它负责助长毒品、人口贩运和恐怖主义。根据联合国毒品和犯罪问题办公室的数据,全球一年内洗钱的金额估计高达全球国内生产总值的5%,ddos防御在哪,即2万亿美元。这几乎相当于英国年度GDP的规模。为了应对这一威胁,怎么建立高防cdn,监管机构对未能阻止洗钱的银行处以罚款。十年来,罚款增加了500倍,现在每年的罚款金额接近100亿美元。大海捞针并不是说银行没有采取控制措施来应对这一威胁。每家银行都有专门的大型团队,其唯一目的是监控金融和非金融交易,并识别和创建可疑活动报告,即SARs。他们依赖于"了解客户"流程,并使用交易规则来识别SARs。这些流程都要经过严格的审查,以确定银行是否遵守监管机构关于监管实践的指导。但人们越来越意识到,仅靠规则往往不足以侦破洗钱案件,监管机构已开始向银行施压,要求它们在工作流程中采用复杂的分析方法。这一点也不奇怪,因为基于规则的系统通常会产生大量的误报,导致数千条假线索需要调查。此外,这些规则反映了过去的专家知识,但可能不会使旨在规避现行规则的复杂的新洗钱计划浮出水面。我的演讲集中在使用机器学习来打击洗钱。我们已经建立了这些分析使用FICO的战斗证明和专利的先进人工智能系统。我们将我们在过去25年中使用人工智能保护全球约三分之二的支付卡交易所获得的实用、可操作的机器学习专业知识与我们的FICO TONBELLER反金融犯罪解决方案相结合。这使我们能够专注于将新的机器学习注入到世界一流的反洗钱检测方法中。软聚类行为偏差得分我讨论的一个功能是软聚类行为偏差评分。下面是这个塞满了东西的短语的意思。我们不使用基于KYC数据或行为模式序列的硬客户细分,而是使用基于软聚类的协作分析。我们使用协同分析(collaborative profiling,一种无监督的贝叶斯学习技术)来分析客户的银行交易,并生成客户行为的"原型"。然后将每个客户表示为这些原型的混合(而不是单个原型),并且这些原型随客户的财务和非财务活动实时调整。具有相似原型分布的客户被聚集在对等组中。不同的集群有不同的风险,不在任何集群内的客户都是可疑的。此外,这些行为软集群允许精确地确定客户的行为是否开始偏离其行为同龄人群体的通常行为。这种偏差表示软聚类偏差分数,ddos攻击原理和防御方法,该分数可用于区分基于警报的案例的优先级,或驱动全新的SAR事件,而传统的KYC和基于规则的系统无法检测到。无监督异常评分自动编码器我们用另一个强大的机器学习能力,称为自动编码器来增加软聚类失调分数。这些是强大的深层神经网络,安卓ddos防御工具,它们被训练来压缩事务数据,并以最小的误差重建数据。在此过程中,自动编码器学习代表预期合法数据/特征分布的关键潜在因素。当我们通过这样一个自动编码器处理一个新的记录时,计算重建误差。重建误差越小,记录就越符合预期的正常事务行为和分布。相反,一个大的重建错误提供了一个非常强大的方法来识别在过去的历史数据中没有或很少看到的行为。来源:FICO博客这基本上是一个强大的磁铁表面针在干草堆。我们对这些自动编码器进行软聚类协作评测原型和客户行为概要变量的培训。当自动编码器发现重建错误较大的客户时,它会用高分标记它。这样的高分案例是不正常的,相应的非典也会产生,使得银行每天的大量交易中都会出现一些微妙的行为。人工智能是反洗钱的未来能够谈论到我们复杂的机器学习和人工智能驱动的分析方法来识别SARs,微软云ddos防御,这是一件非常令人满意的事情,它超越了交易监控、基于规则的系统所能做的。对这次谈话的反应绝大多数是积极的。观众对我描述的技术非常感兴趣。这对人工智能在反洗钱领域的未来是个好兆头!你可以在这里找到我的演示文稿的PDF,或者下载我们关于AI在反洗钱中的应用的白皮书。我鼓励你在Twitter@ScottZoldi上关注我。+++既然你在这里,为什么不看看我们其他的金融犯罪博客呢亚洲洗钱丑闻:银行担心会有大的违规行为2019年金融犯罪合规预测:停止丑闻!人工智能遇到反洗钱:分析如何工作人工智能与反洗钱:智能分析如何打击洗钱APC将如何打击巴拿马的金融犯罪2019年反洗钱比以往任何时候都重要的5个原因最新报道称菲科·汤贝尔是KYC反洗钱的领导者逃税:我们吸取了巴拿马文件的教训了吗?防止洗钱丑闻的两种方法反洗钱的认知分析——让非典成为可能