Verafin esittelee tehostetun tekoälyä käyttävän Entity Research Copilot -työkalun
Ryhtyessään rohkeaan taisteluun talousrikollisuutta vastaan Verafin on lanseerannut huipputeknologian työkalun, joka hyödyntää tekoälyä uudistaakseen talousrikosten hallintajärjestelmiä. Viimeisin innovaatio, Entity Research Copilot, Nasdaqin omistaman yrityksen uusin keksintö, lupaa tarjota tehokkaan aseen laitonta taloudellista toimintaa vastaan. Tekoälyavustaja on aloittanut käyttöönoton vaikuttavassa yli 2 500 taloudellisen laitoksen verkostossa.
Tämän kehittyneen ominaisuuden nerokkaan idean isä, Nasdaqin ja Verafinin toinen perustaja Brendan Brothers korosti vahvojen työkalujen varustamisen talouslaitoksia ei vain torjumaan kehittyviä talousrikoksia, vaan myös suojellakseen koko talousjärjestelmää.
Hyödyntäen tekoälyn luontaista potentiaalia Entity Research Copilot pyrkii tehostamaan noudatustoimintojen tehokkuutta ja tasoittamaan liiketoimintaprosesseja. Verafinin tekoälyavustaja ei ole vain pieni parannus; se todistaa heidän syvällisen asiantuntemuksensa rahanpesun, terrorismin rahoittamisen ja petoksen havaitsemisen aloilla.
Noudattamisen muuttaminen huipputeknologian avulla
Tämä älykäs tekoälyavustaja erottuu siinä, että se erinomaisesti kerää tarvittavia tietoja transaktioyksiköistä, auttaa nopeasti suorittamaan haitalliset mediaskannaukset ja tiivistää löydöt tutkijoille samalla säilyttäen tarkoituksiin sopivan dokumentaatioradan.
Rob Norris, Verafinin päästrategi, korosti jatkuvaa yhteistyötä pankkipartnereiden kanssa kollektiivisten tekoälykykyjen upottamiseksi heidän kokonaisuuteensa tähtäävän lopullisen parantamisen tavoittelussa – hälytysten tarkastelusta sääntöjen noudattamisraportointiin.
Tällaisten kehittyneiden työkalujen esittely korostaa laajempaa teollisuuden suuntausta, kun PYMNTS Intelligence raportoi 70 prosentin finanssilaitosten lisääntyvästä käytöstä tekoälyssä ja koneoppimisessa torjuakseen huijausuhkia vastaan. Talousrikosten lisääntyessä tekoälyn rooli ei ole koskaan ollut niin merkittävä talousjärjestelmien eheyden suojelemisessa.
Tärkeitä kysymyksiä ja vastauksia liittyen edistyneisiin tekoälytyökaluihin talousrikosten torjunnassa:
– K: Miten tekoäly tehostaa taistelua talousrikollisuutta vastaan?
V: Tekoäly parantaa talousrikosten havaitsemista ja ennaltaehkäisyä analysoimalla valtavia määriä transaktiodataa tunnistaakseen kaavoja, jotka viittaavat laittomaan toimintaan, kuten rahanpesuun, petoksiin ja terrorismin rahoittamiseen. Se pystyy prosessoimaan tätä tietoa paljon nopeammin ja tehokkaammin kuin ihmiset.
– K: Mitkä ovat joitakin haasteita liittyen tekoälyn toteuttamiseen talousrikosten hallintajärjestelmiin?
V: Haasteisiin kuuluu tiedon yksityisyyden ja tietoturvan varmistaminen, tekoälyn integroiminen olemassa oleviin legacy-järjestelmiin, tarve jatkuvasti oppia ja päivittää tekoälyalgoritmeja pysyäkseen kehittyvien rikollisten taktiikoiden vauhdissa sekä sääntelyn noudattaminen.
Keskeiset haasteet ja kiistakysymykset:
Tekoälyn toteuttaminen talousrikosten havaitsemisessa kohtaa usein haasteita liittyen datan laatuun ja eristettyyn tietoon, mikä voi haitata järjestelmän tehokkuutta. Lisäksi on riski vääriltä positiivisilta tilanteilta, joissa lailliset tapahtumat merkitään epäilyttäviksi, aiheuttaen haittaa asiakkaille ja ylimääräistä työtä tutkijoille. Toinen kiista koskee mahdollisuutta, että tekoälyn ohjaamat järjestelmät vahingossa heijastavat tai vahvistavat sellaisia ennakkoluuloja, jotka ovat läsnä datasta, johon ne on koulutettu, mikä voi johtaa epäreiluun yksilöiden tai yksiköiden kohteluun.
Edut ja haitat:
Verafinin Entity Research Copilotin kaltaisten tekoälytyökalujen edut talousrikosten torjunnassa ovat lukuisat:
– Ne mahdollistavat monimutkaisten datamallien analysoinnin mittakaavassa, joka ylittää ihmisen kapasiteetin.
– Tekoälytyökalut voivat vähentää tutkimuksiin tarvittavaa aikaa automatisoimalla erilaisia tehtäviä.
– Ne voivat auttaa finanssilaitoksia noudattamaan useita säännöksiä tehokkaammin.
Kuitenkin haittoja on myös harkittava:
– Tekoälyjärjestelmiin tarvitaan merkittävä sijoitus, ei vain rahallisesti, vaan myös ajan ja resurssien suhteen kunnolliseen integrointiin ja koulutukseen.
– Liiallinen luottamus tekoälyyn voisi johtaa ihmistuntemuksen menetykseen havaita hienovaraisia tai uudenlaisia talousrikoksia.
– Joidenkin tekoälyjärjestelmien ”musta laatikko” -luonne voi tehdä vaikeaksi ymmärtää, miten ne saapuvat tiettyihin johtopäätöksiin, luoden haasteita vastuullisuuden varmistamiseksi.
Jos haluat oppia lisää Verafinista tai laajemmasta aiheesta tekoälystä talousrikollisuuden ennaltaehkäisyssä, harkitse vierailua heidän pääsivustoillaan:
– Lisätietoja Verafinista: Verafin
– Yleisiä oivalluksia tekoälystä: Google AI
Varmista aina, että URL-osoitteet ovat luotettavia ja turvallisia ennen sivustojen vierailua. Tässä annetut linkit ohjaavat pääsivustoille eivätkä tiettyihin alisivuihin tai artikkeleihin.
[upota]https://www.youtube.com/embed/PaGrPOVu_Eg[/upota]
The source of the article is from the blog rugbynews.at