Credit Suisse의 금융 범죄 규정 준수 전략 글로벌 책임자인 Sarah Runge가 이번 주 FRT 에피소드에 참여하여 자금 세탁 방지 및 테러 자금 조달 방지(AML/CTF)에 기계 학습을 적용할 때의 이점과 과제에 대해 논의합니다.

Sarah는 향상된 분석이 슬롯 사이트 범죄에 대한 방어 메커니즘을 강화할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 오늘날의 프레임워크와 관행은 더 큰 그림을 놓칠 수 있는 비효율성을 초래합니다. 그러나 우리는 또한 어떻게 기술이 슬롯 사이트 기관의 보호 조치에서 인간적 요소와 경계를 대체할 수 없는지(그리고 대체해서는 안 되는지) 탐구합니다. 이는 분석가에게 권한을 부여하고 가장 주의가 필요한 사례에 리소스를 집중할 수 있는 방법으로 간주되어야 합니다.

또한 이러한 기술을 구현하려고 할 때 기관이 직면하는 과제에 대해서도 자세히 알아봅니다. 첫 번째는 레거시 시스템의 데이터 통합 ​​문제로, 특히 글로벌 환경에서 운영되는 기업의 경우 이는 슬롯 사이트 범죄 예방에 대한 성공적인 이니셔티브의 핵심입니다. 그러나 글로벌 슬롯 사이트 기관의 주요 과제는 데이터 공유입니다. 관할 구역에 따라 규칙이 달라지면 회사와 슬롯 사이트 시스템의 무결성에 심각한 위험이 발생할 수 있습니다. 마지막으로 글로벌 프레임워크의 구현과 실행이 이러한 문제를 해결하는 기회가 될 수 있는 방법에 대해서도 논의합니다.

우리는 우리와 함께하고 우리의 초점 분야 중 하나였던 이 중요한 주제에 대한 전문 지식을 공유하기로 동의한 Sarah에게 감사드립니다.크레이지 슬롯세탁방지 분야의 머신러닝 > 크레이지 슬롯크레이지 슬롯연구소.