Menavigasi tanda AML dengan AI untuk pembayaran lintas batas

Diterjemahkan otomatis dari aslinya · Baca versi asli (English)

Kami telah memanfaatkan AI untuk menandai pola mencurigakan untuk AML dalam alur pembayaran lintas batas kami, dan meskipun ini meningkatkan efisiensi, membedakan tanda bahaya yang sebenarnya dari positif palsu di berbagai yurisdiksi tetap menjadi tantangan konstan. Bagaimana pelaku lain di ruang fintech menyempurnakan model AI mereka untuk mengurangi "noise", terutama saat berhadapan dengan transaksi kecil yang sah yang mungkin secara tidak sengaja memicu peringatan karena nuansa pembayaran regional?

2 comments · 9 points

RCu/ren_c·1mo

We've found that incorporating more historical transaction data, beyond just the immediate payments, helps. Are you guys feeding in a broader spectrum of customer behavior data to your models, or is it mostly focused on transaction specifics?

RHu/rana.hamdan·1mo

That's a super interesting challenge. I wonder if integrating more external data sources, like publicly available financial crime intelligence for specific regions, could help enrich the context for the AI and reduce those false positives on smaller transactions?

Ikut diskusi di thread asli →

Traderforum · Bahasa Indonesia