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毕马威:2025融合创新与合规:机器学习模型在金融犯罪合规领域的应用研究报告(中译版)(26页).pdf

上传人: 1****1 编号:967004 2025-11-14 26页 3.56MB

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根据《桥接创新与合规》一文,以下为全文关键点: 1. **AI在金融犯罪合规(FCC)中的应用日益增加**:截至2023年,金融服务业在AI上的投资约为350亿美元,预计到2027年将达到970亿美元。 2. **客户生命周期各阶段模型应用**:AI模型在客户获取、身份验证、风险评估、客户体验等方面发挥重要作用。 3. **AML合规的重要性**:AML是FCC的核心,旨在防止非法资金流动,防止金融系统被用于非法目的。 4. **现有手动/基于规则的实践的局限性**:这些方法存在高误报率、缺乏适应性、可扩展性差和有限的模式识别等问题。 5. **机器学习模型的优势**:提高检测和准确性、适应性学习、实时监控、提高效率、自动化、风险分析和可扩展性。 6. **特定AML活动的模型应用**:包括KYC/CDD、增强尽职调查、可疑活动监控、可疑活动报告等。 7. **风险领域**:AI的采用可能放大系统性风险,如市场相关性、操作依赖性、决策不透明、数据中毒、偏见和操作和基础设施漏洞。 8. **独立模型验证的重要性**:确保模型的准确性、公平性、可靠性和稳健性,符合监管要求。 9. **独立模型验证程序和关键指标**:包括定义模型目的、审查文档、方法评估、数据质量、偏差分析、性能指标等。 10. **结论**:AI在AML中的应用需要结合创新和严格的治理、监督和独立审查,以确保其有效性和可靠性。
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