人工智能/机器学习

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他们的专业知识可以帮助营造一种环境，让合规不仅仅是一项监管要求；它成为战略决策的一个动态组成部分。 6. 解决合规方面的 AI/ML 偏见 人工智能中的偏见可能源自不同的来源，包括但不限于： 偏见训练数据集 训练模型假设有缺陷 人工智能/机器学习开发中融入了人类决策的主观性 如果不精心管理，训练数据可能会带有历史偏见或反映人工智能模型无意中学习和延续的社会不平等。


更广泛地说，工具只能处理它们已经过检测、识rcs 以色列数据别和分析的数据。 采用透明的人工智能/机器学习方法，允许检查和了解“警报”的生成方式，有助于促进用户和利益相关者之间的信任。从这个角度来看，依赖于历史决策和接收输入与期望输出之间“已知/测试”依赖关系的监督训练模型可能与依赖于模式和寻找相似性的半监督和无监督训练模型相比带来不同的风险，正如 Chelsea Carrick 和 Fred Williams 在最近对 ACAMS 1 的基于人工智能的反洗钱系统的历史偏见的反思中所强调的那样。


联系我们 AI 和 ML 正在重新定义金融服务行业的合规性。它们提供先进的工具来提高企业透明度并更有效地发现和预防金融犯罪。尽管面临复杂性、数据和历史偏见的挑战，但其对监管合规性和社会福祉的潜在好处是巨大的。 随着行业驾驭这些技术，参与者、创新者和监管机构之间的合作对于建立道德原则和充分发挥技术的潜力至关重要。 穆迪正在帮助改变合规性和第三方风险管理。整合屡获殊​​荣的数据、工作流自动化和 AI 驱动的解决方案创造了一个可以理解风险的世界，因此可以自信地做出决策，包括在Maxsight™ Investigations的支持下。