Warum Banken und Versicherungen 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 und Versicherungen 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 10 Lessons Learned aus Projekten bei Finanzdienstleistern zusammengestellt. Nach der Eingabe Ihrer Daten können Sie das Dokument direkt herunterladen.
