Warum erfolgreiche Banken jetzt auf Machine Learning setzen
Jedes Jahr steigt die Zahl von Geldwäsche-Verdachtsmeldungen. Aber nicht nur große Datenmengen, auch neue Anti-Geldwäsche-Gesetze sowie steigender Kostendruck und Personalmangel sind Herausforderungen für Compliance-Abteilungen. Banken etablieren deshalb neue Verfahren wie Machine Learning, um
- riesige Datenmengen besser zu analysieren
- verdächtige Muster bei potenzieller Geldwäsche schneller aufzudecken
- False Positives und damit den Aufwand zu reduzieren.
Machine Learning kombiniert Wissen von Compliance-Experten mit Datenwissen und unterstützt Compliance-Organisationen bei der Gewinnung von mehr Effizienz.
Im Whitepaper finden Sie einen Überblick über die Entwicklung der Geldwäsche-Meldungen und die wichtigsten Meilensteine für mehr Automatisierung in Compliance. Ausserdem haben wir 9 Lessons Learned aus Projekten bei Finanzdienstleistern zusammengestellt. Nach der Eingabe Ihrer Daten können Sie das Dokument direkt herunterladen.
