Bankrobotika: mesterséges intelligencia és gépi tanulás alapú banki kockázatkezelés : Pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megakadályozása

IF 0.4 Q4 BUSINESS, FINANCE
Alexandra Prisznyák
{"title":"Bankrobotika: mesterséges intelligencia és gépi tanulás alapú banki kockázatkezelés : Pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megakadályozása","authors":"Alexandra Prisznyák","doi":"10.35551/psz_2022_2_8","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A Pénzügyi Akciócsoport pénzmosással és terrorizmusfinanszírozással összefüggő országvizsgálat alapján leminősítette Magyarország R15-ajánlásnak (új technológiák alkalmazása) való megfelelését. Ezzel párhuzamosan a Magyar Nemzeti Bank 2020–2021 között számos, Magyarországon működő kereskedelmi bank esetében állapított meg bírságot a pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megelőzésével kapcsolatos hiányosságok miatt. A tanulmány hiánypótló elemzésként a banki kockázatkezelés, pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megelőzésért felelős területek nagymértékben kiegyensúlyozatlan adatállományán operáló felügyelt (osztályzás, regresszió), felügyelet nélküli (klaszteranalízis, anomália-észlelés) és hibrid gépi tanulási modelleket, alkalmazott algoritmusokat vizsgálja. A szerző hangsúlyozza, hogy nincs egyetlen ideális algoritmus. A választást a mögöttes működési logika mellett számos összehasonlító tényező támogatja. A modellépítés az üzleti IT- és vizionárius menedzsment hibrid szempontjainak kialakítását igényli.","PeriodicalId":42979,"journal":{"name":"Public Finance Quarterly-Hungary","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.4000,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Public Finance Quarterly-Hungary","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35551/psz_2022_2_8","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"BUSINESS, FINANCE","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

A Pénzügyi Akciócsoport pénzmosással és terrorizmusfinanszírozással összefüggő országvizsgálat alapján leminősítette Magyarország R15-ajánlásnak (új technológiák alkalmazása) való megfelelését. Ezzel párhuzamosan a Magyar Nemzeti Bank 2020–2021 között számos, Magyarországon működő kereskedelmi bank esetében állapított meg bírságot a pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megelőzésével kapcsolatos hiányosságok miatt. A tanulmány hiánypótló elemzésként a banki kockázatkezelés, pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megelőzésért felelős területek nagymértékben kiegyensúlyozatlan adatállományán operáló felügyelt (osztályzás, regresszió), felügyelet nélküli (klaszteranalízis, anomália-észlelés) és hibrid gépi tanulási modelleket, alkalmazott algoritmusokat vizsgálja. A szerző hangsúlyozza, hogy nincs egyetlen ideális algoritmus. A választást a mögöttes működési logika mellett számos összehasonlító tényező támogatja. A modellépítés az üzleti IT- és vizionárius menedzsment hibrid szempontjainak kialakítását igényli.
银行机器人:基于人工智能和机器学习的银行风险管理:防止洗钱和恐怖融资
金融行动小组根据一项与洗钱和资助恐怖主义有关的国家调查,降低了匈牙利对R15建议(使用新技术)的遵守程度。与此同时,在2020年至2021年间,Magyar Nemzeti银行对在匈牙利经营的几家商业银行处以罚款,原因是它们在防止洗钱和恐怖融资方面存在不足。作为一项填补空白的分析,该研究考察了监督(分类、回归)、无监督(聚类分析、异常检测)和混合机器学习模型,以及在负责银行风险管理、洗钱和恐怖融资预防的领域的高度不平衡数据集上运行的应用算法。作者强调,不存在单一的理想算法。除了基本的操作逻辑外,这一选择还得到了一些比较因素的支持。模型构建需要业务IT和前瞻性管理的混合方面的发展。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
CiteScore
0.90
自引率
40.00%
发文量
30
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信