Wie Banken im KYC Prozess bis zu 57 % mit Machine Learning einsparen
10 Lessons Learned kurz zusammengefasst oder als 40-Minuten-Webinar.
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Welche Erkenntnisse gewinnen Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen dank Machine Learning in Compliance? Das erklären Thomas Knöpfler und Thomas Ohlemacher.
Machine Learning löst nicht alle Probleme – auch Expertenregeln spielen eine wichtige Rolle. Mehr dazu sehen Sie in diesem Video.
Im Bereich Machine Learning existieren unterschiedliche Ansätze, die sich für unterschiedliche Fragestellungen eignen. Wichtig ist, die richtigen Daten zu haben.
Wenn Machine-Learning-Modelle Entscheidungen treffen, müssen diese nachvollziehbar sein. Nur so lässt sich die Qualität der Modelle sicherstellen.
Die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen ist oft der schwierigste Schritt. Wir zeigen Ihnen in dieser Lesson Learned wie Sie Modelle erfolgreich in die Praxis transferieren können.
Machine-Learning-Modelle sind keine starren Konstrukte, sondern sollten regelmäßig überprüft und angepasst werden, damit sich die Qualität fortlaufend verbessern lässt.
Mithilfe von Machine Learning erreichen die Einsparungen bei Abklärungen über 50 Prozent. Die genauen Hintergründe erfahren Sie in dieser Lesson Learned.
Kostensenkung ist eines der Ziele von Machine Learning in Compliance. Tatsächlich gehört aber auch das Senken von Risiken dazu.
Machine-Learning-Modelle können in Compliance einfach und ohne viel Personalaufwand vergangene Fälle durchforsten und feststellen, ob Risiken übersehen wurden.
Welche Ziele hat man, welche regulatorischen Vorgaben gibt es? Diese und mehr Fragen muss man beantworten, um ein erfolgreiches Machine-Learning-Modell aufzusetzen.
Im Whitepaper erfahren Sie, wie Machine Learning die Abklärung von 57% der false positives einsparen kann.
Whitepaper herunterladenKundendaten mit Sanktions- und PEP-Listen abgleichen und Treffer mit Machine Learning priorisieren.
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