Immer mehr Banken und Versicherungen stoßen bei der Geldwäsche-Prävention an Grenzen – sowohl beim Personal als auch bei der Wirtschaftlichkeit.
Ein großes Einsparpotenzial sehen Compliance- und IT-Verantwortliche in der Reduzierung von False Positives und der Minimierung manueller Vorgänge. Komponenten der künstlichen Intelligenz wie Machine Learning können hier als „Booster“ wirken und Prozesse vereinfachen und beschleunigen.
Diese Inhalte erwarten Sie im Whitepaper
- Ein Blick auf die Statistiken zeigt die Brisanz der Geldwäsche-Problematik
- Mehr Personal in Compliance?
- Regeln oder KI für die Geldwäsche-Erkennung?
- Sind reine KI-Ansätze das Allheilmittel?
- Gute Kombination: Regeln und Machine Learning
- POC mit einer Retailbank zeigt 40% Einsparpotenzial bei False Positives
- Kunden clustern und klassifizieren
- Intelligente Compliance-Entscheidungen treffen
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