IT@BANK 2018: Głębokie uczenie maszynowe: kolejna granica dla wykrywania przestępstw finansowych
Tomasz Czech
Consulting Director, Comarch SA
Dwóch bilionów dolarów, a więc pięciu procent globalnego PKB, sięga – według Biura ONZ ds. Narkotyków i Przestępczości – suma pieniędzy pranych na świecie każdego roku. Walka z tym procederem jest jednym z najważniejszych priorytetów instytucji finansowych, ale stanowi dla nich również poważne wyzwanie. By walczyć jak równy z równym, trzeba dysponować armią ludzi i sporym zapleczem technologicznym. I nawet wtedy nie ma gwarancji sukcesu. Ale nie musi tak być.
Stary sposób
Do wykrywania prób prania pieniędzy instytucjom finansowym służy zwykle system monitorowania transakcji, oparty najczęściej na zdefiniowanych regułach, który skanuje operacje finansowe klientów, wyłapując te szemrane. Gdy system coś wyłapie, oznacza to czerwoną flagą, a sprawa jest kierowana do wewnętrznego zespołu dochodzeniowego banku w celu weryfikacji. Po wielu rundach analizy, jeśli dochodzenie wykazuje, że mamy do czynienia z praniem pieniędzy, bank składa raport o podejrzanych działaniach. Ten rodzaj monitoringu ma ogromne ...
Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:
- zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
- wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
- wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
- zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na BANK.pl/sklep.
Uwaga:
- zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
- wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).
Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:
- bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI
