Banken Wollen Geldwäsche myth that bekämpfen

Immer Mehr Finanzinstitte early die nonigkeit, künstliche Intelligencez im zusammenhang Mit Anti-Kara Flow- (AML-) Prozessen Einzusetzen-Doch Dies eine eine aktuelle globale Studie Ergeben, Die Sas, Ein Anbieter von Lözaen

DIE Studie „Integration Way: AI Status and Money Laundering Machine in harmony with Machine Learning“ Ist Fortsetzung Einer Studie von 2021 Zum Gleichen Thema. Der Aktuellen Befragung Zum Status Der Nutzung von UN ML Für Die Geldwäschebebekämpfung Haben 850 MITGLEDDER DER CERTIFIED AGAINST AGAINST AGAINST AGAINST EXPERIENCE (ACAMS) Teilgenommen Association.

Die Umfrage Zeigt Eine ZurückHaltnd Nutzung von Künstlichr Intelligenz (KI) UND Machine Learning (ML). Lediglich 18 Prozent Der Befragten Setzen Bereits EntSprechende Löungen Eın, Während 40 Prozent Bisher Keine Pläne Zur Einführung Dieser Technologien Haben. Auch Das Interesse is a generatover that Bleibt verhalten: zwar test ODER NUTZEN FAST MOLD Hälfte der Teilnehmer Chatgpt und ähnliche model with pilotprojekten, Doch 55 Prozent Setzen Sich Bislang Nicht density Mitainer.

Ein Wesentlicks Hinderis Der anteil der Regulier, Die den einsatz von Förgern, Den Letzten Vier Jahren Um 15 Prozentpunke Auf 51 Prozent Gesunken. Gleichzeitig Wächst Die Skeepis: Der Antel Derjengen, Mold Regulier Als Besorgt Oder Vorichtig EinstUfen, Ist von 28 AUF 36 Prozent Gestiegen. Besonders Affällig Ist, Dass Mittlerweile 13 Prozent Der Befragten Die Regulierungsbehörden Als Als „resistance Gegenüber Veränderungen

Ki UN Machine Learning Sind Kein Wundermittel Gegen Betrug und geldwäsche. Insbesondere, Wan Große Datenmengen Geht, Sind Sie Aber Sehr Effektiv. “

Timo Purkott, Common KPMG Deutschland

Purkott Ist global fraud and financial crime transformation Leader Bei KPMG International UNTR ERGänzt: „Das umfasst zum beispiel automatiierte benachrichtichtigungen aus dem. False-positives.

Fehnde regulatorische unterstützung als hindernis

Die Studie Beleuchtet from Einsatz von Künstligdenz (KI) and Der Geldwäschebämpfung und Zeigt Sowohl Chancen Als Auch Herausforderungen Auf. UNERNHMEN IDEDIFISIZIZIZIZIZIZIZIZIZIZIZIZIZI Besonders im fokus stehen weiterhin die fairserung der untersuchungsqualität, efiziererererererererererererererere Prürsererenggen and die reduzierung von fehlalarmen prioritäten (2021: 78 prozent). Zudem gewinnt das Early complex problem problem is a bedeutung, wobei der anteil derjengen, mold dies als grund für from einsatz von ki und ml nenen, von 17 auf 21 prozeent gestiegen ist.

Ein Wachsendes Hindernis Stellt Die Fehlend Regulatorische Unterstutzung narrow. Während 2021 Noch Budgybeschrängen Als Gößte Herausforderung Galten (39 Prozent), Der Aktuellen Umfrage MIT 34 Prozent von Dem Maggel (37 Prozent) Überolt. Gleichzeitig Verlier Der Termsenzmangel is a district and Wird Nur Noch von 11 Prozent Der Befragten Als Hürde Genannt

Die Reduzierung von Fehlalarmen Neuer Risikocractive Mithilfe Fortgeschrittener Modelierungstechniken Für Zentrale Aufgaben. Zwei von Fünf Umfratetyilnehmern Betrachten Die Gratiktung von Fehlalarmen Als from Größten Nutzen Von Ki UN ML, Gefolgt von Schnellereren und Bessseren UNTERSUNGEN (34 Prozent von Benachtungen (28 28.

Ki Als Grundlage für wetbewerbsvorteil

Eine Technologie MIT Ungenutztem Potenzial Natural Language Processing (NLP) Sein. Drei Wichtigsten Technology from Beefraug Nach MIT dem Größten erwarteten Effect, nannten 6 von 10 AML-EXPERTEN MACHINE LEARNING-Ein AnstilEg UM 6 prozentpunkte Robotic process automation Verlor Hinggegen is a bedeutung und fingel auf 28 prozent. NLP LANDET MIT NUR 14 PROZENT AUF DEM LETZTEN Platz, Daraf Hindeuten Könnte, Dass -Compliant Teams Die Möglichkeiten Dieser Technologie Zur Early Early Von Frurhwarnzeichen Bislang Nicht Ausreichend Ausschöpfen.

Die Integration von Datenquellen, Teams UND technologie Ist der Schlülssel, Um Das Volle Potenzial von Ki UND Machine Learning Zu Erschließen – and Das Erforddert from AUFBAU Eines Ustems, DAS DATEN aus Sämtlichen Quellen Zusamenfahrt. “

Thomas Schwalbe, Senior Consultant fraud and aml beı sas

Laut der Acams-Studie VnuPen Bereits 86 Prozent Der Befragten Ihre-, Fraud Detection-UndricationssssssicherheitsProzesse, Miteinander Form, Beispielsweise Verfügt Rayd Ein Drittel Ünber Vollintertres Case Management. UND Schwalbe Ergänzt: „Unternhmen, Die Bei Derimişim-Gestücten Integration von Daten and Abläufen Vorangehen, Verschaffen Sich Einen Wettbewerbsvorteil Gegenüber, Die Noch Zögern.”

Stedie Stehtte in Die Kaliplette hier Zum beret download. Zudem Hat Sas Ein Data indicator table Veröndlicht, Das Abfrage, Visualisierung und Filtern der Ergebnisse Nach Region and Größe der organization Erlaubt.two of them