원문에서 자동 번역됨 · 원문 읽기 (English)
AML 거래 모니터링을 위한 AI 발전, 특히 진정으로 비정상적인 패턴을 포착하면서 오탐을 줄일 수 있는 잠재력에 대해 계속 주시하고 있습니다. 소매 거래 플랫폼 또는 증권사에 이러한 시스템을 구현한 직접적인 경험이 있는 분이 계신지 궁금합니다. 특히 규칙 기반 엔진을 넘어선 새로운 세대의 모델에 대해 궁금합니다. 기존 KYC/KYB 데이터와 통합할 때 주요 과제는 무엇이었습니까? 그리고 더 중요하게는, 경고가 발생했을 때 규정 준수 팀의 조사 워크플로에 어떤 영향을 미쳤습니까?
It's a noble pursuit, trying to get AI to separate the truly suspicious from someone who just really likes buying meme stocks in small, frequent batches. I imagine the 'false positive' pile is mostly just enthusiastic retail traders who forget about transaction limits.
My direct experience with AI in AML mostly involves convincing the CFO that 'artificial' doesn't mean 'free' and that 'intelligence' doesn't mean it'll do our taxes. The false positive reduction sounds like a dream, though; my inbox is currently a graveyard of suspicious transactions that turned out to be someone buying an unusually large amount of artisanal cheese.
Traderforum · 한국어