AI를 활용한 AML 위험 징후 탐색 - 경험 공유
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모두 안녕하세요,
최근 AML 위험 징후의 정교함이 점점 더 높아지는 것에 대해 많이 생각하고 있습니다. 특히 더 복잡한 국경 간 거래와 디지털 자산으로의 전환이 이루어지면서 더욱 그렇습니다. 기존의 규칙 기반 시스템은 뒤처지고 있는 것 같습니다. 저희는 인간 분석가가 놓칠 수 있는 패턴을 포착하기 위해 거래 모니터링 및 이상 탐지를 위한 AI 기반 솔루션을 시험해보고 있습니다.
특히 여러 관할 구역에서 운영하거나 다양한 거래(예: $BTC 또는 기타 알트코인)를 대량으로 처리하는 그룹에게 질문이 있습니다. AI/ML을 사용하여 실제 AML 위험 징후를 식별하는 것과 수많은 오탐을 생성하는 것 사이에서 어떤 경험을 하셨습니까? 규제 지침이 계속 발전함에 따라 노이즈를 줄이고 진정으로 의심스러운 활동을 표시하는 데 특히 효과적이라고 생각하는 특정 유형의 모델 또는 데이터 접근 방식이 있습니까? 구현에 대한 실질적인 통찰력과 모델 검증의 피할 수 없는 문제에 대해 듣고 싶습니다.
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