Napier AI verbindet FinTech-Innovation und Bemühungen zur Geldwäschebekämpfung

In einer aktuellen Folge der Podcast-Reihe von Napier AI diskutieren der ehemalige MLRO von Paysafe und der Datenwissenschaftler von Napier AI gemeinsam die Integration von maschinellem Lernen (ML) in die Bekämpfung von Finanzkriminalität im FinTech- Sektor, wie in Fintech Global News berichtet wird.

Marcus Markland, Datenwissenschaftler bei Napier AI, und Giacomo Austin, VP Strategic Initiatives bei Paysafe, gehen auf die pragmatischen Schritte ein, die zur Implementierung von maschinellem Lernen in Compliance-Teams erforderlich sind. Sie untersuchen sowohl überwachte als auch unbeaufsichtigte ML-Modelle und liefern praktische Beispiele für deren Verwendung bei der Erkennung illegaler Transaktionen, die legale Transaktionen nachahmen sollen.

Compliance-Teams für Finanzkriminalität, insbesondere im Zahlungsverkehr, stehen angesichts strenger regulatorischer Kontrollen vor enormen Herausforderungen. Fortschrittliche ML-Systeme bieten hier Hoffnung, da sie die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz deutlich verbessern. Die Diskussion berührt jedoch auch die Risiken von Verzerrungen in ML-Modellen und deren mögliche Folgen und betont die Notwendigkeit einer sorgfältigen Implementierung und kontinuierlichen Überwachung.

Dieses aufschlussreiche Gespräch verbindet nicht nur aktuelle FinTech-Themen mit der Einhaltung von Vorschriften zur Bekämpfung von Finanzkriminalität, sondern stattet Finanzinstitute auch mit wichtigen Strategien aus, um diese Aktivitäten zu unterbinden. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien ändert sich auch die Landschaft der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften , sodass diese Erkenntnisse für jeden, der mit der Einhaltung von Vorschriften zur Bekämpfung von Finanzkriminalität zu tun hat, unverzichtbar sind.

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