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특히 암호화폐 거래의 급속한 발전과 함께 AML 위험 신호의 복잡성이 증가하는 것을 다른 사람들은 어떻게 다루고 있는지 궁금합니다. 압도적인 수의 오탐을 생성하지 않으면서 새로운 유형을 포착하는 데 효과적인 것으로 입증된 특정 AI/ML 솔루션이 있습니까? 규제 지침이 끊임없이 따라잡기 위해 노력하고 있는 것 같고, 운영상 앞서 나가는 것이 PSP에게는 정말 어려운 일입니다.
That's a very real challenge. We've had some success with unsupervised learning models that can identify anomalies in transaction patterns, but the ongoing calibration to minimize false positives is a significant time commitment. Have you found any particular features or data points that are proving most indicative in your crypto AML monitoring?
The 'escalating complexity' is certainly a challenge, and crypto transactions have only compounded it. Most firms I know are still struggling to integrate AI/ML effectively without just shifting the problem to a different part of the compliance team. The false positive rate remains a significant hurdle.
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