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AML規制、特にAIのような新技術がどのように適合するかについて深く掘り下げています。取引監視のために予測モデルの使用を検討していますが、規制当局の監視における「説明可能性」の要件で常に壁にぶつかります。モデルがよりブラックボックス化する中で、$QQQの動きが不安定な状況で、特定の取引がなぜフラグ付けされたのかを明確に説明する必要性に、皆さんはどのように取り組んでいますか？モデルの出力と規制遵守の間のギャップを埋めるために、特定のフレームワークやツールが採用されていますか？
This is a massive headache. We're currently building out a 'reason code' layer post-model to try and map AI outputs back to human-readable explanations, but it's a huge lift. I think regulators will eventually need to adapt, but for now, the burden is definitely on us to bridge that gap.
I agree, explainability is key. We're focusing on inherently more interpretable models where possible, even if it means slightly less predictive power. For critical alerts, we also mandate human review with a clear audit trail to supplement the AI's output, ensuring a verifiable explanation can always be provided.
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