앞선 두번의 연재를 통해 자금세탁 방지 기술이 향후 어떤 방식으로 발전되어갈 것인지, 금융기관이 현재 운영중인 자금세탁 환경을 앞으로 어떻게 변화시켜 나가야 하는지를 살펴보았습니다. 이를 위해 SAS는 ‘AML Compliance Analytics Maturity Model’을 제시했고, Maturity Model의 단계를 소개함으로써 현재 각 금융기관이 AML을 위해 내부적으로 어느 정도 데이터 분석을 적용하고 있는지에 대한 자체
지난 1회에서는 날로 진화하는 자금세탁 유형에 스마트하게 대응하며 자금세탁 방지 의무를 준수하는 데 AI(인공지능)와 ML(머신러닝)이 어떤 도움을 줄 수 있는지, 그리고 이를 활용하는 전략으로 AML Compliance Analytics Maturity Model을 소개했습니다. 이번 글에서는 AI와 ML을 도입하기 위한 준비 단계인 ‘데이터 품질’에 이어, 나머지 성숙도 단계를 소개합니다. Level 1. 행동 모델(Behavioral Modeling)
The introduction of the Financial Conduct Authority (FCA)’s new policy on pricing practices in the general insurance market is one of the biggest shake-ups the insurance industry has seen in more than a decade. It’s not just a significant implementation challenge that needs to be delivered in a short deadline.
