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Im streng regulierten Feld der Geldwäschebekämpfung sind die Banken gezwungen, regelbasierte Erkennungsmodelle einzusetzen, die hohe Erkennungsraten, aber auch extrem hohe False-Positive-Raten aufweisen, was eine enorme finanzielle Belastung für die Banken bedeutet. Banken führen erste Diskussionen mit den Aufsichtsbehörden, wie heutige Transaktions-Monitoring-Lösungen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren optimiert werden können. spotixx stellt seinen Kunden Optimierungsregeln bereit, um Alerts nach der Wahrscheinlichkeit von Alert-to-SAR oder Alert-to-Case zu klassifizieren. Zur Generierung der Optimierungsregeln nutzt spotixx komplexe Machine-Learning-Modelle. Die erzeugten Regelwerke sind jedoch einfach interpretierbar und menschenlesbar. Dies erhöht die Akzeptanz durch die Aufsichtsbehörden. Hiermit unterstützen wir verschiedene Optimierungsszenarien bei unseren Kunden:
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