Geldwäsche und Maschinelles Lernen - ein Strukturierungsrahmen

Compliance-Anforderungen an die Geldwäsche- und die Betrugsprävention können durch Lösungen des Maschinellen Lernens effektiver und effizienter werden. Mithilfe eines Canvas-Strukturierungsrahmens stellte Dr. Silvio Andrae die Herausforderungen bei der Implementierung in einer Bank dar. Sein Fazit: Gegenüber den bisherigen regelbasierten Systemen kann die Trefferquote wesentlich verbessert werden. Red.