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Studie von SAS und KPMG: Pandemie treibt AML mit KI voran

Heidelberg, 19. August 2021 – K?nstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning sind Schl?sseltechnologien, wenn es um die Verhinderung von Geldw?sche (Anti-Money Laundering – AML) (https://www.sas.com/de_de/insights/fraud/anti-money-laundering.html) geht. Das hat eine Studie ergeben, die der Analytics- und KI-Experte SAS mit KPMG und der Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists (ACAMS) durchgef?hrt hat. Demnach haben 57 Prozent der Befragten entweder KI und Machine Learning bereits in ihre Prozesse zur AML-?berwachung integriert oder planen dies f?r die kommenden zw?lf bis 18 Monate.

Die Studie „Acceleration Through Adversity: The State of AI and Machine Learning Adoption in Anti-Money Laundering Compliance“ (https://www.sas.com/content/sascom/en_us/offers/21q2/acceleration-through-adversity.html) zeigt zudem, dass speziell Corona bei einem Drittel der Finanzinstitute die Einf?hrung von KI und Machine Learning zur Bek?mpfung von Geldw?sche beschleunigt. Bei 39 Prozent gehen die Implementierungspl?ne trotz COVID-19 ungehindert voran.

How is COVID-19 likely to affect your organization s AIMachine Learning adoption timeline

Angesichts der wirtschaftlichen Disruptionen durch COVID-19 ist es noch entscheidender f?r Banken, Finanzverbrechen mit einem H?chstma? an Pr?zision und Produktivit?t aufzudecken und zu bek?mpfen. Von den Advanced-Analytics-Technologien erhoffen sie sich:

1. bessere Qualit?t von Untersuchungen und regulatorischen Berichten (geben 40 Prozent an),

2. geringere Anzahl an False-Positives und Reduzierung daraus entstehender operativer Kosten (38 Prozent).

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Auch KMU mischen mit

28 Prozent der gro?en Finanzinstitute sehen sich selbst als Innovatoren und „Fast Adopter“ f?r KI-Technologien. Immerhin 16 Prozent der kleineren Unternehmen betrachten sich ebenfalls als branchenf?hrend bei der Einf?hrung von KI.

„Die umfassende Ver?nderung im Verbraucherverhalten durch die Pandemie hat viele Finanzdienstleister zu der Erkenntnis gebracht, dass statische, regelbasierte Monitoring-Strategien nicht so pr?zise oder anpassungsf?hig sind wie verhaltensgest?tzte Entscheidungssysteme“, sagt Carsten Krah, Business Solution Expert Risk DACH bei SAS. „KI und Machine Learning sind von Grund auf dynamisch. Sie passen sich intelligent an Marktver?nderungen und neue Risiken an, sie lassen sich schnell in vorhandene Compliance-Programme einbinden – ohne den laufenden Betrieb zu st?ren. Anwender der ersten Stunde verschaffen sich signifikante Effizienzvorteile – und stellen sicher, dass ihr Unternehmen im Einklang mit regulatorischen Vorgaben agiert.“

F?r den Report wurden rund 850 ACAMS-Mitglieder weltweit befragt. Die komplette Studie steht hier (https://www.sas.com/content/sascom/en_us/offers/21q2/acceleration-through-adversity.html) zum Download bereit. Begleitend dazu gibt es ein interaktives Dashboard (https://tbub.sas.com/SASVisualAnalytics/?reportUri=%2Freports%2Freports%2Ff3982c32-ea28-458e-a0a5-72392222f6a8&sectionIndex=0&sso_guest=true&printEnabled=false&shareEnabled=false&informationEnabled=false&commentsEnabled=false&alertsEnabled=false&reportViewOnly=true&reportContextBar=false).

Weitere Einblicke zum Thema AML gibt das On-Demand-Webinar (https://www.sas.com/sas/webinars/ai-and-machine-learning-in-the-fight-against-financial-crime.html) „The Truth Revealed: Global Insights on the Adoption of AI in the Fight Against Money Laundering and Financial Crime.

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Posted by on 19. August 2021. Filed under Allgemein,Internet-Portale. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0. You can leave a response or trackback to this entry

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